האם ידעתם שבינה מלאכותית תתרום סכום עתק של 15.7 טריליון דולר לכלכלה העולמית עד 2030!? בנוסף ליתרונות הכלכליים,
בינה מלאכותית אחראית גם להפוך את חיינו לפשוטים יותר.
מאמר זה על היתרונות של בינה מלאכותית יעזור לכם להבין כיצד בינה מלאכותית משפיעה על כל תחומי חיינו ולבסוף מיטיבה עם האנושות.
כדי לקבל ידע מעמיק בנושא בינה מלאכותית ולמידת מכונה, אתם יכולים להירשם לתוכנית מאסטר AI שלנו. מאסטר AI בינה מלאכותית
אוטומציה מוגברת
ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי להפוך כל דבר לאוטומטי, החל ממשימות הכרוכות בעבודה קיצונית ועד לתהליך הגיוס. זה נכון!
ישנן מספר יישומים מבוססי AI שניתן להשתמש בהם כדי להפוך את תהליך הגיוס לאוטומטי.
כלים כאלה עוזרים לשחרר את העובדים ממשימות ידניות מייגעות ומאפשרים להם להתמקד במשימות מורכבות כמו אסטרטגיה וקבלת החלטות.
דוגמה לכך היא מגייסת הבינה המלאכותית השיחתית MYA. אפליקציה זו מתמקדת באוטומציה של חלקים מייגעים בתהליך הגיוס כגון תזמון מיון ומיקור.
מיה מאומנת על ידיבאמצעות אלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה , והוא גם משתמש בעיבוד שפה טבעית (NLP) כדי לקלוט פרטים שעולים בשיחה.
Mya אחראית גם על יצירת פרופילי מועמדים, ביצוע ניתוחים ולבסוף רשימות מועמדים.
פרודוקטיביות מוגברת
בינה מלאכותית הפכה להכרח בעולם העסקים. הוא משמש לניהול משימות חישוביות מאוד הדורשות מאמץ וזמן מירביים.
האם ידעתם ש-64% מהעסקים תלויים ביישומים מבוססי בינה מלאכותית לצורך הגברת הפרודוקטיביות והצמיחה שלהם?
דוגמה לאפליקציה כזו היא Legal Robot. אני קורא לזה הארווי ספקטר של העולם הוירטואלי.
בוט זה משתמש בטכניקות למידת מכונה כמו למידה עמוקה ועיבוד שפה טבעית כדי להבין ולנתח מסמכים משפטיים,למצוא ולתקן טעויות משפטיות יקרות, לשתף פעולה עם אנשי מקצוע משפטיים מנוסים, להבהיר מונחים משפטיים על ידי הטמעת מערכת ניקוד מבוססת בינה מלאכותית וכן הלאה. זה גם מאפשר לך להשוות את החוזה שלך לאלה באותו ענף כדי להבטיח שהחוזה שלך סטנדרטי.
כנסו לקורסים שלנו ללימוד בינה מלאכותית ולמידת מכונה מאסטר AI כדי ללמוד ולבנות קריירה בבינה מלאכותית.
קבלת החלטות חכמה
אחת המטרות החשובות ביותר של בינה מלאכותית היא לעזור בקבלת החלטות עסקיות חכמות יותר.
Salesforce Einstein שהיא AI מקיף עבור CRM (ניהול קשרי לקוחות), הצליחה לעשות זאת בצורה יעילה למדי.
כפי שציטט אלברט איינשטיין:
“ההגדרה של גאונות היא לקחת את המורכב ולהפוך אותו לפשוט.”
Salesforce Einstein מסירה את המורכבות של בינה מלאכותית ומאפשרת לארגונים לספק חוויות לקוח חכמות ומותאמות אישית יותר.מונע על ידי למידת מכונה מתקדמת, למידה עמוקה, עיבוד שפה טבעית ומידול חזוי, איינשטיין מיושם בעסקים בקנה מידה גדול לגילוי תובנות שימושיות, חיזוי התנהגות שוק וקבלת החלטות טובות יותר.
לפתור בעיות מורכבות
לאורך השנים, בינה מלאכותית התקדמה מאלגוריתמים פשוטים של למידת מכונה למושגים מתקדמים של למידת מכונה כמו Deep Learning.
הצמיחה הזו ב-AI סייעה לחברות לפתור בעיות מורכבות כמו גילוי הונאה, אבחון רפואי, חיזוי מזג אוויר וכן הלאה.
