Spørsmål å stille når du implementerer AI i virksomheten

Hva er kunstig intelligens (AI)?

Kunstig intelligens (AI) er egentlig reproduksjon av menneskelig kunnskap. Det vil sannsynligvis bli mekanisert for å forstå og replikere folks atferd. Kunstig intelligens blir beskrevet som en tilnærming som kan gjelde nesten ethvert system som inneholder egenskaper som er identiske med de som finnes i den menneskelige hjerne, for eksempel tenking og mellommenneskelig evne.

For å forstå hvordan kunstig intelligens fremskritt påvirker bedriftssektoren, er det først nødvendig å definere ideen. Terminologien "kunstig intelligens" innebærer at alle typer et teknologisystem er knyttet til menneskelige aktiviteter. Det inkluderer læring, tenkning og mellommenneskelige evner, blant annet. "Kunstig intelligens" refererer til spesifikke applikasjoner på samme måte som Honda Accord fra 2013 refererer til et "kjøretøy" - som er teknisk riktig, men som ikke gir noe spesifikt. Hvilken type AI-utviklingstjenester som er populære i bedriftsverdenen, vil bli bestemt ved å gjøre grundig forskning.

Et blikk på maskinlæring

Maskinlæring er for tiden en av de vanligste typene kunstig intelligens i utvidelse av virksomheten. Maskinlæring er nå primært distribuert for effektiv datahåndtering. Denne typen kunstig intelligens er teknologier som alltid ser ut til å "vokse" med tiden, og øke produktiviteten deres - og gir mer informasjon og prosessering for å forbedre et maskinlæringssystem. Maskinlæring kan føre enorme mengder data til et brukbart format for enkeltpersoner - stadig samlet av sammenkoblede enheter og tingenes internett.

For eksempel vil et AI-system utvilsomt koble maskinen til et nettverk hvis en person driver et prosessanlegg. Tilkoblede enheter leverer en jevn strøm av data til et sentralt sted angående ytelse og produksjon av et AI -mobilapp-utviklingsselskap . Dessverre er det for mye informasjon som en person noen gang kan gå gjennom. Selv om de gjorde det, ville de fleste forbindelser utvilsomt mangle. Maskinlæring kan effektivt gjennomgå informasjonen, gjenkjenne trender og uregelmessigheter. Anta at en maskin fungerer i en dyp transformasjon i produksjonsanlegget. I så fall kan det registreres ved maskinlæringsteknikker og varsle beslutningstakeren om at det er på tide å sende ut et prediktivt konstruksjonsmannskap.

Men maskinlæring ser ut til å være et stort spekter. Utviklingen av kunstige nevrale nettverk og sammenkoblet nett av kunstig intelligens-nav har bidratt til det som omtales som "dyp læring.

En blikk på dyp læring

Deep learning er en mye mer autentisk versjon av maskinlæring basert på nevrale nettverk for kompleks intelligens. Dyp læring er viktig for mye mer komplekse aktiviteter, som for eksempel oppdagelse av svindel. Folk kan utføre dette ved stadig å undersøke et variert utvalg av parametere. For eksempel må mange elementer evalueres, analyseres og følges for selvkjørende biler. De dype læringsmetodene gjør at selvkjørende biler kan integrere informasjon som er samlet inn av deres detektorer. Disse inkluderer avstanden fra andre objekter, hastigheten de beveger seg på, og prognosene på 5-10 sekunder. All denne informasjonen blir analysert side om side for å hjelpe en sjåfør med å avgjøre om den skal bytte kjørefelt.

Dyp læring er ganske effektiv i virksomheten, og dyp forståelse vil muligens implementere den mer konsekvent innen kort tid. Eldre læringsalgoritmer har en tendens til å spille ut når en viss mengde data er samlet. I motsetning til dette forbedrer dype læringsmodeller stadig ytelsen når ny informasjon blir innhentet. Det gjør dypere læringsmodeller langt mer tilpasningsdyktige og nøyaktige, og enda mer robuste, kan du si.

Den intellektuelle funksjonen til nåværende design er relativt begrenset og bruker bare en redusert type intelligens. For eksempel har menneskesinnet oppfunnet måter å tenke utover mål og logiske forklaringer på varierte livssituasjoner. Det som ellers ville ha vært Ai-systemet, kan digitalisere et enkelt og utfordrende problem i stedet for det menneskelige intellektet. Det fører til to modellklasser: strukturalistisk og funksjonalistisk. De strukturelle modellene søker å imitere viktige intellektuelle aktiviteter som logikk og resonnement omtrent. Den funksjonelle modellen refererer til informasjonen korrelert med den bestemte kopien.

Den primære agendaen for kunstig intelligens er å utvikle ny teknologi som gjør det mulig for datamaskiner og andre maskiner å ta intelligente beslutninger i den daglige driften.

Fremtiden er nå: virkningen er global

Knapt noen vesentlig moderne AI-sektor forblir upåvirket, og "smal AI" kan være et eksempel. Disse AI-ene utfører virkelig bruk av datatrenede algoritmer og har en tendens til å falle inn under dyplæring eller maskinlæringsgrupper. I løpet av de siste årene er det spesielt sant med spredning av koblede enheter og stadig raskere databehandling og den betydelige økningen i datainnsamling og analyse på grunn av robust IoT-forbindelse.

