Rumah Peranti teknologi AI Ramalan Pembangunan Kecerdasan Buatan pada 2023 Bagaimanakah syarikat boleh berjaya mengguna pakai AI?

Ramalan Pembangunan Kecerdasan Buatan pada 2023 Bagaimanakah syarikat boleh berjaya mengguna pakai AI?

Apr 13, 2023 pm 05:52 PM
AI ai

Penggunaan kecerdasan buatan (AI) dan kesannya terhadap perniagaan kini berada pada titik perubahan yang penting. Penggunaan AI berkembang setiap tahun apabila perniagaan menyaksikan manfaat ketara yang dibawa oleh AI.

Menurut laporan tinjauan yang dikeluarkan oleh PricewaterhouseCoopers, potensi sumbangan AI kepada ekonomi global akan mencecah AS$15.7 trilion menjelang 2030. Tinjauan IBM baru-baru ini mengenal pasti faktor utama yang mendorong penggunaan AI, termasuk keperluan untuk mengurangkan kos dan mengautomasikan proses utama, tekanan persaingan yang meningkat dan mengubah jangkaan pelanggan.

Untuk berjaya mendapat manfaat daripada pelaburan AI, pengurus perniagaan perlu memahami arah aliran pembangunan dan hala tuju dalam bidang AI.

Ramalan Pembangunan Kecerdasan Buatan pada 2023 Bagaimanakah syarikat boleh berjaya mengguna pakai AI?

Ramalan Trend Pembangunan AI 2023

Memandangkan pelaburan AI global terus meningkat, orang ramai perlu memahami masa depan AI pada tahun 2023 Aliran pembangunan dan potensi kesannya terhadap perusahaan:

1 AI Kod Rendah telah mencapai kemajuan yang besar dalam aplikasi industri

Proses pembangunan model AI adalah rumit, susah payah. dan Secara berulang, membina set model yang baik mengambil masa beberapa hari dan beribu-ribu percubaan. Platform AI/sains data kod rendah mengubah semua itu, menyediakan antara muka seret dan lepas yang membantu membuat percubaan dengan lebih pantas. Antara muka pengguna grafik intuitif (GUI), kebolehulangan visual dan kerjasama ialah kelebihan terbesar platform kod rendah, yang membolehkan pasukan sains data melakukan sejumlah besar eksperimen dengan pantas. Platform AI kod rendah juga sesuai untuk mempromosikan jurutera data dan penganalisis perniagaan ke dalam saintis data rakyat, mengurangkan pergantungan pada saintis data pakar yang terhad dalam pelbagai sektor industri.

2. Latihan model teragih ialah teras pemodelan AI

Pasukan sains data perlu menjalankan eksperimen ke atas beribu-ribu model. Model AI telah menjadi agak kompleks hari ini, dengan berjuta-juta parameter. Dan di bawah kawalan kod rendah, keupayaan untuk menjalankan berbilang percubaan serentak meningkat berkali-kali ganda. Tetapi untuk melaksanakan beribu-ribu eksperimen ini, pasukan sains data memerlukan sistem pengkomputeran kos efektif yang berskala mengikut permintaan. Melatih eksperimen yang kompleks dan intensif memori ini menggunakan kaedah tradisional merupakan satu cabaran besar Latihan model yang diterajui pengkomputeran boleh membantu menyelesaikan cabaran ini dan merupakan teras untuk membolehkan AI perusahaan berskala.

3. Aplikasi operasi pembelajaran mesin (MLOps) berkembang pesat

McKinsey menegaskan dalam laporan tinjauannya yang dikeluarkan pada 2021 bahawa penggunaan MLOps adalah faktor penentu bagi perusahaan untuk memperoleh kejayaan. pulangan daripada AI. MLOps semakin popular dalam kalangan pemimpin AI dan saintis data kerana ia mengambil pembelajaran mesin daripada fasa percubaan ke dalam pengeluaran dan merangkumi sebahagian besar proses sains data perusahaan. Ini memastikan tadbir urus yang lebih baik apabila petunjuk sains data perlu mengurus dan memangkas ratusan model dalam pengeluaran menggunakan ciri seperti kawalan versi, penskalaan pantas dan banyak lagi.

4. Kepercayaan dan kebolehjelasan AI

AI tidak lagi dilihat sebagai kotak hitam. Semakin ramai orang melabur dalam AI untuk membuat keputusan perniagaan yang kritikal. Oleh itu, mengatasi cabaran mempercayai AI untuk mengautomasikan proses sensitif menjadi kritikal. Keseluruhan senario ini telah membawa kepada kemunculan AI yang boleh dijelaskan, yang membantu dalam memahami faktor-faktor yang digunakan untuk membuat keputusan. Ketelusan dalam AI yang boleh dijelaskan adalah kunci untuk membina kepercayaan terhadap AI dan meningkatkan penggunaannya.

