Cum AI predictiv previne evenimentele viitoare

Majoritatea oamenilor ar dori să știe ce ne rezervă viitorul. Unii ar dori probabil să știe dacă vor fi bogați sau vor avea o casă elegantă. Alții ar dori pur și simplu să știe cum va arăta vremea de ziua lor de naștere peste șase luni.

Tehnologia AI predictivă vă poate spune ce vă rezervă viitorul - ei bine, oricum pentru afacerea dvs. Deși este posibil să aveți nevoie de o minge de cristal pentru dvs., procesul metodic de AI predictivă este mult mai practic. Și este mult mai de încredere decât mingea strălucitoare a ghicitorului.

Cât de predictivă AI prezice viitorul

Nu este nimic mistic în IA predictivă. Această tehnologie urmează un proces prestabilit pentru a afla despre modelele și comportamentul din trecut. Folosește aceste informații pentru a construi un model de date pentru a prezice evenimente viitoare pe baza evenimentelor trecute.

Dar, înainte de a vă putea spune ceva despre viitor, există câțiva pași pe care trebuie să-i urmeze sistemele AI predictive. Acestea includ următoarele:

• Adunați și preprocesați date: toate predicțiile încep cu date. Atunci când un model AI predictiv poate accesa cele mai recente (și de cea mai bună calitate) date, predicțiile sale vor fi mult mai precise.

Modelele AI predictive pot gestiona, de asemenea, mai multe tipuri de date, inclusiv numere, text și date senzor. Cu toate acestea, indiferent de datele pe care modelul preferă, acesta nu poate folosi date brute.

Acesta este motivul pentru care sistemele AI predictive vor preprocesa întotdeauna datele într-un format pe care îl pot înțelege. De asemenea, înseamnă că datele trebuie curățate și organizate înainte de a fi schimbate într-un format ușor de înțeles.

• Selectarea modelului: Următorul pas este alegerea arhitecturii corecte a modelului AI. Cele mai comune opțiuni de arhitectură includ algoritmi de învățare automată, cum ar fi rețelele neuronale sau arborii de decizie.

Fiecare dintre aceste tipuri de arhitectură are puncte forte și puncte slabe unice. Acest lucru face ca procesul de selecție să fie crucial. Oricare dintre ele alegeți ar trebui să se alinieze perfect cu sarcina la îndemână.

Odată selectat, modelul AI trece printr-un proces de antrenament specific. Modelul primește și digeră date pregătite pentru a identifica tipare, comportament și relații.

Procesul de antrenament este repetitiv pentru a evalua constant performanța modelului. Acest lucru face mai ușor să faceți ajustări, astfel încât modelul să devină mai precis cu predicțiile sale.

• Mai multă evaluare: finalizarea procesului de instruire nu înseamnă că modelul AI va funcționa automat bine. Deși poate impresiona folosind datele de antrenament, ar putea eșua spectaculos cu date nevăzute.

De aceea este necesară o evaluare suplimentară după formarea inițială. Un set de date separat este necesar pentru testare pentru a determina generalizarea modelului. Este crucial să se testeze capacitatea modelului de a face predicții precise dincolo de datele de antrenament.

Pe baza rezultatului evaluării adăugate, modelul poate necesita o rafinare suplimentară. Este posibil să faceți acest lucru prin ajustarea parametrilor inițiali. Dacă acest lucru nu funcționează, poate fi necesar să o luați de la capăt, folosind o arhitectură de model diferită.

• Implementarea modelului AI predictiv: dacă modelul AI se dovedește că funcționează bine după evaluare, este gata să se apuce de lucru. În acest moment, o afacere sau organizație va integra modelul într-un sistem în care va continua să facă predicții.

De exemplu, modelele de întreținere predictivă se integrează cu sistemul de control digital al fabricii. Acest lucru permite lucrătorilor din fabrică să anticipeze defecțiunile mașinilor și echipamentelor și să ia măsuri de precauție.

Integrarea nu înseamnă însă sfârșitul procesului de formare. Modelele AI predictive necesită monitorizare constantă pentru a se asigura că funcționează. Când devin disponibile date noi, modelele ar trebui să fie reeducate pentru a se asigura că predicțiile lor rămân relevante și precise.

Limitările AI predictive

Din nou, AI predictiv nu funcționează prin magie, așa că va avea unele limitări. Deși această tehnologie este utilă pentru prognoza evenimentelor viitoare din diferite sectoare de afaceri, poate funcționa numai cu datele pe care le primește.

De exemplu, modelele AI predictive au nevoie de date de înaltă calitate și suficiente pentru a se antrena să facă predicții precise. Dacă un model primește doar informații părtinitoare sau incomplete, predicțiile sale o vor reflecta.

Mai mult, variabilele neprevăzute pot limita această tehnologie. Astfel de variabile pot influența orice eveniment, iar modelele AI se vor lupta să prezică ceva în aceste situații.

Acest lucru înseamnă, de asemenea, că previziunile AI predictive vor fi întotdeauna o probabilitate, nu o certitudine. De exemplu, cei care doresc să cunoască prognoza meteo peste șase luni probabil nu consideră că o schimbare neașteptată a modelului vântului ar putea aduce ploaie chiar dacă nu există nicio predicție de ploaie pentru o anumită zi.

În același mod, o schimbare neașteptată ar putea avea loc într-o afacere, aruncând complet previziunile originale ale AI.

Este AI predictivă corectă și transparentă?

În 2024, toată lumea se întreabă dacă utilizarea AI în luarea deciziilor este etică. La urma urmei, dacă există părtiniri în datele originale de antrenament, aceasta poate duce la predicții discriminatorii.

De exemplu, dacă modelul de aprobare a împrumuturilor al unei bănci este instruit pe date istorice învechite, ar putea produce previziuni părtinitoare care favorizează anumite date demografice.

Deoarece nu este 100% clar cum modelele AI ajung la concluzii și previziuni, există o lipsă de transparență. Acest lucru scade în cele din urmă încrederea și ridică câteva întrebări despre responsabilitate.

Dezvoltatorii trebuie să depună un efort suplimentar în pregătirea modelelor AI predictive cu cele mai recente date. Este singura modalitate de a vă asigura că modelele sunt instruite în mod transparent și oferă previziuni și predicții imparțiale.

Industrii care beneficiază cel mai mult de tehnologia AI predictivă

Lăsând la o parte aceste preocupări, IA predictivă continuă să facă valuri în mai multe sectoare de afaceri. În finanțe, modelele AI prezic cu acuratețe tendințele pieței de valori și pot ajuta la prevenirea activităților frauduloase.

În domeniul sănătății, medicii folosesc inteligența artificială predictivă pentru a diagnostica bolile mai devreme și pentru a prezice rezultatele pacientului. În sectorul comerțului cu amănuntul, sistemele AI predictive prognozează cererea clienților și pot chiar ajuta specialiștii în marketing să personalizeze campaniile publicitare.

Inteligența artificială predictivă ajută, de asemenea, la prevenirea întreruperilor în industria lanțului de aprovizionare prin predicția potențialelor eșecuri logistice.

Pe măsură ce această tehnologie se extinde și evoluează, va continua să transforme alte sectoare de afaceri din întreaga lume.

AI predictiv indică calea către un viitor mai eficient

Nu există nimic cristal în mingea predictivă AI. În schimb, această minge avansată din punct de vedere tehnologic îi va duce pe toată lumea către un viitor mai eficient, plin de management proactiv al riscului și luare a deciziilor optimizată.