Når det ikke er langt nok, forventes et SaaS-produktutviklingsselskap å flytte digital teknologi ut av den todimensjonale skjermfangede formen som har blitt brukt av mennesker. I stedet blir det primære brukergrensesnittet en persons fysiske omgivelser.

Noen områder er i begynnelsen av AI-eventyret ditt, mens andre er erfarne reisende. Begge går langt. Likevel er det vanskelig å ignorere innflytelsen av kunstig intelligens i våre liv nå:

• Transport : Selv om det kan ta et tiår eller mer å utvikle dem, fører førerløse biler oss overalt en dag.
• Fabrikasjon : AI-drevne roboter samarbeider med mennesker for å utføre et begrenset utvalg av aktiviteter, inkludert installasjon og stabling. Prediktiv analyse opprettholder en sømløs bearbeiding av utstyret.
• Helsevesen : sykdommer identifiseres raskere og mer nøyaktig i det relativt nye området for helsetjenester; medisineringsforskning fremskyndes og forenkles; virtuelle omsorgspersoner overvåker pasienter, og omfattende dataanalyse bidrar til å gi en mer individualisert opplevelse for pasientene.
• Utdanning : AI brukes til å skanne lærebøker. De tidlige virtuelle veilederne hjelper menneskelige instruktører, og ansiktsanalyser måler studentens følelser for å oppdage hvem som sliter eller kjeder seg. De tilpasser opplevelsen til deres spesielle krav.
• Media : journalistikk bruker og fortsetter å tjene på AI. Bloomberg bruker Cyborg-teknologi for å gjøre detaljert økonomisk informasjon raskt forståelig. Associated Press bruker Automated Insights naturlige språkkunnskaper for å lage 3700 rapporter i året - nesten fire ganger mer enn i fjor.
• Kundeservice : Google utvikler også en AI-assistent som kan ringe menneskelignende samtaler til for eksempel hårbutikken i nabolaget ditt for avtaler. Teknologien gjenkjenner sammenheng og subtilitet i tillegg til ord.

Kunstig intelligens vokser kontinuerlig innen en rekke felt. Maskiner er koblet sammen ved hjelp av en tverrfaglig tilnærming som inkluderer matematikk, informatikk, lingvistikk, psykologi og andre fagområder. Imidlertid er forbedringene (og mange andre, inkludert denne avlingen av nye) bare begynnelsen. Det kreves betydelig mer - mye mer enn noen, inkludert de mest kjente prognosene, også kan forstå.

Mer betydningsfulle selskaper bruker til og med nesten 20 milliarder dollar på kunstige intelligensprodukter og -tjenester per år. Teknologigigantene som Google, Apple, Microsoft og Amazon bruker hvert år billioner av dollar på å utvikle AI-produkter og -tjenester. (MIT alene senker en investering på 1 milliard dollar i en ny høyskole som kun er viet til dataindustrien). United States Depository investerer millioner og millioner av dollar hvert år for å etablere AI-varer og -tjenester (United States Depository foreslår en investering på 1 milliard dollar i en ny høyskole som er helt fokusert på teknologisektoren (AI). Noen av disse AI-mobilappene utvikling av utviklingsselskaper er godt på vei, andre er bare hypotetiske og kan forbli det i fremtiden. De ser alle ut til å være forstyrrende, på godt og vondt, så det er ingen bevis for en bremsende tilnærming.

10 spørsmål å stille før du implementerer kunstig intelligens for virksomheten

AI (kunstig intelligens) og ML (maskinlæring) kan gi bedrifter gjennombrudd i produksjonsprosessene. I noen tilfeller implementeres et konkurransefortrinn riktig og tilstrekkelig på grunn av frykten for å bli etterlatt. Bedrifter har blitt satt under mer press på grunn av den digitale transformasjonen og dens forskjellige fremskritt. Det har resultert i at ledere er mer villige til å bruke ny teknologi i sine organisasjoner.

Les bloggen - Software As A Service (SaaS) for å øke veksten til leasingforetakene

Imidlertid, selv om de viktigste hindringene blir overvunnet, i de fleste situasjoner, fortsetter de å eksistere. Et lite antall selskaper har bare nøkkelkomponentene som gjør at AI kan generere verdi i stor skala - å vite hvor kunstig intelligens kan leve og ha grunnleggende og definerte prosesser for å skaffe SaaS-utviklingstjenestene. Kunstig intelligens bør tjene som utgangspunkt for alle som ønsker å bli fullstendig nedsenket i denne transformasjonen. Før bedrifter implementerer en AI- og ML-strategi, bør de derfor stille seg følgende spørsmål:

1. Hva er problemet med AI som du tar sikte på å løse?

Den kritiske tingen i denne situasjonen er å definere problemet først. Hva ønsker firmaet? Kan en maskinlæringsmodell løse det? Er det nøyaktig kjent for hvilke mennesker som vil bruke AI-systemer?

På den ene siden blir det viktig å oppdage hvilke slags oppgaver som er ineffektive eller intensive i menneskelig kapital. Og på den annen side for å identifisere hvordan AI- og ML-systemer kan lindre dette problemet.

