Tekintse meg a gépi tanulás alkalmazásának 4 előnyét a vállalatnál

Egy kultúra adatvezérelt, vagyis az adatorientáción alapuló menedzsmenttel versenyelőnyt, gyorsaságot garantál a döntésekben és a korábban meghatározott stratégiák felülvizsgálatában gépi tanulás ^a mesterséges intelligencia azon részhalmaza, amely lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy tanuljanak az adatokból, azonosítsák a mintákat és előrejelzéseket készítsenek anélkül, hogy előre programozott szabályokra hagyatkoznának, és az IS egyike azon eszközöknek, amelyek hozzájárulnak a teljes folyamathoz. 

Douglas Costa, a Deal Group műszaki igazgatója, technológiai szolgáltatások tanácsadása és, kijelenti, hogy a gépi tanulás nélkülözhetetlenné vált a vállalatok számára. Az előrejelzések megerősítik tézisét: a Gartner rámutatott, hogy 75% vállalat fog valamilyen módon befektetni a gépi tanulásba 2025-ben. 

“A gépi tanulási algoritmusok úgy fejlődnek, hogy több információnak vannak kitéve. Ma már széles körben használják olyan ágazatokban, mint az e-kereskedelem, a pénzügy, a csalásfelderítés, valamint a termelési láncok optimalizálása és a személyre szabott ajánlások megjelenítése a különböző egyszerű tevékenységekben, mutat rá Douglas. Azt is elmagyarázza, hogy a gépi tanulás nagy léptékben és nagy sebességgel dolgozza fel az adatokat, generálva betekintéseket ha egyszer lehetetlen manuálisan elérni.“ Az adatok felhasználásával a vállalatok növelhetik a hatékonyságot, javíthatják az ügyfélélményt és ösztönözhetik az innovációt - mondja.

A gépi tanulás fontosságának hangsúlyozására a szakértő rámutat a vállalatoknál történő felhasználás 4 előnyére:  

1. Automatizálja a folyamatokat az ismétlődő és manuális feladatok csökkentésével: “Időt nyer a csapatnak, hogy stratégiaibb tevékenységekre tudjon összpontosítani, amelyek intellektuális erőfeszítéseket igényelnek, mondja Douglas.  
2. Pontos előrejelzések: a gépi tanulási adatok előrevetítik a piaci trendeket, a jövőbeli igényeket és a fogyasztói magatartást. 
3. Információalapú döntések: “lehetővé válik a nyers adatok konvertálása betekintéseket cselekvőképes, amelyek támogatják a hatékonyabb és agilisabb döntéseket”.  
4. Személyre szabott élmény: a gépi tanulással relevánsabb és személyre szabottabb ügyfélutazási élményt lehet kínálni.  

Az ügyvezető egy figyelmeztetést tesz: “A modellek ugyanolyan jók, mint az általuk táplált információk, de a hiányos vagy elfogult információk pontatlan vagy káros eredményekhez vezethetnek. Ezért körültekintésre van szükség az integritás és a biztonság biztosítása érdekében, olyan megoldásokkal, amelyek validálják az információ minőségét és megvédik a rendszereket a digitális fenyegetésektől, térjen vissza - összegzi a CTO.