Преимущества внедрения искусственного интеллекта в бизнес

“Новое исследование Microsoft подчеркивает выгоды внедрения искусственного интеллекта для бизнеса. Автоматизация задач, повышение производительности и улучшение аналитики – всего лишь некоторые из достоинств, которые АИ может принести вашей компании. #AI #бизнеспреимущества”

 

Исследование компании Microsoft подчеркивает преимущества использования ИИ в бизнесе

Интеграция искусственного интеллекта в сектор бизнеса является прибыльным шагом для компаний, согласно новому исследованию.

Монетизация ИИ для разработчиков, таких как Microsoft и OpenAI, зависит от его принятия бизнесом, но, как правило, это происходит медленнее, чем ожидалось.

Руководители бизнеса стремятся понять применения ИИ, которые могут приносить максимальную ценность, согласно сообщению в блоге Microsoft.

Комментаторы из других компаний, таких как Adam Selipsky, генеральный директор Amazon Web Services (AWS), также отметили, что высокая стоимость ИИ является преградой для его принятия. “Многие клиенты, с которыми я говорил, недовольны стоимостью использования некоторых моделей.”

Для ясности вопросов применения ИИ в бизнесе, Microsoft заказал компании IDC исследование экономических выгод от использования ИИ в организациях.

Опрос охватил более 2000 руководителей бизнеса по всему миру, ответственных за разработку стратегий по использованию ИИ в их организациях.

Вот краткий обзор некоторых ключевых результатов:

На данный момент 71% опрошенных компаний внедряют ИИ.

Большинство, 92%, проектов по разработке ИИ завершаются менее чем за год.

Бизнесы получают возврат от своих инвестиций в ИИ в среднем через 14 месяцев.

За каждый доллар, вложенный в ИИ, компании получают в среднем $3,50.

Однако 52% компаний называют недостаток квалифицированных сотрудников основной препятствием для внедрения и масштабирования ИИ.

Исследование подтверждает, что ИИ – это не просто технологический тренд, но и надежное бизнес-вложение, способствующее значительным улучшениям в производительности сотрудников, взаимодействии с клиентами и внутренним операциям.

Например, Azure OpenAI и Microsoft Copilot в Microsoft 365 улучшают способности сотрудников по эффективному созданию различных видов контента.

Исследование также подчеркивает, как ИИ революционизирует взаимодействие с клиентами, позволяя предоставлять персонализированное обслуживание через продукты ИИ, такие как Dynamics 365.

IDC, проводившая исследование, заявила, что генеративный ИИ способствует росту ВВП. “IDC прогнозирует, что генеративный ИИ добавит почти $10 трлн к глобальному ВВП в следующие 10 лет”, – сказала Риту Джоти, групповой вице-президент по ИИ и автоматизации в IDC.

Это соответствует другим публикациям McKinsey и Gartner, которые оценивают, что генеративный ИИ будет способствовать росту глобального ВВП, несмотря на потерю рабочих мест.

Эти результаты стратегически позиционированы, чтобы привлечь внимание бизнеса к новым инструментам Microsoft.

В честности перед Microsoft стоит сказать, что используемая ими технология сталкивается с препятствиями, главным из которых является недостаток навыков в рабочей силе. Для решения этой проблемы Microsoft заявляет о намерении обучить более 6 миллионов человек по всему миру в области ИИ.

Это будет осуществляться через огромную сеть партнеров Microsoft, состоящую из 400 000 образовательных учреждений.

Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, не стесняйтесь связаться с нами по адресу hello@flycode.ru. Чтобы получать последние новости о ИИ, подпишитесь на наш Telegram-канал t.me/flycodetelegramru.

Взгляните на практический пример использования ИИ: бот для продаж от flycode.ru/aisales, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и взаимодействие с клиентами. Ознакомьтесь с нашими решениями на сайте flycode.ru.

 

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…