Data science

10 AI Tech Trends ที่คุณต้องการรู้จริงๆ

เทรนด์เทคโนโลยี AI กำลังขับเคลื่อนมนุษยชาติไปข้างหน้า การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลได้เข้าถึงทุกภาคอุตสาหกรรมแล้ว และ AI ก็กำลังบรรลุในสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์ใฝ่ฝันเท่านั้น ปัจจุบันนี้ เทคโนโลยี AI และ ML ถูกนำไปใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ ในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งผู้บริโภคต้องสัมผัสทุกวัน ในขณะที่นิทาน dystopian บางเรื่องเตือนถึงอันตรายของเครื่องจักรที่มีความรู้สึก แอปพลิเคชั่นส่วนใหญ่ของ AI ที่กำลังใช้งานอยู่ในปัจจุบันได้เพิ่มประสบการณ์ของมนุษย์อย่างมาก เพื่อให้เราสามารถประสบความสำเร็จมากขึ้น ช่วยชีวิต และทำให้โลกน่าอยู่ขึ้น จากที่กล่าวมานี่คือ เทรนด์เทคโนโลยี AI ที่คุณต้องรู้จริงๆ: โซลูชันแบบใช้โค้ดน้อยและไม่มีโค้ด การเรียนรู้ด้วยเครื่องอัตโนมัติไม่ใช่สิ่งใหม่ แต่ปีนี้เราตระหนักดีว่า autoML สามารถเปิดใช้งานโมเดล AI คุณภาพสูงได้อย่างไร โดยปราศจากความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมเชิงลึก ในอดีต ความสามารถของ AutoML มุ่งเน้นไปที่การค้นหาโซลูชันที่ดีที่สุดสำหรับชุดข้อมูลบางชุด ขณะนี้ มีโซลูชัน API ต่ำและไม่มีโค้ดจำนวนหนึ่งที่ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สร้างแอปที่ขับเคลื่อนด้วย AI ระดับโปรดักชันได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแต่อย่างใด Chatbots Chatbot มาไกลมากในทศวรรษที่ผ่านมา และตอนนี้พวกเขากำลังเปลี่ยนวิธีที่ลูกค้าและธุรกิจโต้ตอบกัน การขายขาออกจะถูกแทนที่ด้วย AI แบบสนทนาที่ไม่เพียงแต่แนะนำผลิตภัณฑ์และตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับฟังก์ชันการทำงานของผลิตภัณฑ์เท่านั้น แต่ยังช่วยแก้ปัญหาต่างๆ ของลูกค้าได้โดยไม่ต้องติดต่อกับบุคคลจริงจากบริษัทอีกด้วย แม้ว่าหากคุณต้องการความช่วยเหลือจากบุคคลจริง พวกเขายินดีที่จะเชื่อมโยงคุณด้วยความช่วยเหลือ บอทเสียงเป็นอีกสาขาหนึ่งของ AI การสนทนาที่สามารถสื่อสารโดยการฟังและตอบสนองต่อเสียงของบุคคลแทนการพิมพ์คำ เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้ยังมีความสามารถในการใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากการโต้ตอบกับลูกค้าเพื่อสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นส่วนตัวยิ่งขึ้น และช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกจากการโต้ตอบ ข่าวกรองตลาด AI และ ML ช่วยให้ธุรกิจดึงข้อมูลจำนวนมหาศาลเข้าสู่ระบบธุรกิจอัจฉริยะที่ดำเนินการได้ การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยปรับปรุงทุกด้านของวงจรการขายตั้งแต่การสร้างลูกค้าเป้าหมายไปจนถึงการสนับสนุนลูกค้า ธุรกิจใน 2021 กำลังใช้แอปพลิเคชันข่าวกรองตลาดที่ใช้คุณสมบัติ AI เพื่อคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น ตัดสินใจอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น และสร้างกระบวนการขายที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น แอปพลิเคชันเหล่านี้สามารถให้การวิเคราะห์ตามเวลาจริงเพื่อให้ธุรกิจสามารถสื่อสารกับลูกค้า B2C และ B2B ได้ดีขึ้น การพัฒนาอย่างยั่งยืนของสิ่งแวดล้อม AI ถูกนำมาใช้ในหลาย