Cwestiynau i'w Gofyn Wrth Weithredu AI Ar Fusnes

Beth Yw Deallusrwydd Artiffisial (AI)?

Atgynhyrchu gwybodaeth ddynol yn y bôn yw deallusrwydd artiffisial (AI). Mae'n debygol o gael ei fecaneiddio i ddeall ac efelychu ymddygiad pobl. Disgrifir deallusrwydd artiffisial fel dull a allai fod yn berthnasol i bron unrhyw system sy'n cynnwys rhinweddau sy'n union yr un fath â'r rhai a geir yn yr ymennydd dynol, megis meddwl a gallu rhyngbersonol.

Er mwyn deall sut mae datblygiadau deallusrwydd artiffisial yn effeithio ar y sector corfforaethol, mae angen diffinio'r syniad yn gyntaf. Mae'r derminoleg "deallusrwydd artiffisial" yn awgrymu bod pob math o system dechnoleg yn gysylltiedig â gweithgareddau dynol. Mae'n cynnwys dysgu, meddwl, a galluoedd rhyngbersonol, ymhlith pethau eraill. Mae "deallusrwydd artiffisial" yn cyfeirio at gymwysiadau penodol yn yr un modd ag y mae Honda Accord 2013 yn cyfeirio at "gerbyd" - sy'n dechnegol gywir ond nad yw'n rhoi unrhyw fanylion penodol. Bydd y math o wasanaethau datblygu AI sy'n boblogaidd yn y byd corfforaethol yn cael ei bennu trwy wneud ymchwil dwfn.

Cipolwg ar Ddysgu Peiriant

Ar hyn o bryd mae dysgu trwy beiriant yn un o'r mathau mwyaf cyffredin o ddeallusrwydd artiffisial wrth ehangu busnes. Bellach mae dysgu trwy beiriant yn cael ei ddefnyddio'n bennaf ar gyfer rheoli data yn effeithlon. Mae'r mathau hyn o ddeallusrwydd artiffisial yn dechnolegau sydd bob amser yn ymddangos fel pe baent yn "tyfu" dros amser, gan gynyddu eu cynhyrchiant - darparu mwy o wybodaeth a phrosesu i wella system dysgu peiriannau. Gall dysgu trwy beiriant ddod â llawer iawn o ddata i fformat y gellir ei ddefnyddio ar gyfer unigolion - a gesglir yn gyson gan ddyfeisiau rhyng-gysylltiedig a Rhyngrwyd Pethau.

Er enghraifft, heb os, bydd system AI yn cysylltu'r peiriannau â rhwydwaith os yw person yn rhedeg ffatri brosesu. Mae dyfeisiau cysylltiedig yn cyflwyno llif cyson o ddata i le canolog sy'n ymwneud â pherfformiad a gweithgynhyrchu cwmni datblygu apiau symudol AI. Yn anffodus, mae gormod o wybodaeth i berson fynd drwyddi. Hyd yn oed pe byddent, byddai'r rhan fwyaf o gysylltiadau ar goll yn ddi-os. Gall dysgu trwy beiriant adolygu'r wybodaeth yn effeithlon, adnabod tueddiadau ac afreoleidd-dra. Tybiwch fod peiriant yn gweithio mewn trawsnewidiad dwys yn y cyfleuster cynhyrchu. Yn yr achos hwnnw, gellir ei gofnodi gan dechnegau dysgu peiriannau a hysbysu'r sawl sy'n gwneud penderfyniad ei bod yn bryd anfon criw adeiladu rhagfynegol allan.

Ond mae'n ymddangos bod dysgu â pheiriant yn sbectrwm helaeth. Mae datblygu rhwydweithiau niwral artiffisial a gwe rhyng-gysylltiedig o hybiau deallusrwydd artiffisial wedi cyfrannu at yr hyn y cyfeirir ato fel "dysgu dwfn.

Cipolwg ar Ddysgu Dwfn

Mae dysgu dwfn yn fersiwn llawer mwy dilys o ddysgu peiriant yn seiliedig ar rwydweithiau niwral ar gyfer deallusrwydd cymhleth. Mae dysgu dwfn yn hanfodol ar gyfer gweithgareddau llawer mwy cymhleth, megis canfod twyll. Gall pobl gyflawni hyn trwy archwilio ystod amrywiol o baramedrau yn gyson. Er enghraifft, rhaid gwerthuso, dadansoddi a gweithredu ar nifer o elfennau ar gyfer automobiles hunan-yrru. Mae'r dulliau dysgu dwfn yn caniatáu i geir hunan-yrru integreiddio gwybodaeth a gesglir gan eu synwyryddion. Mae'r rhain yn cynnwys y pellter oddi wrth wrthrychau eraill, y cyflymder y maent yn symud, a'r rhagolygon mewn 5-10 eiliad. Dadansoddir yr holl wybodaeth hon ochr yn ochr i helpu gyrrwr i benderfynu a ddylai newid lonydd.

Mae dysgu dwfn yn eithaf effeithiol ym myd busnes, a bydd dealltwriaeth ddofn o bosibl yn ei weithredu'n fwy cyson yn fuan. Mae algorithmau dysgu hŷn yn tueddu i chwarae allan pan fydd swm penodol o ddata wedi'i gasglu. Mewn cyferbyniad, mae modelau dysgu dwys yn parhau i wella eu perfformiad wrth gael gwybodaeth newydd. Mae'n gwneud modelau dysgu dyfnach yn llawer mwy addasadwy a chywir, a hyd yn oed yn fwy cadarn, fe allech chi ddweud.

