人工知能（AI）とは何ですか？
人工知能（AI）は、本質的に人間の知識の複製です。人々の行動を理解し、複製するために機械化される可能性があります。人工知能は、思考や対人能力など、人間の脳に見られるものと同じ性質を含むほとんどすべてのシステムに適用できるアプローチとして説明されています。
人工知能の進歩が企業部門にどのように影響するかを理解するには、最初にアイデアを定義する必要があります。 「人工知能」という用語は、あらゆる種類の技術システムが人間の活動に関連していることを意味します。これには、とりわけ、学習、思考、対人能力が含まれます。 「人工知能」とは、2013年のホンダアコードが「車両」を指すのと同じように特定のアプリケーションを指します。これは技術的には正しいですが、具体的なことは何も示していません。企業の世界で人気のあるAI開発サービスの種類は、綿密な調査によって決定されます。
機械学習の概要
機械学習は現在、ビジネス拡大において最も普及している種類の人工知能の1つです。現在、機械学習は主に効率的なデータ管理のために導入されています。これらの種類の人工知能は、時間の経過とともに常に「成長」し、生産性を向上させるように見えるテクノロジーです。より多くの情報と処理を提供して、機械学習システムを改善します。機械学習は、相互接続されたデバイスとモノのインターネットによって絶えず収集される、個人が使用できる形式に大量のデータをもたらすことができます。
たとえば、人が処理プラントを運営している場合、AIシステムは間違いなく機械をネットワークに接続します。接続されたデバイスは、AIモバイルアプリ開発会社のパフォーマンスと製造に関する一貫したデータストリームを中央の場所に配信します。残念ながら、人がこれまでに通過するにはあまりにも多くの情報があります。たとえそうだったとしても、ほとんどの接続は間違いなく失われます。機械学習は、情報を効率的に確認し、傾向や不規則性を認識することができます。機械が生産施設で大きな変革を遂げていると仮定します。その場合、それは機械学習技術によって記録され、予測建設クルーを派遣する時期が意思決定者に通知される場合があります。
しかし、機械学習は広大な範囲のようです。人工ニューラルネットワークと人工知能ハブの相互接続されたウェブの開発は、「ディープラーニング」と呼ばれるものに貢献しています。
ディープラーニングの概要
ディープラーニングは、複雑なインテリジェンスのためのニューラルネットワークに基づく機械学習のはるかに本格的なバージョンです。ディープラーニングは、不正の検出など、はるかに複雑なアクティビティに不可欠です。人々は、さまざまな範囲のパラメーターを絶えず調べることによってこれを実行できます。たとえば、自動運転車の場合、多くの要素を評価、分析、および実行する必要があります。ディープラーニング手法により、自動運転車は検出器によって収集された情報を統合できます。これらには、他のオブジェクトからの距離、オブジェクトが移動する速度、および5〜10秒での予測が含まれます。このすべての情報は、ドライバーが車線を変更する必要があるかどうかを判断するのに役立つように並べて分析されます。
ディープラーニングはビジネスで非常に効果的であり、深い理解はおそらくすぐにそれをより一貫して実装するでしょう。古い学習アルゴリズムは、一定量のデータが収集されたときに実行される傾向があります。対照的に、深遠な学習モデルは、新しい情報が取得されるにつれてパフォーマンスを向上させ続けます。これにより、より深い学習モデルがはるかに適応性が高く正確になり、さらに堅牢になります。
現在のデザインの知的機能は比較的制限されており、使用するインテリジェンスの種類は少なくなっています。たとえば、人間の精神は、さまざまな生活状況の測定や論理的な説明を超えた考え方を発明しました。そうでなければAiシステムは、人間の知性ではなく、簡単でやりがいのある問題をデジタル化する可能性があります。それは、構造主義と機能主義の2つのモデルクラスにつながります。構造モデルは、論理や推論などの本質的な知的活動を大まかに模倣しようとします。機能モデルとは、決定されたコピーに関連する情報を指します。
人工知能の主な課題は、コンピューターやその他のマシンが日常業務でインテリジェントな意思決定を行えるようにする新しいテクノロジーを開発することです。
未来は今です：影響はグローバルです
現代の本質的なAIセクターが影響を受けないままであるということはほとんどなく、「狭いAI」がその一例である可能性があります。これらのAIは、データトレーニングされたアルゴリズムを真に採用して実行され、ディープラーニングまたは機械学習グループに分類される傾向があります。近年、これは特に、リンクされたデバイスの急増と、これまでになく高速化されたコンピューター処理、および堅牢なIoT接続によるデータ収集と分析の大幅な増加に当てはまります。
