Strojno učenje puno je više od modne riječi — ono je postalo glavni igrač za mnoge tvrtke. Sve više i više tvrtki implementira strojno učenje i druge alate umjetne inteligencije kako bi nadopunili ili pojednostavili svoje aktivnosti. To je osobito tako nakon što je pandemija Covid-19 ubrzala usvajanje strojnog učenja, piše Entrepreneur.
Način na koji vaša tvrtka implementira strojno učenje može imati izravan utjecaj na njenu izvedbu u nadolazećoj godini, posebno kada se alati umjetne inteligencije budu koristili u širem rasponu poslovnih aktivnosti. Razumijevanjem područja u kojima bi strojno učenje trebalo imati najveći učinak, možete proaktivno krenuti u usvajanje ovih alata za vlastite poduzetničke napore.
Automatizacija odlučivanja
Sposobnost strojnog učenja da stručno analizira i tumači velike količine podataka u brzom vremenskom okviru učinila ga je bitnim dijelom procesa donošenja odluka u mnogim tvrtkama. U nekim se slučajevima ovi alati čak mogu koristiti za automatizaciju jednostavnijih odluka na nižoj razini koje bi inače mogli donijeti predstavnici korisničke službe ili drugi.
U ovoj situaciji strojno učenje crpi podatke iz prethodnih radnji i trendova te koristi dostupne podatke kako bi preporučilo najučinkovitije rješenje za problem ili zahtjev. To omogućuje zaposlenicima na svim razinama da provode manje vremena usredotočeni na zadatke donošenja odluka koji se ponavljaju više puta kako bi mogli usredotočiti svoje napore na konkretnije probleme.
To je nedvojbeno jedan od razloga zašto 81% zaposlenika smatra da umjetna inteligencija poboljšava njihovu radnu izvedbu, a 49% posebno navodi poboljšano donošenje odluka.
Poboljšanje privatnosti
Iako su mnogi potrošači zabrinuti zbog negativnog utjecaja prikupljanja podataka i strojnog učenja na njihovu privatnost, strojno učenje često se koristi za poboljšanje usklađenosti s pravilima o privatnosti i zaštiti podataka.
U nedavnom članku za Turski časopis za računalnu i matematičku edukaciju, Pramod Misra opisuje više načina na koje strojno učenje može pomoći u usklađivanju s privatnošću. I to kroz mjerače privatnosti za strojno učenje, koji procjenjuju potencijalne probleme s privatnošću povezane s drugim modelima strojnog učenja. I kroz strojno učenje za očuvanje privatnosti (PPML), koje obučava alate za strojno učenje za zaštitu povjerljivih podataka.
Pomoću ovih alata Misrin istraživački tim uspio je upotrijebiti PPML za modeliranje prijetnji i spriječiti curenje podataka iz raznih metoda napada. U ovom slučaju, strojno učenje se koristi za osiguranje sigurnosti drugih poslovnih aplikacija.
Pametnije preporuke kupcima
Jedna od popularnijih upotreba strojnog učenja bila je u preporukama za kupce. Primjeri ovih alata uključuju Amazonovu preporuku dodatnih artikala koje kupac može dodati u svoju košaricu na temelju prošlih kupnji. Kao i Netflixove personalizirane preporuke na temelju kupčeve povijesti gledanja i drugih čimbenika.
Krajnji cilj strojnog učenja, u ovom slučaju, je isporučiti jednostavnije i ugodnije iskustvo za kupca. I to na temelju podataka koje oni spremno dostavljaju tvrtki. Značajno je da mnogi od ovih alata za strojno učenje također podržavaju izravne povratne informacije od korisnika radi poboljšanja njihovih preporuka.
Iako ovi alati za filtriranje podataka iako ne tako novi, još uvijek mogu imati transformativni učinak na poduzetnike 2023. Poduzeća koja mogu implementirati specifične i relevantne slučajeve upotrebe za isporuku personaliziranih preporuka svojim klijentima bit će u boljem položaju pružiti pozitivno iskustvo koje će im pomoći u borbi s konkurencijom.
Generativna umjetna inteligencija
U drugoj polovici 2022. generativna umjetna inteligencija pokazala se jednom od najvrućih tema u prostoru strojnog učenja. Izazvavši i entuzijazam i oštre kritike. Generativna umjetna inteligencija korištena je za stvaranje visoko realističnih fotografija i videa. Kao i za stvaranje “umjetnosti” ili čak za proizvodnju osnovnog pisanog sadržaja.
Mnogi umjetnici i slavne osobe izjasnili su se protiv umjetne inteligencije. Velikim dijelom zbog toga što koristi tuđe kreacije kao izvorni materijal za stvaranje vlastitog sadržaja. Unatoč negodovanju, mnoge će tvrtke vjerojatno poduzeti vlastite probne pohode na generativnu umjetnu inteligenciju. I to kako bi ubrzale stvaranje vlastitog sadržaja i kako bismanjile troškove.
Iako je ovaj trend svakako vrijedan pažnje, ovo je područje u kojem bi poduzetnici trebali postupati s oprezom. Generativna umjetna inteligencija još uvijek je sklona nesavršenostima, a negativne reakcije njezine upotrebe mogle bi lako nadmašiti potencijalne koristi. Vrijeme će pokazati kako će ovaj trend oblikovati poslovni i umjetnički krajolik u godini koja je pred nama.
Učinkovitije financijsko upravljanje
Malo stvari može imati veći utjecaj na održivost poduzeća od njegovog novčanog toka i ukupnog financijskog upravljanja. Algoritmi strojnog učenja igraju sve važniju ulogu u širokom spektru financijskih zadataka kako bi pomogli rukovoditeljima da donose bolje odluke vezane uz novac.
Na primjer, strojno učenje može se koristiti za zadatke poput analize troškova ili predviđanja troškova povezanih s određenim poslovnim aktivnostima. To omogućuje rukovoditeljima da bolje odrede kako će postupak utjecati na konačni rezultat i hoće li se ulaganje doista isplatiti.
Alati za strojno učenje također se mogu koristiti za zaštitu tvrtki i kupaca od prijevare. Alati za otkrivanje prijevare mogu koristiti podatke kao što su vrijeme i mjesto gdje kupac obično koristi svoju kreditnu karticu kako bi označili lažne kupnje. Zaštita kupaca siguran je način za povećanje povjerenja i izgradnju lojalne baze kupaca.
Jeste li spremni za utjecaj koji će strojno učenje imati na vas?
Strojno učenje već je imalo značajan utjecaj na širok raspon poslovnih aktivnosti. A to će se samo još više ubrzati u 2023. Bez obzira na to je li vaša tvrtka već usvojila alate umjetne inteligencije ili tek razmatra strojno učenje, fokusiranje na ove tehnološke alate može uvelike doprinijeti boljoj učinkovitosti, produktivnosti i profitabilnosti.
