Pēc Gartner prognozēm: Uzdevumiem pielāgotā mākslīgā intelekta pārņems vadību līdz 2027. gadam
Pēdējo gadu laikā mākslīgais intelekts (MI) ir kļuvis par neatņemamu biznesa un tehnoloģiju pasaules sastāvdaļu. Taču pēc Gartner jaunākā pētījuma, līdz 2027. gadam uzņēmumiem būs jāpārorientējas no vispārējās MI uz tā saucamo “uzdevumiem pielāgoto MI”. Kāpēc tas notiek un kā uzņēmumiem sagatavoties šai pārmaiņai? Apskatīsim tuvāk.
Kas ir uzdevumiem pielāgotā mākslīgā intelekta?
Atšķirībā no vispārējās MI, kas cenšas atrisināt dažādus uzdevumus ar vienu sistēmu, uzdevumiem pielāgotā MI ir speciāli izstrādāta konkrētu biznesa problēmu risināšanai. Tā var būt, piemēram, algoritms, kas analizē klientu atsauksmes, automātiski sarindojot tās pēc sentimenta, vai arī sistēma, kas optimizē ražošanas plūsmu konkrētā rūpniecības uzņēmumā.
Galvenās priekšrocības:
- Augstāka precizitāte konkrētajā jomā
- Mazāk datu un skaitļošanas resursu nepieciešamība
- Vienkāršāka integrācija esošajos procesos
- Ātrāka atdeve no investīcijām
Kāpēc uzdevumiem pielāgotā MI pārņems tirgu?
Gartner analītiķi uzsver, ka lielākajai daļai uzņēmumu nav nepieciešama “universāla” MI. Daudzi ir sapratuši, ka daudz efektīvāk ir izmantot specializētus risinājumus, kas tieši atbilst viņu vajadzībām. Pēc prognozēm, jau līdz 2027. gadam vairāk nekā 60% no visiem MI ieguldījumiem tiks veikti tieši šādās specializētās sistēmās.
Galvenie virzītājspēki:
- Augošās datu kvalitātes prasības
- Nepieciešamība pēc ātrākiem rezultātiem
- Regulatoro prasību pieaugums dažādās nozarēs
- Lielāka uzmanība ROI (ieguldījumu atdevei)
Kā uzņēmumiem sagatavoties pārejai?
Gartner pētījumā uzsvēra divus galvenos aspektus, kas palīdzēs uzņēmumiem veiksmīgi pāriet uz uzdevumiem pielāgotas MI izmantošanu.
1. Datu gatavība
Bez kvalitatīviem datiem jebkura MI sistēma būs neefektīva. Uzņēmumiem jāinvestē:
- Datu kvalitātes uzlabošanas instrumentos
- Datu pārvaldības platformās
- Datu noteku optimizācijā
2. Talantu attīstība
Lai efektīvi izmantotu specializētu MI, nepieciešami speciālisti, kas saprot gan tehnoloģijas, gan konkrēto biznesa jomu. Ieteicamās darbības:
- Pašreizējo darbinieku pilnveide MI jomā
- Sadarbība ar augstskolām un apmācības centriem
- Specializētu ekspertu pieņemšana darbā
Kādas nozares gūs vislielāko labumu?
Lai gan uzdevumiem pielāgotā MI atradīs pielietojumu gandrīz visās nozarēs, Gartner izceļ trīs galvenās jomas:
1. Veselības aprūpe
Diagnostikas palīgsistēmas, personificētas ārstēšanas plāni un pacientu datu analīze jau tagad demonstrē iespaidīgus rezultātus.
2. Finanšu pakalpojumi
Krāpšanas atklāšana, kredītrisku novērtēšana un personalizētu finanšu ieteikumu sniegšana kļūs vēl precīzāka.
3. Vairumtirdzniecība un mazumtirdzniecība
Noliktavu optimizācija, pieprasījuma prognozēšana un personalizētas mārketinga kampaņas iegūs jaunu dimensiju.
Nākotnes perspektīvas
Pāreja uz uzdevumiem pielāgotu MI nepārstāsies 2027. gadā. Gartner prognozē, ka šī tendence turpināsies, radot arvien specializētākus risinājumus. Uzņēmumiem, kas vēlas palikt konkurentspējīgi, jau tagad jāsāk plānot šo pāreju, ieguldot gan tehnoloģijās, gan cilvēkresursos.
Galvenais secinājums: nākotne pieder nevis vispārīgajiem, bet gan specializētajiem MI risinājumiem, kas spēj nodrošināt reālu vērtību konkrētās biznesa jomās. Vai jūsu uzņēmums jau ir sācis gatavoties šai pārmaiņai?
Avots: https://aibusiness.com/nlp/task-specific-ai-to-overtake-general-ai-by-2027-gartner-reports