211service.com
Ryšio atotrūkio tarp žmogaus ir mašinos panaikinimas
David Ramos | Getty
Dirbtinis intelektas skverbiasi į vis daugiau pramonės šakų, tokių kaip finansai ir gamyba. Dabar įsikūrusi Čikagoje Naratyvinis mokslas sėkmingai įveda AI į rašymą. Įkurta 2010 m., siekiant automatiškai paversti statistiką beisbolo istorijomis, organizacija tapo galinga gimtosios kalbos generavimo jėga.
Stuartas Frankelis yra Narrative Science generalinis direktorius ir padėjo pereiti nuo sporto statistikos prie verslo įžvalgų. Kalbėjomės su Frankeliu apie tai, kaip tokios technologijos keičia kasdienę darbo eigą įvairiose pramonės šakose ir mažina kalbos atotrūkį tarp žmonių darbuotojų ir mašinų.
Šis straipsnis yra Q ir As serijos dalis, suporuota su mūsų naujienlaiškiu Clocking In, kuriame aprašomas naujų technologijų poveikis darbo ateičiai. Registruotis čia - tai nemokama!
Naratyvinis mokslas pradėjo veikti statistiką paverčiant naujienomis . Kaip tai padėjo jums sukurti verslą ir išmokyti programinę įrangą?
Tai tikrai buvo postūmis paleisti įmonę. Technologiją licencijavome 2010 m. Pradėjome rašyti beisbolo istorijas. Galėjome kurti beisbolo istorijas, finansines naujienas ir nekilnojamojo turto rinkos apžvalgas. Mes tikrai pradėjome kurti verslą žiniasklaidos srityje, bet laikui bėgant tapome įmonės programinės įrangos kompanija.
Stuartas Frankelis, Naratyvinio mokslo generalinis direktorius. Naratyvinis mokslas
Kas paskatino šį dėmesį pakeisti?
Pradėjome daug domėtis žmonių, kurie apie mus išgirdo iš mūsų darbo žiniasklaidoje. Aš visada juokauju, kad jei norite gauti daug spaudos kaip ankstyvos stadijos įmonė, darykite tai, kas, kaip manoma, sutrikdo žurnalistiką, nes žurnalistai mėgsta rašyti apie savo pramonę. Tai padėjo padidinti informuotumą apie naratyvinį mokslą tiek, kad sulaukėme daugybės įvairių pramonės šakų užklausų, apibūdinančių iš esmės tą pačią problemą. Šios organizacijos turėjo daug duomenų.
Greitai į priekį, dabar turime apie 100 klientų. Darbas, kurį atliekame šioms organizacijoms ir jų panaudojimas, skirstomas į tris plačius segmentus: veiklos efektyvumas, klientų įtraukimo didinimas ir reikalavimų laikymasis.
Ar jūsų nauji klientai daugiausia ateina iš vienos konkrečios pramonės šakos?
Per pastaruosius kelerius metus apie 60 procentų mūsų verslo sudaro finansinės paslaugos. Taigi dirbame su tokiomis įmonėmis kaip USAA ir MasterCard bei Franklin Templeton ir daugybe kitų didelių finansinių paslaugų organizacijų.
Kaip šios įmonės gali pasinaudoti gimtosios kalbos generavimo privalumais?
Pastaruosius kelerius metus kilo mintis, kad kadangi visose organizacijose yra daug duomenų, naudotojams suteikus prieigą prie tų duomenų, jie įgis įgūdžių, reikalingų juos analizuoti, interpretuoti ir veikti. Visada manėme, kad tai buvo juokinga tikėtis, kad visi pasaulyje įgis verslo analitiko ar duomenų mokslininko įgūdžių. Manėme, kad būtų lengviau išmokyti mašinas bendrauti su mumis mūsų kalba, nei išmokyti visus pasaulyje bendrauti su kompiuteriais ir naudotis visais turimais duomenimis.
Kokios pramonės šakos turėtų pasinaudoti dirbtinio intelekto pranašumais, kurios dar turi jį visiškai pritaikyti?
Manau, kad galiausiai dirbtinis intelektas taps visur ir paveiks visas pramonės šakas. Nesvarbu, ar tai būtų finansai, ar mažmeninė prekyba, ar sveikatos apsauga, dabar yra labai daug duomenų. Yra įvairių rinkėjų, kuriems reikia informacijos, kurią galima gauti iš tų duomenų, arba tik informacijos tikslais, arba norint priimti duomenimis pagrįstus sprendimus.
Kaip manote, kad darbas pasikeis dėl naujų AI įrankių?
Bus mažiau laiko praleista naršant skaičiuokles ir kaupiant dideles skaičių duomenų bazes bei daugiau užklausų, pavyzdžiui, didelių duomenų rinkinių ir atsakymų gavimo. Daugiau informacijos apie pokalbį, o ne tai, kaip jie veikia šiandien.
Interviu redaguotas siekiant aiškumo ir ilgio.
Norite sužinoti apie darbo ateitį? Prenumeruokite mūsų kasdienį naujienlaiškį „Clocking In“. .