МОСКВА, 4 сен - РИА Новости/Прайм. Технологии нейронных сетей и машинного обучения все активнее используются в бизнесе, уже через несколько лет они изменят рынок труда, помогут контролировать бизнес-процессы и станут главными "советниками" руководителей, заявил РИА Новости генеральный директор провайдера IT-инфраструктуры Selectel Олег Любимов.
Эксперт привел данные исследования Всемирного экономического форума, согласно которым к 2022 году без работы останутся 75 миллионов человек, при этом появятся около 133 миллионов новых рабочих мест.
"На рынке появится больше специалистов, которые создают системы обработки больших массивов данных, архитекторов автоматизации, системных операторов, копирайтеров для диалоговых интерфейсов и ботов. Сейчас же в зоне риска находятся бухгалтеры, сметчики, библиотекари, экскурсоводы, журналисты, копирайтеры, логисты, билетеры, прорабы. На трансформацию и автоматизацию этих отраслей уйдет 10-15 лет", - считает Любимов.
"Новые инструменты рекрутинга, использующие технологии нейронных сетей, изменят рынок труда. Раньше HR тратил много времени на первичный отбор резюме до этапа личного общения с кандидатами. Современные инструменты на основе нейросетей позволяют автоматически сужать воронку, отбрасывая неподходящие резюме, и составлять список кандидатов, экономя время. Такие системы в скором времени будут повсеместно использоваться и интегрироваться в решения для рекрутинга и изменят эту сферу", - полагает эксперт.
Помимо этого, по мнению Любимова, нейросети станут постоянными "советниками" руководителей и помогут топ-менеджерам принимать более точные решения. "Интерес к нейросетям среди руководителей в первую очередь связан с их стремлением перейти к data-driven decisions (решениям, основанными на данных). Нейросети помогут топ-менеджменту принимать ключевые бизнес-решения, основываясь на анализе ключевых метрик бизнеса, на цифрах, а не только на собственном видении, интуиции и субъективном знании рынка", - пояснил он.
"Машинное обучение и нейросети помогут контролировать бизнес-процессы. Улучшение повседневных операций поможет бизнесу расти быстрее, алгоритмы машинного обучения будут делать основную монотонную работу - анализировать цепочки поставок и рабочие процессы, искать неочевидные точки роста в больших объемах данных, контролировать, какие ресурсы не довезли, нарушены ли сроки, кто именно виноват, кого лишить премии", - добавил эксперт.
При перепечатке и цитировании (полном или частичном) ссылка на РИА "Новости" обязательна. При цитировании в сети Интернет гиперссылка на сайт http://ria.ru обязательна.
Комментарии отключены.
