Żyjemy w czasach chaotyczna automatyzacji biznesu. Jak technologie uczenia maszynowego mogą usprawnić ten proces?
Dzisiaj sztuczna inteligencja ma zastosowanie w bardzo różnych dziedzinach, w tym realizację potrzeb biznesowych (szkolenia, medycyna, zakres usług), jednak w poszczególnych rozwiązań, mających dostosować analiza przelotowych wskaźników oceniających pracę wielu działów i ich związek (w tym niejawny) – w rzeczywistości nie ma.
Najbliższy odpowiednik IT-rozwiązania tego planu– programu analizy biznesowej, lub BI-systemy, ale są przede wszystkim ukierunkowane na projektowanie raportów i modeli z wykorzystaniem narzędzi pośredniego semantycznej warstwy, domagając się uwagi wysoko wykwalifikowanych specjalistów do jego ustawienia i rozwoju. Metodologia ich wdrażania często wiąże się z trwałą konfigurację i uruchomienie, który czasami przechodzi za wszelkie rozsądne granice. Sytuacja, gdy podczas uruchamiania BI-systemy przemysłowej eksploatacji już jest przestrzenny lista dodatkowych “хотелок” — to raczej reguła niż wyjątek. Niemniej jednak, we fragmentach – w ramach każdego działu – zawsze ma swój własny system wskaźników, a jednym z najważniejszych zadań pass-through systemu analizy jest łączenie takich prywatnych wskaźników poprzez proste, przejrzyste algorytmy i wzory.