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Intelligenza artificiale, machine learning che vengono adottate in azienda a una rapida clip e l’adozione è probabile che l’impulso nel 2019. Ciò che segue è la vera sfida: Come faremo a gestire la tecnologia che noi probabilmente non capisci?
Il problema è probabile che bolle nell’anno a venire. Per ora, la maggior parte di noi sono cullati nel pensare di più algoritmi sono migliori e anche supponendo di poter esternalizzare il pensiero critico di modelli. Perché far male al nostro cervello quando siamo in grado di fidarsi di Einstein, Watson, Alexa, Google Assistente, e di altri strumenti software a pensare per noi?
Primer: che Cosa è l’IA? Tutto quello che devi sapere sull’Intelligenza Artificiale | Macchina di apprendimento? | Apprendimento profondo? | Artificiale intelligenza generale?
Secondo IDC, la spesa globale AI cognitivi e tecnologie raggiungerà $19.1 miliardi di euro nel 2018, fino il 54,2 per cento rispetto a un anno fa. Entro il 2021, AI e cognitive di spesa per colpire $di 52,2 miliardi di euro. Se non sei spesa AI, potrebbe essere necessario un po ‘ di computer-assistita di aiuto per impostare il vostro budget.
Ecco la top casi di utilizzo da IDC.
E qui c’è un controllo di realtà: Non tutti questi AI implementazioni stanno per andare bene. Perché? Gestire l’IA può essere una delle più grandi sfide di business nei prossimi anni. L’IA sarà come la maggior parte delle tecnologie enterprise — ERP, CRM, HCM, bla, bla, bla — e non essere un magic bullet.
Considerare le seguenti parti in movimento:
- Ogni azienda, leader della tecnologia, ha bisogno di un’intelligenza artificiale, machine learning strategia. Perché? Il consiglio è di chiedere.In risposta a questa domanda, i fornitori di cloud come AWS, Microsoft e Google stanno cominciando a pacchetto AI servizi per l’indirizzo di funzioni orizzontali come le raccomandazioni, contact center e recruiting. Quelle mosse farà AI più facile da mangiare.C’è una carenza di scienziati dati disponibili per davvero calci le gomme modelli e algoritmi. Alcune aziende ho parlato di avere una data science team di mettere AI strumenti attraverso i loro passi, ma la maggior parte non.C’è poca trasparenza nei modelli che vengono venduti, la propensione intrinseca, o stampa fine. IBM Research ha recentemente proposto uno sforzo per aggiungere l’equivalente di un UL valutazione ai servizi. IBM Research è sul bersaglio.Le università sono l’aggiunta di dati, programmi di scienze per le scuole di business, ma questi studenti non diventare dirigenti di livello C per un po’.Come la tecnologia acquirenti ci sono addestrati a comprare scatole nere che risolverà i nostri problemi e ci offre “soluzioni”.
La lista è molto da digerire. Resto assicurato che si sta andando ad ottenere un caso collettivo di attuazione AI indigestione a causa dell’algoritmo di sprawl, progetto, questioni di gestione e del fornitore di hype. Siamo anche in grado di colpire Gartner trogolo di disillusione presto. Forse anche di domani.
(Immagine: Gartner)
Gartner Tecnologia Emergenti Hype Ciclo di AI. Gartner sta scommettendo che AI tecnologie come AI platform as a service (PaaS), Artificiale l’Intelligenza Generale, autonoma, di guida, di conversazione AI platform, profondo reti neurali, e assistenti virtuali sarà diffuso nei prossimi cinque anni. Secondo Gartner, AI tecnologia sarà “praticamente ovunque, nei prossimi 10 anni”.
Per quanto il marketing va, AI è già ovunque.
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Il trucco sarà capire come tutti, da metà gestori a livello di C-a livello di dirigenti intenzione di usare questo AI e gestire ciò che probabilmente non saranno in grado di comprendere appieno. Il vero divertimento è solo all’inizio.
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ZDNet, lunedì Mattina, Lettore
Il lunedì Mattina Lettore è la nostra apertura, salvo per la settimana in tech. Dal momento che abbiamo un sito globale, questo editoriale, pubblica il lunedì alle 8:00 AEST a Sydney, in Australia, che è di 6:00 (Ora costa Orientale di domenica. È scritto da un membro di ZDNet globale comitato di redazione, composto da portare editori in Asia, Australia, Europa e Nord America.
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