ხელოვნური ინტელექტი ალტერნატიული მონაცემების ბაზარს აცოცხლებს

ცხადია, საქმე მხოლოდ პირად შეტყობინებებს არ ეხება. ხელოვნური ინტელექტის კომპანიებს შიდა მემორანდუმები, ტრანზაქციების ჩანაწერები, ხელშეკრულებები და სამსახურში მიღების ის სახელმძღვანელოც აინტერესებთ, რომელიც მუშაობის დაწყებისას ალბათ არ წაგიკითხავთ.

არსებითად, თუ რამე სამუშაოს უკავშირდება და დოკუმენტირებულია, ხელოვნური ინტელექტის კომპანიები მისით დაინტერესდებიან. მიზეზი მარტივია: თუ ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოებმა სამუშაო უნდა ავტომატიზონ, მათ საფუძვლიანად უნდა ესმოდეთ, რას მოიცავს ეს სამუშაო.

Business Insider-მა (BI) სერიაში „ხელოვნური ინტელექტის ბრძოლა მონაცემებისთვის“ დეტალურად შეისწავლა კომპანიების რბოლა, რომელშიც ისინი რაც შეიძლება მეტი მონაცემის მოპოვებას ცდილობენ.

BI-ის ჟურნალისტებმა ჩარლზ როლეტმა, ტომ კარტერმა და სტივენ კანსილმა ჯერ ამ მონაცემების გარშემო წარმოქმნილი ქაოსური ბაზარი გააანალიზეს. ამ ბაზარზე ყველაფერი, მათ შორის შეთავაზებების მკვეთრი ზრდა, სწრაფად იცვლება.

სხვები საკუთარი მონაცემთა ბაზების გამოყენების გზებს ეძებენ. ამის კარგი მაგალითი იურიდიული ფირმებია, რომლებსაც ხშირად დეტალური არქივები აქვთ. ამ თემაზე BI-ის ჟურნალისტი მელია რობინსონი უფრო ვრცლად წერს.

ზოგჯერ მონაცემები თავად უნდა შექმნა. BI-ის ჟურნალისტი რაია ჯეთა წერს, რომ რობოტიკის სფეროში სწორედ ასე ხდება. კომპანიები დიდ თანხებს იხდიან, რათა ადამიანებმა ყოველდღიური საქმეები, მაგალითად, საჭმლის მომზადება და დალაგება, ჩაიწერონ.

ხელოვნური ინტელექტის მოთხოვნამ მონაცემებზე შესაძლოა განაახლოს ინტერესი სფეროსადმი, რომელმაც ინფორმაციისადმი მაღალი მოთხოვნის მქონე ინდუსტრიის პირობებს უკვე მოერგო.

ალტერნატიული მონაცემები, მათ შორის თანამგზავრული გამოსახულებებისა და საბარათე ტრანზაქციების მსგავსი არასტრუქტურირებული მონაცემთა ნაკრებები, 2010-იანი წლების შუა პერიოდში უოლ-სტრიტზე მოთხოვნად საქონლად იქცა.

ამ არატრადიციულმა მონაცემთა ნაკრებებმა ინვესტორებს უპირატესობა უნდა მისცეს. მაგალითად, Home Depot-ის (Home Depot) მიერ მოგების პროგნოზის გადაჭარბების შესაფასებლად მისი ავტოსადგომების თანამგზავრული სურათების გაანალიზება შეიძლება. ამ გზით დადგინდება, მომხმარებელთა ნაკადი იზრდება თუ მცირდება.

როცა ავტორი ამ სფეროს კოლეგა ბრედლი საქსთან ერთად აქტიურად აშუქებდა, მონაცემთა მომწოდებლები ხშირად ამბობდნენ, რომ ბაზრის რეალური შესაძლებლობა მსხვილი კორპორაციებისთვის მონაცემების მიყიდვა იყო.

ჰეჯ-ფონდები შესაძლოა მდიდრები იყვნენ, მაგრამ მათი რაოდენობა შეზღუდულია. ბაზარსაც აქვს ზღვარი. თუ ერთი და იმავე მონაცემებით მეტისმეტად ბევრი ადამიანი ვაჭრობს, შესაძლო უპირატესობა იკარგება.