fbpx

Sự tiến bộ và tiềm năng của trí thông minh nhân tạo trong IoT

AI (trí tuệ nhân tạo) và ML (học máy) ngày càng hiển hiện trong cuộc sống của chúng ta. Hầu hết mọi người sẽ quen thuộc với các thiết bị gia dụng như robot hút bụi, có thể học cách bố trí của một căn phòng; lĩnh vực ngân hàng triển khai AI và ML để xác định các điểm bất thường và bảo vệ tài chính cá nhân của chúng tôi; và các nhà bán lẻ trực tuyến sử dụng công nghệ này để cung cấp các sản phẩm và dịch vụ được điều chỉnh cẩn thận.
Trí thông minh nhân tạo trong IoT - Nguồn comarch.com
Trí thông minh nhân tạo trong IoT – Nguồn comarch.com

 

Internet of Things (IoT), mạng phức hợp của các thiết bị được kết nối với nhau trong nhà, nơi làm việc, ô tô và thành phố của chúng ta, phụ thuộc rất nhiều vào AI và ML để giảm bớt các lối đi trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh trên nhiều lĩnh vực ngành. Đối với những vấn đề đã được đề cập, chúng tôi có thể thêm sản xuất (để theo dõi và tự động hóa các quy trình cũng như dự đoán các vấn đề trước khi chúng tốn tiền), chăm sóc sức khỏe (tự động thông báo cho bác sĩ nếu dấu hiệu quan trọng của bệnh nhân cho thấy những thay đổi nguy hiểm) và hậu cần (theo dõi phương tiện và lập kế hoạch tuyến đường). Danh sách đó không toàn diện, nhưng nó chỉ ra rằng ngày càng nhiều thiết bị và cảm biến được triển khai trên nhiều ngành đang tạo ra một khối lượng dữ liệu chưa từng có mà không thể sử dụng nếu không có sự hỗ trợ của AI và ML.
Vì vậy, AI và ML là những nhu cầu thiết thực.
Chúng cũng được thiết kế hoàn hảo để xử lý nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng đối với các dịch vụ phức tạp, chẳng hạn như trong các ưu đãi liên ngành như các yếu tố an ninh, tối ưu hóa, hậu cần và bảo hiểm của xe ô tô được kết nối. Ngoài ra, AI và ML có thể giúp các công ty phát hiện và loại bỏ các điểm bất thường, các vấn đề bảo mật và lỗi.
Tất cả những điều này đều làm tăng trải nghiệm khách hàng tốt hơn, chi phí thấp hơn và các giải pháp hiệu quả hơn mang lại lợi ích hữu hình cho các cá nhân và những người sử dụng dịch vụ của họ. Ví dụ: một máy theo dõi tim được bật ML không chỉ có thể phát hiện những thay đổi trong các dấu hiệu quan trọng mà còn học cách nhận biết khi nào là do tập luyện nhanh và khi nào đó là điều gì đó cần được chăm sóc y tế. Khi nhà cung cấp dịch vụ giải trí gia đình ưa thích của bạn gửi cho bạn thông tin về phim hoặc chương trình truyền hình mới, đó rất có thể là thứ bạn thực sự muốn xem. Khi một cảm biến phát hiện thấy một máy ATM đang di chuyển (vâng, điều đó đã xảy ra), ngân hàng biết rằng có một sự cố bảo mật khẩn cấp. Và, nếu một chiếc xe tải giao hàng đến Brussels dừng lại ở Amsterdam trong một thời gian dài bất ngờ, bộ phận nhân sự biết rằng đã đến lúc trò chuyện với tài xế.
Tất nhiên, sẽ là sai lầm nếu coi AI và ML như một loại thuốc chữa bách bệnh.
Đôi khi, một thuật toán đơn giản có thể thực hiện công việc nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Và cần nhớ rằng CNTT chỉ tốt khi những người đứng sau nó; có thể tiết kiệm chi phí và thời gian hơn khi triển khai các kỹ năng và bí quyết của con người để tối ưu hóa các cơ chế ML với các phản hồi dựa trên thuật toán, được xác định trước và hướng chúng đến các giải pháp được yêu cầu.
Chính bằng cách hiểu và sử dụng chính xác sự kết hợp giữa AI, ML, IoT và tiềm năng của con người mà các tổ chức có thể tạo nên sự khác biệt so với các đối thủ cạnh tranh. Những người thất bại trong bất kỳ khía cạnh nào trong số những khía cạnh này – hoặc những người hoàn toàn phớt lờ AI – đều có số phận thất bại.
Tham khảo: Comarch.com

Leave a Reply