5. Aplikasi AI dalam keselamatan siber

Apabila kerumitan ancaman siber meningkat, perusahaan menyepadukan AI ke dalam penyelesaian keselamatan mereka. AI kini mengendalikan penyimpanan harian dan perlindungan data sensitif sebagai langkah seterusnya dalam mengautomasikan pencegahan dan perlindungan ancaman siber. Ia digunakan untuk meningkatkan lagi keupayaan analisis perisikan untuk mengesan potensi ancaman atau corak dan mengenal pasti niat berpotensi penyerang siber.

Rahsia Penerimaan AI yang Berjaya

Kajian Accenture menunjukkan bahawa perniagaan yang skala AI secara strategik adalah lebih berjaya daripada perniagaan yang mengejar satu bukti konsep Kadar dan pulangan adalah dua kali dan tiga kali ganda daripada yang pertama masing-masing.

Ternyata pulangan pelaburan untuk perniagaan pada peringkat awal penggunaan AI mungkin tidak tinggi. AI mesti dipertingkatkan di seluruh organisasi untuk memastikan teknologi boleh memberi sumbangan penting kepada perniagaan.

Dengan menyepadukan AI ke dalam proses perniagaan teras, aliran kerja dan perjalanan pelanggan, operasi harian dan tugas membuat keputusan mereka boleh dioptimumkan. McKinsey meramalkan dalam laporan penyelidikan bahawa syarikat yang menggunakan pendekatan ini berkemungkinan mencapai pertumbuhan dalam nilai dan skala, malah ada yang meningkatkan hasil sebanyak kira-kira 20%.

Penskalaan AI yang Berjaya

Pendorong utama penskalaan AI yang berjaya bergantung pada faktor tertentu seperti manusia, perisian AI dan infrastruktur pengkomputeran. Untuk meningkatkan kematangan AI, syarikat perlu memahami selok-belok cerapan data dan memasukkannya ke dalam proses perniagaan.

Salah satu keperluan penting ialah mengguna pakai sistem AI yang boleh menyokong perniagaan harian dengan berkesan dan cekap, seperti pembayaran, volum transaksi, jualan, malah menjana laporan suku tahunan. Orang di semua jabatan perusahaan boleh menggunakan AI untuk mengakses cerapan data dengan mudah tanpa disekat oleh mana-mana jabatan. Apabila syarikat berkembang, AI boleh membantunya meneroka kawasan baharu atau membangunkan produk baharu untuk produk sedia ada.

Kesimpulan

Perniagaan perlu meneroka manfaat dan kemungkinan AI dan mengambil pendekatan strategik untuk pelaburan AI mereka. Dengan AI, syarikat boleh melakukan lebih daripada sekadar mempercepatkan atau mengautomasikan proses sedia ada Mereka juga boleh memanfaatkan peluang baharu dan meningkatkan pengaruh AI dalam kalangan pekerja, pelanggan dan pihak berkepentingan.

Atas ialah kandungan terperinci Ramalan Pembangunan Kecerdasan Buatan pada 2023 Bagaimanakah syarikat boleh berjaya mengguna pakai AI?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kaedah apa yang digunakan untuk menukar rentetan ke dalam objek dalam vue.js? Kaedah apa yang digunakan untuk menukar rentetan ke dalam objek dalam vue.js? Apr 07, 2025 pm 09:39 PM

Apabila menukar rentetan ke objek dalam vue.js, json.parse () lebih disukai untuk rentetan json standard. Untuk rentetan JSON yang tidak standard, rentetan boleh diproses dengan menggunakan ungkapan biasa dan mengurangkan kaedah mengikut format atau url yang dikodkan. Pilih kaedah yang sesuai mengikut format rentetan dan perhatikan isu keselamatan dan pengekodan untuk mengelakkan pepijat.

Jurutera Backend Senior Remote (Platform) memerlukan kalangan Jurutera Backend Senior Remote (Platform) memerlukan kalangan Apr 08, 2025 pm 12:27 PM

Jurutera Backend Senior Remote Company Kekosongan Syarikat: Lokasi Lokasi: Jauh Pejabat Jauh Jenis: Gaji sepenuh masa: $ 130,000- $ 140,000 Penerangan Pekerjaan Mengambil bahagian dalam penyelidikan dan pembangunan aplikasi mudah alih Circle dan ciri-ciri berkaitan API awam yang meliputi keseluruhan kitaran hayat pembangunan perisian. Tanggungjawab utama kerja pembangunan secara bebas berdasarkan rubyonrails dan bekerjasama dengan pasukan react/redux/relay front-end. Membina fungsi teras dan penambahbaikan untuk aplikasi web dan bekerjasama rapat dengan pereka dan kepimpinan sepanjang proses reka bentuk berfungsi. Menggalakkan proses pembangunan positif dan mengutamakan kelajuan lelaran. Memerlukan lebih daripada 6 tahun backend aplikasi web kompleks

Vue.js Bagaimana untuk menukar pelbagai jenis rentetan ke dalam pelbagai objek? Vue.js Bagaimana untuk menukar pelbagai jenis rentetan ke dalam pelbagai objek? Apr 07, 2025 pm 09:36 PM

Ringkasan: Terdapat kaedah berikut untuk menukar array rentetan vue.js ke dalam tatasusunan objek: Kaedah asas: Gunakan fungsi peta yang sesuai dengan data yang diformat biasa. Permainan lanjutan: Menggunakan ungkapan biasa boleh mengendalikan format yang kompleks, tetapi mereka perlu ditulis dengan teliti dan dipertimbangkan. Pengoptimuman Prestasi: Memandangkan banyak data, operasi tak segerak atau perpustakaan pemprosesan data yang cekap boleh digunakan. Amalan Terbaik: Gaya Kod Jelas, Gunakan nama dan komen pembolehubah yang bermakna untuk memastikan kod ringkas.

