10 najbolj zanimivih zgodb o avtomatizaciji poslovanja leta 2017

Poslovna skupina PCMaga vsako leto pokriva in preizkuša široko paleto izdelkov programske opreme kot storitve (SaaS). Ta orodja segajo od platform za e-poslovanje do varnostne programske opreme do storitev upravljanja pogodb. V teh kategorijah smo našli na stotine kul stvari, o katerih bi letos pisali. Kot boste videli skozi ta seznam, je leto 2017 vodil napredek strojnega učenja (ML).

Ta seznam vsebuje zanimivo kombinacijo vsebin, ki so osredotočene na to nastajajočo temo. Letos smo uporabili tudi našo platformo, da smo pripravili nekaj drznih napovedi, kako bo ML vplival na SaaS. Upamo, da ste uživali v branju teh zgodb, kolikor smo jih uživali v njihovem pisanju.

1 Tako bo kupil svet do leta 2025

PCMag se je pogovarjal z vodilnimi svetovnimi ponudniki tehnoloških rešitev za e-trgovino, da bi ugotovil, kako bo tehnologija v naslednjih sedmih letih spremenila načine nakupa izdelkov. Izboljšave, ki jih poganja avtomatizacija, internet stvari (IoT), razširjena resničnost (AR), virtualna resničnost (VR) in nosljivi izdelki, bodo olajšali nakup izdelkov in lažje kot kdaj koli prej.



2 Poslovni vodnik za ML

, ML strokovnjak Ted Dunning je odpravil velike razlike med ML in AI ter kako globoko učenje bo spremenilo procesiranje slik in jezikov. Razpravljal je tudi o tako imenovanem "poceni učenju" in kako ga je mogoče uporabiti za reševanje vprašanj, kot so bančne goljufije.



3 Oblak sladkarije

S Hershey Company smo se pogovarjali, da bi izvedeli, kako izdelujejo Twizzlerje. Ali ste vedeli, da za temi okusnimi priboljški stoji infrastruktura v oblaku, ki uporablja senzorje, ML in avtomatizacijo za zagotovitev popolnoma velikosti in popolnoma časovno usklajene proizvodne linije?



4. Sprejemite AI v svojem poslu

Ta članek vas je naučil, kako inteligentno vključiti ML, algoritme globokega učenja, obdelavo naravnega jezika in drugo v svoje obstoječe izdelke in storitve.



5 Američanov je še vedno skeptičnih do chatbotov

Podjetja verjamejo, da lahko chatboti poenostavijo storitve za stranke. Vendar večina potrošnikov ne misli, da so ti avtomatizirani motorji tako učinkoviti kot živi, ​​dihalni zastopnik za stranke. Ta članek se je poglobil v razloge, zakaj potrošniki niso navdušeni nad klepetalnicami in zakaj bi lahko bili neprimerni.



6 Kaj so AI baze podatkov?

Pogovarjali smo se s strokovnjaki iz industrije, da demistificiramo baze podatkov o AI. Razpravljali smo o tem, kako delujejo v primerjavi s tradicionalnimi zbirkami podatkov, in kar je še pomembneje, prosili smo njihovo pomoč za razvrstitev po hype-ju in trženjsko-govorno, da bi ugotovili, ali ima ta nastajajoča tehnologija resnično poslovno vrednost ali ne.



7 49 odstotkov vseh poslov je napotilo ML

Raziskava Oxford Economics v zvezi s človeškimi viri (HR) in podjetjem za upravljanje IT sredstev ServiceNow je raziskala 500 glavnih direktorjev za informacije (CIO) v 11 državah in v 25 panogah, da bi ugotovili, v kakšni meri uporabljajo ML in AI v svojih podjetjih. Rezultati so obetavni za podjetja in njihove delavce.



8 Kako podjetja uporabljajo AI pri kibernetski varnosti

Na vrhu o kibernetski varnosti, ki je potekal na Nasdaq MarketSite v New Yorku na Times Squareu v čast Nacionalnega meseca zavedanja o kibernetski varnosti (NCSAM), so strokovnjaki razpravljali o razvijajočih se izzivih, s katerimi se sooča digitalna krajina, in kako ML in avtomatizacija spreminjata način, kako se identificiramo in odzivamo nanj grožnje. Preberite njihove misli in nasvete tukaj.



9 Delavci so glede avtomatizacije ambiciozni

Čeprav so številni informacijski delavci menili, da bi njihova delovna mesta lahko nadomestili z avtomatizacijo, so mnogi tudi menili, da bi avtomatizacija lahko privedla do učinkovitejšega in bolj smiselnega dela, je pokazala raziskava, ki jo je v imenu podjetja Smartsheet izvedlo tržno raziskovalno podjetje Market Cube. Ugotovite, zakaj tukaj.



10 7 nasvetov za uspeh ML

Ted Dunning, doktor znanosti, je glavni arhitekt aplikacij pri MapR, podjetniškem programskem podjetju, ki ponuja različne distribucije velikih podatkov in orodja za upravljanje podatkov., Dunning nam je ponudil vpogled v to, kar dojema kot sedem najpomembnejših praks, ki jih je treba upoštevati pri razvoju poslovnih rešitev, zakoreninjenih v ML.