آوردن تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به عصر هوش مصنوعی

در سال 2026، سوال برای هوش مصنوعی سازمانی دیگر این نیست که آیا مدل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند از پیش‌بینی‌های آماری بهتر عمل کنند یا خیر، این بحث حل شده است. اکنون سوال بزرگ این است که چگونه می توان سیستم های پیش بینی را قادر ساخت تا بر اساس نتایج خود بدون منحرف شدن از قصد تجاری عمل کنند. مرز از پیش‌بینی به تصمیم‌گیری مستقل منتقل شده است و شکاف بین رهبران و عقب‌مانده‌ها بر همین اساس در حال افزایش است.

ویشال گوپتا، شریک شرکت تحقیقاتی Everest Group می‌گوید: «شرکت‌ها با دیدگاهی به عقب‌نگر انجام می‌شوند؛ آن‌ها می‌خواهند آینده‌نگرتر باشند».

گزارش را دانلود کنید

تجزیه و تحلیل هوشمند، با فناوری هایی مانند یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد، این امکان را فراهم می کند. آموزش در زمان واقعی به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا به جای انتظار برای تجدید سه ماهه، به طور مداوم تکامل یابد. علاوه بر این، داده‌هایی که موتورهای پیش‌گوی جدیدتر به آن‌ها تکیه می‌کنند، گسترش یافته است تا نه تنها رکوردهای عددی منظم، بلکه منابع نامرتب و بدون ساختار تعاملات غنی از بینش را نیز در بر بگیرد. در نتیجه، تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکت‌ها را از آینده نگری غیرفعال به آینده‌نگاری عمل‌گرایانه سوق می‌دهند.

هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده - رشته گسترده‌ای که شامل مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، آماده‌سازی داده‌ها، جریان‌های کاری تجزیه و تحلیل، تفسیر نتایج و برنامه‌های تصمیم‌گیری است- را به اوج می‌رساند. گوپتا می‌گوید: «از بسیاری جهات فکر می‌کنم کلمه «تحلیل» جای خود را به هوش مصنوعی داده است. "همه چیز در حال تبدیل شدن به هوش مصنوعی است."

گزارش را دانلود کنید

این محتوا توسط Insights، بازوی محتوای سفارشی MIT Technology Review، نه اعضای تحریریه آن تولید شده است. این توسط انسان ها تحقیق و نوشته شده است، با هر ابزار هوش مصنوعی که ممکن است محدود به فرآیندهای تولید تحت نظارت انسان باشد.