Πλοήγηση στο αύριο: Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης και της ML στην τεχνολογία πληροφοριών

Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση δεν είναι πλέον τα στοιχεία της επιστημονικής φαντασίας. είναι η πραγματικότητα του σήμερα. Αυτές οι τεχνολογίες έχουν μεταμορφώσει διαφορετικούς κλάδους και ο κόσμος της πληροφορικής δεν αποτελεί εξαίρεση.

Με τη δυνατότητα ανάλυσης τεράστιου όγκου δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, αναγνώρισης προτύπων και ανίχνευσης ανωμαλιών, τα εργαλεία που υποστηρίζονται από AI/ML ενισχύουν τη λειτουργική αποτελεσματικότητα των επιχειρήσεων στον τομέα της πληροφορικής.

Γιατί το AI/ML αξίζει να είναι το μέλλον του σύγχρονου κόσμου; Πώς αναδιαμορφώνει τον τρόπο λειτουργίας των επιχειρήσεων; Ας κατανοήσουμε τον κρίσιμο ρόλο του AI/ML στον κλάδο της τεχνολογίας.

Η άνοδος του AI και του ML

Το ταξίδι του AI και του ML δεν είναι τίποτα λιγότερο από αξιοσημείωτο. Τα τελευταία χρόνια, έχουμε δει απίστευτη ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης και της ML στον τομέα της πληροφορικής. Αυτή η δημοτικότητα οφείλεται κυρίως στη διάδοση μεγάλων δεδομένων και στην πρόοδο στους αλγόριθμους.

Επιστρέφοντας από την εποχή που η τεχνητή νοημοσύνη συνδέθηκε απλώς με φουτουριστικά οράματα στη σημερινή πραγματικότητα, όπου οι αλγόριθμοι ML πλοηγούνται απρόσκοπτα στην καθημερινή μας ζωή. Αυτές οι τεχνολογίες έχουν υποστεί μια βαθιά εξέλιξη.

Σύμφωνα με

Έρευνα Προτεραιότητας

το μέγεθος της παγκόσμιας αγοράς της μηχανικής μάθησης θα αυξηθεί με CAGR εντυπωσιακό 35% και θα φτάσει περίπου τα 771,38 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2032. Ομοίως, η τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται επίσης να αυξηθεί με CAGR 19%, φτάνοντας τα 2.575,16 δισεκατομμύρια έως το 2032.

Έτσι, αυτές οι τεχνολογίες έχουν πάρει το επίκεντρο σε αυτόν τον κόσμο που βασίζεται στην τεχνολογία, αλλά οι αλγόριθμοι αυτοματισμού και μηχανικής μάθησης δεν σταματούν εδώ. Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση αναπτύσσονται συνεχώς, εκσυγχρονίζοντας τις διαδικασίες μας και αυξάνοντας την παραγωγικότητα, χάρη στη χρηματοδότηση και την καινοτόμο σκέψη.

Ο κρίσιμος ρόλος του AI και του ML στον κλάδο της πληροφορικής

Η τεχνολογία πληροφοριών επιτρέπει στους υπολογιστές να εκτελούν διάφορες εργασίες, όπως αποθήκευση, μετάδοση, ανάκτηση και χειρισμό δεδομένων. Το AI βάζει κάποια σημάδια ευφυΐας σε αυτούς τους υπολογιστές. Ως αποτέλεσμα, αυτοί οι υπολογιστές εκτελούν πολύπλοκες εργασίες που παλαιότερα μόνο οι άνθρωποι μπορούσαν ή μπορούν να επεξεργαστούν

ξεπερνούν τους

.

Σύμφωνα με έκθεση του 2023 από

Τεχνολογία Rackspace

, το 72% των εταιρειών που συμμετείχαν στην έρευνα χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη και ML ως μέρος των στρατηγικών πληροφορικής και των επιχειρήσεων τους και το 69% τις θεωρεί ως τη σημαντικότερη τεχνολογία. Αυτές οι εταιρείες χρησιμοποιούν AI και ML για να βελτιώσουν τις υπάρχουσες διαδικασίες, να μειώσουν τους κινδύνους και να προβλέψουν τις επιχειρηματικές επιδόσεις και τις τάσεις του κλάδου.

