Сочинение на тему Потенциальные возможности для предпринимателей и стартапов в регионе MENA

<сильный> Потребитель

Рынок потребительских беспилотников был первым, кто начал развиваться вне армии. Спрос вырос за последние два года, и беспилотники-любители стали привычным зрелищем, но есть много возможностей для роста.

В течение следующих нескольких лет ожидается, что потребительский спрос продолжит расти. К 2020 году мы ожидаем 7,8 миллиона отгрузок потребительских беспилотников и 3,3 млрд. Долл. США по сравнению с 450 000 отгрузок и 700 млн. Долл. США в 2014 году.

Коммерческий / гражданский

Самая быстрая возможность роста – это бизнес и городские власти. Они только начинают изучать возможности, но мы ожидаем, что они потратят 13 миллиардов долларов на беспилотники в период до 2020 года, оставив тысячи из них в небе. Здесь вы можете их увидеть.

Искусственный интеллект:

Рынок технологий искусственного интеллекта (ИИ) процветает. Помимо ажиотажа и повышенного внимания средств массовой информации, многочисленных стартапов и интернет-гигантов, стремящихся приобрести их, наблюдается значительный рост инвестиций и принятия предприятиями. Исследование Narrative Science в прошлом году показало, что 38% предприятий уже используют ИИ, а к 2018 году этот показатель вырос до 62%. Forrester Research прогнозировали увеличение инвестиций в искусственный интеллект в 2017 году по сравнению с 2016 годом более чем на 300%. По оценкам IDC, рынок ИИ вырастет с 8 млрд долларов в 2016 году до более 47 млрд долларов в 2020 году.

Созданный в 1955 году для описания новой компьютерной дисциплины, «Искусственный интеллект» сегодня включает в себя множество технологий и инструментов, некоторые из которых проверены временем, другие относительно новы. Чтобы помочь понять, что горячо, а что нет, Forrester только что опубликовал доклад TechRadar по искусственному интеллекту (для специалистов по разработке приложений), в котором необходимо детально проанализировать 13 технологических предприятий, которые необходимо принять для поддержки принятия решений человеком.

На основе анализа Forrester приведен список 10 самых популярных технологий ИИ:

 
1. Создание естественного языка: создание текста из компьютерных данных. В настоящее время используется для обслуживания клиентов, формирования отчетов и подведения итогов бизнес-аналитики. Типовые поставщики: Attivio, Automated Insights, семантика Кембриджа, цифровое рассуждение, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.
    

2. Распознавание речи: расшифровка и преобразование человеческой речи в формат, полезный для компьютерных приложений. В настоящее время используется в системах интерактивного голосового ответа и мобильных приложениях. Типовые поставщики: NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems.
    

3. Виртуальные агенты: «В настоящее время любимец средств массовой информации», – говорит Форрестер (я полагаю, они относятся к моим развивающимся отношениям с Alexa), от простых чат-ботов до продвинутых систем, которые могут взаимодействовать с людьми. В настоящее время используется в сфере обслуживания клиентов и в качестве умного домашнего менеджера. Примеры поставщиков: Amazon, Apple, Искусственные решения, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, Satisfy.
    

4. Платформы машинного обучения: предоставление алгоритмов, API-интерфейсов, наборов инструментов для разработки и обучения, данных, а также вычислительных мощностей для проектирования, обучения и развертывания моделей в приложениях, процессах и других машинах. В настоящее время используется в широком спектре корпоративных приложений, в основном «предполагающих прогнозирование или классификацию». Примеры поставщиков: Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree.
    

5. Аппаратное обеспечение, оптимизированное для AI: графические процессоры (GPU) и устройства, специально разработанные и спроектированные для эффективного выполнения вычислительных заданий, ориентированных на AI. В настоящее время, прежде всего, имеет значение для приложений глубокого обучения Типовые поставщики: Alluvial, Cray, Google, IBM, Intel, Nvidia.
    

6. Управление принятием решений. Механизмы, которые вставляют правила и логику в системы ИИ и используются для начальной настройки / обучения и текущего обслуживания и настройки. Это зрелая технология, она используется в самых разных корпоративных приложениях, помогая или автоматизируя процесс принятия решений. Типовые поставщики: Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath.
    

7. Платформы глубокого обучения. Специальный тип машинного обучения, состоящий из искусственных нейронных сетей с несколькими уровнями абстракции. В настоящее время в основном используется в приложениях распознавания и классификации образов, поддерживаемых очень большими наборами данных. Поставщики образцов: Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies.
    

