Серия «Интересное об ИИ»

· Автоматизированное создание новостных статей на основе анализа данных.

· Генерация отчетов и аналитических материалов по событиям.

· Мониторинг новостных источников и сбор информации.

· Формирование и адаптация текстов под разные платформы и аудитории.

· Анализ реакции читателей и оптимизация контента под интересы аудитории.

Ожидается, что к 2025 году ИИ будет активно использоваться в журналистике для автоматического создания новостных материалов, анализа данных и формирования аналитических отчетов, что изменит способы производства и распространения новостей.

· Сборщик заказов на складе

Уже применяют: Amazon.ИИ выполняет следующие задачи:

1. Роботы-сборщики перемещают товары по складу.

2. Системы автоматической сортировки определяют распределение заказов.

3. Алгоритмы маршрутизации оптимизируют процесс сборки заказов.

4. Программы прогнозирования спроса оптимизируют управление запасами.

5. Автоматические сканеры отслеживают движение товаров.

К 2030 году ожидается, что 20 миллионов сборщиков заказов по всему миру могут быть заменены роботами и автоматизированными системами на складах.

· Бухгалтер/Юрист

Уже применяют: банковская сфера в Европе/РФ.

ИИ выполняет следующие задачи:

· Автоматическая обработка и анализ финансовых данных.

· Генерация финансовых отчетов и документов.

· Автоматизированный анализ юридических документов и договоров.

· Предсказание рисков и советы по соблюдению законодательства.

· Оптимизация налоговых обязательств и управление финансами.

По прогнозам экспертов, до 2025 года 65% компаний планируют автоматизировать свои бухгалтерские и юридические процессы с использованием ИИ и автоматизации рабочих процессов.

Финансовый аналитик

Уже применяют инвестиционные компании в США.

ИИ выполняет следующие задачи:

· Автоматизированный анализ финансовых рынков и трендов.

· Прогнозирование цен акций и облигаций на основе алгоритмов машинного обучения.

· Определение инвестиционных возможностей и рисков.

· Автоматическое выполнение торговых операций на бирже.

· Моделирование и анализ портфелей инвестиций.

Согласно опросам, более 70% финансовых учреждений Европы планируют интегрировать ИИ для анализа данных и автоматизации процессов принятия решений в фин анализе до 2025 года.

· Переводчик

Уже применяют: Google Translate.

ИИ выполняет следующие задачи:

· Автоматический перевод текстов и аудио.

· Распознавание и перевод речи в реальном времени.

· Адаптация перевода под контекст и стиль.

· Обучение на основе больших объемов данных.

· Постоянное совершенствование качества перевода.

Ожидается увеличение использования машинного перевода с 2022 по 2025 годы, что значительно сократит объемы работы для переводчиков.

· Аналитик данных

Уже применяют: 80% крупных организаций в Индии.

ИИ выполняет следующие задачи:

· Обработка и анализ больших объемов данных.

· Построение статистических моделей и прогнозирование трендов.

· Идентификация паттернов и корреляций в данных.

· Визуализация данных и создание информационных дашбордов.

· Автоматизация процесса принятия решений на основе данных.

К 2025 году ожидается, что более 70% компаний в Европе и Азии будут активно использовать ИИ для анализа данных и выявления закономерностей, что существенно сократит время на обработку информации и улучшит принятие стратегических решений.

· Оператор колл-центра/телемаркетолог

Уже применяют: Call center Amazon.

ИИ выполняет следующие задачи:

· Автоматизированные ответы на повторяющиеся запросы клиентов.

· Распознавание и классификация тематики звонков.

· Анализ тона голоса и эмоциональной окраски клиентов.

· Предложение персонализированных рекомендаций и услуг.

· Оптимизация расписания и распределения малого кол-ва операторов.

До 2025 года большинство компаний, занимающихся обслуживанием клиентов, перейдут к использованию ИИ для автоматического ответа на повторяющиеся запросы и анализа тона голоса клиентов, что повысит эффективность работы и улучшит качество обслуживания.