האופן שבו PayPal משתמשת בבינה מלאכותית לזיהוי הונאה. הודות ללמידה עמוקה, PayPal מסוגלת כעת לזהות פעילויות הונאה אפשריות בצורה מדויקת מאוד.
PayPal עיבדה יותר מ-235 מיליארד דולר בתשלומים מארבעה מיליארד עסקאות של יותר מ-170 מיליון לקוחותיה.
למידת מכונה ואלגוריתמי למידה עמוקה כורים נתונים מהיסטוריית הרכישות של הלקוח בנוסף לבדיקת דפוסי הונאה סבירים המאוחסנים במאגרי המידע שלו ויכולים לדעת אם עסקה מסוימת היא הונאה או לא.
מחזק את הכלכלה
לא משנה אם בינה מלאכותית נחשבת לאיום על העולם, לפי ההערכות היא תתרום למעלה מ-15 טריליון דולר לכלכלה העולמית עד שנת 2030.
על פי דו”ח שנערך לאחרונה על ידי PwC, ההתקדמות המתקדמת בתחום הבינה המלאכותית תגדיל את התמ”ג העולמי בעד 14% מעכשיו ועד 2030,
שווה ערך לתרומה נוספת של 15.7 טריליון דולר לכלכלת העולם.
נאמר גם שהרווחים הכלכליים המשמעותיים ביותר מ-AI יהיו בסין ובצפון אמריקה.
שתי המדינות הללו יהוו כמעט 70% מההשפעה הכלכלית העולמית.
אותו דו”ח גם חושף כי ההשפעה הגדולה ביותר של בינה מלאכותית תהיה בתחום הבריאות והרובוטיקה.
הדו”ח גם קובע כי כ-6.6 טריליון דולר מצמיחת התמ”ג הצפויה יגיעו מגידול בפריון, במיוחד בשנים הקרובות.
התורמים העיקריים לצמיחה זו כוללים אוטומציה של משימות שגרתיות ופיתוח של בוטים וכלים חכמים שיכולים לבצע את כל המשימות ברמת האדם.
נכון לעכשיו, רוב ענקיות הטכנולוגיה הןכבר בתהליך של שימוש בבינה מלאכותית כפתרון למשימות עמלניות.
עם זאת, חברות אשר איטיות לאמץ את הפתרונות מבוססי הבינה המלאכותית הללו ימצאו את עצמן בחסרון תחרותי רציני.
ניהול משימות חוזרות ונשנות
ביצוע משימות שחוזרות על עצמן יכול להיות מאוד מונוטוני וגוזל זמן. שימוש בבינה מלאכותית למשימות מייגעות ושגרתיות יכול לעזור לנו להתמקד במשימות החשובות ביותר ברשימת המטלות שלנו.
דוגמה לבינה מלאכותית כזו היא העוזרת הפיננסית הוירטואלית המשמשת את בנק אוף אמריקה, הנקראת אריקה.
אריקה מיישמת טכניקות AI ו-ML כדי לתת מענה לדרישות שירות הלקוחות של הבנק.
היא עושה זאת על ידי יצירת עדכוני דוחות אשראי, הקלה על תשלומי חשבונות וסיוע ללקוחות בעסקאות פשוטות.
התאמה אישית
מחקר של McKinsey מצא כי מותגים המצטיינים בהתאמה אישית מספקים פי חמישה עד שמונה את החזר ה-ROI השיווקי ומגדילים את המכירות שלהם ביותר מ-10% על פני חברות שאינן מבצעות התאמה אישית. התאמה אישית יכולה להיות משימה מכריעה וגוזלת זמן, אך ניתן לפשט אותה באמצעות בינה מלאכותית. למעשה, מעולם לא היה קל יותר למקד ללקוחות את המוצר הנכון.
דוגמה לכך היא חברת האופנה ‘Thread’ שבסיסה בבריטניה שמשתמשת בבינה מלאכותית כדי לספק המלצות לבוש מותאמות אישית לכל לקוח.
רוב הלקוחות יאהבו סטייליסט אישי, במיוחד כזה שמגיע ללא עלות. אבל איוש מספיק סטייליסטים עבור 650,000 לקוחות יהיה יקר.
במקום זאת, חברת האופנה Thread, שבסיסה בבריטניה, משתמשת בבינה מלאכותית כדי לספק המלצות לבוש מותאמות אישית לכל לקוח שלה.
