Искусственный интеллект (ИИ) быстро превращается в важнейший императив бизнеса. ИИ и машинное обучение уже не просто приятная мелочь, а необходимый бизнес-инструмент для дальновидных организаций, помогающий им принимать лучшие решения, повышать операционную эффективность и улучшать качество обслуживания клиентов.
В частности, за последние несколько лет предприятия широко внедрили цифровые двойники — имитирующие реальность виртуальные модели — позволяющие создавать цифровые копии реальных систем, сред, продуктов и инфраструктур для более глубокого понимания операционной деятельности.
Когнитивные цифровые двойники, которые моделируют отдельных потребителей, предприятия или даже национальные правительства, позволяют организациям делать стратегический выбор и готовить новые бизнес-модели. А теперь, по мере развития технологий ИИ, а также благодаря масштабам и экономичности облака, сделавшего большие компьютерные среды более эффективными, использование цифровых двойников стало ускоряться и расширяться.
Цифровые двойники используются для моделирования и предоставления подробной информации о текущей производительности в режиме реального времени, но многие организации хотят пойти дальше, фактически моделируя и прогнозируя человеческое поведение в попытке оценить будущие сценарии. Для этого они объединяют научные вычисления, промышленное моделирование и ИИ для создания имитационного интеллекта, встроенного в операционные системы. Эволюция цифровых двойников в имитационный интеллект, встроенный непосредственно в бизнес-аналитику и ИТ-системы, позволяет проводить высокоскоростное, макро- и многомасштабное моделирование и моделирование очень сложных экономических, биологических, промышленных и планетарных систем.
Представьте себе, что было бы, если бы человеческие способности позволяли делать оценки ситуаций на лету и прогностический анализа того, что может произойти дальше в масштабах облака. С помощью цифрового двойника и моделирования вы можете изучить все возможные варианты решений, чтобы найти оптимальный результат. Вы не ограничены временем и стоимостью экспериментов в реальном мире.
Когда-то, бывшие плодом фантазии писателей-фантастов и кинематографистов, имитационные ИИ-модели сегодня меняют способы ведения бизнеса в реальном мире.
Имитационные ИИ-модели используются для прогнозирования рыночных условий, улучшения цепочек поставок, изучения новых рынков и оптимизации найма.
Однако ИИ-моделирование может выйти за рамки способности цифровых двойников отражать реальные условия в цифровой среде. Параллельное моделирование огромного количества потенциальных сценариев и применение к ним человеческого критического мышления высокого уровня позволяет имитационным ИИ-решениям прогнозировать вероятные события и «проигрывать» реальные действия без риска, свойственного экспериментам в реальном мире, что является огромным преимуществом в современной гиперконкурентной, динамичной бизнес-среде.
Ключом к успеху, однако, является способность внедрять имитационные ИИ-модели в масштабах, необходимых для обеспечения ценности. Для этого компаниям необходимо включить моделирование в общую аналитическую архитектуру и облачный/ИТ-стек, создать высокопроизводительные среды разработки и производства, которые могут работать параллельно и использовать динамичные, масштабируемые гибридные вычислительные мощности.
Вот три бизнес-причины для внедрения ИИ-моделирования:
1. Прогнозирование сценариев реального мира
ИИ-моделирование позволяет организациям понять поведение людей и систем, спрогнозировать их будущее поведение, оценить потенциальные изменения в их поведении и оценить результаты этих изменений — и все это в режиме реального времени.
Это можно применить к развитию заболеваний, поведению клиентов, экономическим тенденциям и другим сложным системам. Так, некоторые компании используют ИИ-моделирование для прогнозирования того, как изменение климата и различные уровни успеха, достигнутые миром в достижении определенных целей устойчивого развития, повлияют на их доходы, расходы и отношение клиентов.
2. Изучение бизнес-стратегий с меньшим риском
Запуск продукта или выход на новый рынок всегда связаны с риском, но ИИ-моделирование может снять часть этого риска. Это связано с тем, что ИИ может помочь организациям определить наилучшую бизнес-стратегию, анализируя, как могут быть реализованы различные бизнес-решения.
В настоящее время 60% компаний планируют использовать ИИ для помощи в формулировании бизнес-стратегии, а 57% планируют использовать ИИ-моделирование для прогнозирования рыночных условий. Например, организации используют имитационные ИИ-модели для определения того, как различные уровни внедрения 5G на определенных рынках влияют на поведение и ожидания клиентов. А также для прогнозирования того, смогут ли беспилотные такси выйти на рынок в определенных городах.
Возможность разыгрывать различные сценарии помогает компаниям формулировать бизнес-стратегию и принимать реальные решения без реального риска. Мы называем это «геймификацией стратегии».
3. Улучшение клиентского опыта
Одним из наиболее интересных сценариев использования ИИ-моделирования является предоставление высококачественного опыта погружения в реальность.
Так, 61% компаний планируют использовать ИИ для улучшения клиентского опыта в 2022 г. Некоторые бренды уже применяют компьютерное зрение, распознавание речи и глубокое обучение в метавселенной для взаимодействия с клиентами новыми, образными способами, которые помогают лучше провести людей через процесс покупки — от первого контакта до послепродажного обслуживания и поддержки.
Способность составлять сценарии на основе реальных взаимодействий и прогнозировать ожидаемые реакции позволит брендам взаимодействовать с клиентами, создавая мощный опыт, полезный, надежный и удобный.
ИИ-моделирование меняет способы принятия решений и ведения бизнеса, позволяя получить представление о наиболее вероятных бизнес-результатах без необходимости рисковать в реальном мире.
Это дает возможность дальновидным организациям определять влияние меняющихся ситуаций на их деятельность, оценивать бизнес-стратегии и их вероятные результаты, а также повышать качество обслуживания клиентов с помощью человекоподобного интеллекта в масштабе.
Ссылка на источник https://www.itweek.ru/ai/article/detail.php?ID=223135