Če v zadnjem času pogosto vidite besedo »kognitivno«, niste sami. In če ste zmedeni glede tega, kaj natančno pomeni z IT in poslovnega vidika, tudi v tem niste sami.
Da bi zagotovili nekaj jasnosti glede kognitivnega koncepta in kaj bi to lahko pomenilo za vašo organizacijo, sem sestavil ta priročnik.
Kaj pomeni 'kognitivno' v kontekstu računalništva?
Kognitivno računalništvo uporablja tehnologijo in algoritme za samodejno pridobivanje konceptov in odnosov iz podatkov, razumevanje njihovega pomena in samostojno učenje iz vzorcev podatkov in predhodnih izkušenj - razširitev tega, kar bi lahko ljudje ali stroji naredili sami, pravi Paul Roma, glavni analitik v svetovalnem podjetju Deloitte svetovanje.
Roma danes pravi, da je danes mogoče uporabiti kognitivno računalništvo na tri glavne načine:
- Robotska in kognitivna avtomatizacija za avtomatizacijo ponovljivih nalog za izboljšanje učinkovitosti, kakovosti in natančnosti.
- Kognitivni vpogledi za odkrivanje skritih vzorcev in odnosov za prepoznavanje novih priložnosti za inovacije.
- Kognitivno sodelovanje za spodbujanje dejanj kupcev z zagotavljanjem hiperpersonalizacije v obsegu.
V čem se kognitivno računalništvo razlikuje od umetne inteligence?
Deloitte kognitivno računalništvo navaja kot "bolj obsežno kot tradicionalni, ozki pogled na umetno inteligenco", pravi Roma. AI se v prvi vrsti uporablja za opis tehnologij, ki lahko opravljajo naloge, ki običajno zahtevajo človeško inteligenco, pravi.
"Vidimo, da kognitivno računalništvo opredeljuje strojna inteligenca, ki je skupek algoritemskih zmožnosti, ki lahko povečajo uspešnost zaposlenih, avtomatizirajo vse bolj zapletene delovne obremenitve in razvijejo kognitivne dejavnike, ki simulirajo človeško razmišljanje in angažiranost," pravi Roma.
Dobavitelji za opis teh tehnologij uporabljajo različna imena, pravi Dave Schubmehl, direktor raziskav, kognitivnih sistemov / sistemov umetne inteligence in analitike vsebin pri raziskovalnem podjetju International Data Corp. (IDC). "Nekateri uporabljajo imena vrst algoritmov za opis platform," pravi, kot so takšne nevronske mreže, znane tudi kot globoko učenje ali strojno učenje.
"To je nekaj ključnih sestavin za gradnjo teh inteligentnih aplikacij," pravi Schubmehl. »Nekateri na tem področju uporabljajo splošni izraz na tem področju: umetna inteligenca. Še ena skupina uporablja besedno zvezo, ki so jo ustvarili raziskovalci IBM-a, ko so delali na Watsonu za Nevarnost izziv: kognitivno računalništvo. V vseh teh primerih terminologija bolj ali manj opisuje isto področje napora. "
Whit Andrews, podpredsednik raziskovalne družbe Gartner, pravi, da bo tehnologija "zelo pogosta kot vidik aplikacij". Podjetje je napovedalo, da bo do leta 2018 30 odstotkov interakcij s tehnologijo potekalo prek "pogovorov" z umetno inteligenco. Do leta 2020 bo umetna inteligenca pet najboljših naložbenih prioritet za več kot 30 odstotkov svetovnih informacijskih direktorjev, ocenjuje Gartner.
S sotočjem eksponentne rasti podatkov, hitreje porazdeljenimi sistemi in pametnejšimi algoritmi je kognitivno računalništvo "na poti k večji prepustnosti skozi poslovne procese na področjih robotske in kognitivne avtomatizacije, kognitivne angažiranosti in kognitivnih spoznanj," pravi Deloitte's Roma.
Kateri so danes primeri kognitivnega računalništva v podjetju?
Čeprav se bo v prihodnosti veliko obetalo o kognitivni tehnologiji, nekatere organizacije že uporabljajo kognitivna orodja.
Podjetja uporabljajo kognitivne sisteme za priporočila izdelkov, optimizacijo cen in odkrivanje prevar, pravi Schubmehl. Organizacije uporabljajo tudi pogovorne platforme za umetno inteligenco (v obliki klepetalnic) za avtomatizirano podporo strankam, avtomatizirano prodajno pomoč in povečanje odločitev, pravi.
V zdravstvenem varstvu Roma pravi, da vodilna bolnišnica, ki izvaja enega največjih medicinskih raziskovalnih programov v ZDA, svoje sisteme strojne inteligence "trenira" za analizo 10 milijard fenotipskih in genetskih slik, shranjenih v zbirki podatkov organizacije.
Veliko podjetje za zdravstvene koristi zasleduje kognitivno strategijo, ki bo zajemala avtomatizacijo, sodelovanje in vpoglede, da bi na koncu poenostavila in okrepila sodelovanje s strankami, pravi Roma. "Osredotočeni so na uporabo kognitivnih vpogledov v postopek odškodninskih zahtevkov, da bi imeli pregledovalci škod večji vpogled v vsak primer za bolj celovito oceno," pravi.