Mae swyddogaeth ddeallusol dyluniadau presennol yn gymharol gyfyngedig ac yn defnyddio math llai o wybodaeth yn unig. Er enghraifft, mae'r meddwl dynol wedi dyfeisio ffyrdd o feddwl y tu hwnt i esboniadau mesur ac rhesymegol o sefyllfaoedd bywyd amrywiol. Gallai'r hyn a fyddai fel arall wedi bod yn system Ai ddigideiddio problem hawdd a heriol yn hytrach na'r deallusrwydd dynol. Mae'n arwain at ddau ddosbarth enghreifftiol: strwythurol a swyddogaethol. Mae'r modelau strwythurol yn ceisio dynwared gweithgareddau deallusol hanfodol fel rhesymeg a rhesymu yn fras. Mae'r model swyddogaethol yn cyfeirio at y wybodaeth sy'n gysylltiedig â'i gopi penderfynol.

Prif agenda deallusrwydd artiffisial yw datblygu technolegau newydd a fydd yn caniatáu i gyfrifiaduron a pheiriannau eraill wneud penderfyniadau deallus yn eu gweithrediadau beunyddiol.

Mae'r Dyfodol Nawr: Effaith Yn Fyd-eang

Prin bod unrhyw sector AI modern hanfodol yn parhau i fod heb ei effeithio, a gallai "AI cul" fod yn enghraifft. Mae'r AIs hyn yn gweithredu algorithmau sydd wedi'u hyfforddi'n wirioneddol ac yn tueddu i ddod o dan grwpiau dysgu dwfn neu grwpiau dysgu peiriannau. Dros y blynyddoedd diwethaf, mae'n arbennig o wir gyda chynyddu dyfeisiau cysylltiedig a phrosesu cyfrifiadurol cyflymach erioed a'r cynnydd sylweddol mewn casglu a dadansoddi data oherwydd cysylltiad IoT cadarn.

Pan nad yw hynny'n ddigon pell, rhagwelir y bydd cwmni datblygu cynnyrch SaaS yn symud technoleg ddigidol allan o'r siâp dau ddimensiwn, wedi'i garcharu ar y sgrin, a ddefnyddiwyd gan fodau dynol. Yn lle, daw'r rhyngwyneb defnyddiwr sylfaenol yn amgylchoedd corfforol unigolyn.

Mae rhai ardaloedd ar ddechrau eich antur AI, tra bod eraill yn deithwyr profiadol. Mae'r ddau yn mynd yn bell. Serch hynny, mae'n anodd anwybyddu dylanwad deallusrwydd artiffisial ar ein bywydau nawr:

• Cludiant : Er y gallai gymryd degawd neu fwy i'w datblygu, mae automobiles di-yrrwr yn ein cludo i bobman un diwrnod.
• Ffabrigo : Mae robotiaid sy'n cael eu gyrru gan AI yn cydweithredu â phobl i gyflawni ystod gyfyngedig o weithgareddau, gan gynnwys gosod a pentyrru. Mae dadansoddeg ragfynegol yn cynnal gwaith di-dor o'r offer.
• Gofal iechyd : mae salwch yn cael ei nodi'n gyflymach ac yn fwy cywir ym maes gofal iechyd sy'n dod i'r amlwg yn gymharol; mae ymchwil meddyginiaeth yn cael ei gyflymu a'i symleiddio; mae rhoddwyr gofal rhithwir yn monitro cleifion, ac mae dadansoddiad data helaeth yn helpu i ddarparu profiad mwy unigol i gleifion.
• Addysg : Defnyddir AI i sganio gwerslyfrau. Mae'r tiwtoriaid rhithwir cam cynnar yn cynorthwyo hyfforddwyr dynol, ac mae dadansoddiadau wyneb yn mesur emosiynau'r myfyriwr i helpu i ganfod pwy sy'n ei chael hi'n anodd neu'n diflasu. Maent yn addasu'r profiad i'w gofynion penodol.
• Cyfryngau : mae newyddiaduraeth hefyd yn defnyddio ac yn parhau i elwa o AI. Mae Bloomberg yn defnyddio technoleg Cyborg i wneud gwybodaeth ariannol fanwl yn ddealladwy yn gyflym. Mae'r Associated Press yn defnyddio sgiliau iaith naturiol Automated Insights i greu 3,700 o adroddiadau y flwyddyn - bron bedair gwaith yn fwy na'r llynedd.
• Gwasanaeth i gwsmeriaid : Mae Google hefyd yn datblygu cynorthwyydd AI a all wneud galwadau tebyg i bobl i'ch siop gwallt cymdogaeth, er enghraifft, ar gyfer apwyntiadau. Mae'r dechnoleg yn cydnabod cyd-destun a chynildeb yn ogystal â geiriau.

Mae deallusrwydd artiffisial yn tyfu'n barhaus mewn amrywiaeth o feysydd. Mae peiriannau wedi'u cysylltu gyda'i gilydd gan ddefnyddio dull amlddisgyblaethol sy'n cynnwys mathemateg, gwyddoniaeth gyfrifiadurol, ieithyddiaeth, seicoleg a disgyblaethau eraill. Fodd bynnag, dim ond y dechrau yw'r gwelliannau (a llawer o rai eraill, gan gynnwys y cnwd hwn o rai newydd). Mae angen llawer mwy - gall llawer mwy nag y gall unrhyw un, gan gynnwys y rhagolygon enwocaf, ei ddeall hefyd.

