Digital transformation og deraf følgende forretningsmodelinnovation har fundamentalt ændret forbrugernes forventninger og adfærd, presset traditionelle virksomheder og forstyrret adskillige markeder. Forbrugere har adgang til snesevis af mediekanaler, kommunikerer aktivt og ubesværet med virksomheder og andre forbrugere og passerer gennem et hurtigt stigende antal kontaktpunkter i deres kunderejse, hvoraf mange er digitale.

På trods af den allestedsnærværende og synlige virkning af digital transformation og deraf følgende nye digitale forretningsmodeller, har den akademiske litteratur hidtil været overraskende lidt opmærksom på disse udviklinger, først for nylig begyndt at behandle emnerne digitalisering, digitalisering og digital transformation.

Mange virksomheder har udviklet sig og draget stor nytte af digitaliseringen. En af de mest berørte sektorer er underholdning og iGaming. Denne digitale tidsalder har hjulpet online kasinoer og online spil som Secrets of Christmas, da folk spiller mere på deres mobiltelefoner, computer eller tablets, hvor de før i tiden spillede i fysiske kasinoer.

Hvad er virkningen af ​​kunstig intelligens på din virksomhed?

Det ser ud til, hvor vi ser i dag, at vi finder teknologi med kunstig intelligens. Dets accept i samfundet er relativt nyt til trods for, at kunstig intelligens i sig selv ikke er et nyt begreb. Feltet startede først i 1956, men det tog mange år at blive betydningsfuldt i vores teknologiske verden.

I erhvervslivet er der mange AI-applikationer. AI er et så bredt begreb, der omfatter enhver computersoftware, der involverer sig i en menneskelignende aktivitet, at du er nødt til at grave lidt dybere ned i detaljerne for at lære mere om dens indvirkning på din virksomhed.

Machine learning

Machine learning er en af ​​de mest almindelige typer AI, der bruges til virksomheder i dag. Den behandler store mængder data hurtigt. algoritmerne lærer med tiden at blive bedre til det, de gør, jo oftere de gør det. Præsenter mere information til en maskinlæringsalgoritme, og dens modellering bør forbedres. Maskinlæring er nyttig til at behandle enorme mængder information, der i stigende grad opfanges af enheder og konvertere dem til noget fordøjeligt for mennesker.

For eksempel, hvis du administrerer en produktionsfacilitet, er dit udstyr sandsynligvis tilsluttet dit netværk. Dine tilsluttede enheder leverer en strøm af data om funktionalitet, produktion og andre detaljer til en central placering. Det er for mange data til, at et menneske nogensinde kan se igennem, og selvom jeg kunne, ville de højst sandsynligt gå glip af størstedelen af ​​mønstrene. Maskinlæring kan træde ind for hurtigt at analysere dataene, når de kommer ind for at finde mønstre og anomalier. udstyr i anlægget ikke fungerer så effektivt som muligt, kan en maskinlæringsalgoritme fange det og meddele det relevante personale, at det er tid til noget forebyggende vedligeholdelse eller reparation.

Machine learning er også en bred kategori. Udvikling af kunstige neurale netværk – et sammenkoblet websted med kunstig intelligens-knuder – har bygget det, der er kendt som “deep learning”.

Deep learning

Deep learning er en mere specifik version af maskinlæring, der er afhængig af disse neurale netværk til at engagere sig i ikke-lineær ræsonnement. Dette er vigtigt for at udføre mere avancerede funktioner som f.eks. svindeldetektion. Det opnår bedst ved at analysere en række faktorer på samme tid. For eksempel, for at en selvkørende bil skal fungere, skal den identificere, analysere og reagere på flere faktorer på én gang.

Deep learning-algoritmer hjælper selvkørende biler med at kontekstualisere den information, deres sensorer opfanger, såsom afstanden til andre objekter, den hastighed, de bevæger sig, og en forudsigelse af, hvor de vil være om 5 til 10 sekunder. Disse oplysninger beregnes side om side, så en selvkørende bil kan træffe beslutninger som f.eks. hvornår den skal skifte vognbane.

Deep learning har et stort potentiale i erhvervslivet og vil sandsynligvis blive mere almindeligt i den nærmeste fremtid. Ældre maskinlæringsalgoritmer har en tendens til at plateau med hensyn til kapacitet, efter at en vis mængde data er blevet fanget. Disse læringsmodeller fortsætter på den anden side med at forbedre deres ydeevne, efterhånden som der modtages flere data, hvilket gør deep learning til den langt mere skalerbare og detaljerede tilgang.