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mai 2, 2018

Voici comment commencer avec l'IA lorsque la seule chose que vous connaissez est l'acronyme8 minutes de lecture



L'intégration de l'IA ne peut pas se faire du jour au lendemain, et cela n'arrivera pas du tout si vous n'entamez pas le processus.


7 min de lecture

Les opinions exprimées par les entrepreneurs sont les leurs.


Sauf si vous avez vécu sous un rocher, vous avez entendu le bourdonnement autour de l'intelligence artificielle. Il pourrait donc vous surprendre d'apprendre que, selon une enquête de 2017 publiée par McKinsey Global Institute sur 3 000 cadres sensibles à l'IA, seul un sur cinq utilise une technologie liée à l'IA dans les domaines clés de leur

Pourquoi les entrepreneurs et les cadres ne sautent-ils pas sur ce qu'ils savent être une technologie révolutionnaire? En un mot, l'incertitude. Avec l'IA encore jeune, les dirigeants ne savent pas où l'appliquer, comment rentabiliser leur investissement ou, surtout, comment l'appliquer.

Certes, l'IA peut être intimidante. Ce n'est pas un interrupteur que vous renversez ou un widget que vous confiture dans votre produit. Gagner avec l'IA nécessite une analyse sérieuse sur où jouer et comment gagner, soutenu par des investissements rapides dans les logiciels, les données et l'apprentissage automatique.

Alors par où commencer? Nous aimons penser à l'IA à trois niveaux de granularité: les modèles commerciaux, les technologies de base et les cas d'utilisation. Étant donné que pratiquement toutes les applications métier de l'IA relèvent de trois schémas, les examiner est une excellente façon de comprendre les cas d'utilisation de l'IA et les technologies spécifiques.

Business patterns récurrents

AI décrit une famille de technologies être comparé à un cerveau humain. Bien que l'IA puisse ne jamais reproduire la résolution de problèmes créative dont les gens sont capables, elle offre un énorme pouvoir de traitement et des compétences de prise de décision. En pratique, il ne s'ennuiera jamais, ne se fatiguera pas et ne sera pas malade le lundi après le Super Bowl. Les avantages de l'IA signifient que, dans certaines situations, elle peut effectuer un travail en quelques minutes, ce qui prendrait des milliers d'heures pour les humains.

Information: Les 5 tendances de l'intelligence artificielle les plus intéressantes pour les entrepreneurs à suivre en 2018

AI comme triage, le modèle représentant environ la moitié de notre travail à Manifold, sert à augmenter la capacité de décision des êtres humains. Au lieu d'avoir un gardien de sécurité regarder des heures de vidéosurveillance, une solution AI peut signaler des cas d'activité suspecte, ce qui réduit considérablement la charge de travail humain. AI comme triage est particulièrement avantageux parce que le logiciel n'a pas besoin d'être précis à 100%. Même un algorithme précis à 80% permet d'économiser un temps incroyable.

La résolution d'entité et la modélisation de sujet sont des exemples sophistiqués d'IA en tant qu'organisateur, mais cette solution AI consiste essentiellement à étiqueter les ressources de données afin de débloquer les informations qu'elles peuvent fournir. Au fur et à mesure que les données volumineuses prennent le dessus, l'intelligence artificielle sera essentielle pour gérer et manipuler des quantités massives d'informations.

En tant que triage et organisateur, l'IA nécessite un certain degré de contribution et de direction humaines. Cependant, l'IA autonome est capable d'apprendre certaines tâches qui nécessitent des décisions complexes. L'IA autonome reçoit souvent le plus d'attention car elle permet des innovations comme les voitures autonomes, mais au moins à court terme, le monde des affaires pourrait avoir davantage recours aux capacités organisationnelles et de triage d'Amnesty International. , ne tardez pas. "L'IA va révolutionner le monde plus que toute autre avancée technologique des 30 dernières années", Mark Cuban a fait remarquer au récent sommet Upfront de Los Angeles. Comme Internet, AI va créer un environnement riche et enrichi, et ceux qui ont une longueur d'avance vont diriger la table. Jusqu'à présent, les domaines suivants de l'IA montrent des promesses commerciales particulières:

1. Analyse prédictive

Imaginez pouvoir projeter la valeur d'un client dès qu'il achète votre service. Cela semble impossible, non? Eh bien, au cours de notre travail de IA-triage, nous avons aidé un registre en ligne de premier plan à prédire la valeur à vie de ses clients dans les quelques jours suivant l'inscription avec une précision de 90%. Maintenant, le registre peut prendre des décisions plus éclairées sur son service client, en offrant autant de valeur que possible à ses utilisateurs les plus fidèles.

