AI incorporata: Tendenze dei Sistemi Embedded per il 2019

Con l'enfasi pesante sulla trasformazione digitale, gli acquirenti di software stanno attivamente cercando prodotti che abbiano intelligenza artificiale integrata nelle applicazioni per diversi motivi.

Quegli acquirenti che possono comprendere le realtà della rapida modernizzazione delle tecnologie aziendali sanno che questa IA integrata aiuterà ad automatizzare i processi e le attività aziendali, fornire agli utenti e alle aziende intuizioni azionabili tramite analisi avanzate, aiutare a guidare il processo decisionale e migliorare l'esperienza complessiva del cliente.

Inevitabilmente, gli acquirenti non dovranno cercare prodotti con IA al loro interno, l'IA sarà semplicemente presente, e questo sarà il focus per le aziende di software nel 2019.

Sistemi di IA integrata che stanno sconvolgendo le aziende

Sono sicuro che i responsabili del marketing dei prodotti spingeranno l'idea che il loro software abbia potenti capacità di IA, ma potrebbe essere l'unica volta che ne sentirete parlare. La maggior parte delle applicazioni di IA all'interno del software passerà inosservata dagli utenti quotidiani degli strumenti, e questo è il punto.

Si limiterà ad aumentare le attività quotidiane o a dare agli utenti accesso a funzionalità che non avevano mai avuto prima, che alla fine renderanno il loro lavoro più facile. Questi aumenti saranno sia predittivi che reattivi, ma entrambi forniranno un grande valore. A causa della funzionalità impercettibile dell'IA integrata, le aziende di software dovranno diventare ancora più orientate al servizio nei loro approcci di vendita e successo del cliente.

Dovranno comprendere le esigenze dell'azienda e come l'uso delle loro applicazioni di IA possa aiutare a trasformare digitalmente l'azienda a cui stanno vendendo. Le società di consulenza e rivenditori a valore aggiunto avranno anche una grande opportunità in questo settore, soprattutto se possono dimostrare in modo conciso l'impatto dell'IA integrata sulle aziende.

Lo sviluppo dell'IA integrata sarà reso sempre più semplice con i progressi dei microservizi di IA aziendale. Le aziende di software non dovranno cercare i pochi ingegneri software con le competenze per creare modelli avanzati di apprendimento automatico; invece, potranno utilizzare le offerte di apprendimento automatico di aziende come AWS, Azure Machine Learning, e Google Compute Engine, tra gli altri. Questo farà risparmiare loro tempo, sforzi e molti soldi in stipendi annuali.

Inoltre, l' Internet delle Cose (IoT) trarrà vantaggio dall'uso dell'intelligenza integrata. Creando oggetti intelligenti, le aziende possono essere predittive e proattive in settori come la produzione, la catena di approvvigionamento e la gestione dei servizi sul campo, per citarne alcuni. La quantità di dati dei sensori e l'uso dell'analisi IoT aiuteranno solo a alimentare l'apprendimento automatico e ad aumentare l'intelligenza delle cose fisiche. Sebbene tali innovazioni possano essere ancora a qualche anno di distanza dall'utilizzo di massa, sono già sfruttate da aziende come GE.

Il percorso dell'IA è simile a quello dei dispositivi mobili o del cloud computing. Un decennio fa (o meno), c'era una grande spinta verso questi trend, e ora a malapena li notiamo. Ci aspettiamo semplicemente che ci sia un'applicazione mobile per i nostri strumenti aziendali e che i nostri prodotti siano eseguiti nel cloud. L'IA integrata progredirà verso quel livello di normalità nel prossimo anno.

L'impatto dell'IA integrata sulla modernizzazione aziendale

L'impatto aziendale della trasformazione digitale è ampio, ma gli acquirenti dovrebbero cercare che l'IA integrata abbia la maggiore influenza nelle seguenti aree:

1. L'automazione dei processi e delle attività aziendali

Quando gli acquirenti cercano di acquistare software che contenga IA, dovrebbero esaminare il modo in cui la soluzione automatizzerà le attività quotidiane per i dipendenti. L'IA integrata dovrebbe far risparmiare tempo ed energia ai dipendenti in modo che possano riassegnarli a lavori più importanti.