Όσον αφορά τον ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στην τεχνολογία πληροφοριών, η μηχανική μάθηση, με τις δυνατότητες βαθιάς εκμάθησης, είναι η καλύτερη περίπτωση χρήσης.

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης έχουν σχεδιαστεί για να αποκαλύπτουν συνδέσεις και μοτίβα μέσα στα δεδομένα. Αξιοποιούν δεδομένα του παρελθόντος για να προβλέψουν τα αποτελέσματα, να κατηγοριοποιήσουν πληροφορίες, να ομαδοποιήσουν σημεία δεδομένων, να απλοποιήσουν την πολυπλοκότητα και ακόμη και να δημιουργήσουν φρέσκο ​​περιεχόμενο. Πρόσφατες εφαρμογές όπως το ChatGPT, το Dall-E 2 και το GitHub Copilot παρουσιάζουν τις δυνατότητες της μηχανικής μάθησης στη δημιουργία καινοτόμου περιεχομένου.

Χρησιμοποιήστε περιπτώσεις AL/ML στην πληροφορική

Ακολουθούν ορισμένες συνήθεις περιπτώσεις χρήσης AI και ML στον τομέα της πληροφορικής:

Υποστήριξη πληροφορικής και αυτοματισμός γραφείου υποστήριξης

Τα chatbots με τεχνητή νοημοσύνη, οι εικονικοί βοηθοί και τα έξυπνα συστήματα διαχείρισης εισιτηρίων χειρίζονται γρήγορα αιτήματα ρουτίνας, ενισχύοντας την ικανοποίηση των χρηστών. Αυτά τα εργαλεία αντιμετωπίζουν τα πάντα, από επαναφορά κωδικού πρόσβασης έως περίπλοκες διαμορφώσεις υλικού.

Σύμφωνα με α

μελέτη

, η τεχνητή νοημοσύνη θα διευκολύνει το 95% όλων των αλληλεπιδράσεων με τους πελάτες έως το 2025, συμπεριλαμβανομένων των διαδικτυακών συνομιλιών και των ζωντανών τηλεφώνων. Επιπλέον, οι εταιρείες μπορούν να μειώσουν το λειτουργικό τους κόστος κατά 30% ενσωματώνοντας την τεχνητή νοημοσύνη στην εξυπηρέτηση πελατών τους.

Αναλύσεις δεδομένων και επιχειρηματική ευφυΐα

Καθώς οι επιχειρήσεις έχουν επιλέξει τον ψηφιακό μετασχηματισμό, αντιμετωπίζουν ένα τσουνάμι δεδομένων που είναι πλέον απίστευτα πολύτιμα αλλά είναι επαχθές στη συλλογή, ανάλυση και επεξεργασία. Οι αλγόριθμοι AI και ML, με την ικανότητά τους να διακρίνουν μοτίβα, να αποκαλύπτουν τάσεις και να κάνουν προβλέψεις, φέρνουν ένα μετασχηματιστικό πλεονέκτημα στην ανάλυση δεδομένων στην πληροφορική.

Επιπλέον, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) επιτρέπει στους χρήστες να αποκτήσουν πληροφορίες για τα δεδομένα με συνομιλητικό τρόπο, όπως μέσω του ChatGPT, καθιστώντας τα δεδομένα ακόμα πιο προσβάσιμα. Η Microsoft έχει αναφέρει 27 τοις εκατό

αύξηση του κέρδους

λόγω της εστίασής του στο cloud computing και στις επενδύσεις στην τεχνητή νοημοσύνη. Επιπλέον, η εταιρεία θα χρεώνει 30 δολάρια το μήνα για αυτό

Generative AI

χαρακτηριστικά.

Βελτιστοποίηση τιμολόγησης στο cloud

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης βοηθούν αυτές τις εταιρείες να αναλύσουν τον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιούν το cloud, να προβλέψουν το κόστος με μεγαλύτερη ακρίβεια, να εντοπίσουν ασυνήθιστα μοτίβα χρήσης, να βρουν τρόπους εξοικονόμησης χρημάτων και να προτείνουν πιο οικονομικούς πόρους για χρήση.