2. Hva er selskapets mål å gjøre AI til en sjanse?

Hvordan planlegger og implementerer firmaet løsningen på problemet? På dette stadiet er det avgjørende å vite hvordan du kan bearbeide problembeskrivelsen i et automatisert læringsproblem og hvordan du utfører den. Det fjerner treghet eller verditap under transformasjonsprosessen.

3. Krever organisasjonen en permanent eller midlertidig løsning?

AI-utviklingstjenester må bli en del av kjernevirksomheten til firmaet.

Det må suppleres med ledergruppens holdningsendring. Selskapets digitale transformasjon støtter det store flertallet av suksesshistorier på alle nivåer.

Det vil bli valgt å kjøpe en AI-modell for et bestemt mål eller hverdagsaktiviteter i firmaet, et personlig produkt, en standardisert løsning eller en midlertidig tjeneste.

4. Har firmaet den informasjonen som trengs for å mate AI-modellen?

Kvaliteten på AI-modellen avhenger direkte av kvaliteten og mengden data firmaet har å tilby. Å bruke AI betyr å utvikle en nøyaktig og relevant datamodell for å mate AI-systemer for å lære å jobbe uavhengig. Derfor er det viktig å ha historiske kvalitetsdata.

Har firmaet utmerkede og pålitelige datakilder som AI kan bruke? En omfattende struktur av mål og KPI (nøkkelindikatorer) og en god datastrategi er avgjørende for å sikre at dette blir så nyttig som mulig for å svare på disse problemene.

5. Er denne informasjonen digitalisert?

Har jeg lagret digitale systemdata? Digitalisert, sentralisert, organisert og integrert med forskjellige digitale verktøy (f.eks. Custom Software Development Services , ERPs, SCADAS, etc.) eller databaser, CSV-filer, Excels osv., Må brukes til å håndtere dataene riktig. Når dette ikke er tilfelle, kan det ta lang tid og noen ganger en uslåelig investering å digitalisere og bruke AI fra disse dataene.

6. Har firmaet de nødvendige gjennomføringsressursene?

Firmaet må være ærlig om det har folk og økonomiske ressurser som trengs for å absorbere forandring. Hvor skal vi finne det dyktige talentet for å bruke AI? Hva er budsjettet til firmaet for å kjøpe en ML-modell? Et teknisk personale som forstår firmaet og forstår utvikleren eller datavitenskapsmannen, er avgjørende for en sømløs overgang og en korrekt integrering av modeller i interne systemer.

Videre må disse teamene integrere modellene som skal distribueres i organisasjonens planer.

På den annen side avhenger nøyaktigheten av AI-modellen av selskapets penger, utstyr og tid til å bygge den. Det vil også avgjøre om firmaet velger en løsning på forespørsel, eller om teamet erverver sin modell.

7. Hva er implikasjonene av AI-feil?

AI-modeller fungerer gjennom komplekse algoritmer, men feilmarginen er alltid der. Ønsker firmaet å bruke AI i en svært variabel og lav presisjonsprosess, ellers? Hvilke farer ville gå tapt, og hvor mye investering ville ikke fungere? Firmaet må avgjøre om nøyaktigheten til slike modeller sannsynligvis vil være høy nok til å fortsette, avhengig av systemene og dataene som er tilgjengelige.

8. Hvordan vil AI integreres i selskapets bredere strategi?

Hvordan vil AI bli integrert i prosesser og mennesker? Kommer AI-vendepunkter i konflikt med funksjoner?

AI bør ikke brukes som en frittstående teknologi, men som en integrert kunstig intelligensløsning som kan komme i synergi for å maksimere produktivitet og resultater med alle organisasjonssektorer. Firmaet må stille spørsmål ved om AI-modellen kan samarbeide med andre parter for å oppdage eventuelle vanskeligheter.

9. Hvordan kommer denne endringen til å påvirke arbeidstakerne i selskapet?

Hvor langt vil AIs evne til å automatisere arbeidstakeroppgaver for tiden påvirke arbeidsstyrken? Arbeidstakere kan være svært skeptiske til endring, og firmaet må utvikle etiske måter for å sikre at deres verdi og driv ikke går tapt. Effektiv endring i programmene vil fokusere på spesiell opplæring og drift som involverer selskapets ansatte og ledelse.

10. Hva er den forventede avkastningen på bruken av denne teknologien?

Hvor lang tid vil firmaet ta for å få tilbake investeringen? Hvor mye vil selskapets kostnader senkes når AI implementeres? Integrering av AI- og ML-modeller i et firma betyr en pris og dermed en betydelig investering.

Derfor, for å bestemme avkastningen på investeringsforholdet, må AI-teknologi utvikle en meningsfull prognose. For å implementere denne strategien i praksis, bør viktige ytelsesindikatorer (KPIer) utformes for å måle avkastningen og evaluere verdien av modellen for selskapet.

