Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Leestijd : 1 minuten

Trends in kunstmatige intelligentie (AI) die in 2022 en daarna enorm zullen zijn

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

AI-ontwikkeling is nu volwassen aan het worden en belooft veel goeds voor bedrijven van elke omvang. Deze blog behandelt de belangrijkste AI-trends voor bedrijfsinnovaties, voorspellingen van experts over de toekomst van AI.

“Kunstmatige intelligentie zal een grotere impact hebben op de mensheid dan vuur, elektriciteit en internet.” Dit zijn de woorden van Sundar Pichai, de CEO van Alphabet. Hoewel de claim misschien vergezocht lijkt, bestaat er geen twijfel over het potentieel van AI. Van gepersonaliseerde marketing tot zwangerschapsmanagement, de mogelijkheden zijn eindeloos.

In 2022 zijn de nieuwe trends die AI teweeg zal brengen iets waar organisaties over de hele wereld nieuwsgierig naar zijn. In dit artikel zullen we kijken naar AI-trends voor het komende jaar en daarna. We zijn misschien getuige van deze trends en krijgen te zien wat voor impact het zal hebben op zowel bedrijven als mensen.

Trends in kunstmatige intelligentie (AI) die in 2022 en daarna enorm zullen zijn

AI trends for 2023 and beyond:

There has been an increase in digital transformation across a variety of industries, a phenomenon that happened faster than expected, thanks to the pandemic. It is expected that there will be significant innovations in these technologies in the year 2023. Let us see what the next year brings us in the world of artificial intelligence.

1. Natural Language Processing

Without a doubt, NLP is one of the most used AI technologies. Its specialty is that it comprehends human talk and reduces the necessity to type or interact with a screen. AI-powered devices can turn human languages into computer codes which can efficiently run applications and programs.

OpenAI, recently released GPT-3, which is considered the most advanced NLP ever. GPT-3 consists of more than 175 billion parameters which are used for language processing. OpenAI is on the works for GPT-4, and it is speculated that it may contain 100 trillion parameters. With GPT-4, we are on the verge of creating machines that can engage with humans in a way that is as good as real.

2. Metaverse

It is a virtual world, just like the Internet, where people can work and interact with the help of immersive experiences. A total of $106 million was spent on virtual land in the metaverse. AI and ML will be the technologies that propel the metaverse forward. They will help enterprises create a virtual world where users will feel at home with virtual AI chatbots.

3. Greater focus on model governance

Businesses want to increase the bottom line, but they also want to be compliant with all regulations. It is a tussle between the two as one might not necessarily help the other. Thankfully, this is where responsible AI becomes an important factor in model (data) governance. It will bring in more transparency and visibility, while ensuring that in the thirst to increase revenue, businesses do not fail to follow guidelines.

Many AI models keep breaking down while running in production. Having a proper AI model governance will bring more accountability and traceability into the equation. With more companies embracing AI, implementing an AI model governance will be so pivotal to following guidelines and being compliant with all regulations.

4. Modèles AI/ML plus localisés

Tout le monde sait que la force d’un modèle IA/ML est dérivée des données qui l’alimentent. Les entreprises s’appuyant sur de tels modèles pour se développer, elles doivent faire attention aux facteurs externes qui peuvent affecter le résultat qu’elles souhaitent. C’est exactement pourquoi les entreprises doivent expérimenter des modèles d’IA/ML localisés afin d’avoir une compréhension claire des données démographiques auxquelles elles sont confrontées.

Les premières versions de votre modèle AI/ML pourraient apporter beaucoup de succès. Mais lorsque vous allez plus loin, cela peut devenir beaucoup plus difficile car les cas d’utilisation continueront de différer. Par exemple, votre modèle d’IA pourrait parfaitement fonctionner en Amérique du Nord, mais il échouera lorsque vous examinerez les marchés en Europe. Avec la localisation, vous pourrez ajuster les différences et obtenir des modèles AI/ML précis.

5. Plus d’emplois pour la gouvernance

Les biais dans les algorithmes peuvent provenir d’un manque de gouvernance des modèles, et ce sera une énorme préoccupation en 2023 et au-delà. S’assurer que les modèles d’IA/ML ne prennent pas de mauvaises décisions ou ne développent pas de biais n’est pas une tâche simple. Amazon s’est rendu compte en 2015 que son algorithme d’embauche d’employés était biaisé contre les femmes. Pourquoi est-ce arrivé? Ils ont réalisé que l’algorithme était basé sur les CV soumis au cours des dix dernières années, et comme la plupart d’entre eux étaient des hommes, il a été formé pour être biaisé contre les femmes. Twitter a également récemment admis que son algorithme favorisait les politiciens de droite et les médias.