Il software CRM è stato un'area che ha sfruttato l'automazione dei processi con l'IA. Le soluzioni in questo spazio stanno iniziando a rendere il lavoro più facile per i rappresentanti dello sviluppo delle vendite fornendo punteggi di lead intelligenti e contenuti email ottimizzati, in modo che il rappresentante possa scegliere rapidamente quali account prioritizzare e come attirare la loro attenzione.

Questi strumenti possono persino raccomandare il momento ottimale della giornata per inviare email basate sui tassi di apertura e clic e informare il rappresentante del metodo di follow-up appropriato. Ciascuna di queste attività è automatizzata, in modo che il rappresentante possa generare più incontri e alla fine aiutare ad aumentare i ricavi.

2. Intuizioni azionabili fornite da analisi avanzate e predittive

Il boom dei big data è il vero catalizzatore di tutti i progressi dell'IA, ma man mano che l'apprendimento automatico consuma e apprende dai dati, può iniziare a fornire intuizioni digeribili per gli utenti. Questo aiuta a ridurre la necessità di scienziati e analisti di dati altamente qualificati.

Le analisi avanzate e predittive possono essere utili per coloro che si trovano in dipartimenti tradizionalmente privi di analisi come le risorse umane. I coordinatori delle risorse umane possono utilizzare revisioni delle prestazioni basate sui dati o monitorare il coinvolgimento dei dipendenti basato su sondaggi interni per determinare in modo predittivo il turnover.

Questo aiuterebbe un'azienda a pianificare le sue esigenze di assunzione prima che i dipendenti effettivamente lascino per garantire che il rimpiazzo avvenga rapidamente ed efficientemente, tentare proattivamente di trattenere i dipendenti ed evitare lacune nelle prestazioni.

3. Decisioni intelligenti

Le aziende saranno in grado di sfruttare le raccomandazioni dell'IA integrata per prendere decisioni più informate. Gran parte del lavoro di supposizione può essere eliminato con le funzionalità di apprendimento automatico predittivo in modo che i decisori sappiano che stanno facendo le mosse più ottimali per far crescere la loro attività.

Un ottimo esempio di questo è nello pianificazione delle risorse aziendali - o sistemi ERP - spazio, dove l'IA integrata sarà in grado di assistere con processi tradizionalmente manuali come la pianificazione del budget e delle previsioni, la gestione dell'inventario e la determinazione dei prezzi.

Con l'apprendimento automatico, i sistemi ERP saranno in grado di affinare numeri di budget e previsioni più precisi per consentire alle aziende di determinare cose come i numeri di produzione o quanto inventario è ottimale mantenere in un dato momento.

L'IA integrata sarà anche in grado di assistere con cifre di prezzo ottimizzate basate sui dati di mercato e sui numeri di inventario. Questo è solo un piccolo esempio di come l'IA integrata aiuterà il processo decisionale, ma l'impatto sarà avvertito in ogni dipartimento.

4. Semplificare l'esperienza del cliente

Il successo del cliente sia nelle aziende B2B che B2C è così cruciale nel mondo degli affari di oggi che sarebbe apparentemente irresponsabile se l'IA integrata non fosse in grado di migliorarlo in qualche modo.

I chatbot si sono già inseriti nelle piattaforme di servizio clienti e sono quasi sempre la prima linea di difesa per le aziende B2C, ma le aziende B2B stanno trovando modi per utilizzare basi di conoscenza intelligenti come metodo di esperienza del cliente semplificata.

Sfruttando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), le aziende non hanno sempre bisogno di avere un dipendente pagato in chiamata per parlare con un cliente; invece, possono aumentare quelle attività con un bot.

Tendenze e previsioni dell'IA integrata

Alcune tendenze dei sistemi integrati che impattano le aziende includono:

1. IA predittiva vs. reattiva

Qualcosa di importante da riconoscere è che ciascuno di questi processi aziendali ottimizzati e semplificati dalla trasformazione digitale adotta un approccio predittivo o reattivo all'IA integrata. Mentre il predittivo è più vantaggioso per un'azienda, è quasi impossibile essere sempre un passo avanti. I migliori esempi di questo possono essere l'uso dell'IA integrata in cybersecurity e sistemi di sicurezza intelligenti.