AI er lønnsomt for selskaper ved å hjelpe dem med å utvide seg over hele verden

Koblingen mellom global ekspansjon og kunstig intelligens har utviklet seg til å være noe ekstraordinært. AI støtter bedrifter på en rekke forskjellige måter når de utvikler seg over hele verden:

• Digitale plattformer er enkle å utvide: Digital plattformautomatisering av AI gir en enkel tilnærming for utvidelse over hele verden. I USA eksporterer 97% av små selskaper som opererer på eBay ved bruk av AI noen av produktene sine. Bare 4% av frakoblede selskaper som ikke bruker AI, sender produktene sine. Til sammenligning.
• Korrekte oversettelsestjenester: AI leverer også raske, nøyaktige oversettelsestjenester som forbedrer samtalen, reduserer feilkommunikasjon og forbedrer og øker effektiviteten i internasjonalt samarbeid. Bruk av AI-oversettelser i selskaper har en gunstig innvirkning på kommersielle inntekter, sammenlignet med å redusere avstanden mellom nasjoner med over 35%.
• Forbedre handelsforhandlinger: AI forbedrer ikke bare kommunikasjonen, men forbedrer også resultatene. Folk kan bruke AI SaaS-utviklingstjenester for å vurdere de økonomiske veiene til forhandlingspartene i forskjellige scenarier. Det kan være med på å forutsi konsekvensene av de ulike faktorene i handelsscenariet og forutse handelsrespons fra ikke-forhandlende nasjoner. For eksempel har Brasil opprettet et Intelligent Tech plus Trade Initiative, som fremhever AI som en del av handelsdiskusjonene.
• Styring av forsyningskjeden: AI-systemer kan også reagere på forsyningskjeden i sanntid. Du kan oppdage mønstre og trender og forutsi hvor og når etterspørselen øker. De kan også øke produksjonen automatisk for å matche den etterspørselen eller redusere produksjonen for å tilpasse seg fallende etterspørsel, og minimere avfall og overskuddsbeholdning. AI har vist seg nyttig i å utvide selskaper som trenger å forstå hvordan de kan tilby en optimal mengde varer til et nytt marked.
• Automatiserte vanlige aktiviteter: Når organisasjoner utvides, liker de vanligvis å konsentrere energien på aktiviteter på høyt nivå. Det inkluderer strategi snarere enn aktiviteter på lavt nivå som byråkrati. AI hjelper til med automatisering av verdslige byråkratiske aktiviteter. Ettersom firmaer har ekstra personell i forskjellige nasjoner, kan de kjempe for å håndtere lønn og fordeler. AI kan hjelpe til med å automatisere disse prosessene og spare folk fra problemer og stress.
• Forbedret effektivitet og presisjon: AI kan bidra til å forenkle mange operasjoner i et firma via effektivitet og nøyaktighet. Anta at en ansatt jobber for lønn eller registrerer ansatte i sykeforsikringsplaner. I så fall kan de gjøre en feil eller to, noe som kan føre til forsinkelser, feil betalinger eller tap av dekning. Sjansen for feil blir betydelig mindre med et automatisert system, som aldri er trøtt eller distrahert. Og et AI-system kan fullføre beregningene og datainngangene raskt mer effektivt enn menneskelige ansatte.

Kunstig intelligens er helt ubegrenset i bruken. For å illustrere, vurder hvordan det er mulig å konvertere det gradvise tapet av forretningserfaring til en kaskade av muligheter. For å forvente å se en forbedring i ytelsen som et resultat av den økte innsikten som tilbys av kunstig intelligensløsninger , samt en reduksjon i driftsutgiftene. En ytterligere vurdering er at to organisasjoner kan tolke eller implementere regelverk på mange måter. På den annen side er det forskjellige varianter av tilgjengelige algoritmer. Selv uten kunnskap eller eksisterende mening behandles disse dataene, og kanskje blir det utviklet en produksjon som tilfredsstiller standarder. De fungerer på den måten de opprinnelig ble konstruert på. Det hjelper deg med å garantere at miljøet ditt er blottet for relevant subjektivitet ved å bruke kunstig intelligens til å automatisere samsvarskontroller, og eliminere behovet for manuell inngrep.

Vil du ansette dedikert utvikler? Få en gratis estimering!

Få siste ord

Etter hvert som teknologien utvikler seg, utvikles nye oppstart, ulike bedriftsapplikasjoner og tilpassede programvareutviklingstjenester over hele verden for å møte forbrukernes behov. Som en konsekvens av teknologisk utvikling har visse yrker blitt eliminert, og AI-systemer vil skape helt nye på grunn av denne utviklingen. Kunstig intelligens, kombinert med tingenes internett, kan ha en betydelig innvirkning på økonomien. Hvert firma vil uunngåelig bruke kunstig intelligens for å være kompatibel med sine kommersielle mål. Anta at et firma vurderer et skritt mot kunstig intelligens. I så fall må den først vurdere sine eksisterende styrker, begrensninger og langsiktige mål. Senere, når kunstig intelligens (AI) -instrumenter får fart i hele selskapet, vil du se at hierarkier begynner å flate ut og til og med utjevnes. Det er sant: fremtiden er allerede her, og den generelle bruken av kunstig intelligens er bare et spørsmål om tid. Ja, du er ganske nøyaktig.

Det tredje elementet å nevne er at kunstig intelligens (AI) gir bedrifter muligheten til å forutse bedre og forstå forbrukernes behov. Som et resultat tillater det forbrukere å tilpasse seg og utvikle nye tjenester og praksis. I alle bransjer er dette sant. Selv om det aldri er for sent å begynne å bruke kunstig intelligens, anbefales det å se potensialet for fremtidige komparative fordeler så lenge det er mulig.

