Старший вице-президент Apple по искусственному интеллекту и машинному обучению Джон Джаннандреа сказал, что, по его мнению, машинное обучение изменит все аспекты работы Apple в ближайшие годы. Как это может повлиять на ваш бизнес?
А как насчет Grammarly на устройстве?
Grammarly бесценен, но одна вещь, которая мне в ней не нравится (и веская причина для предприятий запрещать ее использование), — это подозрение относительно того, что происходит с тем, что написано, когда оно проходит через систему.
В бизнесе конфиденциальность важна, особенно в строго регулируемых отраслях. Представьте себе встроенную в устройство программу проверки грамматики, которая надежно сохраняет то, что вы пишете, при этом ваша работа никогда не покидает ваше устройство, если только вы не решите поделиться ею.
Apple может предоставить такую услугу на основе искусственного интеллекта — расширенную версию того, что она уже предлагает, но приватную и достаточно безопасную для использования в бизнесе.
Эффективная релевантная проверка грамматики на устройстве может стать бесценной, хотя она должна быть более настраиваемой пользователем, чем автозамена.
Как насчет увеличения задач рабочего процесса?
Конечно, как только вы подумаете об одном решении для аугментации, вам будет легче рассмотреть другие.
Подумайте о повторяющихся задачах, которые являются частью вашего рабочего процесса. Возможно, вы уже автоматизировали эти элементы (например, мне нравятся текстовые фрагменты и замена текста), но обещание интеллектуальных функций на устройстве указывает на более эффективные артикуляции, в которых ваше устройство становится вашим «цифровым двойником», повышающим производительность.
Я убежден, что Apple уже движется в этом направлении: рекомендации Siri — пример для этого, но представьте, если бы этот прогностический интеллект применялся к другим бизнес-процессам. Представьте себе приложение Shortcuts, автоматически созданное для предоставления соответствующих навыков повышения производительности, используемых на вашем конкретном предприятии?
Помощь в управлении бизнес-процессами
До сих пор основное внимание уделялось предоставлению людям возможности меньше сосредотачиваться на повторяющихся задачах в пользу более сложных задач. Это здорово с точки зрения индивидуальных достижений, но большинство предприятий полагаются на команды.
Как машинный интеллект на устройстве может ускорить рабочие процессы команды и улучшить управление процессами?
Одна модель, которая может сработать: внимание Apple к конфиденциальности означает, что ни один человек не выделяется, но данные бизнес-процессов могут совместно использоваться внутри группы в анонимной форме.
ИИ может, например, следовать по пути деревьев решений, анализировать время, прошедшее между общением и решением, и работать над выявлением узких мест в бизнес-процессах, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.
Это неизбежно будет поддерживать полезные вещи, такие как автоматизированные общие встречи и календари бизнес-целей, а также автоматизация, созданная системой, чтобы помочь ускорить выполнение определенных задач.
И простые вещи
Что, если бы ваш компьютер заполнил вашу книгу встреч за вас (в зависимости от выбранных вами предпочтений)? Что, если бы ваш Mac и iPhone работали вместе, чтобы раскопать и отслеживать сроки реализации проекта и соглашения об уровне обслуживания? Детекторы данных, которые вы уже используете в электронных письмах, сообщениях и в других местах на платформах Apple, показывают, что ваша технология вполне способна собирать такую информацию, но в какой степени автоматизация таких задач может повысить эффективность вашего предприятия?
Кроме того, почему ИИ на устройстве не сможет отслеживать свое собственное состояние, предупреждая вас, когда ваш Mac, iPhone, iPad или стороннее подключенное оборудование вот-вот выйдет из строя, и сообщая вам, почему?
Мониторинг стороннего подключенного оборудования на системном уровне потенциально ставит системы машинного обучения Apple, работающие на Apple Silicon, в центр инфраструктуры Industry 4.0.
Я вижу это так:
Эти iPad в заводских цехах будут контролировать производственное оборудование, чтобы определять вероятность обслуживания, автоматически перенаправляя производственные мощности и потоки для упреждающего смягчения возможных отказов оборудования. Теоретически, первый раз, когда руководитель фабрики узнает, что его машина вот-вот сломается, может случиться, когда приедет технический специалист, чтобы устранить неисправность, которая еще не возникла.
Как насчет интеграции с платформой?
Продолжая пример с умным производством, вот последовательность, которая показывает, как машинный интеллект на устройстве может поддерживать интеллектуальное оборудование:
Такие инструменты уже используются на производстве, но переход Apple к полевому машинному интеллекту на своих платформах означает, что iPhone, iPad и Mac будут по своей сути совместно использовать вычислительные мощности и возможности ОС, необходимые им, чтобы занять свое место в основе этого будущего, дополненного искусственным интеллектом. Siri — это не патч к тому, что грядет.
Пожалуйста, следуйте за мной на
© 2020 IDG Communications, Inc.