Bien sûr, créer une solution prédictive nécessite un enregistrement complet de vos interactions client. Construire cette base de données prend du temps, mais beaucoup de composants nécessaires sont disponibles sur le marché. Même si les analyses prédictives sont un moyen détourné pour votre entreprise, commencez dès maintenant à collecter des données sur les clients afin de les avoir lorsque vous décidez d'utiliser l'IA.

2. Vision par ordinateur

Ce qui a commencé comme une technologie à coût prohibitif est devenu monnaie courante dans la vie de tous les jours. La vision par ordinateur est le saut entre stocker des images et des vidéos pour comprendre leur contenu. Chaque fois que votre application photo reconnaît votre visage ou que vous déposez un chèque via un appareil mobile, vous utilisez la vision par ordinateur. Si votre entreprise travaille avec des données visuelles non structurées de presque n'importe quelle façon, elle peut profiter de ce type d'IA

Autre: L'intelligence artificielle peut-elle identifier les images mieux que les humains [19659005] Si vous êtes coincé, pensez à tous les coins du marché où la vision par ordinateur surgit. Les voitures autonomes l'utilisent pour détecter les lignes de route, les piétons et les autres voitures. Twitter l'utilise pour recadrer les photos téléchargées par les utilisateurs dans leurs parties les plus intéressantes. La vision par ordinateur peut automatiquement étiqueter des photos et des vidéos, et Google Image Search utilise cette technologie pour indexer toutes les images sur Internet.

3. Traitement du langage naturel

Les ordinateurs ne sont pas simplement devenus meilleurs pour comprendre les données visuelles; ils ont commencé à maîtriser les subtilités du langage humain et de l'écriture via le traitement du langage naturel. En résumé, les algorithmes NLP décodent les informations contenues dans le texte libre. Grâce à un apprentissage approfondi, la PNL peut rechercher d'énormes quantités de texte à la fois pour des informations spécifiques et des domaines de pertinence contextuelle.

En tant que triage, l'IA peut consulter les dossiers médicaux et déterminer les codes à utiliser. Apixio, par exemple, utilise la PNL pour localiser et «lire» des graphiques dans des systèmes de dossiers de santé électroniques, des images autonomes et plus encore. Selon une étude menée la plate-forme alimentée en AI d'Apixio était 20% plus précise et 400% plus productive que les approches typiques. De même, la PNL peut passer au peigne fin les documents juridiques pour trouver ceux qui sont pertinents à un cas particulier.

Tout comme la vision par ordinateur, l'utilisation de la PNL requiert des informations d'identification que vous souhaitez récupérer ou modifier en gros morceaux. texte. Les exemples incluent les commentaires des clients, les mentions dans les médias de votre entreprise, les requêtes de recherche et les enregistrements internes. Par exemple, pour résoudre le problème de résolution d'entité d'un client informatique de santé, nous avons construit une solution AI utilisant NLP qui ingère une grande collection d'enregistrements, identifie les doublons et les fusionne dans les enregistrements maîtres. Sans automatisation, le client aurait passé des milliers d'heures à réviser et à organiser ces millions d'enregistrements.

Quoi que vous fassiez, l'intégration de l'IA ne se fera pas du jour au lendemain – mais elle ne se produira pas . Commencez par identifier les opportunités de gains commerciaux rapides pour créer un élan et assurer que les investissements futurs de l'IA sont sur des bases solides. Choisissez et hiérarchisez vos opportunités en fonction de la complexité de la mise en œuvre et de l'importance du retour. L'IA est souvent saluée pour sa capacité à réduire les coûts, mais son potentiel à stimuler la croissance importe tout autant.

Votre prochaine tâche? Commencez à réfléchir à la façon dont vous allez collecter, stocker, transformer et étiqueter les ressources de données clés pour alimenter votre solution AI. Vous aurez besoin d'eux organisés et mis à jour pour bien filtrer les opportunités que vous repérez. Heureusement, une fois que vous avez vos données en forme, vous aurez la partie la plus difficile derrière vous.




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