Quelle utilité le développement de la technologie de l'IA a-t-il pour l'économie numérique ?

L'industrie de l'intelligence artificielle (IA) est une partie importante de l'économie numérique. Dans les premiers stades de la transformation numérique, les entreprises accordent davantage d'attention aux applications de données de base, telles que l'assistance à la gestion ou l'assistance aux processus basée sur l'interrogation et l'analyse des données.

De nombreux praticiens du numérique pensent que les données elles-mêmes sont un produit. Une fois que vous avez terminé la gouvernance des données, être capable d’identifier clairement les données et de comprendre leur véritable signification pour l’entreprise est tout un exploit.

La future tendance de la transformation numérique bénéficiera principalement de l’application de la technologie de l’intelligence artificielle. Ces dernières années, l’essor des modèles à grande échelle a accentué cette tendance.

De plus en plus d'entreprises commencent à réaliser que la technologie de l'intelligence artificielle est l'essence même du numérique 2.0.

La digitalisation a évolué vers l'intelligence numérique, ce qui signifie que les éditeurs de logiciels seront confrontés à de nouveaux défis. La logique SaaS et ERP traditionnelle tourne souvent autour de la conception des processus et de la mise en œuvre informatique, et ces logiques devront peut-être être repensées.

Dans le cadre de la tendance de l'intelligence, la partie A et les fabricants de logiciels devraient prêter attention à la valeur réelle des données et passer d'une orientation processus à une orientation élément de données.

La valeur des données est divisée en valeur explicite et valeur implicite. La valeur explicite est déjà reflétée lorsque les données sont intégrées et utilisées de manière fluide, tandis que la valeur implicite doit être traitée et découverte à l'aide d'une technologie d'algorithme avancée.

Il est raisonnable de comparer les données aux ingrédients alimentaires. La qualité des données est cruciale, tout comme la technologie et les moyens de traitement des données, ce qui équivaut à être un excellent chef. Avec la popularisation des capacités de cloud computing et le développement de plates-formes MaaS « low-code », le seuil d'accès à la technologie de l'intelligence artificielle a progressivement été abaissé, permettant à davantage de personnes d'accéder à la technologie de l'IA et de l'appliquer.

Une fois que les entreprises peuvent facilement obtenir la technologie de l'IA, la prochaine étape clé consiste à établir un processus de gouvernance des données spécifiquement pour les applications d'IA. Ce sera une nouvelle direction pour le développement de la gouvernance des données.

Dans les activités de gouvernance des données d'IA, en plus d'améliorer continuellement le travail d'amélioration de base de la qualité des données, il est également nécessaire de créer des ensembles de données d'IA de haute qualité.

Par exemple, sur la base d'une stratégie spécifique, sélectionnez des échantillons de données représentatifs qui sont importants pour l'amélioration du modèle, ou utilisez des méthodes manuelles ou semi-automatiques pour créer un ensemble de données régularisées conformes au paradigme du processus de formation.

La question est alors de savoir quelles sont les orientations spécifiques de mise en œuvre des applications numériques basées sur l'IA ?

En fait, c'est très simple. L'essence de l'IA est l'automatisation, et l'intelligence artificielle elle-même est également une branche importante de la technologie d'automatisation.

Le premier concerne les applications de perception. Extrayez automatiquement des informations commerciales précieuses à partir de données multimodales (images, texte, vidéo, audio, etc.) pour répondre aux questions actuelles. ce qui s'est passé.

Par exemple, analyse de texte intelligente, reconnaissance des fonctionnalités vocales, surveillance des images en temps réel, etc.

La seconde concerne les applications cognitives. Utilisez les informations ci-dessus pour prédire des scénarios inconnus (scénarios actuellement inconnus ou situations futures) et répondre aux questions liées à quel avenir.

Par exemple, prévision d'indicateurs financiers, alerte de catastrophe naturelle, évaluation des risques liés aux équipements, etc.

Le troisième concerne les applications de prise de décision (génération). Sur la base des réponses à ce qui est maintenant et dans quel avenir, dites aux personnes ou aux machines quoi faire et répondez comment aux questions.

Par exemple, recommandation automatique de contenu, génération intelligente de documents, planification dynamique des ressources, formulation de plans de maintenance, etc.

Les attributs intelligents de la technologie de l'IA proviennent des connaissances commerciales et de l'expérience d'expert contenues dans les ressources de données elles-mêmes.

La création et le déploiement d'éléments de données sous la forme de modèles d'IA peuvent rapidement reproduire la capacité de l'entreprise et créer une organisation intelligente et basée sur la connaissance très efficace !

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