Les exemples ci-dessus expliquent exactement pourquoi vous verrez une augmentation des postes tels que Chief AI Officer, Chief AI Compliance Officer, etc. Leur travail serait de voir l’échec de ces problèmes potentiels. Bien que de tels cas soient rares, ils verront certainement un bond en raison de l’adoption rapide de l’IA/ML.

6. IA low-code ou No-code

Le nombre d’ingénieurs en IA qualifiés ne répond pas à la demande du marché. Les organisations ont besoin d’ingénieurs capables de développer les outils et algorithmes nécessaires. Grâce aux solutions low-code et no-code, ce problème peut être résolu simplement en fournissant des interfaces intuitives qui peuvent être utilisées pour créer des systèmes complexes.

La plupart des solutions low-code ont des modules de glisser-déposer qui facilitent la création d’applications. No-code/low-code peuvent être utilisés pour créer des applications intelligentes à l’aide de modules pré-créés et en y ajoutant des données spécifiques. En utilisant la PNL et les technologies de modélisation du langage, des instructions vocales peuvent être données pour accomplir des tâches.

Consultez notre récent blog sur “Les développeurs citoyens obtiennent-ils la sortie dont ils ont besoin des plates-formes Low Code ?” qui mettent en évidence les avantages du développement citoyen, ainsi que montrent comment de nouveaux outils changent la façon dont les logiciels sont créés.

Top 10 datawetenschapstrends voor 2022

7. AI in cyberbeveiliging

Het gemiddelde aantal gerapporteerde ransomware-transacties per maand in 2021 was naar verluidt $ 102,3 miljoen. Met technologie die in bijna elk aspect van ons leven sijpelt, is de schade die cyberaanvallen ons kosten nog sinister dan we ons ooit konden voorstellen. Het World Economic Forum heeft onlangs verklaard: het kritieke karakter van cybercriminaliteit. Met elk apparaat dat aan het netwerk wordt toegevoegd, neemt het risico alleen maar toe. Het is duidelijk dat er geen manier is om het aantal apparaten dat wordt toegevoegd te verminderen, omdat dit zou betekenen dat we dit probleem negatief aanpakken.

De netwerken worden ook elke dag complexer. Hier kunnen kunstmatige intelligentie en machine learning een grote rol spelen bij het aanpakken van dit probleem. AI/ML-systemen kunnen patronen identificeren, trends voorspellen en afwijkingen opsporen. Het kan verdachte activiteiten zoeken door er slimme algoritmen voor te ontwikkelen. De komende jaren zal er veel aandacht zijn voor AI/ML om de gevaren van cyberaanvallen tegen te gaan. De markt voor AI/ML in cybersecurity is zal tegen 2026 naar verwachting 38,2 miljard dollar bedragen .

8. Betere wervingspraktijken

Nu Covid-19 een enorme deuk in de aanwervingsbeslissingen legt, zullen de komende maanden de behoefte aan geschoolde werknemers toenemen. AI/ML-systemen kunnen helpen bij het maken van betere wervingspraktijken. AI kan helpen om deelname met verschillende achtergronden te stimuleren. Diversiteit zal veel positieve veranderingen met zich meebrengen voor het personeelsbestand en zelfs innovatie mogelijk maken, dankzij een verscheidenheid aan perspectieven die het zal bieden. Werkgevers moeten er een punt van maken om mensen met verschillende disciplines en achtergronden in dienst te nemen, waaronder filosofie, sociale wetenschappen, kunst, enz.

9. Personeelsvergroting

De angst dat AI menselijke banen zal vervangen, is iets dat we al geruime tijd horen. De waarheid is dat bedrijven AI/ML zullen gebruiken om gegevens te verzamelen, te analyseren en de inzichten te benutten om zakelijke beslissingen te nemen. In zo’n geval wordt het nog belangrijker voor bedrijven, werknemers en AI-machines om samen te werken.

Als je naar de meeste afdelingen kijkt, gebruiken ze al AI- en ML-systemen. Of het nu sales, marketing of klantenservice is, AI wordt al ingezet. Heeft het de afhankelijkheid van mensen verminderd? Natuurlijk niet. U zult zien dat deze AI/ML-systemen de effectiviteit van elk van de afdelingen alleen maar hebben vergroot. In de maakindustrie worden AI-systemen gebruikt, van het voorspellen van de verkoop tot het voorspellen van de voorraad. Technologiebedrijven gebruiken AI/ML om de effectiviteit van hun software te vergroten. Elke branche heeft meerdere use-cases als het gaat om AI.