Mae cwmnïau mwy arwyddocaol hyd yn oed yn gwario bron i $ 20 biliwn ar gynhyrchion a gwasanaethau deallusrwydd artiffisial y flwyddyn. Mae'r cewri technoleg fel Google, Apple, Microsoft, ac Amazon yn gwario triliynau o ddoleri bob blwyddyn yn datblygu cynhyrchion a gwasanaethau AI. (Mae MIT yn unig yn gostwng buddsoddiad 1 biliwn o ddoleri mewn coleg newydd wedi'i neilltuo'n benodol i'r diwydiant cyfrifiaduron). Mae Storfa'r Unol Daleithiau yn buddsoddi miliynau a miliynau o ddoleri bob blwyddyn gan sefydlu nwyddau a gwasanaethau AI (mae Storfa'r Unol Daleithiau yn cynnig buddsoddiad o $ 1 biliwn mewn coleg newydd sy'n canolbwyntio'n llwyr ar y sector technoleg (AI). Mae rhai o'r ap symudol AI hyn. mae datblygiadau cwmnïau datblygu ar eu ffordd ymhell; mae eraill yn ddamcaniaethol yn unig a gallant aros felly yn y dyfodol. Mae'n ymddangos eu bod i gyd yn aflonyddgar, er gwell neu er gwaeth, felly nid oes tystiolaeth o ddull arafu.

10 Cwestiwn i'w Gofyn Cyn Gweithredu Deallusrwydd Artiffisial ar gyfer Busnes

Gall AI (Deallusrwydd Artiffisial) ac ML (Dysgu Peiriant) roi datblygiadau arloesol i gwmnïau yn eu prosesau cynhyrchu. Mewn rhai achosion, gweithredir mantais gystadleuol yn gywir ac yn ddigonol oherwydd yr ofn o gael eich gadael ar ôl. Mae cwmnïau wedi cael mwy o bwysau oherwydd y trawsnewid digidol a'i ddatblygiadau amrywiol. Mae wedi arwain at swyddogion gweithredol yn fwy parod i ddefnyddio technolegau newydd yn eu sefydliadau.

Darllenwch y blog- Meddalwedd Fel Gwasanaeth (SaaS) I Danio Twf y Cwmnïau Rheoli Prydlesi

Fodd bynnag, hyd yn oed os goresgynir y prif rwystrau, yn y rhan fwyaf o sefyllfaoedd, maent yn parhau i fodoli. Dim ond y cydrannau allweddol sydd gan nifer fach o gwmnïau sy'n caniatáu i AI gynhyrchu gwerth ar raddfa - gwybod ble y gall deallusrwydd artiffisial fyw a bod â phrosesau sylfaenol a diffiniedig ar gyfer cael gwasanaethau datblygu SaaS. Dylai deallusrwydd artiffisial fod yn fan cychwyn i bawb sy'n dymuno ymgolli'n llwyr yn y trawsnewid hwn. Cyn gweithredu strategaeth AI ac ML, dylai busnesau felly ofyn y cwestiynau canlynol i'w hunain:

1. Beth yw'r broblem gydag AI rydych chi'n ceisio'i datrys?

Y peth hanfodol yn y sefyllfa hon yw diffinio'r broblem yn gyntaf. Beth mae'r cwmni ei eisiau? A all model dysgu peiriant ei ddatrys? A yw'n hysbys yn union pa bobl fydd yn defnyddio systemau AI?

Ar y naill law, mae'n hanfodol darganfod pa fathau o dasgau sy'n aneffeithlon neu'n ddwys mewn cyfalaf dynol. Ac, ar y llaw arall, ar gyfer nodi sut y gall systemau AI a ML leddfu'r broblem hon.

2. Beth yw nod y cwmni i wneud AI yn gyfle?

Sut mae'r cwmni'n cynllunio ac yn gweithredu'r datrysiad i'r broblem? Ar y cam hwn, mae'n hanfodol gwybod sut i ail-weithio'r disgrifiad mater mewn problem ddysgu awtomataidd a sut i'w weithredu. Mae'n cael gwared ar unrhyw arafwch neu golli gwerth yn ystod y broses drawsnewid.

3. A oes angen datrysiad parhaol neu dros dro ar y sefydliad?

Rhaid i wasanaethau datblygu AI ddod yn rhan o fusnes craidd y cwmni.

Rhaid iddo gael ei ategu gan newid agwedd y tîm rheoli. Mae trawsnewidiad digidol y cwmni yn cefnogi mwyafrif helaeth y straeon llwyddiant ar bob lefel.

Fe'i dewisir i brynu model AI ar gyfer mesur penodol neu weithgareddau bob dydd y cwmni, cynnyrch wedi'i bersonoli, datrysiad safonol, neu wasanaeth dros dro.

4. A oes gan y cwmni'r wybodaeth sydd ei hangen i fwydo'r model AI?

Mae ansawdd y model AI yn dibynnu'n uniongyrchol ar ansawdd a maint y data sydd gan y cwmni i'w gynnig. Mae defnyddio AI yn golygu datblygu model data cywir a pherthnasol i fwydo systemau AI i ddysgu gweithio'n annibynnol. Felly, mae'n hanfodol cael data hanesyddol o ansawdd.

