인공 지능: 현실 확인

  • Post category:테슬라

인공 지능(AI)은 새로운 검은색, 새로운 빛나는 개체, 모든 마케터의 기도에 대한 응답이자 창의성의 종말입니다. 신비한 학계와 데이터 과학의 역습에서 AI의 출현은 최근 아마존과 같은 거대 기술 기업의 무인 항공기, 로봇 및 무인 자동차에 대한 이야기에 힘입은 바 있습니다. 구글과 테슬라. 그러나 광고는 일상의 현실을 뛰어넘습니다.

AI는 수학과 컴퓨터 과학 개발, 실험 및 사고의 50년 역사를 가지고 있습니다. 하룻밤의 감동이 아닙니다. 이를 흥미롭게 만드는 것은 빅 데이터 세트, 개선된 플랫폼 및 소프트웨어, 더 빠르고 강력한 처리 기능, 더 넓은 범위의 애플리케이션을 활용하고자 하는 데이터 과학자들의 증가하는 간부입니다. 인공 지능과 기계 학습의 평범한 일상 사용은 언론에서 예고된 화려한 애플리케이션보다 소비자와 브랜드의 삶에 더 큰 변화를 가져올 것입니다.

따라서 이 AI 현실 확인을 고려하십시오.

빅데이터는 엉망이다. 우리는 매년 증가하고 있는 놀라운 속도로 데이터를 생성하고 빅 데이터 세트를 연결하고 있습니다. 모바일 미디어, 소셜 미디어, 앱, 자동 개인 비서, 웨어러블, 전자 의료 기록, 자가 정보 제공 자동차 및 가전 제품, 그리고 다가오는 사물 인터넷(IoT)의 성장은 엄청난 기회와 도전을 만들어냅니다. 대부분의 경우 분석이 시작되기 훨씬 전에 다양한 데이터를 정렬, 정규화, 채우기 및 연결하는 데 오랜 시간이 걸립니다.

이러한 비트와 바이트를 수집, 저장, 필터링 및 연결하는 것은 어렵고 방해가 됩니다. 소위 “황금 기록”을 수집하려면 많은 컴퓨팅 성능, 강력한 플랫폼, 다양한 데이터를 연결하기 위한 퍼지 논리 또는 딥 러닝, 적절한 개인 정보 보호가 필요합니다. 또한 강력한 모델링 기술과 나무보다 숲을 볼 수 있는 데이터 과학자 팀이 필요합니다.

일대일은 여전히 ​​야망입니다. 일대일 개인화 커뮤니케이션의 꿈이 눈앞에 다가오고 있지만, 그것은 여전히 ​​​​희망입니다. 요소에는 ID 확인을 위한 공통 프로토콜 개발, 개인 정보 보호, 개별 민감도 및 권한 이해, 전환점 식별, 개별 소비자 및 세그먼트가 시간과 공간을 가로질러 이동하는 요구의 여정을 통해 이동하는 방법 이해가 포함됩니다. 브랜드의 선호도에 따라

AI를 사용하여 금융 서비스, 통신 및 소매 부문의 회사가 주도하는 테스트 및 학습 단계에 있습니다.

People Prize 예측 분석. Amazon은 맞춤형 추천을 기대하도록 우리를 훈련시켰습니다. 우리는 온라인에서 성장했습니다. “당신이 이것을 좋아한다면 아마 당신도 좋아할 것입니다.” 결과적으로 우리는 우리가 가장 좋아하는 브랜드가 우리를 알고 우리가 공유하는 데이터를 책임감 있게, 고의로, 무의식적으로 사용하여 우리의 삶을 더 쉽고, 더 편리하고, 더 좋게 만들기를 기대합니다. 콘텐츠가 개인적으로 관련성이 있고 유용하고 가치 있는 것으로 인식되는 경우 예측 분석이 소비자를 위해 작동합니다. 잠시 후 스팸입니다.

그러나 데이터를 기반으로 현실적이고 실용적인 예측을 하는 것은 여전히 ​​과학보다 예술입니다. 인간은 습관의 동물이며, 관심과 행동의 미리 결정된 패턴을 가지고 있습니다. 그러나 우리는 반드시 합리적이지 않고, 종종 일관성이 없으며, 마음을 바꾸거나 행동 방침을 빠르게 바꾸며, 일반적으로 특이합니다. 딥 러닝 기술을 사용하는 자가 학습 알고리즘인 AI는 시간 경과에 따른 동작을 모니터링하고 행동을 관찰 가능한 벤치마크와 정렬하고 이상을 평가하여 이 데이터를 이해하는 데 어느 정도 도움이 될 수 있습니다.

플랫폼 확산. AI 공간의 모든 기술 회사가 온갖 주장을 하고 있는 것 같습니다. 설치된 여러 레거시 시스템 위에 3500개 이상의 Martech 제품이 설치되어 있으므로 마케터가 혼란스러워하고 IT 담당자가 당황하는 것은 당연합니다. 최근 Conductor 설문조사에 따르면 설문에 응한 마케터의 38%가 6-10 Martech 솔루션을 사용하고 있고 다른 20%는 10-20 솔루션을 사용하고 있습니다. 마케팅 목적을 위해 일관된 IT 환경을 구성하고 기존 시스템 및 기존 소프트웨어 라이선스의 한계를 수정하는 동시에 대규모 데이터 세트를 처리하는 것이 가장 약한 것은 아닙니다. 경우에 따라 AI는 설치된 기술 플랫폼에서 작동해야 합니다.

인공 지능은 가치 있고 진화하고 있습니다. 은색 총알이 아닙니다. 숙련된 데이터 과학자가 주도하는 강력한 현대적 플랫폼과 고객 중심의 관점을 테스트 및 학습 사고 방식과 결합해야 합니다. 이러한 방식으로 운영되는 AI는 드론이나 로봇보다 훨씬 더 많은 가치를 소비자에게 제공할 것입니다.