それだけでは不十分な場合、 SaaS製品開発会社は、デジタル技術を、人間が使用していた2次元の画面に閉じ込められた形から脱却することが期待されています。代わりに、プライマリユーザーインターフェイスは人の物理的な環境になります。
AIアドベンチャーの始まりにあるエリアもあれば、経験豊富な旅行者もいます。どちらも大いに役立ちます。それにもかかわらず、今の私たちの生活に対する人工知能の影響は無視するのが難しいです：
- 輸送：開発には10年以上かかる可能性がありますが、自動運転車は1日どこにでも私たちを運びます。
- 製造：AI駆動のロボットは、人々と協力して、設置や積み重ねなど、制限された範囲のアクティビティを実行します。予測分析は、機器のシームレスな動作を維持します。
- ヘルスケア：比較的新興のヘルスケア分野では、病気がより迅速かつ正確に特定されます。投薬研究は促進され、簡素化されます。仮想介護者は患者を監視し、広範なデータ分析は患者により個別化された体験を提供するのに役立ちます。
- 教育：AIは教科書のスキャンに使用されます。初期段階の仮想家庭教師は人間のインストラクターを支援し、顔の分析は学生の感情を測定して、誰が苦労しているのか、退屈しているのかを検出するのに役立ちます。彼らは経験を彼らの特定の要件に適応させます。
- メディア：ジャーナリズムもAIを使用し、AIから利益を得続けています。ブルームバーグは、サイボーグテクノロジーを利用して、詳細な財務情報をすばやく理解できるようにしています。 AP通信はAutomatedInsightsの自然言語スキルを利用して、年間3,700件のレポートを作成しています。これは昨年のほぼ4倍です。
- カスタマーサービス：Googleは、たとえば近所のヘアショップに人間のように電話をかけて予約できるAIアシスタントも開発しています。このテクノロジーは、言葉に加えて文脈と繊細さを認識します。
人工知能はさまざまな分野で継続的に成長しています。機械は、数学、コンピューターサイエンス、言語学、心理学、およびその他の分野を含む学際的なアプローチを使用して相互にリンクされています。ただし、改善（およびこの新しい作物を含む他の多くの改善）はほんの始まりに過ぎません。かなり多くのことが必要です。最も有名な予測を含め、誰よりもはるかに多くのことが理解できます。
より重要な企業は、人工知能の製品とサービスに年間200億ドル近くを費やしています。グーグル、アップル、マイクロソフト、アマゾンなどのテクノロジーの巨人は、AI製品とサービスの開発に毎年数兆ドルを費やしています。 （MITだけでも、コンピューター業界専用の新しい大学への10億ドルの投資を削減しています）。米国の預託機関は、AIの商品とサービスを確立するために毎年数百万ドルを投資しています（米国の預託機関は、テクノロジーセクター（AI）に完全に焦点を当てた新しい大学への10億ドルの投資を提案しています）。これらのAIモバイルアプリの一部開発会社の進歩は順調に進んでいますが、他の進歩は単なる仮説であり、将来もそうなる可能性があります。それらはすべて、良くも悪くも破壊的であるように思われるため、アプローチが遅くなるという証拠はありません。
ビジネス向けの人工知能を実装する前に尋ねる10の質問
AI（人工知能）とML（機械学習）は、企業に生産プロセスのブレークスルーをもたらすことができます。場合によっては、取り残されることを恐れて、競争上の優位性が正しく適切に実装されます。デジタルトランスフォーメーションとそのさまざまな進歩により、企業はより大きなプレッシャーにさらされています。その結果、経営幹部は組織内で新しいテクノロジーをより積極的に使用するようになりました。
ただし、主要なハードルが克服されたとしても、ほとんどの場合、それらは存在し続けます。少数の企業は、AIが大規模な価値を生み出すことを可能にする主要なコンポーネントしか持っていません。人工知能がどこに住むことができるかを知っており、SaaS開発サービスを取得するための基本的で定義されたプロセスを持っています。人工知能は、この変革に完全に没頭したいすべての人にとっての出発点として役立つはずです。したがって、AIおよびML戦略を実装する前に、企業は次の質問を自問する必要があります。
- あなたが解決しようとしているAIの問題は何ですか？
この状況で重要なことは、最初に問題を定義することです。会社は何を望んでいますか？機械学習モデルはそれを解決できますか？どの人がAIシステムを使用するかは正確にわかっていますか？
一方では、どの種類のタスクが人的資本において非効率的または集中的であるかを発見することが不可欠になります。そして、その一方で、AIおよびMLシステムがこの問題をどのように軽減できるかを特定するために。
- AIをチャンスにするという会社の目標は何ですか？
会社はどのように問題の解決策を計画し、実行しますか？この段階では、自動学習問題で問題の説明を作り直す方法と、それを実行する方法を知ることが重要です。変換プロセス中の速度低下や値の損失を取り除きます。