Για παράδειγμα, η Airbnb χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη στο AWS για να διαχειριστεί αποτελεσματικά πόση χωρητικότητα cloud χρειάζονται, να δημιουργήσει εργαλεία για την παρακολούθηση του κόστους και να κάνει την αποθήκευση και τον υπολογισμό πιο οικονομικά αποδοτική. Το Dropbox χρησιμοποιεί επίσης AI για να μειώσει τα έξοδα κατά τη χρήση υπηρεσιών cloud, μειώνοντας την εξάρτησή τους από το AWS και

εξοικονομώντας περίπου 75 εκατομμύρια δολάρια

.

τεκμηρίωση πληροφορικής

Μέσω του NLP και της μηχανικής μάθησης, μπορείτε να αυτοματοποιήσετε την ταξινόμηση και την οργάνωση των εγγράφων, διευκολύνοντας την αναζήτηση σχετικών πληροφοριών. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εξάγει κρίσιμες πληροφορίες από έγγραφα και να τις χρησιμοποιήσει για γρήγορη πρόσβαση στις απαραίτητες λεπτομέρειες.

Τα εργαλεία που τροφοδοτούνται με AI υποστηρίζουν τους προγραμματιστές αυτοματοποιώντας επαναλαμβανόμενες εργασίες, δημιουργώντας αποσπάσματα κώδικα και βοηθώντας στον εντοπισμό σφαλμάτων. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη διεξάγει αναθεωρήσεις κώδικα για να διασφαλίσει τη συμμόρφωση με τα πρότυπα κωδικοποίησης και να εντοπίσει πιθανά ζητήματα προτού κλιμακωθούν. Επιπλέον, οι αλγόριθμοι ML μπορούν να ανιχνεύσουν μοτίβα στα δεδομένα δοκιμών, επιτρέποντας πιο αποτελεσματικό εντοπισμό σφαλμάτων και μειώνοντας τον κίνδυνο ελαττωμάτων στο τελικό προϊόν.

διαχείριση λειτουργιών πληροφορικής

Τα εργαλεία AI στη διαχείριση λειτουργιών πληροφορικής (AIOps) γίνονται όλο και πιο δημοφιλή. Σύμφωνα με α

κανω ΑΝΑΦΟΡΑ

αυτά τα εργαλεία βοηθούν τις εταιρείες με διάφορους τρόπους, όπως η παροχή έξυπνων ειδοποιήσεων (70%), ο εντοπισμός της κύριας αιτίας των προβλημάτων (57%), ο εντοπισμός ασυνήθιστων δραστηριοτήτων ή απειλών (52%), η αυτόματη διόρθωση προβλημάτων (50%) και βελτιστοποίηση του τρόπου με τον οποίο χρησιμοποιούν τους πόρους τους (27%).

Delta Airlines

χρησιμοποιεί το AIOps για να δημιουργήσει μια ψηφιακή

προσομοίωση

των παγκόσμιων λειτουργιών του. Αυτή η μοναδική ρύθμιση τους βοηθά να διατηρήσουν την αξιοπιστία τους, ειδικά κατά τη διάρκεια κακοκαιρίας, αναλύοντας δεδομένα και προσομοιώνοντας διαφορετικά σενάρια. Αυτό επιτρέπει στην ομάδα της Delta να λαμβάνει σημαντικές αποφάσεις πριν, κατά τη διάρκεια και μετά από μεγάλες διακοπές.

Χρηματοοικονομική αναφορά και λογιστική

Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης βοηθούν στην αναφορά και τη λογιστική με πολλούς τρόπους, ένας αξιοσημείωτος τρόπος είναι η αυτοματοποιημένη δημιουργία αναφορών, όπου η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στη δημιουργία αναφορών με βάση ένα δεδομένο σύνολο δεδομένων. Όλο και περισσότερες εταιρείες συνειδητοποιούν τα πλεονεκτήματα της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στη χρηματοοικονομική αναφορά και τη λογιστική.

