Data science

10 xu hướng và dự đoán trí tuệ nhân tạo hàng đầu cho năm 2022

Bởi 2022, các xu hướng trí tuệ nhân tạo (AI) hàng đầu sẽ thúc đẩy ngành công nghệ phát triển. Trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi lĩnh vực công nghệ bằng cách hỗ trợ các tổ chức đạt được mục tiêu của họ, đưa ra các lựa chọn quan trọng và phát triển các hàng hóa và dịch vụ mới. Các công ty dự kiến ​​sẽ có 35 sáng kiến ​​trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp của họ bằng cách 2022. Ngành công nghiệp AI và máy học dự kiến ​​sẽ mở rộng với tốc độ CAGR là 44% lên 9 tỷ đô la Mỹ vào 2022. Một số tiến bộ trong công nghệ AI và máy học đã xuất hiện trong những năm gần đây. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số xu hướng AI quan trọng nhất đối với 2022. Vai trò mở rộng của AI trong Siêu tự động hóa Siêu tự động hóa là quá trình tự động hóa các hoạt động sử dụng công nghệ phức tạp. Tự động hóa quy trình kỹ thuật số và tự động hóa quy trình thông minh là những thuật ngữ khác cho cùng một điều. Tự động hóa quy trình robot (RPA), trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML), tự động hóa quy trình nhận thức và phần mềm quản lý quy trình kinh doanh thông minh là một số công nghệ tiên tiến thường được sử dụng trong siêu tự động hóa (iBPMS). Các công ty có thể sử dụng AI và RPA đàm thoại để tự động phản ứng với các yêu cầu của khách hàng và nâng cao điểm CSAT của họ. Các công ty có thể giảm thiểu lao động chân tay của nhân viên và tăng năng suất bằng cách tự động hóa các thủ tục tốn thời gian. Siêu tự động hóa cho phép các công ty tích hợp công nghệ kỹ thuật số vào các quy trình của họ. Siêu tự động hóa là một trong những xu hướng AI tốt nhất. Trí tuệ nhân tạo (AI) trong An ninh mạng Bảo mật thông tin ngày càng phụ thuộc vào các công nghệ AI. Các tổ chức đang tạo ra các kỹ thuật mới để làm cho an ninh mạng tự động hơn và không có rủi ro với sự hỗ trợ của AI. AI đang hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc nâng cao kế hoạch di chuyển qua đám mây của họ và nâng cao hiệu quả của công nghệ dữ liệu lớn. Bởi 2026, thị trường cho AI và học máy trong an ninh mạng dự kiến ​​sẽ đạt mức đô la Mỹ 38.2 tỷ. An ninh mạng đòi hỏi một số lượng lớn các điểm dữ liệu. Do đó, AI có thể được sử dụng trong an ninh mạng để phân cụm, phân loại, phân tích và lọc dữ liệu. AI giúp bạn tương quan nhiều tập dữ liệu và tìm kiếm rủi ro bằng cách tổ chức dữ liệu theo một cách nhất định. Bằng cách thiết lập một nền tảng bảo mật có thể quét một lượng lớn dữ liệu, bạn có thể xác định phần mềm độc hại và các mối đe dọa bằng cách sử dụng AL và ML. Dự báo và phân tích hoạt động kinh doanh Dự báo và phân tích kinh doanh sử dụng AI và ML cho thấy đơn giản hơn nhiều so với bất kỳ cách tiếp cận hoặc công nghệ nào trước đây. Bạn có thể xem xét hàng nghìn ma trận sử dụng AI và ML để tạo ra các dự đoán và dự báo chính xác hơn. Ví dụ, các doanh nghiệp Fintech đang sử dụng AI để dự đoán nhu cầu về nhiều loại tiền tệ trong thời gian thực dựa trên hoàn cảnh thị trường và hành vi của khách hàng. Nó hỗ trợ các công ty Fintech có lượng cung chính xác để đáp ứng nhu cầu. Sự phát triển của trí thông minh tăng cường Một trong những xu hướng phổ biến của AI là Trí thông minh tăng cường. Sự kết hợp giữa robot và con người để cải thiện hiệu suất nhận thức được gọi là trí thông minh tăng cường. Theo Gartner, 40% nhóm hoạt động và cơ sở hạ tầng sẽ sử dụng tự động hóa tăng cường AI để tăng hiệu quả CNTT bằng cách 2023. Trên thực tế, bởi 2022, sự đóng góp của các nhân viên kỹ thuật số sẽ tăng lên 50%. Nền tảng với trí thông minh tăng cường có thể thu thập tất cả các loại dữ liệu, cả có cấu trúc và không có cấu trúc, từ nhiều nguồn và hiển thị nó ở mức độ 360 người tiêu dùng. Dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và du lịch đều là những ví dụ về các ngành mà trí thông minh tăng cường đang trở nên phổ biến hơn. Sự giao thoa giữa AI và ML với Internet of Things (IoT) Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) đang nhanh chóng được sử