Kuinka organisaatio voi aloittaa tekoälyn ja koneoppimisen käytön?
Avaa tekoälyn ja ML:n tehot: Vaiheittainen opas organisaatioille aloittamiseen | Artikla
"Valmista organisaatiosi evoluutio: käytännön strategioita ja oivalluksia tekoäly- ja ML-matkan aloittamiseen"
Oletko valmis viemään organisaatiosi uudelle tasolle tekoälyn ja koneoppimisen avulla? Maailma muuttuu nopeasti, ja teknologia on johtavassa roolissa. AI ja ML eivät ole enää vain muotisanoja; ne ovat työkaluja, jotka voivat auttaa yritystäsi virtaviivaistamaan prosesseja, tekemään parempia päätöksiä ja parantamaan asiakaskokemusta. Tekoälyllä ja ML:llä on lukuisia etuja, mutta aloittaminen voi tuntua pelottavalta. Tässä artikkelissa tarkastellaan, kuinka voit aloittaa tekoäly- ja ML-matkasi perusasioiden ymmärtämisestä niiden käyttöönottoon organisaatiossasi. Ota siis kiinni ja valmistaudu valjastamaan tekoälyn ja ML:n voimat viedäksesi liiketoimintaasi eteenpäin.

Tulevaisuuden salaisuuksien avaaminen: tekoälyn voiman selvittäminen
Tutkitaan pääkerrontaa – tarinalinjaa
Tekoäly ja koneoppiminen muuttavat nopeasti liiketoimintaympäristöä, ja ne organisaatiot, jotka omaksuvat tämän teknologian, menestyvät tulevaisuudessa. Tekoälyn ja ML:n sisällyttämisellä toimintoihisi on lukuisia etuja tehokkuuden ja kustannussäästöjen paranemisesta asiakaskokemuksen parantumiseen. Organisaatiot voivat vapauttaa arvokasta aikaa ja resursseja automatisoimalla rutiinitehtävät keskittyäkseen strategisempiin aloitteisiin. Lisäksi tekoäly- ja ML-algoritmit voivat analysoida valtavia määriä dataa, mikä auttaa organisaatioita tekemään datalähtöisiä päätöksiä ja tarjoavat oivalluksia, joita ne eivät ehkä muuten olisi löytäneet.
Ensimmäinen askel kohti tekoälyn ja ML:n käyttöönottoa organisaatiossasi on perusasioiden ymmärtäminen. Aloita tutustumalla tekniikkaan ja käytettävissä oleviin tekoäly- ja ML-algoritmeihin. Katso seuraavaksi, mitä muut toimialallasi toimivat organisaatiot tekevät tekoälyn ja ML:n kanssa, ja katso, kuinka ne käyttävät tekniikkaa liiketoimintansa edistämiseen. Tämä auttaa sinua ymmärtämään paremmin, mitä tekoäly ja ML voivat tehdä organisaatiollesi ja mitä tavoitteita voit asettaa toteutuksellesi.
Seuraavaksi nykyisen teknologiainfrastruktuurisi arvioiminen on välttämätöntä sen määrittämiseksi, mitä muutoksia on tehtävä tekoälyn ja ML:n tukemiseksi. Tämä voi tarkoittaa investoimista uuteen laitteistoon tai ohjelmistoon tai olemassa olevien järjestelmien päivittämistä. Saatat myös joutua palkkaamaan uutta henkilöstöä tai kouluttamaan olemassa olevia työntekijöitä uudelleen hallitsemaan ja käyttämään tekoäly- ja ML-järjestelmiä.
Kun ymmärrät, mitä sinun on tehtävä, voit kehittää suunnitelman tekoälyn ja ML:n käyttöönottamiseksi organisaatiossasi. Tässä suunnitelmassa tulee hahmotella tavoitteet ja tavoitteet, jotka haluat saavuttaa, käytettävät tekniikat ja vaiheet, jotka sinun on otettava saavuttaaksesi sen. Jälleen tiivis yhteistyö tiimisi ja sidosryhmiesi kanssa on välttämätöntä, jotta kaikki ovat samalla sivulla ja ymmärtävät tekoälyn ja ML:n edut.
Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoälyn ja ML:n sisällyttäminen organisaatioosi voi tarjota lukuisia etuja tehokkuuden ja kustannussäästöjen paranemisesta asiakaskokemuksen parantumiseen. Lisäksi käyttämällä aikaa tekniikan ymmärtämiseen ja toteutussuunnitelman kehittämiseen, voit varmistaa sujuvan siirtymisen ja saada AI- ja ML-tuloksia tulevina vuosina.
