Kunstig intelligens (AI) – 10 trin?
Automatisering, små skridt til ekspertise | Artikel
Svar på 10 spørgsmål inden implementering af kunstig intelligens og maskinlæring i din organisation
Kunstig intelligens (AI) og Machine Learning (ML) kan tilbyde organisationer gennembrud i deres produktionssystemer og endda en konkurrencefordel, hvis de bruges omhyggeligt og i den rigtige kontekst. Den fjerde digitale revolution og dens mange fremskridt har skabt pres på virksomheder, der stammer fra frygten for at blive efterladt. Efterfølgende har det resulteret i en forud villighed blandt ledere til at implementere disse teknologier i deres virksomheder.
Automatisering – hvad er det?
Med enkle ord bruges en teknik til at bygge et system, der kan arbejde uafhængigt med ringe eller ingen menneskelig assistance. Faktisk står AI/ML bag Automation i et område, hvor vi står over for en enorm mangel på talentfulde mennesker.
Magien ved automatisering er at reducere menneskelig indsats i kedelige og gentagne opgaver. Automatisering giver folk mulighed for at innovere hurtigere med de mest omfattende AI/ML-tjenester, der fungerer for dem. Deres produktivitet forbedres, og de kan træffe hurtigere, mere intelligente og præcise beslutninger – et ligetil eksempel.
Hvad er målet med automatisering?
Med automatisering og undertjenester kan vi forbedre virksomhedens arbejdsgange, reducere omkostninger, tid og spild og øge produktiviteten og nøjagtigheden.
'Being Smart: Overfør kedelige opgaver til AI, og nyd fritiden på kreativitet.'
-
Hvilke udfordringer planlægger du at løse med AI?
I dette tilfælde er det grundlæggende mål at starte med at definere problemet. Hvad leder virksomheden efter, hvilke problemer ønsker den at løse? Så er en Machine Learning-model i stand til at løse det?
Det er vigtigt at opdage, hvilke aktiviteter der er ineffektive eller menneskelige kapitalintensive og at bestemme, hvordan AI- og ML-systemer kan afbøde disse problemer. -
Hvad er forretningsplanen for at omfavne AI til merværdi?
Hvordan planlægger virksomheden at løse problemet og implementere den fuldstændige AI- og ML-løsning?
Virksomheder kan skabe værdi ved at forbinde AI med dataplatforme og bruge maskinlæring (overvåget eller uovervåget) til at engagere systemer til at "tale til hinanden" ved at videregive information for at høste tendenser og afsløre datamønstre. Disse mønstre kan skabe værdi hos kunderne og øge den økonomiske præstation. -
Tænker du på en midlertidig eller permanent løsning?
AI-teknologi skal blive en del af virksomhedens kerneforretningsmål og skal suppleres med en mindsetændring i ledelsesteamet (fra bestyrelseslokalet til butiksgulvet). En digital transformation af virksomheden på alle niveauer understøtter langt de fleste succeshistorier.
Afhængigt af de detaljerede omstændigheder er der behov for en AI-model til en specifik handling i en klart defineret tidsskala eller til virksomhedens daglige processer; det vil blive besluttet, om der skal anskaffes et skræddersyet produkt, en standardiseret løsning eller en midlertidig service.
'Opsummer information med AI; hvis du er modig, så bed om fortolkning.'
-
Hvad er datastrukturen, der skal importeres til AI-skemaet?
AI-modellens fortræffelighed afhænger direkte af kvaliteten og mængden af data, som virksomheden har til rådighed. Derudover indebærer brugen af AI træning af en nøjagtig og meningsfuld datamodel, der kan fodre AI-systemerne til at lære at fungere uafhængigt; Derfor er det afgørende at have historiske data af høj kvalitet.
Har min virksomhed en omfattende datamængde?
Er de datakilder, som AI vil bruge pålidelige?
Har virksomheden en robust dataarkitektur?For at besvare disse spørgsmål ærligt er det nødvendigt at have en solid ramme af målsætninger og KPI'er (key performance indicators) og en omfattende spektrumdatastrategi for at presse dem på den mest værdifulde måde.
-
Er alle data i digitalt format?
Har jeg dataene gemt i digitale systemer/formater? For at håndtere dataene korrekt skal de digitaliseres, centraliseres, organiseres og integreres i forskellige digitale værktøjer (CRM'er, ERP'er, SharePoint) eller i forskellige databaser.
Filtyper omfatter PDF, Word og JPG (scannet eller fotos). Systemet skal være i stand til at udtrække, behandle, oversætte om nødvendigt og forstå informationen. Hvis dette ikke er tilfældet, kan digitalisering og brug af kunstig intelligens til at analysere disse data tage lang tid og nogle gange være en udfordrende investering. -
Har virksomheden knowhow og ressourcer til at implementere en ende-til-ende løsning?
Virksomheden skal være realistisk med hensyn til, om den har de nødvendige ressourcer til at absorbere forandringer på det menneskelige og finansielle kapitalniveau. Grundlæggende spørgsmål: Hvor finder vi eksperttalentet til at implementere AI? Skal jeg overveje at lede efter en tredjepartsvirksomhed til at hjælpe os med opgaven? Hvad er virksomhedens budget for at anskaffe en ML-model?
Det er afgørende at have et teknisk team, der kender virksomhedens miljø for at opnå en glidende overgang til kunstig intelligens og en korrekt integration med de interne systemer. I de fleste tilfælde arbejder de interne og eksterne teams sammen. Derudover skal disse teams have erfaring med at integrere de modeller, der skal implementeres i virksomhedens systemer.
