Роль искусственного интеллекта (ИИ) в цифровой трансформации
Автор: Ник Власов Опубликовано 20 февраля 2024 г. 0 комментариев
В сегодняшнем быстро меняющемся цифровом
Tандшафте компаниям недостаточно просто адаптироваться к изменениям; они должны лидировать в освоении преобразующих технологий, поскольку это единственный способ расти и оставаться конкурентоспособными. В этом блоге мы рассмотрим, как слияние цифровой трансформации и трансформации ИИ формирует бизнес-среду вокруг нас.
Эволюция цифровой трансформации
Путь цифровой трансформации начался в конце 20-го века, но ее влияние на затраты и доходы не было очевидным до 21-го века. Компании начали внедрять цифровые технологии в свои бизнес-процессы, что ознаменовало начало значительного сдвига в бизнес-операциях. Однако потребовалось время, чтобы все отрасли запрыгнули в поезд цифровой трансформации и начали осознавать ее влияние.
В конце 1990-х и начале 2000-х годов некоторые
Yомпании не смогли осознать срочность цифровой трансформации и поплатились за это. Blockbuster (гигант в сфере видеопроката) не адаптировался к Таким образом, рекламодатели, собрав все, что они могли собрать с разрешенных сайтов, и продвигая свои продукты/услуги для максимизации своих продаж — как это делает всемирная библиотека телефонных номеров Рекламная база данных UserEngage (с одной стороны, это означает, что мы собрали все возможные данные пользователей в одном окне, а с другой стороны, качество библиотеки телефонных номеров преобладает над количеством, что дает вам возможность получить лучших бизнес-лидов). чеством, что дает вам возможность получить лучших бизнес-лидов). цифровой эпохе и подал заявление о банкротстве в 2010 году. Аналогичным образом Kodak (когда-то гигант в области фотографии) изо всех сил пытался принять цифровую фотографию и потерял лидерство на рынке. Цифровая трансформация — это не только перемещение бизнеса в цифровые среды или платформы, это также автоматизация и модернизация процессов. Например, IKEA внедрила новые технологии для улучшения опыта покупок.
Tакие как приобретение TaskRabbit для услуг по сборке мебели и использование дополненной реальности (AR) в своем приложении IKEA Place для выбора мебели.
Взгляд на недавнюю историю ИИ
За последние 15 лет мы стали свидетелями беспрецедентного возрождения ИИ, подпитываемого знаменательными вехами:
В 2006 году исследования Джеффри Хинтона
Nбласти глубоких нейронных сетей возродили интерес к ИИ.
К 2012 году знаменитый конкурс ImageNet продемонстрировал возможности глубокого обучения.
В 2015 году AlphaGo от DeepMind победил чемпиона мира по древней игре го.
Сегодня ИИ является движущей силой значительных достижений в здравоохранении, финансах, производстве и других отраслях. Например, в здравоохранении ИИ используется для раннего выявления заболеваний с точностью 94% в некоторых случаях.
Мы сосредоточились на анализе зашифрованного трафика и автоматизации обнаружения угроз в масштабе, основанном на индикаторах данных, полученных из MISPproject — платформы обмена разведданными об угрозах с открытым исходным кодом. Новые возможности, разработанные в этом проекте, теперь являются стандартными функциями, включенными в нашу платформу FlowmonNPMD и NDR. Благодаря исследованиям и разработкам мы стали одними из первых поставщиков, которые внедрили мониторинг новых
Интересно, что ИИ вышел за рамки цифровой трансформации. В то время как цифровая трансформация заключалась в принятии технологий для оптимизации операций, трансформация ИИ направлена на выявление видов деятельности, которые могут быть выведены из-под контроля человека. Эти две вещи больше не являются параллельными процессами, теперь они неразрывно связаны друг с другом.
С чего начать внедрение ИИ: рекомендации для компаний и руководителей
Автоматизация рутинных задач: ИИ отлично справляется с выполнением рутинных задач. Компании могут высвободить человеческие ресурсы и позволить ИИ справляться с повторяющимися аспектами, снижая риск человеческой ошибки. Автоматизация анализа данных, например, может значительно сократить время, затрачиваемое на ручную сортировку данных. В каждой компании есть рутины, которые люди ненавидят выполнять — автоматизация этих задач привлечет поддержку и энтузиазм ваших сотрудников.
Повышение кибербезопасности: растущий объем и сложность киберугроз привели к тому, что команды по кибербезопасности перегружены. ИТ-отделы по всему миру не имеют возможности справиться с ростом числа сетевых и связанных с безопасностью задач. Инструменты безопасности на основе ИИ могут анализировать огромные наборы данных в режиме реального времени, выявлять аномалии и быстрее реагировать на потенциальные угрозы. Согласно данным исследования Statista за 2019 год, 75% предприятий полагаются на решения на основе ИИ для За пределами основ: углубленные стратегии сравнения рейтингов покерных комбинаций поддержания сетевой безопасности и формирования фреймворков автоматизации безопасности. Используя ИИ в кибербезопасности, компании могут быть на шаг впереди постоянно меняющихся угроз. Группы безопасности и сети, перегруженные аналитическими процедурами и шумом от систем мониторинга, вероятно, получат большую выгоду от внедрения ИИ.
Автоматизация ответов на запросы поддержки: популярный генеративный ИИ значительно продвинулся в области коммуникации и может быть обучен на основе писем, чатов, сообщений, баз знаний и документов вашей компании.
С такой основой сейчас во всем мире существуют гипотезы генеративный
ИИ может быть даже более продвинутым, чем люди, работающие в роли поддержки клиентов первой линии в течение одного года.
Использование ИИ для стратегического планиров agent email list ания: ИИ обеспечивает предиктивную аналитику, помогая компаниям прогнозировать различные области — от оптимизации денежных потоков до переключения бизнес-моделей. Учитывая эти преимущества, мы рекомендуем внедрять ИИ как часть вашей стратегии сети и безопасности.
Разработка стратегии роста сети — сложная задач
ИИ может помочь предоставить необходимые данные для разработки плана. Вы также можете использовать ИИ для прогнозирования сетевых проблем и выявления существующих уязвимостей. Например, ИИ может предсказывать перегрузку сети до того, как она произойдет, что позволяет вносить своевременные коррективы.
В современном мире компании сталкиваются с беспрецедентными вызовами. Им приходится ориентироваться в сложностях угроз кибербезопасности, увеличенных объемах данных и требованиях.