Mielenkiintoisia faktoja ja tilastoja tekoälyn menestyksekkäästä käytöstä organisaatioissa:
- Accenture arvioi, että tekoäly voi mahdollisesti lisätä kannattavuutta 38 % yrityksissä, jotka integroivat teknologian täysin toimintoihinsa.
- McKinsey & Companyn tutkimuksen mukaan tekoälyn ottaneiden organisaatioiden tuottavuus on parantunut keskimäärin 45 prosenttia.
- Gartner ennustaa, että tekoäly luo vuoteen 2024 mennessä 2.3 miljoonaa työpaikkaa ja poistaa vain 1.8 miljoonaa työpaikkaa.
- PwC:n raportin mukaan tekoäly voi mahdollisesti lisätä maailmantaloutta 15.7 biljoonaa dollaria vuoteen 2030 mennessä.
- Deloitten tutkimuksen mukaan 91 % tekoälyn käyttöönottaneista organisaatioista on saavuttanut sijoitetun pääoman tuoton, ja keskimääräinen takaisinmaksuaika on vain 16 kuukautta.
- BCG arvioi, että tekoäly voi säästää organisaatioille jopa 60 % toimintakustannuksista.
- Capgemini Research Instituten kyselyssä havaittiin, että lähes 75 % tekoälyä toteuttavista organisaatioista paransi merkittävästi asiakastyytyväisyyttä.
- Accenture arvioi, että tekoäly voi mahdollisesti lisätä tuloja 34 % organisaatioille, jotka integroivat teknologian täysin.
- Gartnerin tutkimuksessa todettiin, että vuoteen 2022 mennessä 40 prosenttia uusista liiketoimintaprosesseista kehitetään tekoälyn avulla.
- Sama Gartner-tutkimus ennustaa, että vuoteen 2023 mennessä tekoäly luo 60 prosenttia digitaalisten yritysten uusista tulovirroista.
Nämä ovat vain muutamia esimerkkejä siitä, kuinka organisaatiot käyttävät menestyksekkäästi tekoälyä. Todelliset tulokset riippuvat tietysti organisaation erityisestä toteutuksesta ja tavoitteista. Silti tekoäly muuttaa liiketoimintaympäristöä ja tarjoaa merkittäviä etuja niille, jotka omaksuvat sen.

Edistyksen todellisen voiman paljastaminen: tekoälyn (AI) ihmeiden paljastaminen
"Data on arvokkaampaa kuin öljy."
Kysymys kuuluu, kuinka aiot poimia nämä TIEDOT? Käyttämällä tekoälyä ja koneoppimista
Tässä blogiviestissä haluamme käsitellä kaikkia keskeisiä kohtia tekoälyn ja koneoppimisen omaksumisessa. Global Enterprise -organisaatiot käyttävät jo menestyksekkäästi uusimpia teknologioita, mukaan lukien tekoäly ja ML, joten älä anna yrityksesi jäädä jälkeen.
"Tietoja ohjaavat yritykset"
-
Mikä ongelma voidaan ratkaista vain tekoälyn ja ML: n avulla?
Rakentamattomat tiedot — 80 % organisaatioiden tiedoista on strukturoimatonta. Mitä tuo tarkoittaa? Data on hajallaan kaikkialla; kukaan ei tiedä, missä se on ja mitä tärkeitä tietoja sisältävät. Joten miksi sallimme tällaisen tuhlauksen? Organisaatio on käyttänyt aiemmin aikaa ja resursseja tiedon keräämiseen. Voimme aina käyttää tekoälyä ja ML:ää, jotta kaikki tiedot ovat käytettävissämme.
Ymmärtäminen – Ihmisen olisi mahdotonta ymmärtää miljoonaa pistettä asiakirjasta. Joten tiedot oli luokiteltava ja yksinkertaistettava, ja keskimääräinen lähtötaso otettiin käyttöön.
