support@dolan.info
вопросы на почту

Машиноведение или автоматизация: в чем разница?

В технологической индустрии много шума, особенно с передовыми технологиями, такими как искусственный интеллект и машинное обучение, которые становятся более популярными. В то время как многие специалисты понимают, что эти технологии облегчат работу или даже займут определенные задачи, есть также путаница: машинное обучение, автоматизация - в чем разница между ними?

Начнем с машинного обучения и немного подкрепляемся. Машиноведение - это подмножество искусственного интеллекта (AI).

«Это эволюция», - сказал Андреас Роэлл, председатель AV Lab, консалтинговой компании, которая помогает компаниям успешно внедрять ИИ. «AI вписывается в ведро анализа рабочей нагрузки или анализа задачи. Бизнес-аналитика также находится в том же ведре. Он берет данные, а затем анализирует их. Машинное обучение, с другой стороны, обычно представляет собой более позднюю стадию разработки, где машины беря данные самостоятельно, а затем анализируя [это] ».

Самая большая разница: «Машинное обучение идентифицирует сигналы данных, имеющие отношение к будущему».

С другой стороны, автоматизация часто смешивается с ИИ. Как и в случае с AI, автоматизация предназначена для оптимизации задач и ускорения рабочих процессов. Но автоматизация исключительно фиксируется на повторяющихся, поучительных задачах. Автоматизация выполняет работу, а затем больше не думает.

Сегодня у вас есть хорошая возможность использовать автоматизацию, не понимая этого, - автоматизировать электронную почту для клиентов, автоматизировать процесс создания счетов-фактур, автоматически регистрируя запрос службы поддержки. Автоматизация этих монотонных задач экономит время и позволяет работникам сосредоточиться на инициативах с более высоким приоритетом. Это надежная компьютеризированная рабочая лошадка, которая всегда появляется и выполняет свою работу.

Машиноведение берет эти задачи и накладывает их на элемент предсказания. В то время как автоматизация будет по-прежнему выполняться точно так же, как вы просили - скажем, отправлять счета в определенный день - машинное обучение предсказывает, когда выставляются счета-фактуры, кто их получал или не получал, когда платежи находятся на грани опоздания, и поэтому вперед.

Подражание человеческому элементу

Машинное обучение помогает понять данные, чтобы использовать то, что Roell называет сигналами данных для будущего интеллекта. Это не просто выполнение потока задач «If X, then Y»; это, по сути, «мышление» через данные, подобно человеку.

«Существует много опасений по поводу ИИ, что он устранит работу», - сказал Роулл. «Это не то, что он должен делать, это облегчает работу, но то, что он будет делать, приводит к созданию совершенно новых категорий создаваемых рабочих мест».

Roell привел пример сотрудников call-центра, которые теперь используются для классификации огромных объемов данных, используемых AI. Такой подход был предпринят несколькими компаниями.

«Теперь это настоящие нововведения», - сказал он.

Джоанна Furlong, бизнес-новости Daily Contributing Writer

Навигатор