- 組織は永続的または一時的な解決策を必要としていますか？
AI開発サービスは、企業のコアビジネスの一部になる必要があります。
それは、経営陣の態度の変化によって補完されなければなりません。同社のデジタルトランスフォーメーションは、あらゆるレベルのサクセスストーリーの大部分を支えています。
企業の特定の対策または日常の活動のためのAIモデル、パーソナライズされた製品、標準化されたソリューション、または一時的なサービスを購入するように選択されます。
- 会社はAIモデルを提供するために必要な情報を持っていますか？
AIモデルの品質は、企業が提供する必要のあるデータの品質と量に直接依存します。 AIを使用するということは、AIシステムにフィードして独立して動作することを学ぶための、正確で関連性のあるデータモデルを開発することを意味します。したがって、品質の履歴データが不可欠です。
会社には、AIが使用できる優れた信頼性の高いデータソースがありますか？目標とKPI（主要業績評価指標）の包括的な構造と優れたデータ戦略は、これらの問題に答えるために可能な限り役立つようにするために不可欠です。
- この情報はデジタル化されていますか？
デジタルシステムデータは保存されていますか？データを適切に処理するには、デジタル化、一元化、整理、およびさまざまなデジタルツール（カスタムソフトウェア開発サービス、ERP、SCADASなど）またはデータベース、CSVファイル、Excelなどとの統合を使用する必要があります。そうでない場合、このデータからAIをデジタル化して利用するには、長い時間がかかり、時には無敵の投資が必要になる可能性があります。
- 会社には必要な実装リソースがありますか？
会社は、変化を吸収するために必要な人的資源と財源を持っているかどうかについて率直でなければなりません。 AIを使用するための熟練した才能をどこに配置しますか？ MLモデルを購入するための会社の予算はいくらですか？会社を理解し、開発者またはデータサイエンティストを理解する技術スタッフは、シームレスな移行とモデルの内部システムへの正しい統合に不可欠です。
さらに、これらのチームは、展開するモデルを組織の計画に統合する必要があります。
一方、AIモデルの精度は、会社の資金、設備、構築時間に依存します。また、企業がオンデマンドソリューションを選択するかどうか、またはチームがモデルを取得するかどうかも決定します。
- AI障害の影響は何ですか？
AIモデルは複雑なアルゴリズムを通じて機能しますが、エラーマージンは常に存在します。会社はAIを非常に可変で低精度のプロセスに適用したいと思っていますか？どのような危険が失われ、どれだけの投資がうまくいかないでしょうか？会社は、そのようなモデルの精度が、利用可能なシステムとデータに応じて続行するのに十分高い可能性があるかどうかを判断する必要があります。
- AIは会社のより広範な戦略にどのように統合されますか？
AIはどのようにプロセスや人々に統合されますか？ AIのターニングポイントは機能と競合しますか？
AIは、スタンドアロンテクノロジーとして使用するのではなく、すべての組織セクターで生産性と成果を最大化するために相乗効果を発揮する可能性のある統合人工知能ソリューションとして使用する必要があります。企業は、AIモデルが他の関係者と協力して問題を検出できるかどうかを疑問視する必要があります。
- この変更は会社の労働者にどのように影響しますか？
労働者のタスクを自動化するAIの能力は、現在、労働力の規模にどの程度影響しますか？労働者は変化について非常に懐疑的である可能性があり、会社は彼らの価値と意欲が失われないことを保証するための倫理的な方法を開発しなければなりません。プログラムの効果的な変更は、会社の従業員と経営陣が関与する特別なトレーニングと運用に焦点を当てます。
- このテクノロジーの使用により予想される利益はどのくらいですか？
会社は投資を回収するのにどれくらいの時間がかかりますか？ AIを実装すると、企業のコストはどのくらい削減されますか？ AIモデルとMLモデルを企業に統合することは、価格を意味し、したがって多額の投資を意味します。
したがって、投資収益率を決定するには、AIテクノロジーが意味のある予測を作成する必要があります。この戦略を実行に移すには、主要業績評価指標（KPI）を設計して、収益を測定し、企業のモデルの価値を評価する必要があります。
AIは、企業が世界的に拡大するのを支援することで、企業に利益をもたらします
グローバルな拡大と人工知能の間のリンクは、並外れたものに進化しました。 AIは、世界中でビジネスが進むにつれて、さまざまな方法でビジネスをサポートします。
