Automaatio, pienet askeleet huippuosaamiseen

Vastaukset 10 kysymykseen ennen tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönottoa organisaatiossasi

Tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML) voivat tarjota organisaatioille läpimurtoja tuotantojärjestelmissään ja jopa kilpailuetua, jos niitä käytetään harkiten ja oikeassa yhteydessä. Neljäs digitaalinen vallankumous ja sen lukuisat edistysaskeleet ovat aiheuttaneet yrityksille paineita, jotka johtuvat pelosta jäädä jälkeen. Myöhemmin se on johtanut siihen, että johtajat ovat valmiita ottamaan nämä tekniikat käyttöön yrityksissään.

Automaatio – mitä se on?
Yksinkertaisesti sanottuna tekniikkaa käytetään sellaisen järjestelmän rakentamiseen, joka pystyy toimimaan itsenäisesti pienellä tai ilman ihmisen apua. Itse asiassa AI/ML ovat automaation takana alueella, jolla meillä on valtava pula lahjakkaista ihmisistä.

Automaation taika on vähentää ihmisten ponnisteluja ikävystyneissä ja toistuvissa tehtävissä. Automatisoinnin avulla ihmiset voivat innovoida nopeammin kattavimpien AI/ML-palvelujen avulla. Niiden tuottavuus paranee ja he voivat tehdä nopeampia, älykkäämpiä ja tarkempia päätöksiä – suora esimerkki.

Mikä on automaation tavoite?
Parantaa yrityksen työnkulkua automaatio- ja tytäryhtiöpalveluilla. Voimme vähentää kustannuksia, aikaa ja hukkaa sekä lisätä tuottavuutta ja tarkkuutta

1. Mitä haasteita aiot ratkaista tekoälyn avulla?

   Perustavoitteena tässä tapauksessa on aloittaa ongelman määrittelystä. Mitä yritys etsii, mitä ongelmia on ratkaistava? Onko se sitten koneoppimismalli, joka voi ratkaista sen?
   Toisaalta on olennaista havaita, minkä tyyppiset toimet ovat tehottomia tai inhimillistä pääomaa vaativia. Toisaalta on olennaista määrittää, miten tekoäly- ja ML -järjestelmät voivat lievittää näitä ongelmia.

2. Mikä on liiketoimintasuunnitelma tekoälyn hyödyntämiseksi lisäarvona?

   Miten liiketoiminta suunnittelee ongelman ratkaisemista ja täysimittaisen tekoäly- ja ML-ratkaisun toteuttamista?
   Yritykset voivat luoda arvoa yhdistämällä tekoälyn tietoalustoihin ja käyttämällä koneoppimista (valvottua tai valvomatonta) saadakseen järjestelmät puhumaan toisilleen välittämällä tietoja sadonkorjuutrendien ja tietomallien paljastamiseksi. Näitä malleja voidaan käyttää luomaan arvoa asiakkaiden kanssa ja parantamaan taloudellista suorituskykyä.

3. Ajatteletko väliaikaista vai pysyvää ratkaisua?

   Tekoälyteknologian on oltava osa yrityksen ydinliiketoiminnan tavoitteita, ja sitä on täydennettävä johtoryhmän ajattelutavan muutoksella (kokoushuoneesta myymälään). Suurin osa menestystarinoista tukee liiketoiminnan digitaalista muutosta kaikilla tasoilla.

   Yksityiskohtaisista olosuhteista riippuen AI -mallia tarvitaan tiettyyn toimintaan selkeästi määritellyssä aikataulussa tai yrityksen päivittäisiin prosesseihin; päätetään hankkia räätälöity tuote, standardoitu ratkaisu tai tilapäinen palvelu.

   

   ---

4. Mikä on tietorakenne, joka tuodaan tekoälykaavaan?

   Tekoälymallin huippuosaaminen on suoraan riippuvainen yrityksen saatavilla olevien tietojen laadusta ja määrästä. Lisäksi tekoälyn käyttö edellyttää täsmällisen ja mielekkään tietomallin kouluttamista, jonka avulla tekoälyjärjestelmät voivat oppia toimimaan itsenäisesti. siksi laadukkaiden historiallisten tietojen saaminen on kriittistä.

   Onko yritykselläni kattava tietomäärä?
   Ovatko tekoälyn käyttämät tietolähteet luotettavia?
   Onko yrityksellä vankka tietoarkkitehtuuri?