AI ja ML käsittelevät jokaista pistettä miljoonasta erikseen. Vasta silloin ilmaantuisi monia malleja, jotka välittävät tietoa, jota ihmiset niin usein kaipaavat.Automaatio – Innovatiiviset yritykset hyödyntävät täysin pilvipalveluita, mukaan lukien tekoäly ja koneoppiminen. ML voi oppia itsestään ja on täysin automatisoitu. Kun se on asetettu, unohdat sen; se on jopa siellä. Keskityt päivittäiseen työhösi ja hyödyt datan tuloksista. Automaatio on avain menestykseen missä tahansa organisaatiossa.
Johdonmukaisuus – Automation in the Cloudin avulla voimme saavuttaa suuremman johdonmukaisuuden ja tietojen tarkkuuden. Myöhemmin tämä minimoi mahdolliset virheet. Lisäksi prosessit ovat virtaviivaisia ja johdonmukaisia ilman ulkopuolista puuttumista. Tämä on uuden liiketoiminnan tavoite.
Laatu – Tekoäly ja koneoppiminen ovat olennaisia tekijöitä ratkaisussa. He oppivat jatkuvasti tietojoukoista ja itsestään ja heittävät pois kaikki mahdolliset erot, jotka voivat vaikuttaa laatuun.
Laatu saavutetaan johdonmukaisilla ja automatisoiduilla prosesseilla. Nämä kaksi keskeistä ainesosaa ovat välttämättömiä laadun saavuttamiseksi kaikilla tasoilla.Aika taaksepäin – Aika on korvaamaton ja hyvin usein hukkaan ikävään, toistuvaan työhön. Jätä luovat tehtävät ihmisille; siinä olemme hyviä. Vuoden 2017 Forbesin tutkimuksen mukaan 84 % johtajista sanoi, että tekoäly ja ML antavat heille etulyöntiaseman kilpailijoihin nähden, koska heidän työntekijöillään on enemmän aikaa ja he ovat kekseliäisempiä.
-
Onko infrastruktuurisi valmis?
Infrastruktuurin on oltava valmis riippumatta siitä, käytätkö paikallista, hybridi- tai pilviympäristöä. Ensimmäiseksi tulee mieleen se, että uusimman innovatiivisen teknologian vastaanottaminen ei saa olla vanhentunutta, jos käytössäsi on vuosikymmeniä vanha infrastruktuuri, ja se tarjoaa askeleita digitaaliseen transformaatioon.
10 parasta verkkosuunnittelun parasta käytäntöä infrastruktuurillesi -
Tarjonnan vaiheet kohti pilviä
Cloud Computingin ohjain on nyt erittäin vakuuttava. Kyky tukea ketterää liiketoimintaa hallituilla ja ennustettavilla kustannuksilla, helposti integroitavalla ja yhdistämällä moniin muihin palveluihin. Tätä silmällä pitäen pilven käyttöönotto vaatii suunnittelua. Monimutkaiset vanhat infrastruktuurit, turvallisuus ja olennaisten osakkeenomistajien palveluiden siirtyminen saavat jotkut yritykset pitämään pilvipalveluita taktisempana lähestymistapana, joka ei ole täysin sisällytetty yleiseen liiketoimintastrategiaan.
Onko pilvi kustannustehokas ratkaisu? -
Ajattele turvallisuutta
Sitä ei pidä käsitellä jälkikäteen. Se on välttämätöntä tehdä aivan alussa. Asiakkaiden omaisuuden, liiketoiminnan, resurssien, infrastruktuurin ja tietokokonaisuuksien turvaaminen on äärimmäisen välttämätöntä. Kannustamme asiakkaita noudattamaan PCI DSS:ää pilvessä tai uudempaa. Tämä voidaan saavuttaa käyttämällä erilaisia työkaluja ja jatkuvasti valvomalla ja pitämällä ympäristöä kurissa. Nämä vaiheet poistavat kaikki virheet; jonain päivänä infrastruktuuri on turvallinen, mutta se ei tarkoita, että se on suojattu huomenna; joku olisi voinut tehdä typerän virheen.
Kuinka voit suojata koko verkkoasi kyberhyökkäyksiltä?Ymmärtämyksen muuttaminen: tekoälyn vaikutus lukemiseen ja ihmisten elämään
-
Mitä haasteita kohtaat?
Nyt kun olemme käsitelleet yllä olevat neljä perusvaihetta. Mieti, mitä haasteita kohtaat nyt ja kuinka ne ongelmat voidaan ratkaista tekoälyn ja koneoppimisen avulla. Käsitteletkö esimerkiksi valtavia määriä jäsentämätöntä dataa? Yritykset eivät usein ole tietoisia tiedoistaan ja tarvitsevat järjestelmän analysoidakseen ja tarjotakseen vastauksia.