Hva er kunstig intelligens (AI)?

Kunstig intelligens (AI) er egentlig reproduksjon av menneskelig kunnskap. Det vil sannsynligvis bli mekanisert for å forstå og replikere folks atferd. Kunstig intelligens blir beskrevet som en tilnærming som kan gjelde nesten ethvert system som inneholder egenskaper som er identiske med de som finnes i den menneskelige hjerne, for eksempel tenking og mellommenneskelig evne.

For å forstå hvordan kunstig intelligens fremskritt påvirker bedriftssektoren, er det først nødvendig å definere ideen. Terminologien "kunstig intelligens" innebærer at alle typer et teknologisystem er knyttet til menneskelige aktiviteter. Det inkluderer læring, tenkning og mellommenneskelige evner, blant annet. "Kunstig intelligens" refererer til spesifikke applikasjoner på samme måte som Honda Accord fra 2013 refererer til et "kjøretøy" - som er teknisk riktig, men som ikke gir noe spesifikt. Hvilken type AI-utviklingstjenester som er populære i bedriftsverdenen, vil bli bestemt ved å gjøre grundig forskning.

Et blikk på maskinlæring

Maskinlæring er for tiden en av de vanligste typene kunstig intelligens i utvidelse av virksomheten. Maskinlæring er nå primært distribuert for effektiv datahåndtering. Denne typen kunstig intelligens er teknologier som alltid ser ut til å "vokse" med tiden, og øke produktiviteten deres - og gir mer informasjon og prosessering for å forbedre et maskinlæringssystem. Maskinlæring kan føre enorme mengder data til et brukbart format for enkeltpersoner - stadig samlet av sammenkoblede enheter og tingenes internett.

For eksempel vil et AI-system utvilsomt koble maskinen til et nettverk hvis en person driver et prosessanlegg. Tilkoblede enheter leverer en jevn strøm av data til et sentralt sted angående ytelse og produksjon av et AI -mobilapp-utviklingsselskap . Dessverre er det for mye informasjon som en person noen gang kan gå gjennom. Selv om de gjorde det, ville de fleste forbindelser utvilsomt mangle. Maskinlæring kan effektivt gjennomgå informasjonen, gjenkjenne trender og uregelmessigheter. Anta at en maskin fungerer i en dyp transformasjon i produksjonsanlegget. I så fall kan det registreres ved maskinlæringsteknikker og varsle beslutningstakeren om at det er på tide å sende ut et prediktivt konstruksjonsmannskap.

Men maskinlæring ser ut til å være et stort spekter. Utviklingen av kunstige nevrale nettverk og sammenkoblet nett av kunstig intelligens-nav har bidratt til det som omtales som "dyp læring.

En blikk på dyp læring

Deep learning er en mye mer autentisk versjon av maskinlæring basert på nevrale nettverk for kompleks intelligens. Dyp læring er viktig for mye mer komplekse aktiviteter, som for eksempel oppdagelse av svindel. Folk kan utføre dette ved stadig å undersøke et variert utvalg av parametere. For eksempel må mange elementer evalueres, analyseres og følges for selvkjørende biler. De dype læringsmetodene gjør at selvkjørende biler kan integrere informasjon som er samlet inn av deres detektorer. Disse inkluderer avstanden fra andre objekter, hastigheten de beveger seg på, og prognosene på 5-10 sekunder. All denne informasjonen blir analysert side om side for å hjelpe en sjåfør med å avgjøre om den skal bytte kjørefelt.

Dyp læring er ganske effektiv i virksomheten, og dyp forståelse vil muligens implementere den mer konsekvent innen kort tid. Eldre læringsalgoritmer har en tendens til å spille ut når en viss mengde data er samlet. I motsetning til dette forbedrer dype læringsmodeller stadig ytelsen når ny informasjon blir innhentet. Det gjør dypere læringsmodeller langt mer tilpasningsdyktige og nøyaktige, og enda mer robuste, kan du si.

Den intellektuelle funksjonen til nåværende design er relativt begrenset og bruker bare en redusert type intelligens. For eksempel har menneskesinnet oppfunnet måter å tenke utover mål og logiske forklaringer på varierte livssituasjoner. Det som ellers ville ha vært Ai-systemet, kan digitalisere et enkelt og utfordrende problem i stedet for det menneskelige intellektet. Det fører til to modellklasser: strukturalistisk og funksjonalistisk. De strukturelle modellene søker å imitere viktige intellektuelle aktiviteter som logikk og resonnement omtrent. Den funksjonelle modellen refererer til informasjonen korrelert med den bestemte kopien.

Den primære agendaen for kunstig intelligens er å utvikle ny teknologi som gjør det mulig for datamaskiner og andre maskiner å ta intelligente beslutninger i den daglige driften.

Fremtiden er nå: virkningen er global

Knapt noen vesentlig moderne AI-sektor forblir upåvirket, og "smal AI" kan være et eksempel. Disse AI-ene utfører virkelig bruk av datatrenede algoritmer og har en tendens til å falle inn under dyplæring eller maskinlæringsgrupper. I løpet av de siste årene er det spesielt sant med spredning av koblede enheter og stadig raskere databehandling og den betydelige økningen i datainnsamling og analyse på grunn av robust IoT-forbindelse.