   Jotta näihin kysymyksiin voidaan vastata rehellisesti, on oltava vankka tavoitteiden ja suorituskykyindikaattorien kehys ja kattava taajuustietostrategia, jotta ne voidaan purkaa mahdollisimman arvokkaalla tavalla.

5. Onko kaikki tiedot digitaalisessa muodossa?

   Onko minulla tallennettuja tietoja digitaalisiin järjestelmiin/muotoon? Jotta tietoja voidaan hallita oikein, ne on digitoitava, keskitettävä, järjestettävä ja integroitava erilaisiin digitaalisiin työkaluihin (CRM, ERP, SharePoint) tai eri tietokantoihin.
   Tiedostotyypit, kuten; PDF, Word, JPG (skannatut tai valokuvat). Järjestelmän on kyettävä poimimaan, käsittelemään, kääntämään tarvittaessa ja ymmärtämään tiedot. Jos näin ei ole, näiden tietojen digitalisointi ja tekoälyn käyttö voi viedä kauan ja joskus haastavan investoinnin.

    

6. Onko yrityksellä osaamista ja resursseja kokonaisratkaisun toteuttamiseen?

   Yrityksen on oltava realistinen sen suhteen, onko sillä tarvittavat resurssit muutoksen omaksumiseen inhimillisen ja taloudellisen pääoman tasolla. Peruskysymys: mistä löydämme ammattitaidon tekoälyn käyttöön ottamiseksi? Pitääkö minun harkita etsimistä 3^rd puolueyritys auttamaan meitä tehtävässä? Mikä on yrityksen budjetti ML -mallin hankkimiseen?

   Sujuvan tekoälysiirtymän ja oikean integroinnin saavuttamiseksi sisäisiin järjestelmiin on välttämätöntä, että meillä on tekninen tiimi, joka tuntee yritysympäristön. Useimmissa tapauksissa sisäiset ja ulkoiset tiimit toimivat yhdessä. Lisäksi näiden tiimien on oltava kokeneita integroidakseen toteutettavat mallit yrityksen järjestelmiin.

   Kolikon toisella puolella tekoälymallin tarkkuus riippuu budjetista, ympäristöstä (pilvestä) ja yritykselle kehitetystä ajasta. Kaikki tämä määrittää myös sen, valitseeko yritys tilauspalvelun vai hankkiiko olemassa olevan räätälöidyn ratkaisun tarpeidensa mukaan.

   

   ---

7. Kuinka testata tekoäly ja mitä tehdä ongelmien ilmetessä?

   Tekoälymallit toimivat erittäin kehittyneiden algoritmien ja tilastollisten korrelaatioiden kautta, ja aina on virhemarginaali (käytämme A2I: tä virheiden poistamiseen). Haluaako yritys toteuttaa tekoälyn prosessissa, jossa on suuri vaihtelu ja alhainen tarkkuus, vai päinvastoin? Mitä riskejä ja prioriteetteja arvioidaan yksilöllisesti.

   Riippuen käytettävissä olevista järjestelmistä ja tietojoukoista yrityksen on arvioitava, täyttääkö suoritettujen mallien tarkkuus odotukset jatkaa.

   Suosittelemme tekoälyn testaamista pienemmässä mittakaavassa konseptin todisteena (PoC) ja sitten, kunnes tuloksia odotetaan, laajenna sitä tarpeen mukaan. Muista, että tekoäly ei ehkä toimi hyvin ensimmäisellä kerralla, ja suosittelemme testaamaan useita skenaarioita.

8. Millä tavoin tekoäly integroidaan kokonaan yrityksen visioon?

   Miten yritys integroi tekoälyn prosesseihin ja ihmisiin? Onko olemassa käännekohtia, joissa tekoäly törmää prosesseihin? Hyvin epätodennäköistä, tekoäly parantaa yleistä liiketoimintastrategiaa.

   Tekoälyä ei pitäisi ottaa käyttöön itsenäisenä järjestelmänä ja integroiduna ratkaisuna, joka yhdistää kaikki yrityksen alueet tuottavuuden ja tulosten maksimoimiseksi. Siksi yrityksen on kysyttävä itseltään, toimiiko tekoälymalli yhdessä muiden osapuolten kanssa ja tunnistettava mahdolliset ongelmat.