På den anden side vil nøjagtigheden af AI-modellen afhænge af budgettet, miljøet (skyen) og den tid, virksomheden præsenterer for at udvikle den. Alt dette vil også afgøre, om virksomheden vælger en on-demand-tjeneste eller anskaffelsen af en eksisterende skræddersyet løsning udviklet til at passe til dens krav.
'Nådeløse kraft af AI til at hjælpe dig med at løse komplekse udfordringer.'
-
Hvordan tester man AI, og hvad gør man, når der opstår problemer?
Kunstig intelligens-modeller arbejder gennem sofistikerede algoritmer og statistiske korrelationer, og der er altid en fejlmargin (vi bruger A2I til at eliminere fejlene). Ønsker virksomheden at implementere AI i en proces med høj variabilitet og lav nøjagtighed, eller det modsatte? Hvilke risici og prioriteter vurderes individuelt?
Afhængigt af hvilke systemer og datasæt der er tilgængelige, skal virksomheden vurdere, om nøjagtigheden af de gennemførte modeller lever op til forventningerne til at fortsætte.
Vi foreslår at teste AI i mindre skala som et Proof of Concept (PoC) og derefter, i afventning af resultaterne, udvide det efter behov. Husk, at AI muligvis ikke fungerer godt første gang, og vi anbefaler at teste flere scenarier.
-
På hvilken måde vil AI blive fuldt integreret i virksomhedens vision?
Hvordan vil virksomheden integrere AI med processer og mennesker? Er der vendepunkter, hvor AI vil kollidere med processer? Det er meget usandsynligt; AI forbedrer den overordnede forretningsstrategi.
AI bør ikke implementeres som et selvstændigt system, men som en integreret løsning, der synergerer med alle virksomhedens områder for at maksimere produktivitet og resultater. Derfor skal virksomheden spørge sig selv, om AI-modellen vil fungere sammen med resten af parterne og identificere eventuelle problemer, der måtte opstå.
-
Hvordan vil AI gavne og påvirke virksomhedens personale?
I hvilket omfang vil AIs evne til at automatisere de aktiviteter, der nu udføres af arbejdere, påvirke arbejdsstyrkens størrelse?
Arbejdsstyrkens størrelse skal forblive den samme; AI vil forbedre deres produktivitet og kreativitet, minimere fejl og levere over 90 % datanøjagtighed, så virksomheden forbliver konkurrencedygtig og genererer omsætning. Medarbejderne bliver ikke overbelastet, har et godt familieliv og måske arbejder lidt færre timer, og lønnen må ikke forringes. AI og personale giver jo en bedre merværdi. Der er nye veje for virksomheden at udforske for at få ekstra omsætning – "Arbejd smartere, ikke hårdere."Medarbejderne kan være skeptiske over for de nye ændringer. Hvad er den etiske situation? Vil deres position i virksomheden blive påvirket på kort eller lang sigt? Derfor skal disse punkter kommunikeres og forklares (som ovenfor).
Overbevisende forandringsprogrammer vil fokusere på specifik uddannelse og interventioner for at involvere medarbejdere og ledere i virksomheden.
-
Hvad er den samlede ROI ved anvendelse af AI -teknologi?
Hvor lang tid vil det tage for virksomheden at inddrive investeringen? Hvor meget vil virksomhedens omkostninger blive reduceret, når AI er implementeret? Integration af AI- og ML -modeller i en virksomhed indebærer en omkostning og derfor en betydelig investering.
Af denne grund skal der foretages realistiske skøn for at bestemme parametrene for investeringsafkastet. For at udføre AI- og ML-planen bør mulige præstationsindikatorer (KPI'er) defineres i begyndelsen for at måle afkastet og hvor meget værdi modellen tilfører virksomheden.
For dem, der forventer øjeblikkelige svar, er opsætningen og de løbende omkostninger meget konkurrencedygtige, da systemet og infrastrukturen i mange tilfælde køres fra Cloud -platformen. Hvor meget du kan vinde, Return On Investment (ROI), tjek venligst vores lommeregner.
'Opdag, lær, begribe mere med ML.'
Hvordan kommer man i gang med at udnytte AI?
Ny innovativ AI-teknologi kan være overvældende - vi kan hjælpe dig her! Ved at bruge vores AI-løsninger til at udtrække, forstå, analysere, gennemgå, sammenligne, forklare og fortolke information fra de mest komplekse, langvarige dokumenter, kan vi tage dig på en ny vej, guide dig, vise dig, hvordan det gøres, og støtte dig hele vejen.
Start din GRATIS prøveperiode! Intet kreditkort påkrævet, fuld adgang til vores cloud-software, annuller til enhver tid.
Vi tilbyder skræddersyede AI-løsninger'Sammenligning af flere dokumenter' og 'Vis højdepunkter'
Planlæg en GRATIS demo!
Nu ved du, hvordan det gøres, start!
v500 systemer | AI for Minds | YouTube-kanal
'AI Show Highlights' | 'AI Document Comparison'
Lad os håndtere dine komplekse dokumentanmeldelser
Se vores casestudier og andre stillinger for at finde ud af mere:
Kunstig intelligens i sundhedsvæsenet
Nøjagtige data på grund af kunstig intelligens
Forklarlig AI (XAI): forstå rationalet bag resultaterne af ML
Stefan Czarnecki
Blogindlægget, der oprindeligt blev skrevet på engelsk, gennemgik en magisk metamorfose til arabisk, kinesisk, dansk, hollandsk, finsk, fransk, tysk, hindi, ungarsk, italiensk, japansk, polsk, portugisisk, spansk, svensk og tyrkisk sprog. Hvis noget subtilt indhold mistede sin gnist, lad os kalde den originale engelske gnist tilbage.
