Automatisering, små skridt til Excellence

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 er i stand til at arbejde selvstændigt med ringe eller ingen menneskelig assistance. Faktisk står AI/ML bag Automation, i det område, hvor vi står over for en enorm mangel på dygtige 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?
For at forbedre virksomhedens arbejdsgange med Automation og datterselskaber. Vi kan reducere omkostninger, tid og spild samt øge produktiviteten og nøjagtigheden

1. Hvilke udfordringer planlægger du at løse med AI?

   Det grundlæggende mål i dette tilfælde er at starte med at definere problemet. Hvad leder virksomheden efter, hvilke problemer skal løses? Så er det en Machine Learning -model, der kan løse det?
   På den ene side er det vigtigt at opdage, hvilke typer aktiviteter der er ineffektive eller menneskelige kapitalintensive. På den anden side er det vigtigt at afgøre, hvordan AI- og ML -systemer kan afbøde disse problemer.

2. 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 etablere værdi ved at forbinde AI til dataplatforme og bruge maskinindlæring (overvåget eller uden tilsyn) til at engagere systemer til at "tale til hinanden" ved at videregive oplysninger til høsttrends og afsløre datamønstre. Disse mønstre kan bruges til at skabe værdi hos kunderne og øge den økonomiske præstation.

3. Tænker du på en midlertidig eller permanent løsning?

   AI -teknologi skal blive en del af virksomhedens kerneforretningsmål og skal suppleres med en ændret tankegang for ledelsesteamet (fra bestyrelseslokalet til butiksgulvet). Det store flertal af succeshistorier understøttes af en digital transformation af virksomheden på alle niveauer.

   Afhængig af detaljerede omstændigheder er en AI -model nødvendig for en specifik handling i en klart defineret tidsskala eller for virksomhedens daglige processer; det vil blive besluttet at anskaffe et skræddersyet produkt, en standardiseret løsning eller en midlertidig service.

   

   ---

4. Hvad er datastrukturen, der skal importeres til AI -skema?

   Kvaliteten af ​​AI -modellen er direkte afhængig af kvaliteten og mængden af ​​data, der er tilgængelige for virksomheden. Derudover indebærer brugen af ​​AI uddannelse af en præcis og meningsfuld datamodel, der kan fodre AI -systemerne til at lære at fungere på egen hånd; derfor er det vigtigt at have historiske kvalitetsdata.

   Har min virksomhed en omfattende datamængde?
   Er de datakilder, som AI vil bruge, pålidelige?
   Har virksomheden en robust dataarkitektur?

   For ærligt at besvare disse spørgsmål er det nødvendigt at have en solid ramme for mål og KPI'er (centrale præstationsindikatorer) og en omfattende spektrumdatastrategi for at presse den på den mest værdifulde måde.

5. Er alle data i digitalt format?

   Har jeg dataene gemt i digitale systemer/format? For at styre dataene korrekt skal de digitaliseres, centraliseres, organiseres og integreres i forskellige digitale værktøjer (CRM'er, ERP'er, SharePoint) eller i forskellige databaser.
   Filtyper såsom; PDF, Word, JPG (scannet eller fotos). Systemet skal være i stand til at udtrække, bearbejde, oversætte hvis det er nødvendigt og forstå informationen. Hvis dette ikke er tilfældet, kan digitalisering og brug af AI af disse data tage lang tid og nogle gange en udfordrende investering.

    

6. Har virksomheden knowhow og ressourcer til at implementere en ende-til-ende løsning?

   Virksomheden skal være realistisk omkring, om den har de nødvendige ressourcer til at absorbere forandringer på menneskeligt og finansielt kapitalniveau. Grundlæggende spørgsmål: hvor finder vi eksperttalentet til at implementere AI? Skal jeg overveje at lede efter 3^rd festfirma til at hjælpe os med opgaven? Hvad er virksomhedens budget til anskaffelse af en ML -model?

   For at opnå en problemfri overgang til kunstig intelligens og en korrekt integration med de interne systemer er det vigtigt at have et teknisk team, der kender virksomhedens miljø. 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 af mønten vil nøjagtigheden af ​​AI -modellen afhænge af budgettet, miljøet (skyen) og den tid, der er præsenteret for virksomheden for at udvikle den. Alt dette vil også afgøre, om virksomheden vælger en on-demand service eller anskaffelse af en eksisterende udviklet skræddersyet løsning, der passer til deres krav.