Η Intuit χρησιμοποιεί AI για να διευκολύνει τον οικονομικό προγραμματισμό για τους πελάτες της. Έχουν μια πλατφόρμα που ονομάζεται Generative AI

Λειτουργικό σύστημα (GenOS) που χρησιμοποιεί μεγάλα μοντέλα γλώσσας για να χειριστεί εργασίες όπως φόρους, λογιστικά και διαχείριση ταμειακών ροών. Ομοίως, η PwC χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσει τις συμβουλευτικές

υπηρεσίες

της με την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, τη μηχανική εκμάθηση και άλλες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης. Η εταιρεία επενδύει πάνω από 1 δισεκατομμύριο δολάρια για να βελτιώσει

Δυνατότητες AI

.

Κυβερνοασφάλεια και ανίχνευση απειλών

Με τη δυνατότητα ανάλυσης τεράστιου όγκου δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, τα συστήματα με τεχνητή νοημοσύνη και οι αλγόριθμοι ML μπορούν να ανιχνεύσουν ανωμαλίες και ύποπτες δραστηριότητες σε ένα σύστημα που μπορεί να περάσει απαρατήρητο με τα παραδοσιακά μέτρα ασφαλείας. Αυτή η προληπτική προσέγγιση για την τεχνητή νοημοσύνη και την ML επιτρέπει στους οργανισμούς να μετριάζουν τους κινδύνους, να μειώνουν τον χρόνο απόκρισης και να προστατεύουν ευαίσθητα δεδομένα.

Προγνωστική συντήρηση για το υλικό

Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης εκτελούν ανάλυση δεδομένων από αισθητήρες, προηγούμενες επιδόσεις και πολλά άλλα για να προβλέψουν πότε το υλικό IT (όπως οι διακομιστές ή ο εξοπλισμός δικτύου) ενδέχεται να έχει προβλήματα. Αυτή η προληπτική προσέγγιση βοηθά τους οργανισμούς να προγραμματίσουν τη συντήρηση ή τις αντικαταστάσεις, να εντοπίζουν έγκαιρα προβλήματα και να αποτρέπουν απροσδόκητες διακοπές λειτουργίας.

Πρόσφατες δαπάνες για πρωτοβουλίες AI/ML

Η σημαντική αύξηση των πρωτοβουλιών AI/ML υποστηρίζει την καινοτομία και την εξάπλωση αυτής της τεχνολογίας. Οι σύγχρονες επιχειρήσεις διαθέτουν σημαντικούς προϋπολογισμούς σε αυτές τις τεχνολογίες για να φέρουν επανάσταση στις διαδικασίες, να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα και να ξεκλειδώσουν νέους δρόμους για καινοτομία.

ΗΠΑ και Κίνα

είναι οι πρόδρομοι στις επενδύσεις σε τεχνητή νοημοσύνη, με τις ΗΠΑ να έχουν το συνολικό προβάδισμα από το 2013, έχοντας επενδύσει σχεδόν 250 δισεκατομμύρια δολάρια σε 4.643 εταιρείες. Μόνο το

2022

, 524 startups AI ιδρύθηκαν στις Ηνωμένες Πολιτείες, εξασφαλίζοντας μια εντυπωσιακή μη κυβερνητική χρηματοδότηση ύψους 47 δισεκατομμυρίων δολαρίων. Σύμφωνα με τα στοιχεία του Govini, η συνολική δαπάνη για πρωτοβουλίες τεχνητής νοημοσύνης από την ομοσπονδιακή κυβέρνηση έχει αυξηθεί 2,5 φορές από το 2017.