dụng để làm cho các thiết bị và dịch vụ IoT thông minh hơn và an toàn hơn. Theo Gartner, bởi 2022, hết 80% các sáng kiến ​​IoT trong các công ty sẽ sử dụng AI và ML. Internet of Things đòi hỏi phải kết nối tất cả các thiết bị của bạn với internet và cho phép chúng phản hồi với nhiều tình huống khác nhau dựa trên dữ liệu mà chúng thu thập được. Sau đây là các phân đoạn chính nơi AI và học máy giao nhau: Máy theo dõi sức khỏe và thể chất, ứng dụng theo dõi nhịp tim và các tiện ích AR / VR sử dụng AIoT, chẳng hạn như đồng hồ thông minh, kính AR & VR và tai nghe không dây, là những ví dụ về thiết bị đeo được. AIoT đang được sử dụng để làm cho các thành phố an toàn hơn và dễ sống hơn. Mạng năng lượng thông minh, đèn đường thông minh và phương tiện công cộng thông minh chỉ là một vài ví dụ. AIoT được sử dụng để tối ưu hóa hoạt động, hậu cần và chuỗi cung ứng bằng cách cung cấp phân tích dữ liệu thời gian thực. AI trong chăm sóc sức khỏe bệnh nhân COVID đã được xác định bằng cách sử dụng rộng rãi dữ liệu lớn. AI đã và đang hỗ trợ ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe một cách đáng kể và có độ chính xác cao. Máy ảnh nhiệt và các ứng dụng di động cũng đã được các nhà nghiên cứu tạo ra để theo dõi nhiệt độ cá nhân và thu thập dữ liệu cho các cơ sở chăm sóc sức khỏe. Trí tuệ nhân tạo có thể giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe theo nhiều cách khác nhau bằng cách phân tích dữ liệu và dự đoán các kết quả khác nhau. AI và các công cụ học máy cung cấp thông tin chi tiết về sức khỏe con người và cũng đề xuất các biện pháp phòng chống bệnh tật. Công nghệ AI cũng cho phép các bác sĩ theo dõi sức khỏe bệnh nhân của họ từ xa, tăng cường trao đổi thông tin từ xa và điều trị từ xa. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) NLP hiện là một trong những ứng dụng trí tuệ nhân tạo được sử dụng phổ biến nhất. Sự phổ biến ngày càng tăng của NLP có thể là do Amazon Alexa và Google Home được sử dụng rộng rãi. NLP đã làm giảm nhu cầu viết hoặc tương tác với màn hình vì con người hiện có thể nói chuyện với máy móc hiểu được ngôn ngữ của họ. Phân tích cảm xúc, dịch máy, mô tả quy trình, tạo phụ đề video tự động và chatbot đều được dự đoán sẽ trở nên phổ biến bởi 2022. Conversational AI Conversational AI hoặc chatbots do AI hỗ trợ, cải thiện phạm vi tiếp cận, khả năng phản hồi và tùy chỉnh trải nghiệm của khách hàng. Theo Forrester, các giải pháp AI hội thoại giúp cải thiện khả năng tự động hóa dịch vụ khách hàng. Một chatbot được hỗ trợ bởi AI sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy để tạo ra một cuộc trò chuyện tự nhiên hơn, gần với mức độ con người hơn bằng cách hiểu rõ hơn những gì con người nói và cần. Đây cũng là một trong những xu hướng AI tốt nhất. Nhu cầu về AI có đạo đức đang gia tăng Nhu cầu về AI có đạo đức ngày càng tăng, đứng đầu trong danh sách các tiến bộ công nghệ mới. Theo Forrester, các CIO sẽ được yêu cầu thích ứng với sự tăng tốc kỹ thuật số đồng thời chủ động quản lý sự không chắc chắn và tính liên tục của hoạt động kinh doanh thông qua việc sử dụng có đạo đức trí tuệ nhân tạo trong thập kỷ tới. Do xu hướng thay đổi nhanh chóng như thế nào, khách hàng và nhân viên có giá trị mạnh mẽ muốn các công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm. Trong những năm tới, các doanh nghiệp sẽ tích cực tìm kiếm các đối tác tận tâm với đạo đức dữ liệu. Các doanh nghiệp Quantum AI Advanced sẽ bắt đầu khai thác quyền tối cao lượng tử để đo lường qubit để sử dụng trong các siêu máy tính. Máy tính lượng tử giải quyết vấn đề nhanh hơn máy tính truyền thống vì các bit lượng tử. Chúng cũng hỗ trợ việc hiểu dữ liệu và dự báo nhiều xu hướng khác nhau. Máy tính lượng tử sẽ hỗ trợ nhiều doanh nghiệp khác nhau trong việc xác định những thách thức không thể tiếp cận và dự đoán các biện pháp khắc phục khả thi. Máy tính trong tương lai cũng sẽ có thể xử lý một loạt các ứng dụng trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và hóa học.

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button