Automaatio, pienet askeleet huippuosaamiseen | Artikla

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 voi toimia itsenäisesti pienellä tai ei lainkaan ihmisen avustuksella. Itse asiassa AI/ML ovat automaation takana alueella, jolla meillä on valtava pula lahjakkaista ihmisistä.

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

Mikä on automaation tavoite?
Automaation ja sivupalvelujen avulla voimme parantaa yrityksen työnkulkua, vähentää kustannuksia, aikaa ja hukkaa sekä lisätä tuottavuutta ja tarkkuutta.

"Ole älykäs: lataa ikäviä tehtäviä tekoälylle ja nauti vapaa-ajasta luovuuden parissa."

1. Mitä haasteita aiot ratkaista tekoälyn avulla?

   Tässä tapauksessa perustavoitteena on aloittaa ongelman määrittely. Mitä yritys etsii, mitä ongelmia se haluaa ratkaista? Pystyykö sitten koneoppimismalli ratkaisemaan sen?
   On olennaista havaita, mitkä toiminnot ovat tehottomia tai inhimillistä pääomaa vaativia, ja määrittää, kuinka tekoäly- ja ML-järjestelmät voivat lieventää 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 keskenään" välittämällä tietoa keräämään trendejä ja paljastamalla datakuvioita. Nämä mallit voivat luoda arvoa asiakkaille ja parantaa taloudellista suorituskykyä.

3. Ajatteletko väliaikaista vai pysyvää ratkaisua?

   Tekoälyteknologian on tultava osaksi yrityksen ydinliiketoiminnan tavoitteita, ja sitä on täydennettävä johtoryhmän ajattelutavan muutoksella (neuvotteluhuoneesta myymälään). Liiketoiminnan digitaalinen muutos kaikilla tasoilla tukee suurinta osaa menestystarinoista.

   Yksityiskohtaisista olosuhteista riippuen tekoälymalli tarvitaan tiettyyn toimintaan selkeästi määritellyllä aikaskaalalla tai yrityksen päivittäisiin prosesseihin; päätetään, hankitaanko tilaustuote, standardiratkaisu vai tilapäinen palvelu.

   

   "Tee yhteenveto AI:lla; jos olet rohkea, pyydä tulkintaa.'

   ---

4. Mikä on AI-skeemaan tuotava tietorakenne?

   Tekoälymallin erinomaisuus riippuu suoraan yrityksen käytettävissä olevan tiedon laadusta ja määrästä. Lisäksi tekoälyn käyttö edellyttää tarkan ja merkityksellisen tietomallin kouluttamista, joka voi ruokkia tekoälyjärjestelmiä oppimaan toimimaan itsenäisesti; siksi laadukkaan historiallisen tiedon saaminen on tärkeää.

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

   Jotta näihin kysymyksiin voidaan vastata rehellisesti, tarvitaan vankka tavoitteiden ja KPI:iden (avain suorituskykyindikaattoreiden) kehys ja kattava spektritietostrategia, jotta se puristaa sen arvokkaimmalla tavalla.

5. Onko kaikki tiedot digitaalisessa muodossa?

   Onko minulla tiedot tallennettu digitaalisiin järjestelmiin/muotoihin? Tietojen oikea hallinta edellyttää, että se digitoidaan, keskitetään, organisoidaan ja integroidaan erilaisiin digitaalisiin työkaluihin (CRM, ERP, SharePoint) tai erilaisiin tietokantoihin.
   Tiedostotyyppejä ovat PDF, Word ja JPG (skannatut tai valokuvat). Järjestelmän on kyettävä poimimaan, käsittelemään, kääntämään tarvittaessa ja ymmärtämään tiedot. Jos näin ei ole, digitalisointi ja tekoälyn käyttäminen näiden tietojen analysointiin voi viedä kauan ja joskus olla haastava investointi.

    

6. Onko yrityksellä osaamista ja resursseja kokonaisratkaisun toteuttamiseen?

   Yrityksen tulee olla realistinen sen suhteen, onko sillä tarvittavat resurssit omaksua muutos inhimillisen ja taloudellisen pääoman tasolla. Peruskysymys: Mistä löydämme asiantuntijakykyjä tekoälyn käyttöön? Pitääkö minun etsiä kolmannen osapuolen yritystä auttamaan meitä tehtävässä? Mikä on yrityksen budjetti ML-mallin hankintaan?

   Yrityksen ympäristön tunteva tekninen tiimi on elintärkeää sujuvan tekoälyn siirtymisen ja oikean integraation saavuttamiseksi sisäisiin järjestelmiin. Useimmissa tapauksissa sisäinen ja ulkoinen tiimi työskentelee yhdessä. Lisäksi näillä ryhmillä tulee olla kokemusta toteutettavien mallien integroimisesta yrityksen järjestelmiin.

   Toisaalta tekoälymallin tarkkuus riippuu budjetista, ympäristöstä (pilvi) ja yritykselle sen kehittämiseen esitettävästä ajasta. Kaikki tämä ratkaisee myös sen, valitseeko yritys tilauspalvelun vai olemassa olevan, tarpeidensa mukaan kehitetyn räätälöidyn ratkaisun.