Når det ikke er langt nok, forventes et SaaS-produktutviklingsselskap å flytte digital teknologi ut av den todimensjonale skjermfangede formen som har blitt brukt av mennesker. I stedet blir det primære brukergrensesnittet en persons fysiske omgivelser.

Noen områder er i begynnelsen av AI-eventyret ditt, mens andre er erfarne reisende. Begge går langt. Likevel er det vanskelig å ignorere innflytelsen av kunstig intelligens i våre liv nå:

• Transport : Selv om det kan ta et tiår eller mer å utvikle dem, fører førerløse biler oss overalt en dag.
• Fabrikasjon : AI-drevne roboter samarbeider med mennesker for å utføre et begrenset utvalg av aktiviteter, inkludert installasjon og stabling. Prediktiv analyse opprettholder en sømløs bearbeiding av utstyret.
• Helsevesen : sykdommer identifiseres raskere og mer nøyaktig i det relativt nye området for helsetjenester; medisineringsforskning fremskyndes og forenkles; virtuelle omsorgspersoner overvåker pasienter, og omfattende dataanalyse bidrar til å gi en mer individualisert opplevelse for pasientene.
• Utdanning : AI brukes til å skanne lærebøker. De tidlige virtuelle veilederne hjelper menneskelige instruktører, og ansiktsanalyser måler studentens følelser for å oppdage hvem som sliter eller kjeder seg. De tilpasser opplevelsen til deres spesielle krav.
• Media : journalistikk bruker og fortsetter å tjene på AI. Bloomberg bruker Cyborg-teknologi for å gjøre detaljert økonomisk informasjon raskt forståelig. Associated Press bruker Automated Insights naturlige språkkunnskaper for å lage 3700 rapporter i året - nesten fire ganger mer enn i fjor.
• Kundeservice : Google utvikler også en AI-assistent som kan ringe menneskelignende samtaler til for eksempel hårbutikken i nabolaget ditt for avtaler. Teknologien gjenkjenner sammenheng og subtilitet i tillegg til ord.

Kunstig intelligens vokser kontinuerlig innen en rekke felt. Maskiner er koblet sammen ved hjelp av en tverrfaglig tilnærming som inkluderer matematikk, informatikk, lingvistikk, psykologi og andre fagområder. Imidlertid er forbedringene (og mange andre, inkludert denne avlingen av nye) bare begynnelsen. Det kreves betydelig mer - mye mer enn noen, inkludert de mest kjente prognosene, også kan forstå.

Mer betydningsfulle selskaper bruker til og med nesten 20 milliarder dollar på kunstige intelligensprodukter og -tjenester per år. Teknologigigantene som Google, Apple, Microsoft og Amazon bruker hvert år billioner av dollar på å utvikle AI-produkter og -tjenester. (MIT alene senker en investering på 1 milliard dollar i en ny høyskole som kun er viet til dataindustrien). United States Depository investerer millioner og millioner av dollar hvert år for å etablere AI-varer og -tjenester (United States Depository foreslår en investering på 1 milliard dollar i en ny høyskole som er helt fokusert på teknologisektoren (AI). Noen av disse AI-mobilappene utvikling av utviklingsselskaper er godt på vei, andre er bare hypotetiske og kan forbli det i fremtiden. De ser alle ut til å være forstyrrende, på godt og vondt, så det er ingen bevis for en bremsende tilnærming.

10 spørsmål å stille før du implementerer kunstig intelligens for virksomheten

AI (kunstig intelligens) og ML (maskinlæring) kan gi bedrifter gjennombrudd i produksjonsprosessene. I noen tilfeller implementeres et konkurransefortrinn riktig og tilstrekkelig på grunn av frykten for å bli etterlatt. Bedrifter har blitt satt under mer press på grunn av den digitale transformasjonen og dens forskjellige fremskritt. Det har resultert i at ledere er mer villige til å bruke ny teknologi i sine organisasjoner.

Les bloggen - Software As A Service (SaaS) for å øke veksten til leasingforetakene

Imidlertid, selv om de viktigste hindringene blir overvunnet, i de fleste situasjoner, fortsetter de å eksistere. Et lite antall selskaper har bare nøkkelkomponentene som gjør at AI kan generere verdi i stor skala - å vite hvor kunstig intelligens kan leve og ha grunnleggende og definerte prosesser for å skaffe SaaS-utviklingstjenestene. Kunstig intelligens bør tjene som utgangspunkt for alle som ønsker å bli fullstendig nedsenket i denne transformasjonen. Før bedrifter implementerer en AI- og ML-strategi, bør de derfor stille seg følgende spørsmål:

1. Hva er problemet med AI som du tar sikte på å løse?

Den kritiske tingen i denne situasjonen er å definere problemet først. Hva ønsker firmaet? Kan en maskinlæringsmodell løse det? Er det nøyaktig kjent for hvilke mennesker som vil bruke AI-systemer?

På den ene siden blir det viktig å oppdage hvilke slags oppgaver som er ineffektive eller intensive i menneskelig kapital. Og på den annen side for å identifisere hvordan AI- og ML-systemer kan lindre dette problemet.