A oes gan y cwmni ffynonellau data rhagorol a dibynadwy y gall AI eu defnyddio? Mae strwythur cynhwysfawr o amcanion a DPA (dangosyddion perfformiad allweddol) a strategaeth ddata dda yn hanfodol i sicrhau bod hyn yn cael ei roi mor ddefnyddiol â phosibl ar gyfer ateb y materion hyn.

5. A yw'r wybodaeth hon wedi'i digideiddio?

A oes gennyf ddata system ddigidol wedi'i storio? Rhaid defnyddio digidol, canolog, trefnus, ac wedi'i integreiddio ag amrywiol offer digidol (ee, Gwasanaethau Datblygu Meddalwedd Custom , ERP, SCADAS, ac ati) neu gronfeydd data, ffeiliau CSV, Excels, ac ati, i drin y data yn briodol. Pan nad yw hyn yn wir, gall gymryd amser hir ac weithiau buddsoddiad diguro i ddigideiddio a defnyddio AI o'r data hwn.

6. A oes gan y cwmni'r adnoddau gweithredu gofynnol?

Rhaid i'r cwmni fod yn onest ynghylch a oes ganddo'r bobl a'r adnoddau ariannol sydd eu hangen i amsugno newid. Ble rydyn ni'n mynd i ddod o hyd i'r dalent fedrus i ddefnyddio AI? Beth yw cyllideb y cwmni i brynu model ML? Mae staff technegol sy'n deall y cwmni ac yn deall y datblygwr neu'r gwyddonydd data yn hanfodol i drosglwyddo'n ddi-dor ac integreiddio modelau yn gywir i systemau mewnol.

At hynny, rhaid i'r timau hyn integreiddio'r modelau i'w defnyddio yng nghynlluniau'r sefydliad.

Ar y llaw arall, mae cywirdeb y model AI yn dibynnu ar arian, offer, ac amser y cwmni i'w adeiladu. Bydd hefyd yn penderfynu a yw'r cwmni'n dewis datrysiad ar alw neu a yw ei dîm yn caffael ei fodel.

7. Beth yw goblygiadau methiant AI?

Mae modelau AI yn gweithredu trwy algorithmau cymhleth, ond mae'r ffin gwallau bob amser yno. A yw'r cwmni'n dymuno cymhwyso AI mewn proses hynod amrywiol a manwl gywirdeb isel, neu fel arall? Pa beryglon fyddai'n cael eu colli, a faint o fuddsoddiad na fyddai'n gweithio allan? Rhaid i'r cwmni benderfynu a yw cywirdeb modelau o'r fath yn debygol o fod yn ddigon uchel i symud ymlaen yn dibynnu ar y systemau a'r data sydd ar gael.

8. Sut y bydd AI yn cael ei integreiddio i strategaeth ehangach y cwmni?

Sut y bydd AI yn cael ei integreiddio i brosesau a phobl? A yw trobwyntiau AI yn gwrthdaro â swyddogaethau?

Ni ddylid defnyddio AI fel technoleg ar ei ben ei hun ond fel datrysiad deallusrwydd artiffisial integredig a allai fynd i mewn i synergedd er mwyn sicrhau'r cynhyrchiant a'r canlyniadau mwyaf posibl i'r holl sectorau sefydliadol. Rhaid i'r cwmni gwestiynu a all y model AI gydweithredu â phartïon eraill i ganfod unrhyw anawsterau.

9. Sut mae'r newid hwn yn mynd i effeithio ar weithwyr y cwmni?

I ba raddau y bydd gallu AI i awtomeiddio tasgau gweithwyr yn dylanwadu ar faint y gweithlu ar hyn o bryd? Efallai y bydd gweithwyr yn amheugar iawn ynglŷn â newid, a rhaid i'r cwmni ddatblygu ffyrdd moesegol i sicrhau nad yw eu gwerth a'u gyriant yn cael eu colli. Bydd newid effeithiol mewn rhaglenni yn canolbwyntio ar hyfforddiant a gweithrediadau arbennig sy'n cynnwys gweithwyr a rheolwyr y cwmni.

10. Beth yw'r enillion rhagamcanol ar ddefnyddio'r dechnoleg hon?

Pa mor hir y bydd y cwmni'n ei gymryd i adennill y buddsoddiad? Faint fydd costau'r cwmni'n cael eu gostwng pan fydd AI yn cael ei weithredu? Mae integreiddio modelau AI ac ML i mewn i gwmni yn golygu pris ac felly buddsoddiad sylweddol.

Felly, er mwyn pennu'r enillion ar gyflwr buddsoddi, rhaid i dechnoleg AI ddatblygu rhagolwg ystyrlon. Er mwyn gweithredu'r strategaeth hon ar waith, dylid cynllunio dangosyddion perfformiad allweddol i fesur yr enillion a gwerthuso gwerth y model i'r cwmni.