   

   "Tekoälyn säälimätön voima auttaa sinua ratkaisemaan monimutkaisia ​​haasteita."

   ---

7. Kuinka testaat tekoälyä ja mitä teet, kun ongelmia ilmenee?

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

   Käytettävissä olevista järjestelmistä ja tietokokonaisuuksista riippuen yrityksen on arvioitava, vastaako tehtyjen mallien tarkkuus odotuksia, jotta edetä.

   Suosittelemme tekoälyn testaamista pienemmässä mittakaavassa Proof of Concept (PoC) -tuotteena ja sen jälkeen sen laajentamista tarvittaessa. Muista, että tekoäly ei välttämättä toimi hyvin ensimmäisellä kerralla, ja suosittelemme useiden skenaarioiden testaamista.

8. Millä tavalla tekoäly integroidaan täysin yrityksen visioon?

   Miten yritys integroi tekoälyn prosesseihin ja ihmisiin? Onko olemassa käännekohtia, joissa tekoäly törmää prosesseihin? Se on hyvin epätodennäköistä; AI parantaa yleistä liiketoimintastrategiaa.

   Tekoälyä ei tule ottaa käyttöön erillisenä järjestelmänä, vaan integroituna ratkaisuna, joka synergiaa yrityksen kaikkien osa-alueiden kanssa tuottavuuden ja tulosten maksimoimiseksi. Siksi yrityksen tulee kysyä itseltään, toimiiko tekoälymalli yhdessä muiden osapuolten kanssa ja tunnistaa 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 ja toimittaa yli 90 %:n datatarkkuuden, jotta yritys pysyy kilpailukykyisenä ja tuottaa tuloja. Työntekijät eivät ylikuormita, heillä on hyvä perhe-elämä ja ehkä hieman vähemmän työtunteja, eikä palkkoja saa alentaa. Tekoäly ja henkilöstö tuovathan parempaa lisäarvoa. Yrityksellä on uusia tapoja saada lisätuloja – "Työskentele älykkäämmin, ei kovemmin."

   Työntekijät voivat suhtautua uusiin muutoksiin skeptisesti. Mikä on eettinen tilanne? Vaikuttaako heidän asemansa yrityksessä lyhyellä vai pitkällä aikavälillä? Siksi nämä kohdat on ilmoitettava 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 sijoitetun pääoman tuottoparametrien määrittämiseksi on tehtävä realistisia arvioita. Tekoäly- ja ML-suunnitelman toteuttamiseksi tulee aluksi määritellä mahdolliset suoritusindikaattorit (KPI), joilla mitataan tuottoa ja sitä, kuinka paljon arvoa malli 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.

"Löydä, opi, ymmärrä enemmän ML:n avulla."

Kuinka päästä alkuun tekoälyn hyödyntämisessä?

Uusi innovatiivinen tekoälyteknologia voi olla ylivoimainen – voimme auttaa sinua tässä! Käyttämällä tekoälyratkaisujamme poimimaan, ymmärtämään, analysoimaan, tarkastelemaan, vertaamaan, selittämään ja tulkitsemaan tietoja monimutkaisimmista ja pitkimmistä asiakirjoista, voimme viedä sinut uudelle polulle, opastaa sinua, näyttää kuinka se tehdään ja tukea sinua. koko matkan.
Aloita ILMAINEN kokeilujaksosi! Luottokorttia ei vaadita, täysi pääsy pilviohjelmistoomme, peruuta milloin tahansa.
Tarjoamme räätälöityjä tekoälyratkaisujaUseiden asiakirjojen vertailu'Ja'Näytä kohokohtia"

Varaa ILMAINEN demo!

Nyt tiedät kuinka se tehdään, aloita!

Lataa ohjeet aiMDC:n (AI Multiple Document Comparison) käyttöön. PDF filee.

Asiakirjojen dekoodaus: v500 Systemsin esityksen kohokohdat tuovat selkeyttä sekunneissa, AI (Video)

AI Document Compering (Data Review) – Monimutkaisten kysymysten esittäminen kaupallisesta vuokrasopimuksesta (Video)

v500 Systems | AI for the Minds | YouTube-kanava

Hinnoittelu ja AI-arvo

"AI Show Highlights" | 'AI Document Comparison'

Anna meidän hoitaa monimutkaiset asiakirjaarviosi

Tutustu tapaustutkimuksiimme ja muihin viesteihimme saadaksesi lisätietoja:

Tekoäly

Keinotekoinen älykkyys terveydenhoidossa

Tarkat tiedot tekoälyn ansiosta

Älykäs haku

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

AI ROI -laskin

Stefan Czarnecki

Alun perin englanniksi laadittu blogikirjoitus käy läpi maagisen metamorfoosin arabian, kiinan, tanskan, hollannin, suomen, ranskan, saksan, hindin, unkarin, italian, japanin, puolan, portugalin, espanjan, ruotsin ja turkin kieleksi. Jos jokin hienovarainen sisältö on menettänyt loistonsa, kutsutaan takaisin alkuperäinen englanninkielinen kipinä.