Jei pastaruoju metu daug matai žodį „pažintinis“, tu ne vienas. Ir jei jūs susipainiojote, ką tai tiksliai reiškia iš IT ir verslo perspektyvos, jūs taip pat nesate vienišas.
Siekdamas suteikti šiek tiek aiškumo apie pažintinę koncepciją ir tai, ką ji gali reikšti jūsų organizacijai, sukūriau šį pradmenį.
Ką reiškia „pažintinė“ skaičiavimo kontekste?
Kognityvinis skaičiavimas naudoja technologijas ir algoritmus, kad automatiškai išgautų sąvokas ir ryšius iš duomenų, suprastų jų reikšmę ir mokytųsi nepriklausomai nuo duomenų modelių ir ankstesnės patirties - praplečia tai, ką žmonės ar mašinos galėtų padaryti patys, sako Paulas Roma, vyriausiasis analitikos pareigūnas konsultacijų įmonėje „Deloitte Consulting“.
Romai sako, kad šiandien yra trys pagrindiniai kognityvinio skaičiavimo būdai:
- Robotinė ir pažintinė automatika pakartotinėms užduotims automatizuoti, siekiant pagerinti efektyvumą, kokybę ir tikslumą.
- Pažintinės įžvalgos, siekiant atskleisti paslėptus modelius ir santykius, siekiant nustatyti naujas inovacijų galimybes.
- Kognityvinis įsitraukimas siekiant paskatinti kliento veiksmus, suteikiant didelę hiperspersonalizaciją.
Kuo pažintinis skaičiavimas skiriasi nuo dirbtinio intelekto?
„Deloitte“ kognityvinį skaičiavimą vadina „labiau aprėpiančiu nei tradicinis, siauras požiūris į AI [dirbtinį intelektą]“, sako Roma. Dirbtinis intelektas pirmiausia buvo naudojamas apibūdinti technologijas, galinčias atlikti užduotis, kurioms paprastai reikia žmogaus intelekto, sako jis.
„Mes suprantame, kad kognityvinį skaičiavimą apibrėžia mašininis intelektas, tai yra algoritminių galimybių rinkinys, kuris gali padidinti darbuotojų darbo rezultatus, automatizuoti vis sudėtingesnį darbo krūvį ir sukurti pažintinius agentus, kurie imituoja ir žmogaus mąstymą, ir įsitraukimą“, - sako Roma.
Pardavėjai naudoja skirtingus pavadinimus šioms technologijoms apibūdinti, sako tyrimų kompanijos „International Data Corp.“ (IDC) pažinimo / dirbtinio intelekto sistemų ir turinio analizės tyrimų direktorius Dave'as Schubmehlas. "Kai kurie žmonės naudojasi algoritmų tipų pavadinimais, apibūdindami platformas", - sako jis, tokie neuroniniai tinklai, dar vadinami giluminiu mokymu arba mašininiu mokymusi.
"Tai yra keli pagrindiniai ingredientai kuriant šias pažangias programas", - sako Schubmehlas. „Kai kurie šio tipo taikymams lauke naudoja bendrinį terminą: dirbtinis intelektas. Dar viena grupė naudoja frazę, kurią sugalvojo IBM tyrėjai, dirbdami su Watson Pavojus iššūkis: kognityvinis skaičiavimas. Visais šiais atvejais terminologija daugiau ar mažiau apibūdina tą patį pastangų lauką “.
Ši technologija bus „itin paplitusi kaip taikymo aspektas“, - sako Whit Andrews, tyrimų firmos „Gartner“ viceprezidentas. Firma prognozavo, kad iki 2018 m. 30 proc. Sąveikos su technologijomis bus atliekama „pokalbiuose“ su dirbtiniu intelektu. Ir iki 2020 m. AI bus penkių svarbiausių investicijų prioritetas daugiau nei 30 procentų pasaulio informacinių technologijų vadovų, skaičiuoja „Gartner“.
Susiliejus eksponentiniam duomenų augimui, greitesnėms paskirstytoms sistemoms ir protingesniems algoritmams, kognityvinis skaičiavimas „eina link didesnio verslo procesų skverbimosi robotų ir kognityvinės automatikos, pažinimo įsitraukimo ir pažintinių įžvalgų srityse“, - sako „Deloitte“ romų kalba.
Kokie yra pažintinio skaičiavimo pavyzdžiai įmonėje šiandien?
Nors didelė pažinimo technologijos pažadų dalis gali būti ateityje, kai kurios organizacijos jau taiko pažinimo priemones.
Įmonės naudoja pažinimo sistemas produktų rekomendacijoms, kainų optimizavimui ir sukčiavimo nustatymui, sako Schubmehlas. Pasak jo, organizacijos taip pat naudojasi pokalbio AI platformomis (pokalbių robotų pavidalu), kad palaikytų klientus automatiškai, teiktų pagalbą pardavimams ir padidintų sprendimus.
Sveikatos apsaugos srityje Roma teigia, kad pirmaujanti ligoninė, vykdanti vieną didžiausių medicininių tyrimų programų Jungtinėse Valstijose, „moko“ savo mašininio intelekto sistemas analizuoti 10 milijardų fenotipinių ir genetinių vaizdų, saugomų organizacijos duomenų bazėje.
Didelė nauda sveikatai įmonė vykdo pažintinę strategiją, apimančią automatizavimą, įsitraukimą ir įžvalgas, kad galų gale supaprastintų ir sustiprintų bendradarbiavimą su klientais, sako Roma. „Jie orientuojasi į pažintinių įžvalgų taikymą ieškinių pateikimo procesui, kad žalų tikrintojai galėtų geriau suprasti kiekvieną atvejį, kad būtų galima atlikti išsamesnį vertinimą“, - sako jis.