Le aziende sperano di essere il più predittive possibile quando si tratta di proteggere i loro dispositivi e dati da malware e attacchi informatici. La speranza è che l'IA possa prevedere le minacce informatiche prima che facciano danni a un'azienda; tuttavia, ci sono così tante nuove forme di attacchi informatici dannosi che è impossibile prevederle tutte. Pertanto, le applicazioni di sicurezza devono essere anche reattive.

Se un pezzo di malware riesce a passare attraverso una soluzione di intelligence delle minacce, l'IA integrata deve essere in grado di prendere immediatamente le misure appropriate per mitigare eventuali danni o perdite di dati potenziali. Sarebbe un mondo ideale se avessimo le soluzioni a tutti i nostri problemi aziendali prima di sapere quali fossero, ma non è una aspettativa realistica, quindi l'IA reattiva è ancora necessaria.

Spazi come l'ERP, dove l'IA integrata fornisce intuizioni basate su dati storici, stanno fornendo un servizio predittivo basato sulla reazione delle prestazioni precedenti, proiezioni umane inesatte e catalizzatori sconosciuti o esterni. Lo stesso vale per le analisi delle persone fornite dall'IA nelle soluzioni HR, insieme a una miriade di altri software aziendali.

2. I fornitori di software dovranno adattarsi o le terze parti domineranno

Sta già diventando una pratica standard adottare un approccio orientato al servizio alla vendita, ma con l'IA integrata che diventa la base dei prodotti, i fornitori dovranno davvero comprendere i loro potenziali clienti per fornire. Ci sarà bisogno di un'enfasi maggiore su come la soluzione del fornitore possa sfruttare i dati di un'azienda e utilizzare quei dati per alimentare e potenziare il software basato su IA.

Spesso questo significherà capire come la soluzione possa consumare i dati non strutturati e non puliti di un'azienda, il che sarà una grande sfida per i fornitori di software. I team di vendita dovranno essere in grado di definire le possibilità del loro strumento e non esagerare perché non vivere all'altezza delle aspettative può essere più costoso di una vendita persa.

In verità, è semplicemente difficile per i rappresentanti di vendita tenere il passo e fare una due diligence intensa su ciascuno dei loro account, quindi ci sarà una grande opportunità per le società di consulenza, i partner dei fornitori e i rivenditori a valore aggiunto di capitalizzare sulla vendita di soluzioni contenenti IA. Queste aziende potrebbero avere più opportunità di apprendere ciò di cui un'azienda ha bisogno prima di iniziare il processo di vendita, quindi saranno più adatte a fornire loro lo strumento basato su IA esatto di cui hanno bisogno per risolvere i loro problemi.

Tuttavia, se un rappresentante di vendita comprende le esigenze dell'azienda e le sfumature di come il loro prodotto risolve quel problema utilizzando l'IA, avrà la possibilità di superare di gran lunga le loro quote. Gli acquirenti vorranno sapere come l'IA integrata contribuirà alla trasformazione digitale della loro azienda, quindi dimostrare e vendere l'impatto aziendale è tutto.

3. L'apprendimento automatico come servizio aiuterà la crescita dell'IA integrata

Ci sono solo così tanti sviluppatori di software con la conoscenza e le competenze per costruire i modelli di apprendimento automatico necessari per i prodotti di IA integrata, ma la necessità di quegli impiegati è ridotta dai fornitori di cloud aziendali. Amazon Web Services (AWS), Azure di Microsoft e Google Cloud Platform sono i tre principali fornitori di piattaforme digitali che capitalizzano sui microservizi, inclusi l'apprendimento automatico come servizio.

Negli ultimi dieci anni, questi colossi hanno spostato tutte le loro enormi infrastrutture nel cloud, hanno preso ciò che hanno imparato da quei processi e hanno fornito spazio nei datacenter alle aziende esterne con infrastruttura come servizio. Questo storage cloud pubblico è una delle principali ragioni della rapida migrazione dei prodotti legacy al cloud: è semplicemente così facile. Il tempo di configurazione è significativamente ridotto con questi microservizi, e le aziende pagano solo per ciò che usano. È semplice, apparentemente conveniente e conveniente.

Cose simili stanno accadendo nello spazio dell'apprendimento automatico. A causa dei dati accessibili ai fornitori aziendali, sono in grado di costruire e addestrare modelli di apprendimento automatico propri e sono responsabili di alcuni dei progressi più rapidi nell'IA.