ๆ ด้านเพื่อสนับสนุนสิ่งแวดล้อมและปรับปรุงแนวปฏิบัติด้านความยั่งยืนในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเกษตร น้ำ พลังงาน และการขนส่ง การใช้แอปพลิเคชั่น AI ในพื้นที่เหล่านี้สามารถมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการปล่อยมลพิษและมีส่วนสนับสนุน 5.2 ล้านล้านดอลลาร์ให้กับเศรษฐกิจโลกโดย 2030 มีการใช้ AI เพื่อตรวจสอบสภาพแวดล้อม ผลผลิตของพืช ช่วยลดและลดผลกระทบของของเสีย และพยากรณ์อากาศเพื่อปรับปรุงการใช้น้ำ แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังช่วยจัดการการใช้พลังงานหมุนเวียนโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก ความสามารถในการคาดการณ์ หรือแม้แต่ระบบกริดที่ขับเคลื่อนด้วย AI AI ทำให้รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองเป็นไปได้ ซึ่งสามารถลดจำนวนการปล่อยมลพิษจากยานพาหนะและทำให้เกิดความเสียหายน้อยลง ในอนาคต เราอาจเห็นว่า AI สามารถใช้ข้อมูลตำแหน่งเพื่อปรับปรุงความแออัดของการจราจรและแม้แต่ประสิทธิภาพในการขนส่งสินค้าได้อย่างไร การผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ช่วย AI มีการใช้งานที่เป็นไปได้เกือบไม่ จำกัด เมื่อพูดถึงการดูแลสุขภาพ และถึงแม้ว่าอุตสาหกรรมนี้จะขึ้นชื่อว่าช้าในการปรับตัวให้เข้ากับอิทธิพลของเทคโนโลยีที่เพิ่มสูงขึ้น แต่ก็มีความก้าวหน้าที่สำคัญตั้งแต่เริ่มมีการระบาดใหญ่ อันที่จริง 43% ของการเข้ารับบริการปฐมภูมิดำเนินการผ่าน telehealth แสดงให้เห็นว่าทั้งองค์กรด้านการดูแลสุขภาพและผู้ป่วยต่างยินดีที่จะนำเทคโนโลยีทางการแพทย์มาใช้เมื่อจำเป็น คุณจะไว้วางใจให้หุ่นยนต์ทำการผ่าตัดกับคุณหรือไม่? การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และ AI ของแมชชีนเลิร์นนิงสามารถจดจำรูปแบบต่างๆ ของผู้ป่วยและการผ่าตัด เพื่อให้สามารถปรับเปลี่ยนได้ถึง 2 แบบ ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์เหล่านี้สามารถเรียนรู้จากประวัติของผู้ป่วยในการผ่าตัดเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการผ่าตัดแบบเรียลไทม์ ในขณะที่โรงพยาบาลหลายแห่งใช้หุ่นยนต์ช่วยสำหรับการผ่าตัด แต่เรายังไม่มีหุ่นยนต์ศัลยแพทย์เลย การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ในอีคอมเมิร์ซ ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ การวิเคราะห์ข้อความ และ NLP ที่ขับเคลื่อนโดย AI (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) ถูกนำมาใช้เพื่อให้บริการฐานผู้บริโภคของตนได้ดียิ่งขึ้น การวิเคราะห์ความคิดเห็นและการวิเคราะห์ภาพลักษณ์ของแบรนด์ช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้นเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการของตน ข้อเสนอแนะที่รวบรวมจากผู้ใช้จะถูกประมวลผลโดยเครื่องที่สามารถแยกแยะความแตกต่างของภาษาเพื่อดึงข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณที่ธุรกิจสามารถดำเนินการได้ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องตรวจจับและทำนายแผ่นดินไหวที่ใช้ในการตรวจจับและวิเคราะห์รูปแบบของคลื่นไหวสะเทือนกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราตอบสนองต่อแผ่นดินไหว อันที่จริง อัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนโดย AI