- デジタルプラットフォームは簡単に拡張できます。AIによるデジタルプラットフォームの自動化は、世界中に拡張するための簡単なアプローチを提供します。米国では、AIを使用してeBayで運営している中小企業の97％が、自社製品の一部を輸出しています。 AIを利用していないオフライン企業のわずか4％が自社製品を出荷しています。比較において。
- 正しい翻訳サービス： AIは、会話を改善し、誤解を減らし、国際協力の効率を高め、向上させる、迅速で正確な翻訳サービスも提供します。企業でのAI翻訳の使用は、国間の距離を35％以上短縮するのに匹敵する、商業収益に有益な影響を及ぼします。
- 貿易交渉の改善： AIはコミュニケーションを改善するだけでなく、その結果も向上させます。人々は、AI SaaS開発サービスを使用して、さまざまなシナリオで交渉当事者の経済的経路を評価することができます。それは、貿易シナリオのさまざまな要因の結果を予測し、非交渉国からの貿易反応を予測するのに役立つ可能性があります。たとえば、ブラジルはIntelligent Tech plus Trade Initiativeを作成し、貿易に関する議論の一環としてAIを強調しています。
- サプライチェーンの管理： AIシステムもリアルタイムでサプライチェーンに対応できます。パターンと傾向を発見し、需要がいつどこで増加するかを予測できます。また、その需要に合わせて生産量を自動的に増やしたり、需要の減少に適応するために生産量を減らしたりして、無駄や余剰在庫を最小限に抑えることもできます。 AIは、新しい市場に最適な量のアイテムを提供する方法を理解する必要がある企業を拡大するのに役立つことが証明されています。
- 自動化された定期的な活動：組織が拡大するとき、彼らは通常、高レベルの活動にエネルギーを集中することを好みます。これには、官僚主義などの低レベルの活動ではなく、戦略が含まれます。 AIは、ありふれた官僚的な活動の自動化を支援します。企業にはさまざまな国に追加の人員がいるため、給与と福利厚生を処理するために戦う可能性があります。 AIは、これらのプロセスを自動化し、トラブルやストレスから人々を救うのに役立ちます。
- 効率と精度の向上： AIは、効率と精度を介して企業内の多くの操作を簡素化するのに役立つ可能性があります。従業員が給与計算のために働いているか、従業員を医療保険プランに登録するとします。その場合、彼らは1つか2つの間違いを犯す可能性があり、それは遅延、誤った支払い、または補償範囲の喪失につながる可能性があります。自動化されたシステムを使用すると、エラーの可能性が大幅に減少します。自動化されたシステムは、疲れたり気を散らしたりすることはありません。また、AIシステムは、人間の従業員よりも効率的に計算とデータ入力をすばやく完了することができます。
人工知能の使用は完全に制限されていません。説明のために、ビジネス経験の段階的な喪失を機会のカスケードに変換することがどのように可能であるかを考えてみてください。人工知能ソリューションによって提供される洞察の増加の結果としてパフォーマンスの向上が見られること、および運用コストの削減を予測するため。さらに考慮すべきことは、2つの組織がさまざまな方法で規制を解釈または実装する可能性があるということです。一方、アクセス可能なアルゴリズムにはさまざまな種類があります。知識や既存の意見がなくても、このデータは処理され、おそらく基準を満たす出力が開発されます。それらは最初に構築された方法で動作します。人工知能を利用してコンプライアンスチェックを自動化し、手動による介入の必要性を排除することで、環境に関連する主観性がないことを保証するのに役立ちます。
最後の言葉はほとんどありません
技術の進歩に伴い、消費者のニーズを満たすために、新しい新興企業、さまざまな企業アプリケーション、およびカスタムソフトウェア開発サービスが世界中で開発されています。技術開発の結果、特定の職業が排除され、AIシステムはこの開発によりまったく新しい職業を作成します。モノのインターネットと組み合わされた人工知能は、経済に大きな影響を与える可能性があります。すべての企業は、その商業目的と互換性を持たせるために、必然的に人工知能を使用します。企業が人工知能への移行を検討しているとします。その場合、最初に既存の長所、制限、および長期的な目標を評価する必要があります。その後、人工知能（AI）機器が会社全体で勢いを増すと、階層がフラットになり、さらには横ばいになり始めることがわかります。それは本当です。未来はすでにここにあり、人工知能の一般的な使用は時間の問題です。はい、あなたはかなり正確です。
言及する3番目の項目は、人工知能（AI）が企業に、消費者のニーズをよりよく予測して理解する能力を提供することです。その結果、消費者は新しいサービスや慣行に適応し、開発することができます。すべての業界で、これは真実です。人工知能の利用を開始するのに遅すぎることは決してありませんが、実現可能である限り、将来の比較優位の可能性を確認することをお勧めします。
