Automatyzacja małymi krokami do doskonałości

Odpowiedzi na 10 pytań przed wdrożeniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w Twojej organizacji

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) mogą zaoferować organizacjom przełomy w ich systemach produkcyjnych, a nawet przewagę konkurencyjną, jeśli zostaną użyte rozważnie i we właściwym kontekście. Czwarta rewolucja cyfrowa i jej liczne postępy wywarły presję na firmy, wywodzącą się ze strachu przed pozostawieniem w tyle. W efekcie zaowocowało to pre-chęć liderów do wdrażania tych technologii w swoich firmach.

Automatyzacja – co to jest?
Mówiąc prościej, technika jest używana do zbudowania systemu, który jest w stanie działać niezależnie z niewielką lub żadną pomocą człowieka. W efekcie AI/ML stoją za automatyzacją, w obszarze, w którym mamy do czynienia z ogromnym niedoborem utalentowanych ludzi.

Magia Automatyzacji polega na zmniejszeniu ludzkiego wysiłku w żmudnych i powtarzalnych zadaniach. Automatyzacja pozwala ludziom szybciej wprowadzać innowacje dzięki najbardziej wszechstronnym usługom AI/ML działającym dla nich. Ich produktywność poprawia się i mogą podejmować szybsze, bardziej inteligentne i trafne decyzje – to prosty przykład.

Jaki jest cel automatyzacji?
Aby usprawnić przepływ pracy w firmie dzięki automatyzacji i usługom pomocniczym. Możemy zmniejszyć koszty, czas i straty, a także zwiększyć produktywność i dokładność

1. Jakie wyzwania planujesz rozwiązać za pomocą sztucznej inteligencji?

   Podstawowym celem w tym przypadku jest rozpoczęcie od zdefiniowania problemu. Czego szuka firma, jakie problemy rozwiązać? Czy w takim razie jest to model uczenia maszynowego, który może go rozwiązać?
   Z jednej strony istotne jest wykrycie, jakie rodzaje działań są nieefektywne lub intensywnie angażujące kapitał ludzki. Z drugiej strony konieczne jest określenie, w jaki sposób systemy AI i ML mogą złagodzić te problemy.

2. Jaki jest plan biznesowy, aby włączyć sztuczną inteligencję do wartości dodanej?

   W jaki sposób firma planuje rozwiązać problem i wdrożyć pełne rozwiązanie AI i ML?
   Firmy mogą tworzyć wartość, łącząc sztuczną inteligencję z platformami danych i wykorzystując uczenie maszynowe (nadzorowane lub nienadzorowane), aby angażować systemy do „rozmawiania ze sobą” poprzez przekazywanie informacji w celu zbierania trendów i ujawniania wzorców danych. Te wzorce można wykorzystać do tworzenia wartości dla klientów i zwiększania wyników ekonomicznych.

3. Myślisz o tymczasowym lub stałym rozwiązaniu?

   Technologia AI musi stać się częścią podstawowych celów biznesowych firmy i musi być uzupełniona zmianą nastawienia w zespole zarządzającym (z sali konferencyjnej do hali produkcyjnej). Ogromna większość historii sukcesu jest wspierana przez cyfrową transformację biznesu na wszystkich poziomach.

   W zależności od szczegółowych okoliczności model AI jest potrzebny do konkretnego działania w jasno określonej skali czasowej lub do codziennych procesów firmy; zostanie podjęta decyzja o zakupie produktu na zamówienie, rozwiązania ustandaryzowanego lub usługi tymczasowej.

   

   ---

4. Jaka jest struktura danych do zaimportowania do schematu AI?

   Doskonałość modelu AI jest bezpośrednio zależna od jakości i ilości danych dostępnych dla firmy. Ponadto wykorzystanie sztucznej inteligencji oznacza wyszkolenie dokładnego i sensownego modelu danych, który może zasilać systemy sztucznej inteligencji, aby nauczyły się funkcjonować samodzielnie; dlatego posiadanie wysokiej jakości danych historycznych ma kluczowe znaczenie.

   Czy moja firma posiada obszerny wolumen danych?
   Czy źródła danych, z których będzie korzystać sztuczna inteligencja, są wiarygodne?
   Czy firma posiada solidną architekturę danych?