Mae AI yn Broffidiol I Gwmnïau Trwy Gynorthwyo Nhw I Ehangu ledled y Byd

Mae'r cysylltiad rhwng ehangu byd-eang a deallusrwydd artiffisial wedi esblygu i fod yn rhywbeth anghyffredin. Mae AI yn cefnogi busnesau mewn amryw o wahanol ffyrdd wrth iddynt symud ymlaen ledled y byd:

• Mae llwyfannau digidol yn hawdd eu hymestyn: Mae awtomeiddio platfformau digidol gan AI yn darparu dull syml ar gyfer ehangu ledled y byd. Yn yr UD, mae 97% o gwmnïau bach sy'n gweithredu ar eBay gan ddefnyddio AI yn allforio rhai o'u cynhyrchion. Dim ond 4% o gwmnïau All-lein nad ydynt yn defnyddio AI sy'n cludo eu cynhyrchion. Mewn cymhariaeth.
• Gwasanaethau cyfieithu cywir: Mae AI hefyd yn darparu gwasanaethau cyfieithu cyflym a chywir sy'n gwella sgwrs, yn lleihau cam-gyfathrebu, ac yn gwella ac yn cynyddu effeithlonrwydd cydweithredu rhyngwladol. Mae'r defnydd o gyfieithiadau AI mewn cwmnïau yn cael effaith fuddiol ar refeniw masnachol, sy'n debyg i leihau'r pellter rhwng cenhedloedd dros 35%.
• Gwella trafodaethau masnach: Mae AI nid yn unig yn gwella cyfathrebu ond hefyd yn gwella eu canlyniadau. Gall pobl ddefnyddio gwasanaethau datblygu AI SaaS i asesu llwybrau economaidd y partïon sy'n negodi mewn gwahanol senarios. Efallai y bydd yn helpu i ragweld canlyniadau gwahanol ffactorau’r senario masnach a rhagweld ymatebion masnach gan genhedloedd nad ydynt yn negodi. Er enghraifft, mae Brasil wedi creu Menter Deallus Tech a Masnach, gan dynnu sylw at AI fel rhan o'r trafodaethau masnach.
• Rheoli'r gadwyn gyflenwi: Gall systemau AI ymateb i'r gadwyn gyflenwi mewn amser real hefyd. Gallwch ddarganfod patrymau a thueddiadau a rhagweld ble a phryd mae'r galw yn cynyddu. Gallant hefyd godi cynhyrchiad yn awtomatig i gyd-fynd â'r galw hwnnw neu leihau allbwn i addasu i'r galw sy'n dirywio, gan leihau gwastraff a rhestr eiddo dros ben. Mae AI wedi bod o gymorth wrth ehangu cwmnïau sydd angen deall sut i gynnig y swm gorau posibl o eitemau i farchnad newydd.
• Gweithgareddau rheolaidd awtomataidd: Pan fydd sefydliadau'n ehangu, maent fel arfer yn hoffi canolbwyntio eu hegni ar weithgareddau lefel uchel. Mae'n cynnwys strategaeth yn hytrach na gweithgareddau lefel isel fel biwrocratiaeth. Mae AI yn cynorthwyo i awtomeiddio gweithgareddau biwrocrataidd cyffredin. Gan fod gan gwmnïau bersonél ychwanegol mewn gwahanol genhedloedd, gallent frwydro i drin y gyflogres a budd-daliadau. Gall AI helpu i awtomeiddio'r prosesau hyn a sbario pobl rhag trafferth a straen.
• Gwell effeithlonrwydd a manwl gywirdeb: Gall AI helpu i symleiddio llawer o weithrediadau y tu mewn i gwmni trwy effeithlonrwydd a chywirdeb. Tybiwch fod gweithiwr yn gweithio i'r gyflogres neu'n cofrestru gweithwyr mewn cynlluniau yswiriant meddygol. Yn yr achos hwnnw, gallent wneud camgymeriad neu ddau, a allai arwain at oedi, taliadau gwallus, neu golli sylw. Mae'r siawns o wallau yn dod yn llawer llai gyda system awtomataidd, nad yw byth yn flinedig nac yn tynnu sylw. A gall system AI orffen ei chyfrifiadau a'i mewnbynnau data yn gyflym yn fwy effeithlon nag y gall gweithwyr dynol.

Mae deallusrwydd artiffisial yn hollol ddigyfyngiad wrth ei ddefnyddio. Er mwyn darlunio, ystyriwch sut mae'n bosibl trosi colli profiad busnes yn raddol yn rhaeadr o gyfleoedd. Er mwyn rhagweld gweld gwelliant mewn perfformiad o ganlyniad i'r mewnwelediadau cynyddol a gynigir gan atebion deallusrwydd artiffisial , ynghyd â gostyngiad mewn gwariant gweithredu. Ystyriaeth bellach yw y gall dau sefydliad ddehongli neu weithredu rheoliadau mewn sawl ffordd. Ar y llaw arall, mae yna wahanol fathau o algorithmau ar gael. Hyd yn oed heb y wybodaeth na'r farn preexisting, mae'r data hwn yn cael ei brosesu, ac efallai bod allbwn sy'n bodloni safonau yn cael ei ddatblygu. Maent yn gweithredu yn y modd y cawsant eu hadeiladu i ddechrau. Mae'n eich helpu i warantu nad oes unrhyw oddrychedd perthnasol i'ch amgylchedd trwy ddefnyddio deallusrwydd artiffisial i awtomeiddio gwiriadau cydymffurfio, gan ddileu'r angen am ymyrraeth â llaw.

Am Logi Datblygwr Ymroddedig? Cael Amcangyfrif Am Ddim!

