Een cultuurdata-gedreven, dat wil zeggen, met een datagestuurde aanpak, garande concurrentievoordeel, snelheid in beslissingen en herzieningen van eerder gedefinieerde strategieën. Op deze manier, demachinaal leren – subset van Kunstmatige Intelligentie dat systemen in staat stelt te leren op basis van gegevens, patronen identificeren en voorspellingen doen zonder afhankelijk te zijn van vooraf geprogrammeerde regels – het is een van de tools die bijdraagt aan het hele proces.
Douglas Costa, CTO van de Deal Groep, technologiediensten consultancy, stelt dat machine learning onmisbaar is geworden voor bedrijven. De projecties versterken uw stelling: deGartnerwijst erop dat 75% van de bedrijven op de een of andere manier in machine learning zal investeren in 2025.
De machine learning-algoritmen evolueren naarmate ze worden blootgesteld aan meer informatie. Vandaag, het wordt al op grote schaal gebruikt in sectoren zoals e-commerce, financiën, bij de detectie van fraude, naast het optimaliseren van productieketens en het tonen van gepersonaliseerde aanbevelingen in verschillende activiteiten, punt Douglas. Hij legt ook uit dat machine learning gegevens op grote schaal en hoge snelheid verwerkt, generereninzichtenvoorheen onmogelijk handmatig te bereiken. "Bij het gebruik van de gegevens", bedrijven kunnen de efficiëntie verhogen, de klantervaring verbeteren en innovatie stimuleren, commentaar
Om de belangrijkheid van machine learning te benadrukken, de specialist benadrukt 4 voordelen van het gebruik in bedrijven
- Automatise processen door repetitieve en handmatige taken te verminderen: “Er wordt tijd gewonnen zodat het team zich kan concentreren op meer strategische activiteiten die intellectuele inspanningen vereisen”, evalueer Douglas.
- Nauwkeurige voorspellingen: de gegevens van machine learning anticiperen op markttrends, toekomstige vraag en consumentengedrag.
- Informatiegestuurde beslissingen: “het wordt haalbaar om ruwe data om te zetten ininzichtenactievelijk, die effectievere en snellere beslissingen onderbouwen.
- Persoonlijke ervaring: met machine learning is het mogelijk om een relevantere en meer gepersonaliseerde klantreis aan te bieden.
De uitvoerende maakt een opmerking: "De modellen zijn zo goed als de informatie waarmee ze worden gevoed, maar onvolledige of bevooroordeelde informatie kan leiden tot onnauwkeurige of schadelijke resultaten. Daarom is het noodzakelijk om voorzichtig te zijn in de benadering om de integriteit en de veiligheid te waarborgen, met oplossingen die de kwaliteit van informatie valideren en systemen beschermen tegen digitale bedreigingen, concludeert de CTO.
