10 самых интересных историй автоматизации бизнеса 2017 года

Бизнес-команда PCMag ежегодно проводит испытания и тестирует широкий спектр продуктов Software-as-a-Service (SaaS). Эти инструменты варьируются от платформ электронной коммерции до программного обеспечения безопасности и услуг по управлению контрактами. В этих категориях мы нашли сотни интересных вещей, о которых можно написать в этом году. Как вы увидите, просматривая этот список, 2017 год был обусловлен достижениями в области машинного обучения (ML).

Этот список предоставляет интересное сочетание контента, который сосредоточен на этой новой теме. В этом году мы также использовали нашу платформу, чтобы сделать несколько смелых прогнозов о том, как ML повлияет на продвижение SaaS. Мы надеемся, что вам понравилось читать эти истории так же, как нам нравилось их писать.

1 Вот как мир будет делать покупки к 2025 году

PCMag побеседовал с ведущими мировыми поставщиками технологических решений для электронной коммерции, чтобы узнать, как технология изменит способы, которыми потребители будут покупать продукты в течение следующих семи лет. Усовершенствования, обеспечиваемые автоматизацией, Интернетом вещей (IoT), дополненной реальностью (AR), виртуальной реальностью (VR) и носимыми устройствами, сделают покупку продуктов проще (и страшнее), чем когда-либо прежде.



2 Бизнес-справочник по ОД

Эксперт по ML Тед Даннинг (Ted Dunning) разбил основные различия между ML и AI, а также то, насколько глубокое обучение революционизирует обработку изображений и языков. Он также обсудил так называемое «дешевое обучение» и то, как его можно использовать для решения таких проблем, как банковское мошенничество.



3 Конфетное Облако

Мы поговорили с компанией Херши, чтобы узнать, как они делают Twizzlers. Знаете ли вы, что за этими восхитительными лакомствами стоит облачная инфраструктура, в которой используются датчики, ML и автоматизация, чтобы обеспечить производственную линию идеального размера и идеально рассчитанную по времени?



4 Примите AI в своем бизнесе

Эта статья научила вас, как разумно интегрировать ML, алгоритмы глубокого обучения, обработку естественного языка (NLP) и многое другое в ваши существующие продукты и услуги.



5 американцев по-прежнему скептически относятся к чат-ботам

Компании считают, что чат-боты могут оптимизировать обслуживание клиентов. Тем не менее, большинство потребителей не думают, что эти автоматизированные двигатели столь же эффективны, как живой, дышащий агент обслуживания клиентов. В этой статье рассматриваются причины, по которым потребители не в восторге от чат-ботов и почему они могут быть сторонними.



6 Что такое базы данных AI?

Мы поговорили с экспертами отрасли, чтобы демистифицировать базы данных AI. Мы обсудили, как они работают по сравнению с традиционными базами данных, и, что более важно, мы попросили их помочь разобраться в ажиотаже и маркетинге, чтобы определить, имеет ли эта новая технология реальную ценность для бизнеса.



7 49 процентов всего бизнеса развернули ML

Опрос, проведенный Oxford Economics от имени компании по управлению человеческими ресурсами (HR) и ИТ-активами ServiceNow, опросил 500 руководителей информационных служб (CIO) в 11 странах и в 25 отраслях, чтобы определить, насколько они используют ML и AI в своих компаниях. Результаты являются многообещающими для предприятий и их работников.



8 Как предприятия применяют ИИ для кибербезопасности

На саммите по кибербезопасности, состоявшемся в Nasdaq MarketSite на Таймс-сквер в Нью-Йорке в честь Месяца национальной осведомленности о кибербезопасности (NCSAM), эксперты обсудили возникающие проблемы, с которыми сталкивается цифровой ландшафт, и то, как ML и автоматизация меняют наши методы идентификации и реагирования на них. угрозы. Прочитайте их мысли и советы здесь.



9 рабочих амбивалентны в отношении автоматизации

Хотя многие информационные работники считали, что их работу можно заменить автоматизацией, многие также полагали, что автоматизация может привести к более эффективной и значимой работе, согласно опросу, проведенному компанией по исследованию рынка Market Cube от имени компании Smartsheet, занимающейся управлением проектами (PM). Узнайте, почему здесь.



10 7 советов для успеха ML

Тед Даннинг, доктор философии, является главным архитектором приложений в MapR, компании-разработчике программного обеспечения, предлагающей различные средства распространения больших данных и инструменты управления данными. Даннинг предложил нам взглянуть на то, что он считает семью наиболее важными практиками, которым необходимо следовать при разработке бизнес-решений, основанных на ML.