Ychydig o Eiriau Terfynol

Wrth i dechnoleg ddatblygu, mae busnesau newydd, amrywiol gymwysiadau corfforaethol a gwasanaethau datblygu meddalwedd personol yn cael eu datblygu ledled y byd i ddiwallu anghenion defnyddwyr. O ganlyniad i ddatblygiad technolegol, mae rhai proffesiynau wedi'u dileu, a bydd systemau AI yn creu rhai cwbl newydd oherwydd y datblygiad hwn. Gall deallusrwydd artiffisial, ynghyd â Rhyngrwyd Pethau, gael effaith sylweddol ar yr economi. Yn anochel, bydd pob cwmni'n defnyddio deallusrwydd artiffisial i gyd-fynd â'i amcanion masnachol. Tybiwch fod cwmni'n ystyried symud tuag at ddeallusrwydd artiffisial. Yn yr achos hwnnw, rhaid iddo yn gyntaf asesu ei gryfderau, ei gyfyngiadau a'i amcanion tymor hir. Yn ddiweddarach, pan fydd offerynnau deallusrwydd artiffisial (AI) yn caffael momentwm trwy'r cwmni, fe welwch fod hierarchaethau'n dechrau gwastatáu a gwastatáu hyd yn oed. Mae'n wir: mae'r dyfodol eisoes yma, a dim ond mater o amser yw'r defnydd cyffredinol o ddeallusrwydd artiffisial. Ie, rydych chi'n eithaf cywir.

Y drydedd eitem i'w chrybwyll yw bod deallusrwydd artiffisial (AI) yn rhoi'r gallu i fusnesau ragweld yn well a deall anghenion eu defnyddwyr. O ganlyniad, mae'n caniatáu i ddefnyddwyr addasu a datblygu gwasanaethau ac arferion newydd. Ar draws pob diwydiant, mae hyn yn wir. Hyd yn oed er nad yw byth yn rhy hwyr i ddechrau defnyddio deallusrwydd artiffisial, argymhellir gweld y potensial ar gyfer manteision cymharol yn y dyfodol cyhyd â'i fod yn ymarferol.

Beth Yw Deallusrwydd Artiffisial (AI)?

Atgynhyrchu gwybodaeth ddynol yn y bôn yw deallusrwydd artiffisial (AI). Mae'n debygol o gael ei fecaneiddio i ddeall ac efelychu ymddygiad pobl. Disgrifir deallusrwydd artiffisial fel dull a allai fod yn berthnasol i bron unrhyw system sy'n cynnwys rhinweddau sy'n union yr un fath â'r rhai a geir yn yr ymennydd dynol, megis meddwl a gallu rhyngbersonol.

Er mwyn deall sut mae datblygiadau deallusrwydd artiffisial yn effeithio ar y sector corfforaethol, mae angen diffinio'r syniad yn gyntaf. Mae'r derminoleg "deallusrwydd artiffisial" yn awgrymu bod pob math o system dechnoleg yn gysylltiedig â gweithgareddau dynol. Mae'n cynnwys dysgu, meddwl, a galluoedd rhyngbersonol, ymhlith pethau eraill. Mae "deallusrwydd artiffisial" yn cyfeirio at gymwysiadau penodol yn yr un modd ag y mae Honda Accord 2013 yn cyfeirio at "gerbyd" - sy'n dechnegol gywir ond nad yw'n rhoi unrhyw fanylion penodol. Bydd y math o wasanaethau datblygu AI sy'n boblogaidd yn y byd corfforaethol yn cael ei bennu trwy wneud ymchwil dwfn.

Cipolwg ar Ddysgu Peiriant

Ar hyn o bryd mae dysgu trwy beiriant yn un o'r mathau mwyaf cyffredin o ddeallusrwydd artiffisial wrth ehangu busnes. Bellach mae dysgu trwy beiriant yn cael ei ddefnyddio'n bennaf ar gyfer rheoli data yn effeithlon. Mae'r mathau hyn o ddeallusrwydd artiffisial yn dechnolegau sydd bob amser yn ymddangos fel pe baent yn "tyfu" dros amser, gan gynyddu eu cynhyrchiant - darparu mwy o wybodaeth a phrosesu i wella system dysgu peiriannau. Gall dysgu trwy beiriant ddod â llawer iawn o ddata i fformat y gellir ei ddefnyddio ar gyfer unigolion - a gesglir yn gyson gan ddyfeisiau rhyng-gysylltiedig a Rhyngrwyd Pethau.

Er enghraifft, heb os, bydd system AI yn cysylltu'r peiriannau â rhwydwaith os yw person yn rhedeg ffatri brosesu. Mae dyfeisiau cysylltiedig yn cyflwyno llif cyson o ddata i le canolog sy'n ymwneud â pherfformiad a gweithgynhyrchu cwmni datblygu apiau symudol AI. Yn anffodus, mae gormod o wybodaeth i berson fynd drwyddi. Hyd yn oed pe byddent, byddai'r rhan fwyaf o gysylltiadau ar goll yn ddi-os. Gall dysgu trwy beiriant adolygu'r wybodaeth yn effeithlon, adnabod tueddiadau ac afreoleidd-dra. Tybiwch fod peiriant yn gweithio mewn trawsnewidiad dwys yn y cyfleuster cynhyrchu. Yn yr achos hwnnw, gellir ei gofnodi gan dechnegau dysgu peiriannau a hysbysu'r sawl sy'n gwneud penderfyniad ei bod yn bryd anfon criw adeiladu rhagfynegol allan.