人工知能（AI）とは何ですか？
人工知能（AI）は、本質的に人間の知識の複製です。人々の行動を理解し、複製するために機械化される可能性があります。人工知能は、思考や対人能力など、人間の脳に見られるものと同じ性質を含むほとんどすべてのシステムに適用できるアプローチとして説明されています。
人工知能の進歩が企業部門にどのように影響するかを理解するには、最初にアイデアを定義する必要があります。 「人工知能」という用語は、あらゆる種類の技術システムが人間の活動に関連していることを意味します。これには、とりわけ、学習、思考、対人能力が含まれます。 「人工知能」とは、2013年のホンダアコードが「車両」を指すのと同じように特定のアプリケーションを指します。これは技術的には正しいですが、具体的なことは何も示していません。企業の世界で人気のあるAI開発サービスの種類は、綿密な調査によって決定されます。
機械学習の概要
機械学習は現在、ビジネス拡大において最も普及している種類の人工知能の1つです。現在、機械学習は主に効率的なデータ管理のために導入されています。これらの種類の人工知能は、時間の経過とともに常に「成長」し、生産性を向上させるように見えるテクノロジーです。より多くの情報と処理を提供して、機械学習システムを改善します。機械学習は、相互接続されたデバイスとモノのインターネットによって絶えず収集される、個人が使用できる形式に大量のデータをもたらすことができます。
たとえば、人が処理プラントを運営している場合、AIシステムは間違いなく機械をネットワークに接続します。接続されたデバイスは、AIモバイルアプリ開発会社のパフォーマンスと製造に関する一貫したデータストリームを中央の場所に配信します。残念ながら、人がこれまでに通過するにはあまりにも多くの情報があります。たとえそうだったとしても、ほとんどの接続は間違いなく失われます。機械学習は、情報を効率的に確認し、傾向や不規則性を認識することができます。機械が生産施設で大きな変革を遂げていると仮定します。その場合、それは機械学習技術によって記録され、予測建設クルーを派遣する時期が意思決定者に通知される場合があります。
しかし、機械学習は広大な範囲のようです。人工ニューラルネットワークと人工知能ハブの相互接続されたウェブの開発は、「ディープラーニング」と呼ばれるものに貢献しています。
ディープラーニングの概要
ディープラーニングは、複雑なインテリジェンスのためのニューラルネットワークに基づく機械学習のはるかに本格的なバージョンです。ディープラーニングは、不正の検出など、はるかに複雑なアクティビティに不可欠です。人々は、さまざまな範囲のパラメーターを絶えず調べることによってこれを実行できます。たとえば、自動運転車の場合、多くの要素を評価、分析、および実行する必要があります。ディープラーニング手法により、自動運転車は検出器によって収集された情報を統合できます。これらには、他のオブジェクトからの距離、オブジェクトが移動する速度、および5〜10秒での予測が含まれます。このすべての情報は、ドライバーが車線を変更する必要があるかどうかを判断するのに役立つように並べて分析されます。
ディープラーニングはビジネスで非常に効果的であり、深い理解はおそらくすぐにそれをより一貫して実装するでしょう。古い学習アルゴリズムは、一定量のデータが収集されたときに実行される傾向があります。対照的に、深遠な学習モデルは、新しい情報が取得されるにつれてパフォーマンスを向上させ続けます。これにより、より深い学習モデルがはるかに適応性が高く正確になり、さらに堅牢になります。
現在のデザインの知的機能は比較的制限されており、使用するインテリジェンスの種類は少なくなっています。たとえば、人間の精神は、さまざまな生活状況の測定や論理的な説明を超えた考え方を発明しました。そうでなければAiシステムは、人間の知性ではなく、簡単でやりがいのある問題をデジタル化する可能性があります。それは、構造主義と機能主義の2つのモデルクラスにつながります。構造モデルは、論理や推論などの本質的な知的活動を大まかに模倣しようとします。機能モデルとは、決定されたコピーに関連する情報を指します。
人工知能の主な課題は、コンピューターやその他のマシンが日常業務でインテリジェントな意思決定を行えるようにする新しいテクノロジーを開発することです。
未来は今です：影響はグローバルです
現代の本質的なAIセクターが影響を受けないままであるということはほとんどなく、「狭いAI」がその一例である可能性があります。これらのAIは、データトレーニングされたアルゴリズムを真に採用して実行され、ディープラーニングまたは機械学習グループに分類される傾向があります。近年、これは特に、リンクされたデバイスの急増と、これまでになく高速化されたコンピューター処理、および堅牢なIoT接続によるデータ収集と分析の大幅な増加に当てはまります。
