Najveća očekivanja od ML Industries u 2022

Strojno učenje je jedna od najkorištenijih tehnologija u ovoj generaciji. Ima različite mogućnosti koje mogu transformirati poslovanje u različitim industrijama na bolje. Nakon što se smatralo tehnologijom niše, strojno učenje sada sve više prihvaća tvrtke u svim sektorima.

Iz globalne perspektive, robne marke koriste strojno učenje kako bi ubrzale inovacije i bolje korisničko iskustvo. Na primjer, Nike koristi strojno učenje za personalizirane preporuke proizvoda. U industriji hrane i pića, Dominos održava svoje vrijeme isporuke pizze od 10 minuta ili manje koristeći tehnologije strojnog učenja. Još jedan široko korišten primjer je kako automobilski div BMW koristi strojno učenje za analizu podataka iz podsustava vozila i predviđa performanse komponenti vozila te preporučuje kada ih treba servisirati.

U 2021. ML postalo prioritet za tehnološke tvrtke kako bi postigle rast prihoda uz smanjenje troškova. Očekuje se da će 2022. te tvrtke istražiti mnoge zrele primjene ove tehnologije. Disruptivne tehnološke organizacije vode ovu tehnologiju u mnogim područjima kao što su automatizacija procesa, korisničko iskustvo i sigurnost.

Mediji i industrija zabave

Medijski divovi poput Amazon i Netflix već su popularizirali kanale potrošnje sadržaja temeljenog na podacima u posljednje vrijeme. Kada je svijet isprva pogodila globalna pandemija, potražnja za novim modelima potrošnje je porasla i ostavila tvrtke da iskoriste svoju umjetnu inteligenciju i sposobnosti strojnog učenja kako bi stvorile vrijednost za kupce. U ovom procesu, ML će biti ključan za medije i industriju zabave, bilo da se radi o razvoju boljih mehanizama za preporuke, pružanju hiper-ciljanih usluga ili predstavljanju najrelevantnijeg sadržaja u stvarnom vremenu. Prediktivno modeliranje također će biti ključno u pravovremenoj komunikaciji s kupcima, predviđanju njihovih budućih zahtjeva i dobrim ulaganjima.

Prerađivačka industrija

IoT uređaji već su preplavili ovu industriju i samo će rasti. Strojno učenje bit će ključno za premošćivanje praznina koje stvaraju ogromne količine podataka. Služit će kao građevni blok za industriju zajedno s automatizacijom, podatkovnim povezivanjem, otkrivanjem pogrešaka u stvarnom vremenu, vidljivošću opskrbnog lanca, učinkovitošću skladištenja, smanjenjem troškova i praćenjem imovine. Držeći tradicionalne procese po strani, ML će olakšati inovacije i učinkovitost u nadolazećim danima.

Algoritamska e-trgovina

Algoritamska e-trgovina ili pametna, sustavna digitalizacija poslovnih funkcija kojima se često rukuje ručno dovest će do širokog usvajanja i korištenja AI i ML od strane poduzeća u sektoru e-trgovine. Na primjer, sadržaj generiranja prirodnog jezika (NLG) pokretan umjetnom inteligencijom proizvest će algoritamsko iskustvo e-trgovine, gdje kupci dobivaju prilagođena iskustva kupnje putem prilagođenih proizvoda i opisa kategorija koji stranicu proizvoda pretvaraju u personaliziranu prodajnu ponudu. U konačnici, ovaj rastući trend dovest će do tržišnog pomaka koji donosi veću vrijednost potrošačima gdje dobavljači imaju više pristup proizvodu za personalizaciju i korisničko iskustvo, nasuprot pristupu proizvoda savjetovanja, kao što su radili prije.

Zdravstvena industrija

Globalna pandemija koronavirusa istaknula je važnost ulaganja i optimizacije zdravstvenih sustava. ML se smatra tehnologijom koja najviše obećava i koja pružateljima zdravstvenih usluga omogućuje generiranje velikih količina podataka za pronicljive kliničke odluke. Strojno učenje također omogućuje goleme procese u otkrivanju lijekova, skraćujući dugo vrijeme otkrivanja i razvoja i smanjujući ukupne troškove. Također može poboljšati sustave pružanja zdravstvene skrbi kako bi se poboljšala ukupna kvaliteta zdravstvene skrbi uz niske troškove. Predviđa se da će ML u budućnosti biti ključni dio kliničkih ispitivanja. Uključujući farmaceutsku i biotehnološku industriju, strojno učenje imat će veliki utjecaj u svim aspektima.

Nove AI i ML inovacije s NLG-om

Prirodni jezik od fonetike, razumijevanja, obrade i generiranja doživio je značajan napredak u posljednjih nekoliko godina. Kao rezultat toga, kombinacija AI i ML tehnologije s NLG-om brzo pomiče granice mogućeg. Velike i male tvrtke već koriste tehnologiju u više sektora i industrija. Potrošači već koriste aplikacije kao što su Google telefonski pozivi i poslovne aplikacije kao što je automatizacija poslovnih procesa na temelju nestrukturiranih podataka (tj. tekst u glas). Facebook je također postigao impresivne rezultate u polu-nadziranim i samo-nadziranim tehnikama učenja koristeći AI i NLP.