   Aby uczciwie odpowiedzieć na te pytania, konieczne jest posiadanie solidnych ram celów i wskaźników KPI (kluczowych wskaźników wydajności) oraz kompleksowej strategii danych widma, aby wycisnąć je w jak najbardziej wartościowy sposób.

5. Czy wszystkie dane są w formacie cyfrowym?

   Czy mam dane przechowywane w systemach/formatach cyfrowych? Aby prawidłowo zarządzać danymi, należy je zdigitalizować, scentralizować, uporządkować i zintegrować z różnymi narzędziami cyfrowymi (CRM, ERP, SharePoint) lub z różnymi bazami danych.
   Typy plików, takie jak; PDF, Word, JPG (zeskanowane lub zdjęcia). System musi być w stanie wyodrębnić, przetworzyć, w razie potrzeby przetłumaczyć i zrozumieć informacje. Jeśli tak nie jest, cyfryzacja i wykorzystanie sztucznej inteligencji tych danych może zająć dużo czasu, a czasem stanowić trudną inwestycję.

    

6. Czy firma posiada know-how i zasoby do wdrożenia rozwiązania end-to-end?

   Firma musi realistycznie podejść do tego, czy posiada niezbędne zasoby, aby zaabsorbować zmiany na poziomie kapitału ludzkiego i finansowego. Podstawowe pytanie: gdzie znajdziemy talent ekspertów do wdrażania sztucznej inteligencji? Czy muszę rozważyć szukanie 3?^rd firma imprezowa, która pomoże nam w zadaniu? Jaki jest budżet firmy na zakup modelu ML?

   Aby osiągnąć płynne przejście na sztuczną inteligencję i prawidłową integrację z systemami wewnętrznymi, niezbędne jest posiadanie zespołu technicznego, który zna środowisko firmy. W większości przypadków zespoły wewnętrzne i zewnętrzne współpracują ze sobą. Ponadto zespoły te muszą mieć doświadczenie w integracji modeli, które mają zostać wdrożone w systemach firmy.

   Z drugiej strony, dokładność modelu AI będzie zależeć od budżetu, środowiska (chmura) i czasu, jaki firma ma na jego opracowanie. Wszystko to będzie również decydować o tym, czy firma wybierze usługę na żądanie, czy przejmie istniejące, opracowane na zamówienie rozwiązanie, aby spełnić ich wymagania.

   

   ---

7. Jak przetestować AI i co zrobić, gdy pojawią się problemy?

   Modele sztucznej inteligencji działają poprzez bardzo wyrafinowane algorytmy i korelacje statystyczne, a zawsze istnieje margines błędu (używamy A2I do eliminacji błędów). Czy biznes chce wdrożyć sztuczną inteligencję w procesie o dużej zmienności i niskim współczynniku dokładności, czy wręcz przeciwnie? Jakie ryzyka i priorytety są oceniane indywidualnie.

   W zależności od tego, jakie systemy i zbiory danych są dostępne, firma musi ocenić, czy dokładność przeprowadzonych modeli spełnia oczekiwania co do dalszego postępowania.

   Sugerujemy testowanie AI na mniejszą skalę jako Proof of Concept (PoC), a następnie, w oczekiwaniu na wyniki, rozszerzanie go w razie potrzeby. Pamiętaj, że sztuczna inteligencja może nie działać dobrze za pierwszym razem i zalecamy przetestowanie kilku scenariuszy.

8. W jaki sposób w pełni zintegruje AI z wizją firmy?

   Jak biznes zintegruje sztuczną inteligencję z procesami i ludźmi? Czy istnieją punkty zwrotne, w których sztuczna inteligencja zderzy się z procesami? Bardzo mało prawdopodobne, że sztuczna inteligencja poprawia ogólną strategię biznesową.

   Sztuczna inteligencja nie powinna być wdrażana jako samodzielny system i jako zintegrowane rozwiązanie, które działa synergicznie ze wszystkimi obszarami firmy w celu maksymalizacji produktywności i wyników. Dlatego firma musi zadać sobie pytanie, czy model AI będzie współpracował z resztą stron i zidentyfikować jakie problemy mogą się pojawić.