לקוחות לוקחים חידונים בסגנון כדי לספק נתונים על הסגנון האישי שלהם.
כל שבוע, לקוחות מקבלים המלצות מותאמות אישית שיוכלו להצביע למעלה או למטה.
Thread’s משתמש באלגוריתם Machine Learning שנקראאצבעון שמשתמש בנתוני לקוחות כדי למצוא דפוסים ולהבין את אהבתו של הקונה.
לאחר מכן הוא מציע בגדים על סמך הטעם של הלקוח.
הגנה עולמית
הרובוטים המתקדמים ביותר בעולם נבנים מתוך מחשבה על יישומי הגנה גלובליים.
זה לא מפתיע שכן כל טכנולוגיה חדשנית מיושמת לראשונה ביישומים צבאיים.
למרות שרוב היישומים הללו אינם רואים אור, דוגמה אחת שאנו מכירים היא ה-AnBot.
הרובוט מבוסס בינה מלאכותית שפותח על ידי הסינים הוא רובוט משטרה חמוש שתוכנן על ידי האוניברסיטה הלאומית להגנה במדינה.
המכונה מסוגלת להגיע למהירויות מקסימליות של 11 קמ”ש, נועדה לסייר באזורים ובמקרה של סכנה, יכולה לפרוס “כלי בקרת מהומות טעון חשמלי”.
המכונה החכמה עומדתבגובה של 1.6 מ’ ויכול לזהות אנשים עם עבר פלילי. ה-AnBot תרם לשיפור האבטחה על ידי מעקב אחר כל פעילות חשודה המתרחשת בסביבתו.
ניהול אסונות
עבור רובנו, חיזוי מזג אוויר מדויק מקל על תכנון החופשות, אך אפילו ההתקדמות הקטנה ביותר בחיזוי מזג האוויר משפיעה במידה רבה על השוק.
חיזוי מזג אוויר מדויק מאפשר לחקלאים לקבל החלטות קריטיות לגבי שתילה וקציר.
זה הופך את המשלוח לקל ובטוח יותר. והכי חשוב זה יכול לשמש כדי לחזות אסונות טבע שמשפיעים על חייהם של מיליונים.
לאחר שנים של מחקר, IBM שיתפה פעולה עם חברת Weather ורכשה טונות וטונות של נתונים.
שותפות זו העניקה ל-IBM גישה למודלים החזויים של חברת מזג האוויר, שסיפקו טונות של נתוני מזג אוויר שהיא יכולה להזין לפלטפורמת הבינה המלאכותית של יבמ ווטסון כדי לנסות לשפר את התחזיות.
בשנת 2016 חברת מזג האוויר טענה שהדגמים שלהם משתמשים ביותר מ-100 טרה-בייט של נתונים של צד שלישי מדי יום.
התוצר של מיזוג זה הוא יבמ Deep Thunder מבוססת AI. המערכת מספקת מידע מותאם במיוחד לעסקיםלקוחות באמצעות תחזיות היפר-מקומיות – ברזולוציה של 0.2 עד 1.2 מייל. מידע זה שימושי עבור חברות תחבורה, חברות שירות ואפילו קמעונאים.
משפר את אורח החיים
בעבר הקרוב, הבינה המלאכותית התפתחה מעלילת סרטי מדע בדיוני לחלק מהותי מחיי היומיום שלנו. מאז הופעת הבינה המלאכותית בשנות ה-50, ראינו צמיחה אקספוננציאלית בפוטנציאל שלה. אנו משתמשים בעוזרים וירטואליים מבוססי בינה מלאכותית כגון Siri, Cortana ואלקסה כדי ליצור אינטראקציה עם הטלפונים שלנו ועם מכשירים אחרים; הוא משמש לניבוי מחלות קטלניות כמו ALS ולוקמיה.
אמזון עוקבת אחר הרגלי הגלישה שלנו ואז מגישה מוצרים שהיא חושבת שנרצה לקנות, ואפילו גוגל מחליטה אילו תוצאות לתת לנו על סמך פעילות החיפוש שלנו.
למרות שהוא נחשב לאיום AI עדיין ממשיך לעזור לנו במובנים רבים. בדיוק כמו שציטט אליעזר יודקובסקי, מייסד שותף ועמית מחקר במכון המחקר של Machine Intelligence:
” ללא ספק, הסכנה הגדולה ביותר של בינה מלאכותית היא שאנשים מסיקים מוקדם מדי שהם מבינים אותה .”