Geospatial Laravel: Pengoptimuman peta interaktif dan sejumlah besar data Geospatial Laravel: Pengoptimuman peta interaktif dan sejumlah besar data Apr 08, 2025 pm 12:24 PM

Cecair memproses 7 juta rekod dan membuat peta interaktif dengan teknologi geospatial. Artikel ini meneroka cara memproses lebih dari 7 juta rekod menggunakan Laravel dan MySQL dan mengubahnya menjadi visualisasi peta interaktif. Keperluan Projek Cabaran Awal: Ekstrak Wawasan berharga menggunakan 7 juta rekod dalam pangkalan data MySQL. Ramai orang mula -mula mempertimbangkan bahasa pengaturcaraan, tetapi mengabaikan pangkalan data itu sendiri: Bolehkah ia memenuhi keperluan? Adakah penghijrahan data atau pelarasan struktur diperlukan? Bolehkah MySQL menahan beban data yang besar? Analisis awal: Penapis utama dan sifat perlu dikenalpasti. Selepas analisis, didapati bahawa hanya beberapa atribut yang berkaitan dengan penyelesaiannya. Kami mengesahkan kemungkinan penapis dan menetapkan beberapa sekatan untuk mengoptimumkan carian. Carian Peta Berdasarkan Bandar

Cara mengoptimumkan prestasi pangkalan data selepas pemasangan MySQL Cara mengoptimumkan prestasi pangkalan data selepas pemasangan MySQL Apr 08, 2025 am 11:36 AM

Pengoptimuman prestasi MySQL perlu bermula dari tiga aspek: konfigurasi pemasangan, pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan, pemantauan dan penalaan. 1. Selepas pemasangan, anda perlu menyesuaikan fail my.cnf mengikut konfigurasi pelayan, seperti parameter innodb_buffer_pool_size, dan tutup query_cache_size; 2. Buat indeks yang sesuai untuk mengelakkan indeks yang berlebihan, dan mengoptimumkan pernyataan pertanyaan, seperti menggunakan perintah menjelaskan untuk menganalisis pelan pelaksanaan; 3. Gunakan alat pemantauan MySQL sendiri (ShowProcessList, ShowStatus) untuk memantau kesihatan pangkalan data, dan kerap membuat semula dan mengatur pangkalan data. Hanya dengan terus mengoptimumkan langkah -langkah ini, prestasi pangkalan data MySQL diperbaiki.

Cara Menggunakan MySQL Selepas Pemasangan Cara Menggunakan MySQL Selepas Pemasangan Apr 08, 2025 am 11:48 AM

Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.

Vue dan Element-UI Cascade Drop-Down Box V-Model Binding Vue dan Element-UI Cascade Drop-Down Box V-Model Binding Apr 07, 2025 pm 08:06 PM

Vue dan Element-UI cascaded drop-down boxes v-model mengikat titik pit biasa: V-model mengikat array yang mewakili nilai yang dipilih pada setiap peringkat kotak pemilihan cascaded, bukan rentetan; Nilai awal pilihan terpilih mestilah array kosong, tidak batal atau tidak jelas; Pemuatan data dinamik memerlukan penggunaan kemahiran pengaturcaraan tak segerak untuk mengendalikan kemas kini data secara tidak segerak; Untuk set data yang besar, teknik pengoptimuman prestasi seperti menatal maya dan pemuatan malas harus dipertimbangkan.

Cara menyelesaikan MySQL tidak dapat dimulakan Cara menyelesaikan MySQL tidak dapat dimulakan Apr 08, 2025 pm 02:21 PM

Terdapat banyak sebab mengapa permulaan MySQL gagal, dan ia boleh didiagnosis dengan memeriksa log ralat. Penyebab umum termasuk konflik pelabuhan (periksa penghunian pelabuhan dan ubah suai konfigurasi), isu kebenaran (periksa keizinan pengguna yang menjalankan perkhidmatan), ralat fail konfigurasi (periksa tetapan parameter), rasuah direktori data (memulihkan data atau membina semula ruang meja), isu ruang jadual InnoDB (semak fail ibdata1) Apabila menyelesaikan masalah, anda harus menganalisisnya berdasarkan log ralat, cari punca utama masalah, dan mengembangkan tabiat sandaran data secara teratur untuk mencegah dan menyelesaikan masalah.

See all articles