2. Hva er selskapets mål å gjøre AI til en sjanse?

Hvordan planlegger og implementerer firmaet løsningen på problemet? På dette stadiet er det avgjørende å vite hvordan du kan bearbeide problembeskrivelsen i et automatisert læringsproblem og hvordan du utfører den. Det fjerner treghet eller verditap under transformasjonsprosessen.

3. Krever organisasjonen en permanent eller midlertidig løsning?

AI-utviklingstjenester må bli en del av kjernevirksomheten til firmaet.

Det må suppleres med ledergruppens holdningsendring. Selskapets digitale transformasjon støtter det store flertallet av suksesshistorier på alle nivåer.

Det vil bli valgt å kjøpe en AI-modell for et bestemt mål eller hverdagsaktiviteter i firmaet, et personlig produkt, en standardisert løsning eller en midlertidig tjeneste.

4. Har firmaet den informasjonen som trengs for å mate AI-modellen?

Kvaliteten på AI-modellen avhenger direkte av kvaliteten og mengden data firmaet har å tilby. Å bruke AI betyr å utvikle en nøyaktig og relevant datamodell for å mate AI-systemer for å lære å jobbe uavhengig. Derfor er det viktig å ha historiske kvalitetsdata.

Har firmaet utmerkede og pålitelige datakilder som AI kan bruke? En omfattende struktur av mål og KPI (nøkkelindikatorer) og en god datastrategi er avgjørende for å sikre at dette blir så nyttig som mulig for å svare på disse problemene.

5. Er denne informasjonen digitalisert?

Har jeg lagret digitale systemdata? Digitalisert, sentralisert, organisert og integrert med forskjellige digitale verktøy (f.eks. Custom Software Development Services , ERPs, SCADAS, etc.) eller databaser, CSV-filer, Excels osv., Må brukes til å håndtere dataene riktig. Når dette ikke er tilfelle, kan det ta lang tid og noen ganger en uslåelig investering å digitalisere og bruke AI fra disse dataene.

6. Har firmaet de nødvendige gjennomføringsressursene?

Firmaet må være ærlig om det har folk og økonomiske ressurser som trengs for å absorbere forandring. Hvor skal vi finne det dyktige talentet for å bruke AI? Hva er budsjettet til firmaet for å kjøpe en ML-modell? Et teknisk personale som forstår firmaet og forstår utvikleren eller datavitenskapsmannen, er avgjørende for en sømløs overgang og en korrekt integrering av modeller i interne systemer.

Videre må disse teamene integrere modellene som skal distribueres i organisasjonens planer.

På den annen side avhenger nøyaktigheten av AI-modellen av selskapets penger, utstyr og tid til å bygge den. Det vil også avgjøre om firmaet velger en løsning på forespørsel, eller om teamet erverver sin modell.

7. Hva er implikasjonene av AI-feil?

AI-modeller fungerer gjennom komplekse algoritmer, men feilmarginen er alltid der. Ønsker firmaet å bruke AI i en svært variabel og lav presisjonsprosess, ellers? Hvilke farer ville gå tapt, og hvor mye investering ville ikke fungere? Firmaet må avgjøre om nøyaktigheten til slike modeller sannsynligvis vil være høy nok til å fortsette, avhengig av systemene og dataene som er tilgjengelige.

8. Hvordan vil AI integreres i selskapets bredere strategi?

Hvordan vil AI bli integrert i prosesser og mennesker? Kommer AI-vendepunkter i konflikt med funksjoner?

AI bør ikke brukes som en frittstående teknologi, men som en integrert kunstig intelligensløsning som kan komme i synergi for å maksimere produktivitet og resultater med alle organisasjonssektorer. Firmaet må stille spørsmål ved om AI-modellen kan samarbeide med andre parter for å oppdage eventuelle vanskeligheter.

9. Hvordan kommer denne endringen til å påvirke arbeidstakerne i selskapet?

Hvor langt vil AIs evne til å automatisere arbeidstakeroppgaver for tiden påvirke arbeidsstyrken? Arbeidstakere kan være svært skeptiske til endring, og firmaet må utvikle etiske måter for å sikre at deres verdi og driv ikke går tapt. Effektiv endring i programmene vil fokusere på spesiell opplæring og drift som involverer selskapets ansatte og ledelse.

10. Hva er den forventede avkastningen på bruken av denne teknologien?

Hvor lang tid vil firmaet ta for å få tilbake investeringen? Hvor mye vil selskapets kostnader senkes når AI implementeres? Integrering av AI- og ML-modeller i et firma betyr en pris og dermed en betydelig investering.

Derfor, for å bestemme avkastningen på investeringsforholdet, må AI-teknologi utvikle en meningsfull prognose. For å implementere denne strategien i praksis, bør viktige ytelsesindikatorer (KPIer) utformes for å måle avkastningen og evaluere verdien av modellen for selskapet.

