„Pastaruoju metu žinių ir kalbų apie dirbtinį intelektą yra itin daug. Kodėl? Pirmiausia – stebime itin didelį progresą giluminio mokymosi ir neuroninio tinklo srityse. Būtent ši sritis daro bene didžiausią įtaką kaip efektyviai veikia DI sprendimai. Antroji priežastis – techninė infrastruktūra. DI progresas ir algoritmai reikalauja itin galingos techninės infrastruktūros – šioje srityje labai gelbsti debesų kompiuterijos resursai. Galiausia – kasdien augantis duomenų kiekis. Efektyviam DI modelių ir algoritmų tobulinimui reikia milžiniško duomenų kiekio – prie to itin prisideda progresas didžiųjų duomenų srityje“, – „Microsoft“ konferencijoje partneriams ir klientams Vilniuje pasakojo Martas Mae, bendrovės išmaniosios debesijos verslo grupės vadovas Centrinės ir Rytų Europos regionui.
Pasak jo, šiandien DI pagalba savo veiklą sparčiausiai transformuoja trys sektoriai – finansinių paslaugų, prekybos ir gamybos: „Finansų sektoriuje DI šiandien jau analizuoja rizikas, padeda kurti modelius, kurie užkerta kelią sukčiams ar padeda nuspėti, kaip elgsis klientas. Prekybos sektoriaus atstovai DI naudoja suasmeninti pirkėjų patirtį, kurti kintančią kainodarą, kuri atsižvelgia į įvairias aplinkos sąlygas, bei tuo pačiu planuoti atsargas sandėliuose. Gamybininkai su DI pagalba nuspėja, kada jų įrangai prireiks techninio aptarnavimo, automatizuoja įvairius procesus ir valdo logistiką.“
Kaip parodė „Forbes Insights“ vadovų apklausa, 81 proc. bendrovių, kurias būtų galima priskirti prie DI naudojimo lyderių, per paskutinius metus augo daugiau nei 10 procentų. Šioje srityje atsiliekančiųjų bendrovių kategorijoje analogišką augimą demonstravo tik 36 proc. apklaustųjų.
EY asocijuotasis partneris Linas Šneideris pastebi, kad skaičiai, iliustruojantys duomenų augimą, yra įspūdingi. Pavyzdžiui, kas dvi dienas sukuriame 6 mlrd. gigabaitų duomenų, o prie interneto kitąmet turėtų būti prijungta apie 50 mlrd. įvairių daiktų – jutiklių, buitinės technikos ar kitų mūsų kasdieną naudojamų daiktų.
„Visa tai, pasitelkus DI, gali verslui pateikti naudingų ir įdomių įžvalgų. Pavyzdžiui, vadybininkui produkto pardavimų kreivės svyravimai per paskutinius keletą metų neatsako, kodėl vienu metu prekių buvo parduota daugiau, o kitu mažiau. Tačiau jei DI sprendimui duosime paanalizuoti vadybininko bendrovės ir rinkos duomenis, tada matysime visai kitą vaizdą, pvz., konkurentas pakėlė kainą, todėl pirkėjai mieliau rinkosi mūsų vadybininko prekes, arba klientai per akcijos kampaniją įsigijo daug prekių ir tai turėjo neigiamą įtaką tolesniems pardavimams“, – konferencijoje kalbėjo L.Šneideris.
Anot jo, kartu su DI populiarėjimu auga poreikis specifinių kompetencijų turintiems specialistams: „Be programuotojų ir inžinierių bendrovės vis dažniau dairosi duomenų mokslininkų, matematikos ir statistikos specialistų, aktuarų bei rizikos valdymo specialistų, veiklos analitikų ir duomenų pareigūnų.“
