Хотя традиционная разработка ПО никуда не денется, искусственный интеллект и машинное обучение окажут сильное влияние на то, как разработчики создают приложения, а также на то, как пользователи взаимодействуют с этими приложениями, пишет на портале TechBeacon Хуан Пабло де Ойос, управляющий директор консалтинговой компании CI&T.

Допандемийное исследование MIT Sloan Management Review “2018 Global Executive Study and Research Report on AI” показало, что 58% организаций прогнозировали, что ИИ внесет значительные изменения в их бизнес-модели к 2023 г. Во время пандемии компании активно трансформировали свою деятельность, автоматизировав многие ключевые бизнес-процессы с помощью технологий ИИ и МО.

Инструменты ИИ и МО создаются и оптимизируются для решения конкретных задач и автоматизации бесчисленных ручных операций. Инвестиции в них будут только расти. По данным Facts & Factors, в 2026 г. расходы на технологии ИИ и МО достигнут 299,64 млрд. долл.

Эти быстро развивающиеся технологии меняют методы работы разработчиков ПО, помогая им быстрее создавать более качественный софт. Сегодня команды создают с использованием ИИ и МО множество передовых цифровых продуктов, и число новых проектов, находящихся в разработке, быстро растет.

Возможности для внедрения и экспериментов с этими технологиями безграничны. Ниже приведены три примера развития новых ИИ/МО-тенденций в разработке ПО.

Клиентский опыт объединяется с ИИ

ИИ и аналитика стали критически важными для предприятий в условиях, когда им пришлось реагировать на изменения в организации труда и потребительских привычках, вызванные кризисом COVID-19. В результате наблюдается быстрое движение в сторону использования ИИ для создания человеко-ориентированного дизайна клиентского опыта (CX) на основе данных — интерактивного, увлекательного и побуждающего пользователей к действиям.

Использование аналитики и ИИ может помочь увеличить темпы инноваций в организациях. Именно это стало основной мотивацией для одной ведущей компании по выпуску льготных карт, внедрившей новый чат-бот для обработки растущего процента общих запросов. На основе пользовательских данных команда смогла определить, что 20% пользователей постоянно пользуются услугами колл-центра для проверки баланса, изменения PIN-кода и выполнения других рутинных задач, необходимых держателям карт. Команда разработчиков создала интеллектуальный чат-бот на основе ИИ для обработки повторяющихся запросов клиентов, что позволило значительно сократить расходы колл-центра и улучшить показатели отклика клиентов.

С помощью ИИ и МО компании могут автоматизировать модели для анализа огромных объемов данных и быстро получать точные результаты. Разработчики могут создавать лучший клиентский опыт, опираясь на различные источники данных о пользователях и транзакциях.

Автоматизированное MО набирает обороты

ИИ и МО достигли такого уровня, что сами себя автоматизируют, создавая способы ускорить разработку ПО на основе ИИ даже для пользователей, которые не являются настоящими экспертами в этой области. Это делает технологию более доступной и облегчает эксперименты и внедрение для компаний из самых разных отраслей.

Новые методы, такие как автоматизированное MО (AutoML), становятся все более популярными, помогая компаниям, которые, возможно, не имеют в штате квалифицированных специалистов по анализу данных или необходимых вычислительных ресурсов, внедрять MО и добиваться лучших результатов в бизнесе. С помощью AutoML компании могут создать и развернуть модель MО со сложными функциями и без кодирования.

Инструменты AutoML автоматизируют некоторые из наиболее повторяющихся задач в проектах MО, позволяя разработчикам, не имеющим опыта работы с данными, обучать высококачественные модели, отвечающие потребностям их бизнеса. Примеры использования AutoML включают повышение точности моделей обнаружения мошенничества для компаний, предоставляющих финансовые услуги, и оценку рисков в страховой отрасли.

Обработка естественного языка продолжает развиваться

NLP (natural language processing), компонент ИИ и МО, позволяет компьютерной программе понимать и реагировать на человеческий язык в письменной или устной форме. Технология способствует разработке ПО для чат-ботов, переводчиков и голосовых помощников. Она продолжает совершенствоваться благодаря доступности предварительно обученных моделей, которые с годами становятся все более интеллектуальными.

NLP оперирует неструктурированными данными и находит закономерности, определяющие поведение пользователей. Например, оно может использоваться в колл-центрах, позволяя компаниям интерпретировать аудио, преобразовывать его в текст, а затем анализировать полученный текст.

Sky, ведущий европейский оператор кабельного телевидения, использует NLP для интерпретации голосовых обращений в контакт-центр и получения информации о клиентах. Вместо того чтобы отслеживать звонки в контакт-центр и прослушивать многочасовые записи, компания применяет ИИ для расшифровки аудиозаписей и NLP для компиляции результатов в приборную панель.

Используя ИИ и NLP, оператор на 80% сократил операционные расходы на мониторинг звонков в контакт-центре для получения информации о клиентах и их удовлетворенности.