· Редактор контента/копирайтер

Уже применяют: Редакция Forbes.

ИИ выполняет следующие задачи:

· Проверка орфографии, пунктуации и стилистики текстов.

· Генерация заголовков и подзаголовков на основе алгоритмов ИИ.

· Автоматическое создание текстов на основе предложенных тем.

· Анализ SEO-параметров и оптимизация контента под поисковые запросы.

· Использование алгоритмов для определения наиболее востребованных тем и ключевых слов.

В ближайшем будущем ИИ будет играть все более важную роль в создании и редактировании контента, улучшая его качество, уникальность и адаптированность к целевой аудитории.

· Автомеханик

Уже применяют: Сеть автосервисов Bosch.

ИИ выполняет следующие задачи:

· Диагностика неисправностей на основе анализа данных с датчиков автомобиля.

· Предложение рекомендаций по ремонту и обслуживанию на основе базы знаний.

· Планирование и оптимизация процесса ремонта с использованием алгоритмов.

· Интерактивное руководство для автомехаников на основе дополненной реальности.

· Прогнозирование дальнейших проблем и необходимых ремонтных работ.

Ожидается, что к 2030 году автоматизация диагностики и ремонта автомобилей с помощью ИИ значительно увеличится, что приведет к более эффективному обслуживанию и сокращению времени на ремонтные работы.

· Агент по продаже недвижимости

Уже применяет: Zillow.

ИИ выполняет следующие задачи:

· Автоматизированная оценка стоимости недвижимости на основе анализа рынка.

· Предложение персонализированных рекомендаций покупателям на основе их предпочтений.

· Анализ тенденций рынка недвижимости и прогнозирование цен.

· Сопоставление предложений покупателей и продавцов на основе алгоритмов.

· Создание виртуальных туров по недвижимости и аналитических отчетов.

По прогнозам аналитиков, к 2025 году процесс покупки и продажи недвижимости будет все более автоматизирован с помощью ИИ, что упростит поиск и сделки для клиентов, а также ускорит процесс заключения сделок.

· Адвокат

Уже применяют: Luminance в Великобритании.

ИИ выполняет следующие задачи:

· Автоматический анализ юридических документов и выявление ключевых моментов.

· Предсказание результатов судебных процессов на основе анализа аналогичных случаев.

· Автоматическое формирование договоров и юридических документов.

· Обнаружение возможных юридических рисков и нарушений.

· Предоставление консультаций и рекомендаций по юридическим вопросам на основе аналитики.

Ожидается, что к 2025 году ИИ станет неотъемлемой частью работы юристов, сокращая время на анализ юридических документов, предсказывая результаты судебных процессов и предоставляя рекомендации по юридическим вопросам.

· Преподаватель

Уже применяют: платформа Coursera.

ИИ выполняет следующие задачи:

· Персонализированное обучение на основе анализа стиля и уровня знаний студента.

· Автоматическая проверка заданий и тестов.

· Предложение рекомендаций по курсам и материалам для обучения.

· Адаптивное создание учебных программ и курсов на основе запросов студентов.

· Анализ эффективности образовательных методов и их оптимизация.

По прогнозам экспертов, к 2025 году образовательные процессы будут все более персонализированными благодаря использованию ИИ, что улучшит качество обучения и повысит доступность образования для всех.

· Веб-дизайнер

Пример: Wix.

ИИ выполняет следующие задачи:

· Создание шаблонов и макетов веб-сайтов на основе алгоритмов.

· Адаптация дизайна под различные устройства и разрешения экранов.

· Анализ пользовательского поведения и оптимизация интерфейса.

· Генерация графических элементов и иллюстраций автоматически.

· Предложение рекомендаций по улучшению пользовательского опыта.

Ожидается, что к 2025 году ИИ будет активно применяться в веб-дизайне для автоматизации создания шаблонов, адаптации дизайна под разные устройства и оптимизации пользовательского опыта.