それだけでは不十分な場合、 SaaS製品開発会社は、デジタル技術を、人間が使用していた2次元の画面に閉じ込められた形から脱却することが期待されています。代わりに、プライマリユーザーインターフェイスは人の物理的な環境になります。
AIアドベンチャーの始まりにあるエリアもあれば、経験豊富な旅行者もいます。どちらも大いに役立ちます。それにもかかわらず、今の私たちの生活に対する人工知能の影響は無視するのが難しいです：
- 輸送：開発には10年以上かかる可能性がありますが、自動運転車は1日どこにでも私たちを運びます。
- 製造：AI駆動のロボットは、人々と協力して、設置や積み重ねなど、制限された範囲のアクティビティを実行します。予測分析は、機器のシームレスな動作を維持します。
- ヘルスケア：比較的新興のヘルスケア分野では、病気がより迅速かつ正確に特定されます。投薬研究は促進され、簡素化されます。仮想介護者は患者を監視し、広範なデータ分析は患者により個別化された体験を提供するのに役立ちます。
- 教育：AIは教科書のスキャンに使用されます。初期段階の仮想家庭教師は人間のインストラクターを支援し、顔の分析は学生の感情を測定して、誰が苦労しているのか、退屈しているのかを検出するのに役立ちます。彼らは経験を彼らの特定の要件に適応させます。
- メディア：ジャーナリズムもAIを使用し、AIから利益を得続けています。ブルームバーグは、サイボーグテクノロジーを利用して、詳細な財務情報をすばやく理解できるようにしています。 AP通信はAutomatedInsightsの自然言語スキルを利用して、年間3,700件のレポートを作成しています。これは昨年のほぼ4倍です。
- カスタマーサービス：Googleは、たとえば近所のヘアショップに人間のように電話をかけて予約できるAIアシスタントも開発しています。このテクノロジーは、言葉に加えて文脈と繊細さを認識します。
人工知能はさまざまな分野で継続的に成長しています。機械は、数学、コンピューターサイエンス、言語学、心理学、およびその他の分野を含む学際的なアプローチを使用して相互にリンクされています。ただし、改善（およびこの新しい作物を含む他の多くの改善）はほんの始まりに過ぎません。かなり多くのことが必要です。最も有名な予測を含め、誰よりもはるかに多くのことが理解できます。
より重要な企業は、人工知能の製品とサービスに年間200億ドル近くを費やしています。グーグル、アップル、マイクロソフト、アマゾンなどのテクノロジーの巨人は、AI製品とサービスの開発に毎年数兆ドルを費やしています。 （MITだけでも、コンピューター業界専用の新しい大学への10億ドルの投資を削減しています）。米国の預託機関は、AIの商品とサービスを確立するために毎年数百万ドルを投資しています（米国の預託機関は、テクノロジーセクター（AI）に完全に焦点を当てた新しい大学への10億ドルの投資を提案しています）。これらのAIモバイルアプリの一部開発会社の進歩は順調に進んでいますが、他の進歩は単なる仮説であり、将来もそうなる可能性があります。それらはすべて、良くも悪くも破壊的であるように思われるため、アプローチが遅くなるという証拠はありません。
ビジネス向けの人工知能を実装する前に尋ねる10の質問
AI（人工知能）とML（機械学習）は、企業に生産プロセスのブレークスルーをもたらすことができます。場合によっては、取り残されることを恐れて、競争上の優位性が正しく適切に実装されます。デジタルトランスフォーメーションとそのさまざまな進歩により、企業はより大きなプレッシャーにさらされています。その結果、経営幹部は組織内で新しいテクノロジーをより積極的に使用するようになりました。
ただし、主要なハードルが克服されたとしても、ほとんどの場合、それらは存在し続けます。少数の企業は、AIが大規模な価値を生み出すことを可能にする主要なコンポーネントしか持っていません。人工知能がどこに住むことができるかを知っており、SaaS開発サービスを取得するための基本的で定義されたプロセスを持っています。人工知能は、この変革に完全に没頭したいすべての人にとっての出発点として役立つはずです。したがって、AIおよびML戦略を実装する前に、企業は次の質問を自問する必要があります。
- あなたが解決しようとしているAIの問題は何ですか？
この状況で重要なことは、最初に問題を定義することです。会社は何を望んでいますか？機械学習モデルはそれを解決できますか？どの人がAIシステムを使用するかは正確にわかっていますか？
一方では、どの種類のタスクが人的資本において非効率的または集中的であるかを発見することが不可欠になります。そして、その一方で、AIおよびMLシステムがこの問題をどのように軽減できるかを特定するために。
- AIをチャンスにするという会社の目標は何ですか？
会社はどのように問題の解決策を計画し、実行しますか？この段階では、自動学習問題で問題の説明を作り直す方法と、それを実行する方法を知ることが重要です。変換プロセス中の速度低下や値の損失を取り除きます。