8. Биометрия. Обеспечивает более естественное взаимодействие между людьми и машинами, включая, помимо прочего, распознавание изображений и прикосновений, речь и язык тела. В настоящее время используется в основном в исследованиях рынка. Типовые поставщики: 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo.
    

9. Роботизированная автоматизация процессов. Использование сценариев и других методов для автоматизации действий человека для поддержки эффективных бизнес-процессов. В настоящее время используется там, где для человека слишком дорого или неэффективно выполнять задачу или процесс. Типовые поставщики: расширенные концепции систем, автоматизация в любом месте, Blue Prism, UiPath, WorkFusion.
    

10. Текстовая аналитика и НЛП. Обработка естественного языка (НЛП) использует и поддерживает текстовую аналитику, облегчая понимание структуры и значения предложения, настроений и намерений с помощью статистических и машинных методов обучения. В настоящее время используется для обнаружения и защиты от мошенничества, широкого спектра автоматических помощников и приложений для добычи неструктурированных данных. Типовые поставщики: Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Стратифицированный, Synapsify.
    

    Сегодня, безусловно, есть много бизнес-преимуществ от технологий искусственного интеллекта, но, согласно опросу, проведенному Forrester в прошлом году, существуют также препятствия для принятия искусственного интеллекта, о чем свидетельствуют компании, не планирующие инвестировать в искусственный интеллект:

    
     
    • Нет определенного бизнес-кейса 42%
       

    • Непонятно, какой ИИ можно использовать для 39%
       

    • У вас нет необходимых навыков 33%
       

    • Сначала нужно инвестировать в модернизацию платформы данных mgt 29%
       

    • Бюджет не равен 23%
       

    • Не уверен, что нужно для внедрения системы ИИ 19%
       

    • Системы искусственного интеллекта не доказаны 14%
       

    • Не имеют правильных процессов или управления 13%
       

    • ИИ – много ажиотажа с небольшим количеством вещества 11%
       

    • Не владейте или не имеете доступа к необходимым данным 8%
       

    • Не уверен, что ИИ означает 3%
      

      После того, как предприятия преодолеют эти препятствия, заключает Forrester, они получают выгоду от ИИ, ускоряя преобразование приложений, ориентированных на клиента, и развивая взаимосвязанную сеть корпоративного интеллекта.

      Кибербезопасность:

      Cybersecurity Ventures прогнозирует, что глобальные расходы на продукты и услуги кибербезопасности в совокупности превысят 1 триллион долларов в совокупности в течение следующих пяти лет, с 2017 по 2021 год.
      В 2004 году мировой рынок кибербезопасности стоил 3,5 миллиарда долларов – и в 2017 году мы ожидаем его стоить более 120 миллиардов долларов. Рынок кибербезопасности вырос примерно в 35 раз за 13 лет.

      В то время как все другие технические секторы движимы снижением эффективности и ростом производительности, расходы на кибербезопасность обусловлены киберпреступностью. Беспрецедентная активность киберпреступников, которую мы наблюдаем, порождает так много кибер-расходов, что аналитики практически не могут точно отследить.

      Ожидается, что к 2021 году рост рынка кибербезопасности составит 12-15 процентов по сравнению с аналогичным периодом прошлого года по сравнению с 8-10 процентами, прогнозируемыми в ближайшие пять лет рядом отраслевых аналитиков.

      Прогнозы ИТ-аналитиков не успевают за резким ростом киберпреступности, эпидемией вымогателей, переориентацией вредоносных программ с ПК и ноутбуков на смартфоны и мобильные устройства, развертыванием миллиардов недостаточно защищенных программ Интернета вещей (IoT) устройства, легионы нанятых хакеров и более изощренные кибератаки, запускаемые на предприятия, правительства, образовательные учреждения и потребителей во всем мире.

      Вполне вероятно, что аналитические компании в 2017 году выполнят наши прогнозы и обновят непропорционально низкую долю общих расходов на ИТ, которые, как ожидается, будут приходиться на безопасность (в течение следующих 5 лет) в их текущих отчетах. Мы ожидаем, что к 2020 году ИТ-аналитики, занимающиеся вопросами кибербезопасности, будут прогнозировать пятилетние прогнозы расходов (до 2025 года) на сумму, превышающую 1 триллион долларов.

      Исследователи рынка измеряют расходы на информационную безопасность:

      В отчете Gartner прогнозируется, что глобальные расходы на продукты и услуги «ИТ-безопасности» превысят 81 млрд долларов в 2016 году, в том числе …