   

   ---

7. Hvordan testes AI, og hvad skal man gøre, når der opstår problemer?

   Modeller med kunstig intelligens arbejder gennem meget sofistikerede algoritmer og statistiske korrelationer, og der er altid en fejlmargin (vi bruger A2I til at fjerne fejl). Vil virksomheden implementere AI i en proces med høj variation og en lav nøjagtighedsrate, eller tværtimod? Hvilke risici og prioriteter vurderes individuelt.

   Afhængigt af hvilke systemer og datasæt der er tilgængelige, skal virksomheden vurdere, om nøjagtigheden af ​​gennemførte modeller opfylder forventningerne til at fortsætte.

   Vi foreslår at teste AI i mindre skala som et bevis på koncept (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.

8. På hvilken måde vil AI integrere fuldt ud i virksomhedens vision?

   Hvordan vil virksomheden integrere AI med processer og mennesker? Er der vendepunkter, hvor AI vil kollidere med processer? Meget usandsynligt, AI forbedrer den overordnede forretningsstrategi.

   AI bør ikke implementeres som et enkeltstående system og som en integreret løsning, der synergi med alle virksomhedsområder for at maksimere produktivitet og resultater. Derfor skal virksomheden spørge sig selv, om AI -modellen vil arbejde sammen med resten af ​​parterne og identificere, hvilke problemer der kan opstå.

9. 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, levere over 90% datanøjagtighed, så virksomheden forbliver konkurrencedygtig og genererer indtægter. Medarbejdere vil ikke blive overanstrengt, have et godt familieliv, måske arbejde lidt færre timer, og lønnen må ikke forringes. AI og personale giver trods alt en bedre merværdi. Der er nye muligheder for virksomheden at udforske for at give en ekstra omsætning - "Arbejd smartere, ikke hårdere."

   Da medarbejderne kan være skeptiske over for de nye ændringer, og hvad er den etiske situation, vil deres position inden for virksomheden blive påvirket på kort eller lang sigt? Derfor skal disse punkter kommunikeres og forklares tydeligt (som ovenfor).

   Overbevisende forandringsprogrammer vil fokusere på specifik uddannelse og interventioner for at involvere medarbejdere og ledere i virksomheden.

10. 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 et realistisk skøn for at bestemme parametrene for investeringsafkastet. For at udføre AI- og ML -plan skal de mulige præstationsindikatorer (KPI'er) defineres i begyndelsen, så afkastet kan måles, og hvor stor 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.

Klar til at komme i gang med at implementere AI i din virksomhed?

Kunstig intelligens åbner døre for utallige muligheder for virksomheder, og selv hvis det implementeres som Proof of Concept (PoC), vil det visualisere alt sit potentiale for interessenter. Vores råd er at implementere AI til en bestemt opgave, mål og begynde at udvide til tilstødende områder. Vi råder til at gøre det som evolution, ikke som revolution.

Den indfødte anvendelse af Machine Learning giver mulighed for styring og udvidelse af forskellige avancerede algoritmer og deres tilgængelige introduktion til produktionsprocessen i realtid. Vi ønsker at tilføje den maksimale værdi fra dataene.

Hvad driver os hos v500 Systems?
Vi får et 'enormt kick', når vi løser problemer, som mange ikke kan. Vores kernemål er at tilføje værdi
For at hjælpe din virksomhed med at vokse!

Kontakt os for mere information og implementer kunstig intelligens og maskinlæring, og hvordan vores værktøjer kan gøre dine data mere præcise. Vi kan besvare alle dine spørgsmål.
Planlæg et møde | Kunstig intelligens | Virtuel kaffe

Se vores casestudier og andre stillinger for at finde ud af mere:

Kunstig intelligens

Kunstig intelligens i sundhedsvæsenet

Nøjagtige data på grund af kunstig intelligens

Intelligent søgning

Forklarlig AI (XAI); forstå rationalet bag resultaterne af ML

AI ROI -lommeregner