- 組織は永続的または一時的な解決策を必要としていますか？
AI開発サービスは、企業のコアビジネスの一部になる必要があります。
それは、経営陣の態度の変化によって補完されなければなりません。同社のデジタルトランスフォーメーションは、あらゆるレベルのサクセスストーリーの大部分を支えています。
企業の特定の対策または日常の活動のためのAIモデル、パーソナライズされた製品、標準化されたソリューション、または一時的なサービスを購入するように選択されます。
- 会社はAIモデルを提供するために必要な情報を持っていますか？
AIモデルの品質は、企業が提供する必要のあるデータの品質と量に直接依存します。 AIを使用するということは、AIシステムにフィードして独立して動作することを学ぶための、正確で関連性のあるデータモデルを開発することを意味します。したがって、品質の履歴データが不可欠です。
会社には、AIが使用できる優れた信頼性の高いデータソースがありますか？目標とKPI（主要業績評価指標）の包括的な構造と優れたデータ戦略は、これらの問題に答えるために可能な限り役立つようにするために不可欠です。
- この情報はデジタル化されていますか？
デジタルシステムデータは保存されていますか？データを適切に処理するには、デジタル化、一元化、整理、およびさまざまなデジタルツール（カスタムソフトウェア開発サービス、ERP、SCADASなど）またはデータベース、CSVファイル、Excelなどとの統合を使用する必要があります。そうでない場合、このデータからAIをデジタル化して利用するには、長い時間がかかり、時には無敵の投資が必要になる可能性があります。
- 会社には必要な実装リソースがありますか？
会社は、変化を吸収するために必要な人的資源と財源を持っているかどうかについて率直でなければなりません。 AIを使用するための熟練した才能をどこに配置しますか？ MLモデルを購入するための会社の予算はいくらですか？会社を理解し、開発者またはデータサイエンティストを理解する技術スタッフは、シームレスな移行とモデルの内部システムへの正しい統合に不可欠です。
さらに、これらのチームは、展開するモデルを組織の計画に統合する必要があります。
一方、AIモデルの精度は、会社の資金、設備、構築時間に依存します。また、企業がオンデマンドソリューションを選択するかどうか、またはチームがモデルを取得するかどうかも決定します。
- AI障害の影響は何ですか？
AIモデルは複雑なアルゴリズムを通じて機能しますが、エラーマージンは常に存在します。会社はAIを非常に可変で低精度のプロセスに適用したいと思っていますか？どのような危険が失われ、どれだけの投資がうまくいかないでしょうか？会社は、そのようなモデルの精度が、利用可能なシステムとデータに応じて続行するのに十分高い可能性があるかどうかを判断する必要があります。
- AIは会社のより広範な戦略にどのように統合されますか？
AIはどのようにプロセスや人々に統合されますか？ AIのターニングポイントは機能と競合しますか？
AIは、スタンドアロンテクノロジーとして使用するのではなく、すべての組織セクターで生産性と成果を最大化するために相乗効果を発揮する可能性のある統合人工知能ソリューションとして使用する必要があります。企業は、AIモデルが他の関係者と協力して問題を検出できるかどうかを疑問視する必要があります。
- この変更は会社の労働者にどのように影響しますか？
労働者のタスクを自動化するAIの能力は、現在、労働力の規模にどの程度影響しますか？労働者は変化について非常に懐疑的である可能性があり、会社は彼らの価値と意欲が失われないことを保証するための倫理的な方法を開発しなければなりません。プログラムの効果的な変更は、会社の従業員と経営陣が関与する特別なトレーニングと運用に焦点を当てます。
- このテクノロジーの使用により予想される利益はどのくらいですか？
会社は投資を回収するのにどれくらいの時間がかかりますか？ AIを実装すると、企業のコストはどのくらい削減されますか？ AIモデルとMLモデルを企業に統合することは、価格を意味し、したがって多額の投資を意味します。
したがって、投資収益率を決定するには、AIテクノロジーが意味のある予測を作成する必要があります。この戦略を実行に移すには、主要業績評価指標（KPI）を設計して、収益を測定し、企業のモデルの価値を評価する必要があります。
AIは、企業が世界的に拡大するのを支援することで、企業に利益をもたらします
グローバルな拡大と人工知能の間のリンクは、並外れたものに進化しました。 AIは、世界中でビジネスが進むにつれて、さまざまな方法でビジネスをサポートします。
