ИИ, машинное обучение и глубокое обучение способны превратить эту кучу данных в актив, систематически оценивая ее важность, прогнозируя исходы, предписывая конкретные действия и автоматизируя принятие решений. Короче говоря, ИИ, машинное обучение и глубокое обучение позволяют организациям и предприятиям справляться с факторами, приводящими к усложнению бизнеса, в том числе:

● цепочки создания ценности и цепи поставок, которые становятся более глобальными, взаимосвязанными и сфокусированными на микросегментах;

● бизнес-правила, которые быстро меняются в связи с необходимостью идти в ногу с конкурентами, потребностями и предпочтениями клиентов;

● точное прогнозирование и планирование ограниченных ресурсов для оптимизации конкурирующих проектов/инвестиций и бизнес-показателей;

● необходимость повышать качество продукции и качество обслуживания клиентов при одновременном снижении затрат.

Во многих отношениях ИИ, машинное обучение и глубокое обучение превосходят обычное программирование и традиционный статистический анализ:

● Для достижения целевого результата знание бизнес-правил в действительности совсем не обязательно – достаточно просто обучить машину на примерах входных и выходных данных.

● Если бизнес-правила изменились таким образом, что те же самые входные данные больше не приводят к тем же самым результатам, то машину не надо перепрограммировать – достаточно просто переобучить, сократив тем самым время реакции и избавив людей от необходимости переучиваться.