10. Conversationele AI-chatbot

Er is geen technologie geweest die een revolutie teweeg heeft gebracht in de manier waarop conversatie-AI-chatbot de klantenondersteuning heeft beïnvloed. Conversationele chatbotoplossingen zijn door AI aangedreven virtuele assistenten die op regels gebaseerde bewerkingen uitvoeren en ook een natuurlijk gesprek voeren. Van het uitvoeren van alledaagse taken zoals het beantwoorden van vragen, het opnieuw instellen van wachtwoorden, enz., tot het begrijpen van menselijke vragen, de deuk die het heeft veroorzaakt, is onmetelijk. Door de medewerkers van de klantenservice bijna te vervangen, zijn de operationele kosten van bedrijven met een enorme marge verlaagd.

Een conversationele AI-chatbot kan ook een conversationele marketingstrategie bedenken, uw ondersteuningsactiviteiten zo veel mogelijk opschalen en zelfs eerdere klantgegevens gebruiken om oplossingen aan te bieden. Gegevens van Comm100 zeggen dat chatbots 68,9% van de chats van begin tot eind kunnen afhandelen.

11. Hyperautomatisering

Organisaties zullen gebruikmaken van AI- en ML-technologieën om een aantal processen te automatiseren die grote hoeveelheden informatie en gegevens met zich meebrengen. U zult een toename zien van de automatiseringssnelheid in meerdere industrieën met behulp van robotprocesautomatisering en intelligente software voor bedrijfsprocesbeheer.

Het belangrijkste doel van automatisering is het schalen van automatiseringsmogelijkheden in een organisatie. Hyperautomatisering is een uitbreiding van automatisering, het voegt een extra laag geavanceerde technologie toe om veel meer met de technologie te doen. De markt voor hyperautomatisering is: zal naar verwachting in 2022 $ 600 miljard bedragen .

12. Meer focus op AI-ethiek

Er is de afgelopen jaren een spurt geweest in AI-gebruiksgevallen in bijna elke branche die je je maar kunt voorstellen. Hoewel de technologieën ongelooflijk gunstig zijn voor de mensheid, kunnen de potentiële risico’s niet worden uitgesloten. We zullen de komende jaren een grotere focus op AI-ethiek zien, omdat dingen vreselijk mis kunnen gaan als het niet de bedoeling is om deze technologieën alleen voor het goede te gebruiken.

Zelfs een technologie die zo nuttig is als gezichtsherkenning kan worden gebruikt om een politiestaat te creëren. Bedrijven die AI in hun bedrijfsprocessen hebben geïntegreerd, zullen er het meeste succes mee hebben, in tegenstelling tot een die met de stroom meegaat.

13. Kwantum-AI

Het is het gebruik van kwantumcomputing voor de berekening van machine learning-algoritmen om resultaten te bereiken die niet mogelijk zijn op een traditionele computer. Hoewel er de afgelopen jaren ongelooflijke vooruitgang is geboekt op het gebied van AI, wordt deze nog steeds beperkt door technologische uitdagingen. Met kwantumcomputing kunnen de obstakels voor het bereiken van kunstmatige algemene intelligentie (AGI) worden geëlimineerd. Een AI die wordt aangedreven door kwantumcomputing kan in korte tijd jaren van analyse voltooien.

Conclusie:

Bovenstaande AI-trends zullen binnenkort een deuk in het bedrijfsleven maken. AI is een transformatieve technologie die met de tijd alleen maar beter zal worden en organisaties helpt hun zakelijke doelstellingen te bereiken door te helpen bij het bouwen van innovatieve oplossingen voor producten en diensten. Gartner zegt dat tegen 2022, zullen organisaties ten minste 35 AI- of ML-projecten hebben. Dit is het soort impact dat AI in de komende toekomst zal hebben. Bedrijven die deze technologieën niet omarmen, zullen het moeilijk hebben om te gedijen in deze moordende wereld.

Si vous cherchez à donner plus de pouvoir à votre organisation Grâce à la puissance de l’IA et du ML, l’équipe de Zuci a des piliers dans ces technologies. Ils propulseront votre entreprise en les tirant parti pour vous. Appelez-nous pour comprendre comment nous pouvons transformer votre entreprise avec l’IA/ ML. :360}”> 

Leave A Comment

Verwante berichten

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it