Expert.ai опубликовал отчет, в котором говорится, что 77% компаний с активными проектами по обработке естественного языка планируют увеличить соответствующие расходы в ближайшие 12-18 месяцев.
“Отчет об исследовании экспертов по НЛП за 2023 год: тенденции, стимулирующие инвестиции и инновации в НЛП” показывает, насколько востребованной становится технология НЛП для компаний, желающих использовать ее для снижения затрат, стимулирования роста и выделения из конкурентов. Основываясь на результатах этого опроса, Expert.ai сообщает об увеличении числа вариантов использования, начиная от маркетинга и заканчивая финансами, обслуживанием клиентов и продажами, и приписывает это увеличение способности NLP интерпретировать огромные объемы неструктурированных данных, которые собирают многие организации.
Из 77%, которые прогнозируют увеличение расходов на НЛП, 38% ожидают увеличения своего бюджета на 11% или более. Компании с более зрелыми моделями NLP прогнозируют дальнейшее увеличение расходов: 86% из этих первых пользователей ожидают увеличения расходов, 40% из которых ожидают, что они вырастут на 11% или более. Ожидается, что даже организации, находящиеся на ранних стадиях внедрения NLP, увеличат расходы, поскольку 76% недавних пользователей заявили, что они ожидают увеличения инвестиций в NLP.
(Источник: Expert.ai )
Другие заметные результаты включают в себя то, что 80% опрошенных организаций имеют в производстве модели НЛП, при этом 47% находятся в производстве менее двух лет. Производство данных / управление было названо лучшим бизнес-вариантом использования НЛП 47% респондентов, управление знаниями и классификация заняли второе место с 46%, а чат-боты заняли третье место с 46%. Главным техническим вариантом использования NLP было извлечение / распознавание именованных сущностей для 47% опрошенных, а классификация намерений и генерация естественного языка были названы текущими или рассматриваемыми 44% респондентов. Финансовая индустрия, по-видимому, больше всего использует модели НЛП, поскольку 95% респондентов в сфере финансов, банковского дела и страхования приняли эту технологию по сравнению с 73% в технологическом секторе.
Expert.ai говорит, что методология имеет значение при внедрении моделей НЛП, и в опросе респондентов спросили, какие технологические решения они используют, будь то машинное обучение, подходы, основанные на символах / правилах, глубокое обучение, график или их комбинация. В отчете отмечается, что более половины (52%) используют смешанный ML и подход, основанный на символах / правилах, в то время как 79% используют ML с использованием технологии DL или graph. По сравнению с этим, только 6% используют только ML. Компания заявляет, что гибридный подход к ИИ, сочетающий ML и symbolic, может обеспечить высокоточные результаты в ситуациях, когда доступно мало обучающих данных, улучшить объяснимость и быть более предсказуемым, чем подходы, основанные только на ML, а также кодифицировать знания, относящиеся к предметной области и процессу, путем включения отзывов МСП непосредственно в правила. В отчете говорится, что этот гибридный подход также более экономичен и энергоэффективен, чем стратегии ML или нейронных сетей, требующие больших вычислений.
(Источник: Expert.ai )
“Для компаний, использующих решения NLP в течение нескольких лет, наиболее убедительными аргументами в пользу технологии являются повышение эффективности, снижение рисков и снижение затрат. Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью их бизнес-моделей, а НЛП позволяет им создавать новые возможности”, - сказал Марко Вароне, Expert.ai основатель и технический директор. “Тем не менее, организации сталкиваются с проблемами согласования с заинтересованными сторонами того, какие варианты использования следует приоритизировать, и обоснования затрат, связанных с моделированием и инструментами NLP”.
Проблемы заинтересованности заинтересованных сторон, выявленные в ходе опроса, включают финансовые затраты, связанные с моделированием и инструментами NLP (38%), и соглашение о надлежащем использовании моделей NLP (38%). Expert.ai предсказывает, что эти препятствия начнут устраняться по мере увеличения знакомства с НЛП. Компания также утверждает, что наибольшее влияние на поддержку внедрения НЛП заинтересованными сторонами, вероятно, окажет воспринимаемая точность результатов, которая в настоящее время является проблемой для 37% организаций, согласно данным опроса.
Рентабельность инвестиций и способы ее измерения - еще одна область, в которой некоторые предприятия сталкиваются с трудностями, поскольку 37% опрошенных назвали создание обоснования рентабельности инвестиций для проектов NLP препятствием для внедрения технологии. “Традиционный расчет процента рентабельности инвестиций – прибыль минус стоимость инвестиций, деленная на стоимость инвестиций, - усложняется необходимостью оценки потенциальных переменных операционных затрат на еще не разработанные решения NLP”, - говорится в отчете. “Один из подходов к преодолению этого барьера заключается в использовании различных методов для представления аргументов в пользу НЛП заинтересованным сторонам, используя различные показатели рентабельности инвестиций для отслеживания успеха существующих моделей и, таким образом, прогнозирования вероятной отдачи от новых проектов”. Expert.ai говорит, что данные опроса показывают, что рентабельность инвестиций в NLP измеряется на основе нескольких факторов: времени до производства (54%), повышения эффективности (53%) и снижения затрат (53%).