Аўтаматызацыя важная для вашага бізнесу

Аўтаматызацыя з'яўляецца ключом да атрымання вялікіх, устойлівых пераваг у фірмах у розных сектарах.

Вялікія дадзеныя могуць быць вялікім нішто без стратэгічнага падыходу аўтаматызацыі.

З аднаго боку, мы знаходзімся ў п'янлівы час інфармацыйнага багацця, з беспрэцэдэнтнымі аб'ёмамі дадзеных па ўсім, ад прадукцыйнасці абсталявання да паводзін спажыўцоў у сацыяльных сетках (больш за палову ўсіх грамадзян свету знаходзяцца ў сацыяльных сетках). Але без прадуманай аўтаматызацыі - выкарыстання машын і алгарытмаў для апрацоўкі, апрацоўкі і аналізу даступных даных - ваш бізнес страціць вялікія патэнцыйныя магчымасці.

Добра зроблена, аўтаматызацыя ператварае «мёртвыя» вялікія дадзеныя ў жывы, дыхаючы рэсурс, які можна выкарыстоўваць для павышэння кошту. Таму не дзіўна, што многія прадпрыемствы імкнуцца да гэтага аўтаматызаваць усё, што можна аўтаматызаваць, як нядаўна сказаў адзін з галоўных кіраўнікоў Google.

Каб дапамагчы вам думаць пра аўтаматызацыю ў кантэксце вашага бізнесу, я прадстаўляю тры асноўныя спосабы, як гэтая тэхналагічная дзейнасць дапамагае вам ствараць каштоўнасць.

Першае, што дапаможа вам зрабіць аўтаматызацыя выманне асаблівасцяў, або выцягванне крытычнай інфармацыі з масіўных стог сена. Уявіце, што ваша арганізацыя павінна разглядаць заяўкі на патэнт для атрымання інфармацыі аб канкрэтнай тэхналогіі і сумежных. Магчыма, вы праглядаеце тысячы ці дзесяткі тысяч прыкладанняў, кожнае з якіх займае 30 і больш старонак, на мільёны і мільёны слоў. Але толькі невялікая доля гэтых слоў і ўзаемасувязяў паміж патэнтамі маюць значэнне, напрыклад, ад чаго залежыць запатэнтаваная тэхналогія або ад кваліфікацыі вынаходнікаў і мінулых патэнтаў.

Такім чынам, гэтая задача, як і многія ў бізнес-сферы, уключае ў сябе вельмі невялікае стаўленне сігнал/шум, і для яе выканання ўручную спатрэбіцца тысячы гадзін людзей — штосьці занадта затратнае і занадта затратнае. Але алгарытм, заснаваны на машынным навучанні, можна было б навучыць адносна хутка здабываць неабходную ключавую інфармацыю, зэканоміўшы значны час і намаганні. Больш за тое, скажыце, што ў будучыні вы хацелі б шукаць той жа набор патэнтаў або звязаных з імі, але іншай інфармацыі, напрыклад, памер каманды заяўніка на патэнты. Вы можаце лёгка перапраграмаваць або перавучыць алгарытм, каб узяць на сябе гэтую задачу, атрымліваючы эканомію на маштабе і большы прыбытак ад першапачатковых інвестыцый.

Па-другое, дапамагае аўтаматыка праверка і ачыстка дадзеных. Наборы даных часта патрабуюць працы. Ёсць памылкі і адсутныя значэнні, анамаліі, а часам і доказы прадузятасці. Напрыклад, калі алгарытм быў навучаны вызначаць характарыстыкі парушальнікаў закона, але выкарыстоўвае даныя толькі аб злачынцах, якія былі злоўленыя, алгарытм будзе прадузятым, таму што ў ім адсутнічаюць дадзеныя аб злачынцах, якія не былі захопленыя - асаблівая праблема для злачынстваў з белымі каўнерыкамі, якія, як правіла, быць заніжаным. Зноў жа, правяраць і вырашаць гэты велізарны аб'ём патэнцыйных праблем занадта шмат, каб браць на сябе ўручную. Але аўтаматызацыя дазваляе хутка разгортваць інструменты для тэставання і ачысткі, зноў жа эканомячы час і ствараючы каштоўнасць.

