Pokonywanie barier we wdrażaniu uczenia maszynowego w małych przedsiębiorstwach

Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (z ang. machine learning) to podzbiór sztucznej inteligencji obejmujące różne modele i techniki algorytmiczne. Ich wykorzystanie ma na celu ułatwienie komputerowi uczenia się bez bezpośrednich instrukcji. W efekcie jest on w stanie przewidywać, a dokładność uczenia maszynowego zwiększa się wraz z ilością danych przetworzonych przez sztuczną inteligencję oraz upływem czasu. Dzięki elastyczności tej technologii uczenie maszynowe doskonale sprawdza się w sytuacjach, w których zakodowanie rozwiązania byłoby praktycznie nie możliwe m.in. ze względu na dużą ilość zmiennych.

Wdrażanie uczenia maszynowego w małych przedsiębiorstwach – bariery

Wdrożenie rozwiązań bazujących na uczeniu maszynowym w małych przedsiębiorstwach może przynieść wiele korzyści. Nadal jednak na tym etapie napotykane są bariery, które ograniczają możliwości tej technologii. Co może być ich przykładem? Chodzi w tym przypadku przede wszystkim o technologię wykorzystywaną w przedsiębiorstwie, ponieważ bardzo często problemem jest rodzaj oraz zaawansowanie oprogramowania. Wielu dostawców usług IT oferuje firmom rozdzielne usługi, które funkcjonują w chmurze publicznej. Nie jest to dobre rozwiązanie, ponieważ użytkownicy muszą zebrać kompleksowe przepływy robocze, a ograniczeniem może być również wydajność chmury publicznej. Poza tym jako barierę wymienić można podejście przedsiębiorców oraz zatrudnianych przez nich pracowników, którzy w wielu przypadkach obawiają się bycia zastąpionym przez komputer.

Korzyści wynikające z wykorzystania uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe to technologia, która jest wykorzystywana w wielu różnych zastosowaniach. Wpływ na to mają niewątpliwie korzyści, które uzyskują firmy korzystające z tego rozwiązania. Wymienić wśród nich należy przede wszystkim:

• możliwość uzyskania istotnych informacji, co wynika z faktu, że uczenie maszynowe można wykorzystać do określania wzorców bądź struktur zarówno w danych strukturalnych, jak i niestrukturalnych;
• możliwość udoskonalenia środowiska użytkownika, co może być efektem wykorzystania czatbotów, czy wirtualnych asystentów bazujących na uczeniu maszynowym;
• redukcję kosztów, ponieważ uczenie maszynowe pozwala zautomatyzować liczne procesy, a co za tym idzie uwolnić czas i zasoby posiadane przez firmę;
• możliwość przewidywania zachowań klientów, ponieważ uczenie maszynowe pozwala jeszcze sprawniej wydobywać dane dotyczące ich preferencji, czy zachowań;
• ograniczenie ryzyka, ponieważ uczenie maszynowe umożliwia monitorowanie danych oraz wykrywanie nowych metod oszustw.

Podsumowując należy stwierdzić, że uczenie maszynowe pozwala małym firmom uzyskać wiele różnych korzyści, a co za tym idzie osiągnąć przewagę nad konkurencją. Istotne jest zatem to, by na etapie wdrożenia tego typu rozwiązań pokonać wszystkie bariery ograniczające jego możliwości.