Tali progressi vanno da AlphaGo di Google DeepMind, che è in grado di battere i campioni mondiali di "Go", alla capacità di Amazon di aggiungere Alexa ai suoi prodotti per fornire un'interfaccia utente conversazionale. Le aziende stanno prendendo questi strumenti di apprendimento automatico e li stanno fornendo ad altre aziende per una tariffa mensile, ma sono rapidi e facili da implementare e possono avere un impatto immediato sulla trasformazione digitale di un'azienda.

Ad esempio, alimentando i dati delle immagini di un'azienda a prodotti come Amazon Rekognition, Google Cloud Vision API, IBM Watson Visual Recognition, o Microsoft Computer Vision API, un'azienda può addestrare le sue soluzioni a riconoscere e classificare le immagini. La facilità e la velocità di collegare questi algoritmi di apprendimento automatico ai prodotti software aumenterà il numero di soluzioni che utilizzano l'IA integrata nel prossimo anno, e "l'apprendimento automatico come servizio" diventerà un termine comune man mano che sempre più sviluppatori di software sfrutteranno i servizi.

4. L'Internet delle Cose utilizzerà l'IA integrata per creare oggetti intelligenti

IoT e IA sono stati nelle liste delle tendenze tecnologiche per più di qualche anno ormai, ma integrando l'IA all'interno dei dispositivi connessi a Internet, si ottiene qualcosa di ancora più potente e vantaggioso, oggetti intelligenti.

Questo concetto era nella lista delle tendenze di G2 per il 2017, ma continuerà a essere discusso nel prossimo anno man mano che le aziende continueranno ad abbracciare la trasformazione digitale. L'IA integrata sarà in grado di analizzare i dati IoT, che sarà una quantità enorme di dati consumabili in futuro, per ottenere migliori intuizioni azionabili. Questo è ciò che permetterà alle macchine di essere predittive anziché reattive.

Le industrie che questo potrebbe impattare di più sono apparentemente più tradizionali, come la produzione, l'agricoltura, l'aviazione, l'assistenza sanitaria e la spedizione. Le aziende B2B in questi settori possono sfruttare l'intelligenza integrata fornendo prodotti e macchinari che sono predittivi per natura utilizzando l'apprendimento automatico.

L'IA integrata all'interno del prodotto fisico, diciamo un trattore, può avvisare i proprietari o le aziende di problemi di manutenzione prima che si verifichino effettivamente. Questo farebbe risparmiare tempo e risorse all'agricoltore garantendo il massimo tempo di attività in modo che possa mantenere il suo raccolto al meglio delle sue capacità.

Torno con riluttanza a questo spot di IBM Watson (perché chi vuole un video di YouTube nel mezzo di un pezzo sulle tendenze tecnologiche?), ma è un ottimo esempio di integrazione dell'IA nei macchinari.

Previsioni conclusive

L'IA integrata continuerà a farsi strada nelle applicazioni software nel 2019, che gli utenti lo sappiano o meno.

I team di marketing faranno delle capacità di apprendimento automatico delle loro soluzioni il pezzo di riferimento, mentre i team di vendita dovranno adattare i loro metodi di vendita scavando più a fondo nei dati di un'azienda e come possono trarre vantaggio dall'IA integrata. Se i dipartimenti di vendita non si adattano, i consulenti di terze parti avranno una grande opportunità di aiutare a modernizzare le aziende implementando applicazioni intelligenti.

Lo sviluppo dell'apprendimento automatico prospererà nel 2019 grazie all'uso dell'apprendimento automatico come servizio fornito dai fornitori di cloud computing aziendali. Quasi tutti gli aspetti dell'azienda saranno impattati dall'implementazione di applicazioni contenenti IA integrata, inclusi spazi non software, quando l'intelligenza integrata è combinata con l'Internet delle Cose.

Un'altra applicazione importante dell'IA integrata che è passata inosservata? Parliamo di come è potenziata dalla tecnologia blockchain. Questa infografica di LiveTiles illustra alcuni dei principali progetti di blockchain IA nel 2019.

Nessuna di queste previsioni potrebbe essere rivoluzionaria o addirittura avverarsi nel prossimo anno. Tuttavia, se gli acquirenti di software e le aziende sono seri riguardo alla trasformazione digitale, si assicureranno di informarsi sulle capacità di IA di un prodotto prima di acquistarlo.

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