- デジタルプラットフォームは簡単に拡張できます。AIによるデジタルプラットフォームの自動化は、世界中に拡張するための簡単なアプローチを提供します。米国では、AIを使用してeBayで運営している中小企業の97％が、自社製品の一部を輸出しています。 AIを利用していないオフライン企業のわずか4％が自社製品を出荷しています。比較において。
- 正しい翻訳サービス： AIは、会話を改善し、誤解を減らし、国際協力の効率を高め、向上させる、迅速で正確な翻訳サービスも提供します。企業でのAI翻訳の使用は、国間の距離を35％以上短縮するのに匹敵する、商業収益に有益な影響を及ぼします。
- 貿易交渉の改善： AIはコミュニケーションを改善するだけでなく、その結果も向上させます。人々は、AI SaaS開発サービスを使用して、さまざまなシナリオで交渉当事者の経済的経路を評価することができます。それは、貿易シナリオのさまざまな要因の結果を予測し、非交渉国からの貿易反応を予測するのに役立つ可能性があります。たとえば、ブラジルはIntelligent Tech plus Trade Initiativeを作成し、貿易に関する議論の一環としてAIを強調しています。
- サプライチェーンの管理： AIシステムもリアルタイムでサプライチェーンに対応できます。パターンと傾向を発見し、需要がいつどこで増加するかを予測できます。また、その需要に合わせて生産量を自動的に増やしたり、需要の減少に適応するために生産量を減らしたりして、無駄や余剰在庫を最小限に抑えることもできます。 AIは、新しい市場に最適な量のアイテムを提供する方法を理解する必要がある企業を拡大するのに役立つことが証明されています。
- 自動化された定期的な活動：組織が拡大するとき、彼らは通常、高レベルの活動にエネルギーを集中することを好みます。これには、官僚主義などの低レベルの活動ではなく、戦略が含まれます。 AIは、ありふれた官僚的な活動の自動化を支援します。企業にはさまざまな国に追加の人員がいるため、給与と福利厚生を処理するために戦う可能性があります。 AIは、これらのプロセスを自動化し、トラブルやストレスから人々を救うのに役立ちます。
- 効率と精度の向上： AIは、効率と精度を介して企業内の多くの操作を簡素化するのに役立つ可能性があります。従業員が給与計算のために働いているか、従業員を医療保険プランに登録するとします。その場合、彼らは1つか2つの間違いを犯す可能性があり、それは遅延、誤った支払い、または補償範囲の喪失につながる可能性があります。自動化されたシステムを使用すると、エラーの可能性が大幅に減少します。自動化されたシステムは、疲れたり気を散らしたりすることはありません。また、AIシステムは、人間の従業員よりも効率的に計算とデータ入力をすばやく完了することができます。
人工知能の使用は完全に制限されていません。説明のために、ビジネス経験の段階的な喪失を機会のカスケードに変換することがどのように可能であるかを考えてみてください。人工知能ソリューションによって提供される洞察の増加の結果としてパフォーマンスの向上が見られること、および運用コストの削減を予測するため。さらに考慮すべきことは、2つの組織がさまざまな方法で規制を解釈または実装する可能性があるということです。一方、アクセス可能なアルゴリズムにはさまざまな種類があります。知識や既存の意見がなくても、このデータは処理され、おそらく基準を満たす出力が開発されます。それらは最初に構築された方法で動作します。人工知能を利用してコンプライアンスチェックを自動化し、手動による介入の必要性を排除することで、環境に関連する主観性がないことを保証するのに役立ちます。
最後の言葉はほとんどありません
技術の進歩に伴い、消費者のニーズを満たすために、新しい新興企業、さまざまな企業アプリケーション、およびカスタムソフトウェア開発サービスが世界中で開発されています。技術開発の結果、特定の職業が排除され、AIシステムはこの開発によりまったく新しい職業を作成します。モノのインターネットと組み合わされた人工知能は、経済に大きな影響を与える可能性があります。すべての企業は、その商業目的と互換性を持たせるために、必然的に人工知能を使用します。企業が人工知能への移行を検討しているとします。その場合、最初に既存の長所、制限、および長期的な目標を評価する必要があります。その後、人工知能（AI）機器が会社全体で勢いを増すと、階層がフラットになり、さらには横ばいになり始めることがわかります。それは本当です。未来はすでにここにあり、人工知能の一般的な使用は時間の問題です。はい、あなたはかなり正確です。
言及する3番目の項目は、人工知能（AI）が企業に、消費者のニーズをよりよく予測して理解する能力を提供することです。その結果、消費者は新しいサービスや慣行に適応し、開発することができます。すべての業界で、これは真実です。人工知能の利用を開始するのに遅すぎることは決してありませんが、実現可能である限り、将来の比較優位の可能性を確認することをお勧めします。