Die 10 interessantesten Business Automation-Geschichten des Jahres 2017

Das Geschäftsteam von PCMag deckt und testet jedes Jahr eine Vielzahl von Software-as-a-Service-Produkten (SaaS). Diese Tools reichen von E-Commerce-Plattformen über Sicherheitssoftware bis hin zu Vertragsverwaltungsdiensten. In diesen Kategorien haben wir hunderte coole Dinge gefunden, über die wir dieses Jahr schreiben können. Wie Sie in dieser Liste sehen werden, war 2017 von Fortschritten beim maschinellen Lernen (ML) geprägt.

Diese Liste enthält eine interessante Mischung aus Inhalten, die sich auf dieses aufkommende Thema konzentrieren. Wir haben unsere Plattform in diesem Jahr auch genutzt, um einige kühne Vorhersagen darüber zu treffen, wie sich ML auf die zukünftige Entwicklung von SaaS auswirken wird. Wir hoffen, Sie haben diese Geschichten genauso gern gelesen, wie wir sie gern geschrieben haben.

1 So wird die Welt bis 2025 einkaufen

PCMag sprach mit den weltweit führenden Anbietern von E-Commerce-Technologielösungen, um herauszufinden, wie die Technologie die Art und Weise, wie Verbraucher in den nächsten sieben Jahren Produkte kaufen, verändern wird. Verbesserungen durch Automatisierung, das Internet der Dinge (IoT), Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) und Wearables machen den Kauf von Produkten einfacher (und gruseliger) als je zuvor.



2 Der Business Guide für ML

Der ML-Experte Ted Dunning hat die Hauptunterschiede zwischen ML und KI aufgeschlüsselt und erklärt, wie tiefgreifendes Lernen die Bild- und Sprachverarbeitung revolutionieren wird. Er erörterte auch das sogenannte "billige Lernen" und wie es zur Lösung von Problemen wie Bankbetrug eingesetzt werden kann.



3 Die Süßigkeitswolke

Wir sprachen mit der Hershey Company, um zu erfahren, wie sie Twizzlers herstellen. Wussten Sie, dass sich hinter diesen Leckereien eine Cloud-basierte Infrastruktur verbirgt, die Sensoren, ML und Automatisierung verwendet, um eine Produktionslinie mit perfekter Größe und perfektem Timing zu gewährleisten?



4 Übernehmen Sie die KI in Ihrem Unternehmen

In diesem Artikel haben Sie erfahren, wie Sie ML, Deep Learning-Algorithmen, NLP (Natural Language Processing) und mehr intelligent in Ihre vorhandenen Produkte und Services integrieren.



5 Amerikaner stehen Chatbots immer noch skeptisch gegenüber

Unternehmen glauben, dass Chatbots den Kundenservice optimieren können. Die meisten Verbraucher glauben jedoch nicht, dass diese automatisierten Motoren so effektiv sind wie ein lebender, atmender Kundendienstmitarbeiter. Dieser Artikel befasste sich mit den Gründen, warum Konsumenten von Chatbots nicht begeistert sind und warum sie möglicherweise nicht in der Basis sind.



6 Was sind AI-Datenbanken?

Wir haben mit Branchenexperten gesprochen, um AI-Datenbanken zu entmystifizieren. Wir haben besprochen, wie sie im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanken funktionieren, und, was noch wichtiger ist, wir haben um ihre Hilfe gebeten, um den Hype und das Marketing zu sortieren, um festzustellen, ob diese aufkommende Technologie einen echten geschäftlichen Wert hat oder nicht.



7 49 Prozent aller Unternehmen haben ML implementiert

Bei einer Umfrage von Oxford Economics im Auftrag von Human Resources (HR) und dem IT-Asset-Management-Unternehmen ServiceNow wurden 500 Chief Information Officers (CIOs) in 11 Ländern und in 25 Branchen befragt, um festzustellen, inwieweit ML und AI in ihren Unternehmen eingesetzt werden. Die Ergebnisse sind für Unternehmen und ihre Beschäftigten vielversprechend.



8 Wie Unternehmen KI auf Cybersicherheit anwenden

Auf einem Cybersicherheitsgipfel auf der Nasdaq MarketSite am New Yorker Times Square zu Ehren des National Cyber ​​Security Awareness Month (NCSAM) diskutierten Experten die sich wandelnden Herausforderungen für die digitale Landschaft und wie ML und Automatisierung die Art und Weise verändern, wie wir uns identifizieren und darauf reagieren Bedrohungen. Lesen Sie hier ihre Gedanken und Ratschläge.



9 Arbeiter sind in Bezug auf Automatisierung ambivalent

Laut einer Umfrage des Marktforschungsunternehmens Market Cube im Auftrag des Projektmanagementunternehmens Smartsheet (PM) dachten viele Information Worker, dass ihre Jobs durch Automatisierung ersetzt werden könnten, aber auch, dass Automatisierung zu effizienterem und aussagekräftigerem Arbeiten führen könnte. Hier erfahren Sie warum.



10 7 Tipps für den ML-Erfolg

Ted Dunning, Ph.D., ist Chief Application Architect bei MapR, einem Unternehmen für Unternehmenssoftware, das verschiedene Big-Data-Distributionen und Datenverwaltungstools anbietet., Dunning gab uns einen Einblick in die sieben wichtigsten Praktiken, die er bei der Entwicklung von Geschäftslösungen einhalten sollte, die auf ML basieren.