· Контент-маркетолог

Пример: HubSpot.

ИИ выполняет следующие задачи:

· Анализ трендов и ключевых слов для создания контента.

· Планирование контент-стратегии на основе данных о поведении аудитории.

· Генерация и оптимизация контента с использованием алгоритмов.

· Автоматическое распространение контента через социальные сети и платформы.

· Мониторинг и анализ эффективности контент-маркетинговых кампаний.

По прогнозам специалистов, к 2025 году ИИ будет широко использоваться в контент-маркетинге для анализа трендов, генерации контента и оптимизации контент-стратегий, что улучшит эффективность маркетинговых кампаний.

Медиаменеджер

Уже применяют: Hootsuite в Канаде.

ИИ выполняет следующие задачи:

· Автоматизированная публикации контента в социальных сетях.

· Анализ эффективности публикаций и вовлеченности аудитории.

· Генерация отчетов и аналитика по социальным медиа-аккаунтам.

· Планирование контент-календаря и оптимизация публикаций.

· Мониторинг упоминаний бренда и реакция на отзывы пользователей

Ожидается, что к 2025 году ИИ станет неотъемлемой частью управления социальными медиа-аккаунтами, автоматизируя процессы публикации контента, анализа эффективности и взаимодействия с аудиторией.

Это дополнение позволяет получить более конкретное представление о том, каким образом ИИ будет влиять на различные профессии в ближайшем будущем.

…А стоит ли переживать?

Заменят ли нейросети художников, программистов, дизайнеров… человека?

Вопрос о том, стоит ли нам переживать из-за возможной замены человеческого труда нейросетями и искусственным интеллектом, остается открытым, и мы активно обсуждаем его и другие важные события в мире ИИ и бизнеса в своём TG канале! Подписывайтесь, что бы всегда быть в курсе свежего и полезного ;)

https://t.me/nexmind

Действительно, в некоторых областях ИИ уже сегодня заменяет человека полностью, обеспечивая большую эффективность и точность выполнения задач.

Однако в других сферах, таких как творчество, креативный дизайн и решение сложных нетривиальных задач, человеческий интеллект пока остается неповторимым.

Важно помнить, что в центре всех технологических инноваций всегда должен оставаться человек, его креативность, интуиция и способность к адаптации.

_____

Спасибо за прочтение и до новых встреч!

Nexmind.ru - внедрение ИИ в бизнес.

Источники: https://www.crossrivertherapy.com/research/artificial-intelligence-statistics

https://techjury.net/blog/ai-statistics

https://explodingtopics.com/blog/ai-statistics

https://dataprot.net/statistics/ai-statistics/

https://www.zippia.com/advice/artificial-intelligence-statistics

https://www.techtarget.com/whatis/feature/Will-AI-replace-jobs-9-job-types-that-might-be-affected

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/08/08/will-ai-augment-or-replace-workers/?sh=240133d46cb5

https://automationswitch.com/will-artificial-intelligence-replace-humans/

https://blog.hubspot.com/marketing/jobs-artificial-intelligence-will-replace

https://www.resumebuilder.com/1-in-3-companies-will-replace-employees-with-ai-in-2024/

https://ai-protools.com/how-ai-will-replace-jobs/

https://www.nexford.edu/insights/how-will-ai-affect-jobs

https://logicballs.com/blog/will-ai-replace-jobs/ https://nextgenwriter.com/can-ai-replace-humans-in-the-workplace/

https://www.prowell-tech.com/what-jobs-will-ai-replace-which-are-safe-in-2023/

Однако в 1980-е годы начался "ретро-ренессанс" нейросетей с разработкой метода обратного распространения ошибки, учеными такими как Джефри Хинтон, Дэвид Румельхарт и Рональд Уильямс. Этот метод позволил эффективно обучать многослойные сети, открыв новые горизонты для развития искусственного интеллекта.

