По мере роста внедрения предиктивная аналитика станет внутренним голосом в каждом решении или действии, которые кто-либо предпримет, даже не осознавая этого.
Партнерство человеческих операций с прогностическими моделями поможет людям выполнять свою работу качественнее, на основе технологий подбора наилучших возможных действий, с опорой на результаты статистического анализа исторических данных. Другими словами, принимая бизнес-решения, в большинстве случаев начнут руководствоваться рекомендациями аналитических систем, основанных на искусственном интеллекте.
Предиктивная аналитика будет играть все более важную роль в повышении как эффективности, так и качества продуктов и услуг, затрагивая все сферы в любой отрасли.
В качестве основных рисков в применении моделей на основе искусственного интеллекта можно отметить: получение необъективных результатов из-за недостаточности исходных данных; организацию некачественного интерфейса между людьми и машинами; утечку информации и потерю управления. Для минимизации перечисленных рисков необходимо как можно точнее ставить цель для организации интерфейса, определять объем необходимых данных, учитывать возможности существующих технических средств и оснащать инструментарием не охваченные области, принимая во внимание все аспекты экономической целесообразности применения данных решений. Необходимо защищать используемые данные в соответствии с требованиями информационной безопасности при использовании облачных технологий для исключения потерь использования предиктивных моделей и утечки информации конкурентам. По мере того как количество доступных данных будет увеличиваться, откроются новые способы анализа и понимания этих данных, и значит, предиктивная аналитика будет играть все более важную роль в повышении как эффективности, так и качества продуктов и услуг, затрагивая все сферы в любой отрасли.