9. Miten tekoäly hyödyttää ja vaikuttaa yrityksen henkilöstöön?

   Missä määrin tekoälyn kyky automatisoida työntekijöiden nyt tekemiä toimintoja vaikuttaa työvoiman kokoon?
   Työvoiman koon on pysyttävä samana; Tekoäly parantaa heidän tuottavuuttaan ja luovuuttaan, minimoi virheet, tuottaa yli 90 prosentin tarkkuuden, joten liiketoiminta pysyy kilpailukykyisenä ja tuottaa tuloja. Työntekijöitä ei rasiteta liikaa, heillä on hyvä perhe -elämä, he ehkä työskentelevät hieman vähemmän tunteja, eikä palkkoja saa alentaa. Loppujen lopuksi tekoäly ja henkilöstö tuovat parempaa lisäarvoa. Yrityksellä on uusia tapoja tutkia ja saada lisää tuloja - "Työskentele fiksummin, älä kovemmin".

   Koska työntekijät voivat olla skeptisiä uusien muutosten suhteen ja mikä on eettinen tilanne, vaikuttaako heidän asemaansa liiketoiminnassa lyhyellä tai pitkällä aikavälillä? Siksi nämä kohdat on ilmoitettava selkeästi ja selitettävä (kuten edellä).

   Pakottavat muutosohjelmat keskittyvät erityiskoulutukseen ja -toimenpiteisiin työntekijöiden ja johtajien ottamiseksi mukaan yritykseen.

10. Mikä on tekoälytekniikan soveltamisen yleinen ROI?

    Kuinka kauan kestää, ennen kuin yritys saa investointinsa takaisin? Kuinka paljon yrityksen kustannukset pienenevät, kun tekoäly otetaan käyttöön? AI- ja ML -mallien integroiminen yritykseen aiheuttaa kustannuksia ja siten merkittävän investoinnin.

    Tästä syystä on tehtävä realistinen arvio sijoitetun pääoman tuoton parametrien määrittämiseksi. AI- ja ML -suunnitelman toteuttamiseksi mahdolliset suoritusindikaattorit (KPI -arvot) on määritettävä alussa, jotta tuotto voidaan mitata ja kuinka paljon arvoa yritys tuo yritykselle.

    Niille, jotka odottavat välitöntä vastausta, asennus ja juoksevat kustannukset ovat erittäin kilpailukykyisiä, koska monissa tapauksissa järjestelmä ja infrastruktuuri ajetaan pilvialustalta. Kuinka paljon voit voittaa, sijoitetun pääoman tuotto (ROI), tarkista laskin.

Oletko valmis aloittamaan tekoälyn käyttöönoton yrityksessäsi?

Tekoäly avaa ovia lukemattomille mahdollisuuksille yrityksille, ja vaikka se otettaisiin käyttöön Proof of Conceptina (PoC), se visualisoi kaiken potentiaalinsa sidosryhmille. Meidän neuvomme on ottaa tekoäly käyttöön tiettyä tehtävää ja tavoitetta varten ja aloittaa laajentuminen viereisille alueille. Suosittelemme tekemään sen evoluutiona, ei vallankumouksena.

Koneoppimisen natiivisovellus mahdollistaa eri kehittyneiden algoritmien hallinnan ja laajentamisen sekä niiden helpon käyttöönoton tuotantoprosessissa reaaliajassa. Haluamme lisätä datasta enimmäisarvon.

Mikä ajaa meitä v500 Systemsissä?
Saamme "valtavan potkun", kun ratkaisemme ongelmia, joita monet eivät pysty. Ydintavoitteemme on lisäarvon tuottaminen
Auttaaksesi kasvattamaan liiketoimintaasi!

Ota meihin yhteyttä saadaksesi lisätietoja ja ottaa käyttöön tekoälyn ja koneoppimisen sekä miten työkalumme voivat tehdä tiedoistasi tarkempia. Voimme vastata kaikkiin kysymyksiisi.
Varaa kokous | Tekoäly | Virtuaalinen kahvi

Tutustu tapaustutkimuksiimme ja muihin viesteihimme saadaksesi lisätietoja:

Tekoäly

Keinotekoinen älykkyys terveydenhoidossa

Tarkat tiedot tekoälyn ansiosta

Älykäs haku

Selitettävä AI (XAI); ymmärtää ML:n tulosten taustalla olevat syyt

AI ROI -laskin