Machine learning va determina competitivitatea în viitorul apropiat

Învățarea automată restructurează rapid mediul de afaceri. Odată cu creșterea cloud computing-ului, Big Data și cererea crescută pentru nevoile de stocare a datelor, apar nu numai noi servicii precum DWaaS, ci AI devine un factor determinant pentru competitivitate.

În timp ce acest nivel de tehnologie a fost doar o viziune în urmă cu câțiva ani, datorită creșterii a softwaredevelopment, acesta va fi în curând factorul care va modela majoritatea industriilor.

Latența ideală între clic și răspunsul așteptat este mai mică de 50 de milisecunde. Orice latență peste această valoare cauzează o pierdere pentru compania furnizoare. Pentru a pune acest lucru în perspectivă, clipirea medie durează 150 de milisecunde.

Latența este o problemă costisitoare

Acum un deceniu, Amazon a estimat că fiecare 100 de milisecunde de latență le-a costat 1% din vânzări. De atunci, așteptările consumatorilor doar au crescut, pionierii tehnologiei stabilind standardul pentru toate companiile.

Latența este produsul secundar al sistemelor vechi și al capacităților de procesare învechite, adesea caracteristici ale companiilor non-native, cărora le este mai greu să se adapteze la viteza necesară. Pe de altă parte, companiile digital native captează, structurează și analizează datele cu viteza care satisface noile cerințe de timp de răspuns.

Big Data și costul luării deciziilor

Odată cu cantitatea de date capturate, luarea deciziilor devine atât de dificilă încât organizarea datelor pentru consumul uman va fi depășită. Luarea deciziilor bazate pe AI vor sta la baza luării deciziilor moderne.

Oamenii, în medie, nu pot procesa date, luând în considerare simultan mai mult de trei factori principali. Se uită la date, le organizează și iau o decizie pe baza datelor etichetate. În acest proces, o mulțime de de date care s-au adunat de-a lungul anilor se pierd, în principal date care au o semnificație statistică mai mică. Mai mult, oamenii se luptă cu caracterul aleatoriu și eterogenitatea datelor, cum ar fi video, text, imagine sau alte manifestări ale datelor. În schimb, Machinea learning nu are nicio problemă în analizarea și corelarea obiectivă a unei cantități mari de date – Big Data. Mai mult, pe măsură ce tehnologia evoluează, costul luării deciziilor de AI va costa exponențial mai puțin.

În ansamblu, costul unei decizii umane proaste ar putea fi cu ușurință atât de mare încât să riște întreaga companie. Managerii recunoscând acest risc își stabilesc viziunea pe baza modernizării infrastructurii de date pentru IA, potrivit unui sondaj realizat de Deloitte, State of the AI and Intelligent automation in business.

Scopul este de a crea modele predictive

Întrebarea este cum Machine learning ajută la luarea deciziilor umane sau chiar la înlocuirea acestora? Scopul a Machine learning este de a observa tiparele și de a crea modele predictive, prin prelucrarea unei cantități mari de date. Aceste modele răspund la întrebări de afaceri și prezic tendințe. Pe scurt, arată care este direcția și unde trebuie să meargă investiția resurselor. Dar, de asemenea, aceste modele pot fi utilizate pentru diferite procese de optimizare specifice.

Depozit de date ca serviciu – DWaaS

Învățarea automată are nevoie de Big Data. Pentru a alimenta AI cu date, este o nevoie tot mai mare de stocare a datelor. Aceste cerințe de stocare au creat o nouă nevoie pe piață. Prin urmare, a apărut Data Warehouse-as-a-services (DwaaS). În esență, este un model de outsourcing în care furnizorul de servicii configurează și gestionează resursele hardware și software necesare unui depozit de date pe baza datelor clientului.

Treptat, multe companii încorporează Machine learning în procesul lor de luare a deciziilor, deoarece acest lucru devine un factor determinant în competitivitatea lor. Prezicerea viitorului pe baza Big Data nu este doar mai precisă, mai rentabilă pe termen lung și oferă companiilor agilitate, dar permite, de asemenea, hiper-personalizarea necesară consumatorilor. Abordarea centrată pe date este noua abordare centrată pe client.

Interesul în creștere pentru adoptarea și implementarea acestor tehnologii, determină companiile să se îndrepte spre serviciile și soluțiile oferite de companiile IT.AROBS este una din cele mai mari și performante companii de IT din România, având ramificații și în străinătate prin cele 6 sedii existente în acest moment. Cei aproape 1000 de angajați dezvoltă soluții software de top pentru mai mult de 8000 de clienți de pe 3 continente