Finansinių paslaugų srityje pažintinis pardavimo agentas naudoja mašininį intelektą, kad užmegztų ryšį su perspektyviu pardavimo vadovu, o tada kvalifikuotų, stebėtų ir palaikytų šviną. "Šis pažintinis asistentas gali analizuoti natūralią kalbą, kad suprastų klientų pokalbio klausimus, vienu metu ir dešimtimis kalbų apdorodamas iki 27 000 pokalbių", - sako Roma.
Dažniausiai naudojama pažangesnė klasifikacija - pavyzdžiui, nukreipti žmones ir poreikius geriausiems darbuotojams, kad jie atitiktų reikalavimus, ir numatoma analizė, pavyzdžiui, žinant geriausią būdą reklamuoti produktą pirkėjui, sako Gartnerio Andrewsas.
Kaip kognityvinis skaičiavimas gali veikti įmonėje?
Organizacijos naudos pažinimo / dirbtinio intelekto technologijas verslo procesams automatizuoti, sutvarkyti sutarčių analizę ir atnaujinimą, bendrauti, parduoti ir palaikyti klientus ir netgi automatizuoti atsargų pristatymą ir papildymą savo versle, sako IDC Schubmehl.
Viena šio papildomo intelekto taikymo bus galimybė tiksliau priimti sprendimus dėl tokių verslo funkcijų kaip pardavimas ir rinkodara. "Mes tikimės, kad organizacijos savo sprendimus priims labai konkrečiai", - sako Gartnerio Andrewsas. „Šiandien lengva parengti akcijas visiems klientams; ateityje tikimės sulaukti tikro suasmeninimo. Mes taip pat manome, kad tai leis efektyviau naudotis autonominėmis transporto priemonėmis ir transporto sistemomis “.
Pažinimo galimybės yra beribės, sako Bret Greenstein, IBM „Watson“ daiktų interneto platformos viceprezidentas. „Kognityviniai gebėjimai išplės supratimą apie įvairias informacijos rūšis - vaizdus, garsus, emocijas ir kt. - ir sukurs įmantresnius mokymosi iš mūsų ir duomenų būdus, kad geriau palaikytų kiekvieną darbą“, - sako jis. "Ateityje idėja būtų ta, kad pažintimi būtų pagerinti visi darbai."
Kurias pramonės šakas greičiausiai paveiks pažintinių technologijų atsiradimas?
Finansinių paslaugų sektorius šiandien rodo didžiausią susidomėjimą pažinimo technologijomis, sako Andrewsas. "Mes matome padidėjusį tyrimų lygį, paieškas mūsų svetainėje ir socialinės žiniasklaidos signalus iš ir apie finansines paslaugas bei dirbtinį intelektą", - sako jis. „Finansinių paslaugų duomenys yra didesnės apimties ir kokybės, nei yra daugumoje vertikalių. Todėl jis yra tinkamas pažangioms analitinėms strategijoms “.
Tačiau kognityvinio skaičiavimo galimybes galima pritaikyti beveik visose pagrindinėse pramonės šakose, kurios, siekdamos pagerinti rezultatus, remiasi duomenimis pagrįstu sprendimų priėmimu; kur efektyvumą ir tikslumą galima pasiekti automatizuojant kai kuriuos procesus; ir ten, kur reikia masinio vartotojo individualizavimo, sako Deloitte romėnai.
„Tai paveiks bet kokią pramonės šaką, kurioje kaupiami duomenys ir kurią galima naudoti įžvalgoms gauti“, - priduria IBM Greenstein. „Kognityvinės technologijos gali atverti naujas rinkas, padidinti efektyvumą ir suteikti konkurencinį pranašumą teikdamos realiu laiku įmanomas įžvalgas, kurias galima naudoti“.
Tokiuose sektoriuose kaip finansinės paslaugos, sveikatos priežiūra, gamyba, teisinis ir viešasis sektorius konkurencingumas didina jų priklausomybę nuo to, kad „greičiau surasime tą adatą šieno kupetoje, kad jie galėtų pagerinti savo veiksmų kokybę ir savalaikiškumą“, - sako Brianas Cowe. vyresnysis „Hewlett Packard Enterprise“ produktų vadovas.
Kokie yra pagrindiniai kognityvinio skaičiavimo iššūkiai?
Kai kurie iš didžiausių iššūkių yra susiję su sprendimų priėmimo remiantis duomenimis skaidrumu ir jų patikimumu, sako IDC Schubmehlas. „Organizacijos taip pat turi būti atsargios teikdamos per daug informacijos ir (arba) priimdamos sprendimus, kad produktas ar paslauga taptų nepatraukli vartotojui ar vartotojui“, - sako jis.
Norėdamos gauti kuo didesnę pažintinių technologijų naudą, įmonėms reikia galimybės susieti ir sujungti visus savo vidinius duomenis su viešaisiais, sako Greensteinas.
„Tai kelia iššūkį, atsižvelgiant į kiekvieną dieną sukurtų duomenų kiekį bet kurioje pramonės šakoje ir į tai, kad jie dažnai nutylimi įvairiose vietose“, - sako Greensteinas. „Pridėkite tai, kad iki 80 procentų verslo duomenų negalima ieškoti. Štai kodėl labai svarbu, kad įmonės vyktų skaitmenine pertvarka, apimančia savo verslo ir juos supančio pasaulio duomenis. “