เหล่านี้สามารถตรวจจับแผ่นดินไหวได้มากเป็นสองเท่าของนักวิทยาศาสตร์ สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงเวลาตอบสนองแผ่นดินไหวเพื่อให้สามารถช่วยชีวิตได้และนักวิทยาศาสตร์สามารถเข้าใจได้ดีขึ้นว่าแผ่นเปลือกโลกเคลื่อนที่อย่างไร หวังว่าอัลกอริธึมเหล่านี้จะฉลาดพอที่จะทำนายแผ่นดินไหวในอนาคตได้ วิศวกรรม AI แม้ว่าแนวโน้มนี้จะมาถึงจุดสิ้นสุดของรายการของเรา แต่ก็เป็นพื้นฐานสำหรับแนวโน้ม AI อื่นๆ ส่วนใหญ่ มีหลายแง่มุมที่ซับซ้อนนอกเหนือจากการพัฒนาเครื่องมือและกระบวนการ AI ซึ่งรวมถึงความปลอดภัย ความโปร่งใส จริยธรรม และการปฏิบัติตามข้อกำหนด วิศวกรรม AI เป็นกลยุทธ์ที่ทำให้ AI เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการ DevOps ตามธรรมชาติ แทนที่จะเป็นแผนกแยกต่างหากหรือคิดภายหลัง การกระจายตัวระหว่าง AI และ DevOps นี้อาจนำไปสู่ปัญหาด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดและช่องโหว่ของเครือข่าย ซึ่งทำให้กระบวนการโดยรวมช้าลง เวิร์กโฟลว์การวางแผน การพัฒนา และการใช้งานที่สอดคล้องกัน รวมถึง AI ที่พัฒนาโดยผู้ดูแลระบบเครือข่ายที่มีประสบการณ์ช่วยเพิ่มความคล่องตัวในความสามารถของบริษัทในการรับผลิตภัณฑ์จากแนวคิดสู่ตลาด Insurance Predictive Analytics บริษัทประกันภัยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของ AI ในหลายพื้นที่มากขึ้น บริษัทประกันภัยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุการฉ้อโกง คำนวณความเสี่ยงและการกำหนดราคาใหม่ของลูกค้า การเพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์ และเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของผู้ใช้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถเพิ่มความเป็นส่วนตัวและความครอบคลุมของการประกันภัย เพื่อให้บุคคลมีความครอบคลุมที่พวกเขาต้องการในราคาที่พวกเขาสามารถจ่ายได้ นอกจากนี้ บริษัทประกันภัยที่ผสานรวมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไว้ในกระบวนการของพวกเขาได้เติบโตขึ้น 7% เร็วกว่าบริษัทที่ไม่ได้ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าลูกค้าก็ได้รับประโยชน์จาก ML ในการประกันภัยด้วยเช่นกัน AIoT เนื่องจากจำนวนอุปกรณ์ IoT คาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 3.5 พันล้านเครื่องใน 2023 จึงมีวิวัฒนาการตามธรรมชาติไปสู่โซลูชัน AIoT สมาร์ทโฟน ระบบสั่งงานด้วยเสียง และอุปกรณ์ IoT อื่นๆ ที่ขับเคลื่อนโดย AI สามารถสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะที่สนับสนุนพฤติกรรมการตัดสินใจโดยแทบไม่มีปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์เลย สรุป: เทรนด์เทคโนโลยี AI ขับเคลื่อนตลาดมูลค่ากว่าล้านล้านเหรียญสหรัฐ เทรนด์เทคโนโลยีสิบประการใน AI เหล่านี้ทำให้เรามองเห็นภาพรวมว่าอนาคตของ AI และแมชชีนเลิร์นนิงจะเป็นอย่างไร หมอหุ่นยนต์. ผู้ช่วยเสมือนอัจฉริยะ ข้อมูลสภาพอากาศทันที การคาดการณ์ตลาดที่กลั่น โดย 2030 คาดว่ามูลค่าของ AI จะสูงถึง $ ล้านล้าน และในขณะนี้ เทคโนโลยี AI ส่วนใหญ่ถูกสร้างขึ้นในซอฟต์แวร์ เราสามารถคาดหวังให้เห็นแอปพลิเคชัน AI ในทุกภาคส่วน เช่น การเดินทาง การผลิต และการค้าปลีก โลกของเครื่องจักรอัจฉริยะมีหน้าตาเป็นอย่างไร? เรากำลังจะหาคำตอบ

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button