Jedna kulturaoparty na danych, to znaczy, z zarządzaniu opartym na danych, zapewnia przewagę konkurencyjną, szybkość w podejmowaniu decyzji i przeglądzie wcześniej ustalonych strategii. W ten sposób, ouczenie maszynowe – podzbiór sztucznej inteligencji, który umożliwia systemom uczenie się na podstawie danych, identyfikowanie wzorców i dokonywanie prognoz bez polegania na wcześniej zaprogramowanych zasadach – jest to jedno z narzędzi, które przyczynia się do całego procesu.
Douglas Costa, CTO Grupy Deal, doradztwo w zakresie usług technologicznych, twierdzi, że uczenie maszynowe stało się niezbędne dla firm. Projekcje wzmacniają twoją tezę: aGartnerwskazał, że 75% firm zainwestuje w jakiś sposób w uczenie maszynowe w 2025 roku.
Algorytmy uczenia maszynowego ewoluują w miarę jak są narażone na więcej informacji. Dziś, jest już szeroko stosowany w sektorach takich jak e-commerce, finanse, w wykrywaniu oszustw, oprócz optymalizacji łańcuchów produkcji i pokazywania spersonalizowanych rekomendacji w różnych działaniach, punktuje Douglas. On również wyjaśnia, że uczenie maszynowe przetwarza dane w dużej skali i wysokiej prędkości, generowaniespostrzeżeniawcześniej niemożliwe do osiągnięcia ręcznie. "Używając danych", firmy mogą zwiększyć efektywność, poprawić doświadczenie klienta i wspierać innowacje, komentuj
Aby podkreślić znaczenie uczenia maszynowego, specjalista podkreśla 4 zalety stosowania w firmach
- Automatyzuje procesy, redukując powtarzalne i ręczne zadania: „Zyskuje się czas, aby zespół mógł skupić się na bardziej strategicznych działaniach, które wymagają wysiłku intelektualnego”, ocenia Douglas.
- Dokładne prognozy: dane z uczenia maszynowego przewidują trendy rynkowe, przyszłe wymagania i zachowania konsumentów.
- Decyzje oparte na informacjach: „staje się możliwe przekształcenie surowych danych wspostrzeżeniadziałania, które wspierają bardziej efektywne i szybkie decyzje.
- Spersonalizowane doświadczenie: dzięki uczeniu maszynowemu możliwe jest oferowanie bardziej istotnej i indywidualnej podróży klienta.
Wykonawca zwraca uwagę: „Modele są tak dobre, jak informacje, którymi są zasilane, jednak niekompletne lub stronnicze informacje mogą prowadzić do niedokładnych lub szkodliwych wyników. Dlatego konieczna jest ostrożność w podejściu, aby zapewnić integralność i bezpieczeństwo, z rozwiązaniami, które weryfikują jakość informacji i chronią systemy przed zagrożeniami cyfrowymi, ukończył CTO.