V finančnih storitvah kognitivni prodajni agent uporablja strojno inteligenco, da vzpostavi stik z obetavnim prodajnim potencialnim kupcem, nato pa se kvalificira, nadaljuje in ohranja potencialno stranko. "Ta kognitivni asistent lahko razčleni naravni jezik, da razume pogovorna vprašanja strank, hkrati pa obravnava do 27.000 pogovorov in v več deset jezikih," pravi Roma.
Gartner's Andrews pravi, da je najpogostejša uporaba za napredno klasifikacijo - na primer usmerjanje ljudi in potrebe do najboljših delavcev, da izpolnijo zahteve - in za napovedne analize, kot je poznavanje najboljšega načina promocije izdelka do kupca.
Kako lahko kognitivno računalništvo deluje v podjetju?
Organizacije bodo s pomočjo kognitivnih tehnologij / tehnologij umetne inteligence avtomatizirale poslovne procese, racionalizirale analizo in obnovo pogodb, komunicirale, prodale in podprle stranke ter celo avtomatizirale dostavo in oskrbo zalog v svojih podjetjih, pravi IDC-jev Schubmehl.
Ena od teh dodatnih informacij bo omogočiti natančnejše odločanje za poslovne funkcije, kot sta prodaja in trženje. "Pričakujemo, da se bodo organizacije odločale zelo natančno," pravi Gartner's Andrews. »Danes je enostavno razviti promocije za vse stranke; v prihodnosti pričakujemo resnično personalizacijo. [Prav tako mislimo], da bo omogočil učinkovitejša avtonomna vozila in transportne sisteme. "
Kognitivne možnosti so neomejene, pravi Bret Greenstein, IBM-ov podpredsednik platforme Watson Internet of Things. "Kognitivne sposobnosti se bodo razširile v razumevanju vseh različnih vrst informacij - znamenitosti, zvokov, čustev itd. - in razvile bolj izpopolnjene načine učenja od nas in podatkov, da bodo bolje podprle vsako službo," pravi. "Ideja v prihodnosti bi bila, da bi se vsa delovna mesta povečala s spoznanjem."
Na katere panoge bo najverjetneje vplival pojav kognitivnih tehnologij?
Danes sektor finančnih storitev kaže največ zanimanja za kognitivne tehnologije, pravi Andrews. "Opažamo povišano raven poizvedb, iskanj na naši spletni strani in signalov v družbenih omrežjih s strani finančnih storitev in umetne inteligence ter o njih," pravi. »Podatki v finančnih storitvah so obsežnejši in kakovostnejši kot v večini vertikal. Tako je zrelo za napredne analitične strategije. "
Toda potencial kognitivnega računalništva je uporaben v skoraj vseh večjih panogah, ki se za izboljšanje rezultatov opirajo na odločanje na podlagi podatkov; kjer je mogoče z avtomatizacijo nekaterih postopkov doseči večjo učinkovitost in natančnost; in kjer je potrebna personalizacija množičnih potrošnikov v obsegu, pravi Deloitte's Roma.
"To bo vplivalo na vsako panogo, v kateri se zbirajo podatki in jih je mogoče uporabiti za pridobivanje vpogledov," dodaja IBM-ov Greenstein. "Kognitivne tehnologije lahko odpirajo nove trge, zagotavljajo učinkovitost in prinašajo konkurenčno prednost z vpogledi v realnem času, ki jih je mogoče uporabiti."
V sektorjih, kot so finančne storitve, zdravstvo, proizvodnja, pravni in javni sektor, konkurenčnost povečuje njihovo odvisnost od "hitrejšega iskanja te igle v kozolcu, da lahko izboljšajo kakovost in pravočasnost svojih dejanj," pravi Brian Cowe, višji vodja izdelkov pri podjetju Hewlett Packard Enterprise.
Kateri so glavni izzivi kognitivnega računalništva?
Nekateri največji izzivi se vrtijo okoli preglednosti sprejemanja odločitev na podlagi podatkov in njihove zanesljivosti, pravi IDC-jev Schubmehl. "Organizacije morajo biti previdne tudi pri zagotavljanju preveč informacij in / ali odločanju, da bo izdelek ali storitev za potrošnika ali uporabnika neprivlačna," pravi.
Za pridobitev največje možne koristi od kognitivnih tehnologij podjetja potrebujejo sposobnost povezovanja in združevanja vseh svojih notranjih podatkov s podatki javnih podatkov, pravi Greenstein.
"To predstavlja izziv glede na količino podatkov, ki jih vsak dan ustvarijo v kateri koli panogi, in na dejstvo, da so ti pogosto zaprti na različnih lokacijah," pravi Greenstein. »Če k temu dodamo še dejstvo, da do 80 odstotkov poslovnih podatkov ni mogoče iskati. Zato je tako pomembno, da se podjetja skozi digitalno preobrazijo in zajamejo podatke o svojem podjetju in svetu okoli njih. "