С появлением новых алгоритмов нейросети смогли подняться на новый уровень.

В 80-е годы они начали раскрывать свой потенциал, а в 90-е годы сверточные нейронные сети, в том числе работа Яна ЛеКуна с LeNet-5, стали золотым стандартом в области компьютерного зрения, открыв новые перспективы для глубокого обучения и задач распознавания образов.

Microsoft не осталась в стороне и в 90-е годы также начала активные исследования в области машинного обучения, речевой обработки и распознавания образов. Основание лаборатории исследований Microsoft Research в 1991 году стало одним из ключевых событий в развитии искусственного интеллекта.

Конец 20-го века также характеризовался активными исследованиями в области искусственного интеллекта со стороны ведущих компаний, таких как IBM и Microsoft. IBM совершила значительный прорыв в 1997 году, когда их шахматный компьютер Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, подчеркивая потенциал искусственного интеллекта.

🚀 С развитием компьютерной техники нейросети стали способны обучаться, работать и анализировать данные быстрее, открывая новые возможности для применения в различных областях. Подводя итог, 90-е годы стали временем, когда исследования в области нейросетей и искусственного интеллекта принесли значительные результаты, открывая путь к новой эре технологий с бесконечными возможностями.

В 2000-х годах мир искусственного интеллекта и нейросетей перешел в новую, активную фазу развития.

Благодаря популярности интернета, компании стали собирать огромные объемы данных, что открыло новые возможности для нейросетей.

Google активно инвестировал в разработку искусственного интеллекта, сосредоточившись на поиске информации, алгоритмах перевода и рекомендательных системах.

Ян Лекун и его коллеги продолжали исследования в области сверточных нейронных сетей, которые стали ключевыми для прорывов в компьютерном зрении, особенно в задачах распознавания изображений. Рекуррентные нейронные сети, ставшие бумом в 90-ых годах, стали основой для работы с последовательными данными, такими как текст или речь, и легли в основу таких сервисов, как автоматические переводчики или помощники вроде Siri (представленным в 2011 году).

Появление более мощных графических процессоров позволило более быстрое и эффективное обучение нейросетей, с NVIDIA в роли ключевого игрока на этом рынке. Amazon, Netflix и Spotify стали первыми, кто создал автоматизированные системы рекомендаций, используя алгоритмы машинного обучения для предсказания предпочтений пользователей.

На заре нового тысячелетия искусственный интеллект благодаря новым достижениям в нейросетях был готов перейти на новый уровень. Этот период напоминал танцевальную вечеринку на технологическом диско, где каждый новый алгоритм становился новым хитом. В 2010-е годы глубокое обучение стало звездой вечера.

В мире искусственного интеллекта последние годы ознаменовались великими изменениями и новыми достижениями.

На сцену вышли трансформеры, не те, что мы привыкли видеть в кино, а новый подход к обработке естественного языка.

Архитектура трансформеров стала основой для таких знаменитых моделей, как BERT появившейся в начале 2018 года и молодой GPT который появился в 2022 году.

В это время технологические компании начали разрабатывать специализированные процессоры для обучения и вывода моделей искусственного интеллекта, такие как Tensor Processing Units (TPU) от Google.

Новые алгоритмы сразу же стали золотым стандартом в мире нейросетей.

Модели, подобные BERT и GPT, стали как знаменитые дети искусственного интеллекта, всегда удивляющие нас своими способностями.

С появлением новых программных инструментов, таких как TensorFlow и PyTorch, даже бабушка могла бы создать нейросеть. Ну, или почти.

За последние десятилетия нейросети прошли путь от "хм, интересно" до "вау, это же везде!" И если вам кажется, что вы поняли все о них, у нас для вас спойлер: история только начинается.

Любопытно, как все это волшебство работает изнутри? Присоединяйтесь к нашему каналу, где мы исследуем удивительный мир современных технологий ИИ и освещаем их влияние на бизнес.

https://t.me/nexmind