Tekoäly -
Tutkimuksia löytääksesi sopivia tekoäly- ja ML-ratkaisuja.
Tee tutkimusta siitä, kuinka muut yritykset onnistuivat ratkaisemaan samanlaisia ongelmia kuin sinun. Pyydä sitten neuvoja tekoälyyn ja koneoppimiseen keskittyviltä ammattiyrityksiltä toiminta-alallasi. He voivat neuvoa sinua seuraavissa vaiheissa.
-
Testaa idea - PoC
Älä sitoudu liikaa aikaa, varoja ja resursseja alussa. Sen sijaan testaa ideaa Proof of Concept (PoC) -sovelluksella. Luo perusviiva ja prototyyppi ja rakenna niitä. Pilvessä tämä voidaan tehdä nopeasti ilman paljon sitoutumista.
Konseptitodistus - säästää aikaa ja rahaa verkkoinfrastruktuurissa -
Automatisoi mahdollisimman paljon
Innovatiiviset yritykset hyödyntävät täysin pilvipalveluita, mukaan lukien tekoäly ja koneoppiminen. ML voi oppia itsestään ja on täysin automatisoitu. Unohdat sen, kun se on määritetty; se on jopa siellä. Keskityt päivittäiseen työhösi ja hyödyt datan tuloksista. Automaatio on avain menestykseen missä tahansa organisaatiossa.
Tekoälyn ja ML:n sisällyttäminen toimintoihisi tarjoaa lukuisia etuja tehokkuuden ja kustannussäästöjen paranemisesta asiakaskokemuksen parantumiseen.
-
Toimita projekti
Olet työskennellyt kovasti konseptisi parissa. Älä pelkää toteuttaa ideasi. Toimita projekti; Silti ryppyjä saatetaan silittää. Tämä voidaan tehdä, kun saat lisää palautetta. Älä unohda, että tekoäly ja ML oppivat jatkuvasti itsekseen; Mitä enemmän tietoja annat, sitä parempi ja tarkempi se on.
-
Valvomaton oppiminen
Valvomattoman oppimisen merkittävä etu on tekoäly-algoritmien käyttäminen kuvioiden tunnistamiseen tietojoukoissa, jotka sisältävät tietopisteitä, joita ei ole luokiteltu tai merkitty. Toisin sanoen, valvomaton oppiminen mahdollistaa järjestelmän tunnistaa kuvioita tietojoukoissa. Siten ohjelmointia tai ihmisryhmää ei tarvita; Tekoäly selvittää itse ja toimittaa tiedot, jotka ihmiset ovat menettäneet.
-
Tarkista tulokset
Se tähtää täydellisyyteen ja tavoitteidesi saavuttamiseen. Siksi on tärkeää tarkistaa tekoälyn toimittamat tiedot ja oppia niistä ja parantaa sitä.
"Tekoäly tekee monimutkaisesta - yksinkertaisesta."
Tekoälyvallankumous luetun ymmärtämisessä: kuinka se lisää ihmisiä ja avaa dataa
Polku tekoälyn ja ML:n hyödyntämiseen alkaa strategisesta lähestymistavasta: tunnista liiketoiminnan haasteet, kerää laadukasta dataa, ota käyttöön skaalautuvia tekoälyratkaisuja ja iteroi. Se on muutoksen matka, askel kerrallaan.
— Ideaalit Integroitu
Älykäs automaatio | Tekoäly paransi tuottavuutta | Tietoihin perustuvat näkemykset | Tehostettu päätöksenteko | Automatisoidut prosessit | Lisääntynyt tehokkuus | Virtaviivaiset toiminnot | Edistynyt tarkkuus | Koneoppimissovellus | Digitaalinen muunnos
Miten pääset alkuun?
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)
v500 Systems | AI for the Minds | YouTube-kanava
"AI Show Highlights" | 'AI Document Comparison'
Anna meidän hoitaa monimutkaiset asiakirjaarviosi
Tutustu tapaustutkimuksiimme ja muihin kiinnostaviin blogiteksteihin:
Selitettävä AI (XAI): ymmärrä ML:n tulosten taustalla olevat syyt
Älykäs automaatio, pienet askeleet huippuosaamiseen
#tekoäly #koneoppiminen #etu #organisaatiot #v500Systems
Maksymilian 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.