9. W jaki sposób sztuczna inteligencja przyniesie korzyści i wpłynie na personel firmy?

   W jakim stopniu zdolność AI do automatyzacji czynności wykonywanych obecnie przez pracowników wpłynie na wielkość siły roboczej?
   Wielkość siły roboczej musi pozostać taka sama; Sztuczna inteligencja zwiększy ich produktywność i kreatywność, zminimalizuje błędy, zapewni ponad 90% dokładność danych, dzięki czemu firma pozostanie konkurencyjna i będzie generować przychody. Pracownicy nie będą nadmiernie przeciążeni, będą mieli dobre życie rodzinne, być może będą pracować nieco mniej godzin, a zarobki nie mogą ulec degradacji. W końcu sztuczna inteligencja i personel wnoszą lepszą wartość dodaną. Istnieją nowe drogi, które firma może zbadać, aby uzyskać dodatkowe przychody – „Pracuj mądrzej, a nie ciężej”.

   Ponieważ pracownicy mogą być sceptycznie nastawieni do nowych zmian i jaka jest sytuacja etyczna, czy ich pozycja w firmie ucierpi w perspektywie krótko- czy długoterminowej? Dlatego te punkty muszą być jasno przekazane i wyjaśnione (jak powyżej).

   Przekonujące programy zmian będą koncentrować się na konkretnych szkoleniach i interwencjach, aby zaangażować pracowników i menedżerów w firmie.

10. Jaki jest ogólny zwrot z inwestycji z zastosowania technologii AI?

    Ile czasu zajmie firmie odzyskanie inwestycji? O ile zmniejszą się koszty firmy po wdrożeniu AI? Integracja modeli AI i ML w firmie oznacza koszt, a co za tym idzie znaczną inwestycję.

    Z tego powodu należy dokonać realistycznego oszacowania, aby określić parametry zwrotu z inwestycji. Aby zrealizować plan AI i ML, na początku należy zdefiniować możliwe wskaźniki wydajności (KPI), aby można było zmierzyć zwrot i jaką wartość model wnosi do firmy.

    Dla tych, którzy oczekują natychmiastowych odpowiedzi, konfiguracja i bieżące koszty są bardzo konkurencyjne, ponieważ w wielu przypadkach system i infrastruktura są uruchamiane z platformy Cloud. Ile możesz zyskać, zwrot z inwestycji (ROI), sprawdź nasz kalkulator.

Gotowy do rozpoczęcia wdrażania sztucznej inteligencji w swojej firmie?

Sztuczna inteligencja otwiera drzwi do niezliczonych możliwości dla firm, a nawet jeśli zostanie wdrożona jako Proof of Concept (PoC), zwizualizuje cały swój potencjał zainteresowanym stronom. Naszą radą jest wdrożenie AI do konkretnego zadania, celu i rozpoczęcie ekspansji na sąsiednie obszary. Radzimy robić to jako ewolucję, a nie rewolucję.

Natywna aplikacja Machine Learning pozwala na zarządzanie i rozbudowę różnych zaawansowanych algorytmów oraz ich przystępne wprowadzanie do procesu produkcyjnego w czasie rzeczywistym. Chcemy dodać maksymalną wartość z danych.

Co nas napędza w v500 Systems?
Dostajemy „ogromnego kopa”, gdy rozwiązujemy problemy, których wielu nie potrafi. Naszym głównym celem jest tworzenie wartości
Aby pomóc w rozwoju Twojej firmy!

Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji i wdrożyć sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oraz dowiedzieć się, jak nasze narzędzia mogą zwiększyć dokładność Twoich danych. Odpowiemy na wszystkie Twoje pytania.
Umów się na spotkanie | Sztuczna inteligencja | Wirtualna kawa

Zapoznaj się z naszymi studiami przypadków i innymi postami, aby dowiedzieć się więcej:

Artificial Intelligence

Sztuczna inteligencja w służbie zdrowia

Dokładne dane dzięki sztucznej inteligencji

Inteligentne wyszukiwanie

Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI); zrozumieć uzasadnienie wyników ML

Kalkulator zwrotu z inwestycji AI