Главная » IT-индустрия » OSP Data: Искусственный интеллект в России. Для чего он нужен, что мешает внедрению

OSP Data: Искусственный интеллект в России. Для чего он нужен, что мешает внедрению

OSP Data: Искусственный интеллект в России. Для чего он нужен, что мешает внедрению

Проекты в области внедрения средств искусственного интеллекта вызвали наибольший интерес у участников конференции


Среди основных областей применения средств машинного обучения в нашей стране — составление прогнозов и работа с клиентами.

 

«Искусственный интеллект пришел в бизнес», Computerworld Россия, 12 октября 2018), аналитическое агентство OSP Data провело анкетирование участников. В ходе практической конференции «Технологии машинного обучения», проведенной издательством «Открытые системы» (см. Нас интересовала степень вовлеченности их компаний в проекты по внедрению средств искусственного интеллекта, их направленность, планы по развитию.

Распределение респондентов по отраслям

Однако почти половина участников опроса представляли реальный сектор — промышленность, строительство, сельское хозяйство. Как всегда были активны представители ИТ-компаний и финансовые структуры.

Распределение респондентов по должностям

Основную массу составили руководители среднего уровня (функциональных подразделений и проектов, команд разработки) и собственно разработчики, преимущественно старшего звена (ведущие специалисты, архитекторы). Поскольку семинар был практическим, то начальства наиболее высокого уровня (владельцы, топ-менеджмент) среди респондентов было менее 10%.

Область применения систем искусственного интеллекта

В остальных ведется изучение вопроса. Почти у трети респондентов уже внедрены системы (31%), использующие искусственный интеллект. Самое популярные направления (или будущего применения) — прогнозная аналитика, управление процессами в реальном времени и работа с клиентами (текущее обслуживание, изучение предпочтений).

Доклады на какие темы вызвали наибольший интерес

Да и обладателям действующих решений полезно узнать о чужих пробах, ошибках и достижениях. Наибольший интерес вызвали обработка больших данных и практические примеры успешного применения средств машинного обучения, особенно ценные для тех, кто только раздумывает над включением систем искусственного интеллекта в корпоративный ландшафт.

На отсутствие подходящих решений указали 23%, еще 15% — на финансовые (недостаток средств, невозможность обосновать выгоду от внедрения). Что касается проблем с внедрением решений в области искусственного интеллекта, то самыми главными признаны организационно-кадровые (отсутствие инициатив со стороны топ-менеджмента, недостаток специалистов), их назвали 46%.


Теги: Искусственный интеллект Машинное обучение OSP Data AI2018





Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показанОбязательные для заполнения поля помечены *

*

x

Это интересно

Как подобрать коммутатор?

Одной из инновационных разработок, что в настоящее время не только упрощает, но и снижает затраты, является poe коммутатор, где передача данных и питания, осуществляется при помощи всего одного кабеля Ethernet. По сравнению с другими аналогичными устройствами, данные конструкции имеют ряд ...

Принцип маркетинга

Наверное, не многие знают, что запустить сайт совсем недостаточно, так как нужно использоваться разнообразные маркетинговые инструменты, что позволят продвинуть ваши товары и услуги. В настоящее время комплексный маркетинг агентство, считается важной составляющей инвестицией в свой бизнес. Основная идея данного направления, ...