תרבות אחתמונחה נתונים, זאת אומרת, עם ניהול המבוסס על הכוונת נתונים, מבטיח יתרון תחרותי, מהירות בקבלת החלטות ובחינת אסטרטגיות שהוגדרו מראש. בצורה זו, הלמידת מכונה – תת-תחום של אינטליגנציה מלאכותית המאפשר למערכות ללמוד מנתונים, זיהוי דפוסים וביצוע תחזיות מבלי להסתמך על כללים מתוכנתים מראש – זו אחת מהכלים התורמים לכל התהליך.
דוגלס קוסטה, מנכ"ל קבוצת דיל, ייעוץ שירותי טכנולוגיה, טוען שלמידת מכונה הפכה לבלתי נמנעת עבור חברות. התחזיות מחזקות את התזה שלך: הגארטנרציין ש-75% מהחברות ישקיעו בצורה כלשהי בלמידת מכונה בשנת 2025.
"האלגוריתמים של למידת מכונה מתפתחים ככל שהם נחשפים ליותר מידע". היום, הוא כבר בשימוש נרחב בתחומים כמו מסחר אלקטרוני, פיננסים, בזיהוי הונאות, מלבד אופטימיזציה של שרשראות ייצור והצגת המלצות מותאמות אישית בפעילויות שונות, דוגלס פונטואה. הוא גם מסביר שלמידת מכונה מעבדת נתונים בקנה מידה גדול ובמהירות גבוהה, מייצרתובנותלפני שהיו בלתי אפשריים להשגה ידנית. "בעת השימוש בנתונים", החברות יכולות להגדיל את היעילות, לשפר את חוויית הלקוח ולהניע את החדשנות, לְהַגִּיב
כדי להדגיש את החשיבות של למידת מכונה, המומחה מדגיש 4 יתרונות של השימוש בחברות
- מְאַוְּתֵּר תַּהֲלִיכִים עַל-יְדֵי הַפְּחוּתָה בְּמַשָּׁקִים חוֹזְרִים וְיָדָנִיִּים: "מְרוּוָח זְמַן לַצֶּוֶת לְהִתְמַקֵּד בְּפְעֻלוֹת יָתֵר אִסְטְרָטֶגִיּוֹת וְשֶׁמְּדַרְשׁוֹת מַאֲמָץ אִנְטֶלֶקְטוּאָלִי", הערך דגלס.
- תחזיות מדויקות: נתוני הלמידה החישובית צופים מגמות שוק, דרישות עתידיות והתנהגויות של הצרכנים.
- החלטות מבוססות על מידע: "נהיה אפשרי להמיר את הנתונים הגולמיים לתובנותבר ביצוע, שמבססות החלטות יותר יעילות ומהירות.
- חוויית לקוח מותאמת אישית: עם למידת מכונה אפשר להציע מסע לקוח רלוונטי ואישי יותר.
המנהל עושה הסתייגות: "המודלים טובים כמו המידע שמוזן להם", עם זאת, מידע חסר או מוטה יכול להוביל לתוצאות לא מדויקות או מזיקות. לכן יש צורך בזהירות בגישה כדי להבטיח את שלמות וביטחון, עם פתרונות המאמתים את איכות המידע ומגנים על המערכות מפני איומים דיגיטליים, סיים את ה-CTO.