Па-трэцяе, і гэта вялікая, аўтаматызацыя рухавік аналітыкі. Учорашні просты рэгрэсійны аналіз ператварыўся ў сучасныя кластарызацыі і выпадковыя лясы на аснове машыннага навучання, для разумення карыстальнікаў прадукту, прагназавання продажаў у наступным месяцы для аптымізацыі запасаў або прагназавання ўплыву новай рэкламнай кампаніі. Аўтаматызацыя на аснове машын не толькі дазваляе вам рэгулярна паўтараць стандартызаваныя аналітычныя працэсы з нізкай цаной, але і можа выявіць нелінейныя шаблоны, якія мы, людзі, не можам.

Напрыклад, мая лабараторыя вывучыла больш за 5 мільёнаў патэнтаў, выкарыстоўваючы алгарытмічны аналіз, каб даведацца, ці можам мы прадказаць дэбют наватарскіх будучых тэхналогій на аснове інфармацыі аб іх патэнтнай заяўцы. Мы выказалі здагадку, што машына будзе ідэнтыфікаваць будучыя патэнты на хіт па дадзеных прыкладанняў, калі вынаходства будзе мець аўтаномныя, «цудападобныя» магчымасці або ідэі. У рэшце рэшт, алгарытм сапраўды знайшоў хіт патэнтаў будучыні з высокай дакладнасцю, але не так, як мы, людзі, уяўлялі. Гэта значыць, алгарытм не ідэнтыфікаваў будучы патэнт-хіт на аснове яго аўтаномных магчымасцяў; хутчэй, ён ідэнтыфікаваў хіт патэнтаў на аснове таго, ці былі яны часткай a кластар даччыных патэнтаў, якія разам маглі б вырашаць канкрэтныя праблемы ў спалучэнні, якія ні адзін асобны патэнт не мог бы вырашыць сам па сабе.

Напрыклад, ультрагукавая тэхналогія аказала вялікі ўплыў на ахову здароўя праз некалькі гадоў пасля таго, як яна была ўпершыню прадстаўлена, дазваляючы неінвазіўную выяву і лячэнне фізічных захворванняў, такіх як камяні ў нырках і нават некаторыя віды раку. Але гэты прагрэс быў бы немагчымы без вынаходстваў меншага маштабу, за межамі асноўнай тэхналогіі - аплікатараў, працэсаў статычнага памяншэння, спецыялізаваных медыцынскіх пракладак і заціскаў, якія былі распрацаваны незалежна ад ультрагукавой тэхналогіі, але маюць вырашальнае значэнне для яе паспяховага прымянення ў медыцыне. Наш аўтаматызаваны аналіз надзейна прызнаў існаванне гэтых кластараў сумежных патэнтаў у больш чым 5 мільёнах патэнтаў ад медыцынскіх тавараў да найноўшых тэхналогій мячоў для гольфа, і што гэтыя кластары былі суаднесеныя з верагоднасцю таго, што патэнты ў іх заўтра стануць дамінантнымі тэхналогіямі - выснова не ацанілі раней.

Мой паўночна-заходні калега Андрэй Папахрыста выкарыстаў падобную аналітыку, каб паказаць гэта карупцыя ў паліцыі ў Чыкага вынікае не з некалькіх афіцэраў «дрэннага яблыка», а з сеткі падключаных паліцэйскіх, якія дзейнічаюць нядобрасумленна; яго праца дазваляе раней выявіць такія праблемы.

Я спадзяюся, што я зразумеў узаемна ўзмацняльныя перавагі аўтаматызацыі і тое, як яна можа дапамагчы вам ператварыць даныя ў вялікую, устойлівую каштоўнасць. Сапраўды, чым больш у вас дадзеных, тым больш вам патрэбна аўтаматызацыя; як толькі ў вас ёсць моцныя магчымасці аўтаматызацыі, вы можаце збіраць і выкарыстоўваць яшчэ больш дадзеных, і цыкл працягваецца.

Сутнасць: аўтаматызацыя становіцца ўсё больш важнай магчымасцю, і яна можа быць вырашальнай для хуткай і доўгатэрміновай прадукцыйнасці вашага бізнесу. Але важна разумець, як гэта стварае каштоўнасць, і прыняць меры, каб змякчыць яго вельмі рэальныя недахопы, на карысць вашай кампаніі і шырокай супольнасці, у якой яна працуе.

У другой частцы гэтага артыкула я абмяркую тры асноўныя недахопы аўтаматызацыі — тлумачальнасць, празрыстасць і кошт — і як іх вырашыць.

Крыніца: https://www.forbes.com/sites/brianuzzi/2022/06/23/automation-is-critical-for-your-businessbut-use-with-care-part-one/