A machine learning automatizáció lehetővé teszi, hogy gépek és szoftverek tanuljanak és alkalmazkodjanak változó körülmények között. Több gyártónak is rendelkezésre állnak AI támogatott megoldásai, pl IQbot – Automation Anywhere, AI center – UiPath. Az automatizált gépi tanulás folyamatok lehetővé teszik a rendszereknek a nagy mennyiségű adat hatékony feldolgozását és elemzését. Ezekkel a megoldásokkal egyszerűbb döntési pontok is automatizálhatók, mivel a mesterséges intelligencia mintavételezi a korábbi döntéseket, megérti a feltételeket, és az alapján képes a munkafolyamatban lévő ágak közül választani.
Az ipari területeken az automatizált gépi tanulás optimalizálhatja a termelési folyamatokat és minimalizálhatja a hibákat. Komplex esetekben is pontosan a nagy mintavételű adatelemzésnek köszönhetően az AI könnyebben ráismer a hibák okaira és úgy fejleszti a folyamatot, hogy az esetleges hibák előre jósolhatók, vagy plusz információk megértésével küszöbölhetők. Az önfejlesztő automatizációk monitorozása és ellenőrzése a legfontosabb, hogy a működés minősége end-to-end ne romoljon.
Példák mesterséges intelligencia által támogatott folyamatokra:
- Egészségügyi területeken a gépi tanulás skálázhatósága miatt pontosabb diagnózisokat és egyedi terápiás megközelítéseket lehet kialakítani.
- Az online tartalomszolgáltatásban személyre szabott ajánlásokat és tartalmakat kínálhatunk.
- Banki és pénzügyi szolgáltatásoknál hatékonyabban lehet azonosítani a csalásokat a pénzügyi tranzakciók során, továbbá segítheti a hitelelbírálásokat.
- Önműködő járművek a gépi tanulás és automatizáció összekapcsolásával képesek biztonságosan navigálni és döntéseket hozni az úton.
- Természeti katasztrófák előrejelzésében is segíthet az adatok gyors elemzésével és mintázatok azonosításával.
- Az automatizált gépi tanulás lehetővé teszi a chatbotok és virtuális asszisztensek intelligens működését a kommunikációban, a nyelvi rendszerek analizálásával, illetve a mintázatok működésének megértésével.
- Marketingben optimalizálhatja a hirdetési kampányokat és személyre szabott ajánlatokat készíthet.
- Ipari automatizációban monitorozzák és karbantartják a gépeket, csökkentve a leállási időt.
- Oktatásban testre szabott tanulási útvonalakat lehet kialakítani a diákok számára.
- Jogi dokumentumok értelmezésében, létrehozásában hasznos, illetve jogi döntéshozatalban segíthet, mivel az eddigi ügyekről készült adatbázisból, a korábban megszületett ítéleteket, esetleges eljárásokat figyelembe véve, javaslatot tud adni bírók, közjegyzők és egyéb ügyintézők döntéséhez.
- E-kereskedelem területén javíthatja a vásárlói élményt és növelheti a konverzió arányokat.
- Energetikai iparban optimalizálhatja az energiafelhasználást és a hálózatirányítást. Akár az időjárást figyelembe véve, fogyasztás előrejelzést biztosíthat energia felhasználóknak és előállítóknak egyaránt.
- A piaci trendekről és fogyasztói viselkedésről könnyebb lesz előrejelzést készíteni. A nem logikus döntések mintázatát, mint hibahatár értelmezi a rendszer, így segíti a kereskedőket predikcióval, raktárkészlet újratöltési javaslatokkal.
- Mezőgazdaságban javíthatja a terméshozamot a kockázatok teljeskörű vizsgálatával és javaslatot tehet, időszakos káreseményekre történő felkészülési javaslatokkal.
Az automatizáció lehetővé teszi a gépi tanulás alapú rendszereknek, hogy folyamatosan frissüljenek és javuljanak az új adatok alapján. Az automatizált gépi tanulás lehetőséget nyújt az új üzleti lehetőségek és innovációk felfedezésére adatai elemzésén keresztül. Az automatizált gépi tanulás hozzájárulhat a fenntarthatósághoz azzal, hogy optimalizálja az erőforrások felhasználását és csökkenti a környezeti terhelést.