Εν τω μεταξύ, η Κίνα παρουσίασε την υψηλότερη μέση εταιρική επένδυση το 2022, με τις 160 νεοσύστατες νεοσύστατες επιχειρήσεις τεχνητής νοημοσύνης να λαμβάνουν κατά μέσο όρο 71 εκατομμύρια δολάρια η καθεμία. Εξάλλου, ως απάντηση στη φιλοξενία του πρώτου από το Ηνωμένο Βασίλειο

παγκόσμια διάσκεψη κορυφής για την ασφάλεια της τεχνητής νοημοσύνης

ο Υπουργός Επιστήμης, Καινοτομίας και Τεχνολογίας ανακοίνωσε μια επένδυση 37 εκατομμυρίων λιρών σε έργα τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η αύξηση της χρηματοδότησης έχει ωθήσει την τεχνητή νοημοσύνη πέρα ​​από τα σύνορα, κάνοντας τον αντίκτυπό της αισθητός παγκοσμίως. Συγκεκριμένα, το

Ίδρυμα Gates

υποστηρίζει 50 έργα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης σε χώρες χαμηλού και μεσαίου εισοδήματος.

Το μέλλον του AI/ML

Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης και της ML στη βιομηχανία της πληροφορικής δεν είναι θέμα επιλογής, αλλά απάντηση στις επιταγές της ψηφιακής εποχής. Η συρροή μεγάλων δεδομένων, υπολογιστικού νέφους και προηγμένων αναλυτικών στοιχείων απαιτεί προσαρμοστικές λύσεις που μπορούν να αξιοποιήσουν τη μετασχηματιστική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης και της ML.

Έτσι, η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι πλέον μια παροδική μόδα. είναι το μέλλον του τεχνολογικού κόσμου. Η ικανότητά του να φέρει επανάσταση στην Εταιρική Κοινωνική Ευθύνη (ΕΚΕ) παρέχοντας γνώσεις βάσει δεδομένων, προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία και διαφανή παρακολούθηση συνεπάγεται ένα λαμπρό μέλλον.

Οργανισμοί που αναγνωρίζουν τη σημασία αυτών των φουτουριστικών τεχνολογιών τοποθετούνται όχι μόνο ως αρχιτέκτονες ενός τοπίου πληροφορικής που είναι έτοιμο για το μέλλον.

Πρόσφατα, ο διευθύνων σύμβουλος της Meta κατηγορήθηκε ως «ανεύθυνος» αφού ανακοίνωσε τα σχέδιά του να δημιουργήσει εργαλεία ισοδύναμα με την ανθρώπινη νοημοσύνη και να τα ανοίξει στο κοινό. Επιπλέον, τα εργαλεία παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης, όπως το ChatGPT του OpenAI, αντιμετωπίζουν

αγωγές πνευματικών δικαιωμάτων

.

Ως εκ τούτου, οι τεχνολογίες AI/ML πρέπει να ξεπεράσουν αυτές τις προ

κλήσεις

και να εξασφαλίσουν υπεύθυνη ενσωμάτωση στις λειτουργίες πληροφορικής για να διατηρήσουν τη θέση τους μακροπρόθεσμα.

Τελικές λέξεις

Η τεχνητή νοημοσύνη κάποτε θεωρείτο ότι ήταν απλώς ένα τσιτάτο, τώρα έχει γίνει αναπόσπαστο μέρος των σύγχρονων επιχειρήσεων. Από την αυτοματοποίηση εργασιών ρουτίνας έως την εκτέλεση εις βάθος ανάλυσης, η τεχνητή νοημοσύνη έχει προχωρήσει πολύ. Τώρα, οι οργανισμοί έχουν αναγνωρίσει τις μετασχηματιστικές δυνατότητες αυτών των τεχνολογιών.

Σε απάντηση αυτής της τεχνολογικής επανάστασης, οι σύγχρονες επιχειρήσεις έχουν διαθέσει σημαντικό προϋπολογισμό για την ενσωμάτωση του AI/ML στις δραστηριότητές τους. Επομένως, μπορούμε να προβλέψουμε ένα λαμπρό μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης.

Ενώ οι ηθικοί προβληματισμοί και οι νομικές δοκιμές σίγουρα θα προσπαθήσουν να εμποδίσουν την ευρεία υιοθέτησή τους, αυτές οι τρομερές τεχνολογίες διαθέτουν πλέον την ικανότητα να ξεπερνούν τυχόν προκλήσεις που μπορεί να αντιμετωπίσουν.

Πίστωση επιλεγμένης εικόνας


:

benzoix/Freepik

.