AI er lønnsomt for selskaper ved å hjelpe dem med å utvide seg over hele verden

Koblingen mellom global ekspansjon og kunstig intelligens har utviklet seg til å være noe ekstraordinært. AI støtter bedrifter på en rekke forskjellige måter når de utvikler seg over hele verden:

• Digitale plattformer er enkle å utvide: Digital plattformautomatisering av AI gir en enkel tilnærming for utvidelse over hele verden. I USA eksporterer 97% av små selskaper som opererer på eBay ved bruk av AI noen av produktene sine. Bare 4% av frakoblede selskaper som ikke bruker AI, sender produktene sine. Til sammenligning.
• Korrekte oversettelsestjenester: AI leverer også raske, nøyaktige oversettelsestjenester som forbedrer samtalen, reduserer feilkommunikasjon og forbedrer og øker effektiviteten i internasjonalt samarbeid. Bruk av AI-oversettelser i selskaper har en gunstig innvirkning på kommersielle inntekter, sammenlignet med å redusere avstanden mellom nasjoner med over 35%.
• Forbedre handelsforhandlinger: AI forbedrer ikke bare kommunikasjonen, men forbedrer også resultatene. Folk kan bruke AI SaaS-utviklingstjenester for å vurdere de økonomiske veiene til forhandlingspartene i forskjellige scenarier. Det kan være med på å forutsi konsekvensene av de ulike faktorene i handelsscenariet og forutse handelsrespons fra ikke-forhandlende nasjoner. For eksempel har Brasil opprettet et Intelligent Tech plus Trade Initiative, som fremhever AI som en del av handelsdiskusjonene.
• Styring av forsyningskjeden: AI-systemer kan også reagere på forsyningskjeden i sanntid. Du kan oppdage mønstre og trender og forutsi hvor og når etterspørselen øker. De kan også øke produksjonen automatisk for å matche den etterspørselen eller redusere produksjonen for å tilpasse seg fallende etterspørsel, og minimere avfall og overskuddsbeholdning. AI har vist seg nyttig i å utvide selskaper som trenger å forstå hvordan de kan tilby en optimal mengde varer til et nytt marked.
• Automatiserte vanlige aktiviteter: Når organisasjoner utvides, liker de vanligvis å konsentrere energien på aktiviteter på høyt nivå. Det inkluderer strategi snarere enn aktiviteter på lavt nivå som byråkrati. AI hjelper til med automatisering av verdslige byråkratiske aktiviteter. Ettersom firmaer har ekstra personell i forskjellige nasjoner, kan de kjempe for å håndtere lønn og fordeler. AI kan hjelpe til med å automatisere disse prosessene og spare folk fra problemer og stress.
• Forbedret effektivitet og presisjon: AI kan bidra til å forenkle mange operasjoner i et firma via effektivitet og nøyaktighet. Anta at en ansatt jobber for lønn eller registrerer ansatte i sykeforsikringsplaner. I så fall kan de gjøre en feil eller to, noe som kan føre til forsinkelser, feil betalinger eller tap av dekning. Sjansen for feil blir betydelig mindre med et automatisert system, som aldri er trøtt eller distrahert. Og et AI-system kan fullføre beregningene og datainngangene raskt mer effektivt enn menneskelige ansatte.

Kunstig intelligens er helt ubegrenset i bruken. For å illustrere, vurder hvordan det er mulig å konvertere det gradvise tapet av forretningserfaring til en kaskade av muligheter. For å forvente å se en forbedring i ytelsen som et resultat av den økte innsikten som tilbys av kunstig intelligensløsninger , samt en reduksjon i driftsutgiftene. En ytterligere vurdering er at to organisasjoner kan tolke eller implementere regelverk på mange måter. På den annen side er det forskjellige varianter av tilgjengelige algoritmer. Selv uten kunnskap eller eksisterende mening behandles disse dataene, og kanskje blir det utviklet en produksjon som tilfredsstiller standarder. De fungerer på den måten de opprinnelig ble konstruert på. Det hjelper deg med å garantere at miljøet ditt er blottet for relevant subjektivitet ved å bruke kunstig intelligens til å automatisere samsvarskontroller, og eliminere behovet for manuell inngrep.

Vil du ansette dedikert utvikler? Få en gratis estimering!

Få siste ord

Etter hvert som teknologien utvikler seg, utvikles nye oppstart, ulike bedriftsapplikasjoner og tilpassede programvareutviklingstjenester over hele verden for å møte forbrukernes behov. Som en konsekvens av teknologisk utvikling har visse yrker blitt eliminert, og AI-systemer vil skape helt nye på grunn av denne utviklingen. Kunstig intelligens, kombinert med tingenes internett, kan ha en betydelig innvirkning på økonomien. Hvert firma vil uunngåelig bruke kunstig intelligens for å være kompatibel med sine kommersielle mål. Anta at et firma vurderer et skritt mot kunstig intelligens. I så fall må den først vurdere sine eksisterende styrker, begrensninger og langsiktige mål. Senere, når kunstig intelligens (AI) -instrumenter får fart i hele selskapet, vil du se at hierarkier begynner å flate ut og til og med utjevnes. Det er sant: fremtiden er allerede her, og den generelle bruken av kunstig intelligens er bare et spørsmål om tid. Ja, du er ganske nøyaktig.

Det tredje elementet å nevne er at kunstig intelligens (AI) gir bedrifter muligheten til å forutse bedre og forstå forbrukernes behov. Som et resultat tillater det forbrukere å tilpasse seg og utvikle nye tjenester og praksis. I alle bransjer er dette sant. Selv om det aldri er for sent å begynne å bruke kunstig intelligens, anbefales det å se potensialet for fremtidige komparative fordeler så lenge det er mulig.