Ond mae'n ymddangos bod dysgu â pheiriant yn sbectrwm helaeth. Mae datblygu rhwydweithiau niwral artiffisial a gwe rhyng-gysylltiedig o hybiau deallusrwydd artiffisial wedi cyfrannu at yr hyn y cyfeirir ato fel "dysgu dwfn.

Cipolwg ar Ddysgu Dwfn

Mae dysgu dwfn yn fersiwn llawer mwy dilys o ddysgu peiriant yn seiliedig ar rwydweithiau niwral ar gyfer deallusrwydd cymhleth. Mae dysgu dwfn yn hanfodol ar gyfer gweithgareddau llawer mwy cymhleth, megis canfod twyll. Gall pobl gyflawni hyn trwy archwilio ystod amrywiol o baramedrau yn gyson. Er enghraifft, rhaid gwerthuso, dadansoddi a gweithredu ar nifer o elfennau ar gyfer automobiles hunan-yrru. Mae'r dulliau dysgu dwfn yn caniatáu i geir hunan-yrru integreiddio gwybodaeth a gesglir gan eu synwyryddion. Mae'r rhain yn cynnwys y pellter oddi wrth wrthrychau eraill, y cyflymder y maent yn symud, a'r rhagolygon mewn 5-10 eiliad. Dadansoddir yr holl wybodaeth hon ochr yn ochr i helpu gyrrwr i benderfynu a ddylai newid lonydd.

Mae dysgu dwfn yn eithaf effeithiol ym myd busnes, a bydd dealltwriaeth ddofn o bosibl yn ei weithredu'n fwy cyson yn fuan. Mae algorithmau dysgu hŷn yn tueddu i chwarae allan pan fydd swm penodol o ddata wedi'i gasglu. Mewn cyferbyniad, mae modelau dysgu dwys yn parhau i wella eu perfformiad wrth gael gwybodaeth newydd. Mae'n gwneud modelau dysgu dyfnach yn llawer mwy addasadwy a chywir, a hyd yn oed yn fwy cadarn, fe allech chi ddweud.

Mae swyddogaeth ddeallusol dyluniadau presennol yn gymharol gyfyngedig ac yn defnyddio math llai o wybodaeth yn unig. Er enghraifft, mae'r meddwl dynol wedi dyfeisio ffyrdd o feddwl y tu hwnt i esboniadau mesur ac rhesymegol o sefyllfaoedd bywyd amrywiol. Gallai'r hyn a fyddai fel arall wedi bod yn system Ai ddigideiddio problem hawdd a heriol yn hytrach na'r deallusrwydd dynol. Mae'n arwain at ddau ddosbarth enghreifftiol: strwythurol a swyddogaethol. Mae'r modelau strwythurol yn ceisio dynwared gweithgareddau deallusol hanfodol fel rhesymeg a rhesymu yn fras. Mae'r model swyddogaethol yn cyfeirio at y wybodaeth sy'n gysylltiedig â'i gopi penderfynol.

Prif agenda deallusrwydd artiffisial yw datblygu technolegau newydd a fydd yn caniatáu i gyfrifiaduron a pheiriannau eraill wneud penderfyniadau deallus yn eu gweithrediadau beunyddiol.

Mae'r Dyfodol Nawr: Effaith Yn Fyd-eang

Prin bod unrhyw sector AI modern hanfodol yn parhau i fod heb ei effeithio, a gallai "AI cul" fod yn enghraifft. Mae'r AIs hyn yn gweithredu algorithmau sydd wedi'u hyfforddi'n wirioneddol ac yn tueddu i ddod o dan grwpiau dysgu dwfn neu grwpiau dysgu peiriannau. Dros y blynyddoedd diwethaf, mae'n arbennig o wir gyda chynyddu dyfeisiau cysylltiedig a phrosesu cyfrifiadurol cyflymach erioed a'r cynnydd sylweddol mewn casglu a dadansoddi data oherwydd cysylltiad IoT cadarn.

Pan nad yw hynny'n ddigon pell, rhagwelir y bydd cwmni datblygu cynnyrch SaaS yn symud technoleg ddigidol allan o'r siâp dau ddimensiwn, wedi'i garcharu ar y sgrin, a ddefnyddiwyd gan fodau dynol. Yn lle, daw'r rhyngwyneb defnyddiwr sylfaenol yn amgylchoedd corfforol unigolyn.

Mae rhai ardaloedd ar ddechrau eich antur AI, tra bod eraill yn deithwyr profiadol. Mae'r ddau yn mynd yn bell. Serch hynny, mae'n anodd anwybyddu dylanwad deallusrwydd artiffisial ar ein bywydau nawr:

• Cludiant : Er y gallai gymryd degawd neu fwy i'w datblygu, mae automobiles di-yrrwr yn ein cludo i bobman un diwrnod.
• Ffabrigo : Mae robotiaid sy'n cael eu gyrru gan AI yn cydweithredu â phobl i gyflawni ystod gyfyngedig o weithgareddau, gan gynnwys gosod a pentyrru. Mae dadansoddeg ragfynegol yn cynnal gwaith di-dor o'r offer.
• Gofal iechyd : mae salwch yn cael ei nodi'n gyflymach ac yn fwy cywir ym maes gofal iechyd sy'n dod i'r amlwg yn gymharol; mae ymchwil meddyginiaeth yn cael ei gyflymu a'i symleiddio; mae rhoddwyr gofal rhithwir yn monitro cleifion, ac mae dadansoddiad data helaeth yn helpu i ddarparu profiad mwy unigol i gleifion.
• Addysg : Defnyddir AI i sganio gwerslyfrau. Mae'r tiwtoriaid rhithwir cam cynnar yn cynorthwyo hyfforddwyr dynol, ac mae dadansoddiadau wyneb yn mesur emosiynau'r myfyriwr i helpu i ganfod pwy sy'n ei chael hi'n anodd neu'n diflasu. Maent yn addasu'r profiad i'w gofynion penodol.
• Cyfryngau : mae newyddiaduraeth hefyd yn defnyddio ac yn parhau i elwa o AI. Mae Bloomberg yn defnyddio technoleg Cyborg i wneud gwybodaeth ariannol fanwl yn ddealladwy yn gyflym. Mae'r Associated Press yn defnyddio sgiliau iaith naturiol Automated Insights i greu 3,700 o adroddiadau y flwyddyn - bron bedair gwaith yn fwy na'r llynedd.
• Gwasanaeth i gwsmeriaid : Mae Google hefyd yn datblygu cynorthwyydd AI a all wneud galwadau tebyg i bobl i'ch siop gwallt cymdogaeth, er enghraifft, ar gyfer apwyntiadau. Mae'r dechnoleg yn cydnabod cyd-destun a chynildeb yn ogystal â geiriau.

Mae deallusrwydd artiffisial yn tyfu'n barhaus mewn amrywiaeth o feysydd. Mae peiriannau wedi'u cysylltu gyda'i gilydd gan ddefnyddio dull amlddisgyblaethol sy'n cynnwys mathemateg, gwyddoniaeth gyfrifiadurol, ieithyddiaeth, seicoleg a disgyblaethau eraill. Fodd bynnag, dim ond y dechrau yw'r gwelliannau (a llawer o rai eraill, gan gynnwys y cnwd hwn o rai newydd). Mae angen llawer mwy - gall llawer mwy nag y gall unrhyw un, gan gynnwys y rhagolygon enwocaf, ei ddeall hefyd.

Mae cwmnïau mwy arwyddocaol hyd yn oed yn gwario bron i $ 20 biliwn ar gynhyrchion a gwasanaethau deallusrwydd artiffisial y flwyddyn. Mae'r cewri technoleg fel Google, Apple, Microsoft, ac Amazon yn gwario triliynau o ddoleri bob blwyddyn yn datblygu cynhyrchion a gwasanaethau AI. (Mae MIT yn unig yn gostwng buddsoddiad 1 biliwn o ddoleri mewn coleg newydd wedi'i neilltuo'n benodol i'r diwydiant cyfrifiaduron). Mae Storfa'r Unol Daleithiau yn buddsoddi miliynau a miliynau o ddoleri bob blwyddyn gan sefydlu nwyddau a gwasanaethau AI (mae Storfa'r Unol Daleithiau yn cynnig buddsoddiad o $ 1 biliwn mewn coleg newydd sy'n canolbwyntio'n llwyr ar y sector technoleg (AI). Mae rhai o'r ap symudol AI hyn. mae datblygiadau cwmnïau datblygu ar eu ffordd ymhell; mae eraill yn ddamcaniaethol yn unig a gallant aros felly yn y dyfodol. Mae'n ymddangos eu bod i gyd yn aflonyddgar, er gwell neu er gwaeth, felly nid oes tystiolaeth o ddull arafu.

10 Cwestiwn i'w Gofyn Cyn Gweithredu Deallusrwydd Artiffisial ar gyfer Busnes

Gall AI (Deallusrwydd Artiffisial) ac ML (Dysgu Peiriant) roi datblygiadau arloesol i gwmnïau yn eu prosesau cynhyrchu. Mewn rhai achosion, gweithredir mantais gystadleuol yn gywir ac yn ddigonol oherwydd yr ofn o gael eich gadael ar ôl. Mae cwmnïau wedi cael mwy o bwysau oherwydd y trawsnewid digidol a'i ddatblygiadau amrywiol. Mae wedi arwain at swyddogion gweithredol yn fwy parod i ddefnyddio technolegau newydd yn eu sefydliadau.

Darllenwch y blog- Meddalwedd Fel Gwasanaeth (SaaS) I Danio Twf y Cwmnïau Rheoli Prydlesi

Fodd bynnag, hyd yn oed os goresgynir y prif rwystrau, yn y rhan fwyaf o sefyllfaoedd, maent yn parhau i fodoli. Dim ond y cydrannau allweddol sydd gan nifer fach o gwmnïau sy'n caniatáu i AI gynhyrchu gwerth ar raddfa - gwybod ble y gall deallusrwydd artiffisial fyw a bod â phrosesau sylfaenol a diffiniedig ar gyfer cael gwasanaethau datblygu SaaS. Dylai deallusrwydd artiffisial fod yn fan cychwyn i bawb sy'n dymuno ymgolli'n llwyr yn y trawsnewid hwn. Cyn gweithredu strategaeth AI ac ML, dylai busnesau felly ofyn y cwestiynau canlynol i'w hunain:

1. Beth yw'r broblem gydag AI rydych chi'n ceisio'i datrys?

Y peth hanfodol yn y sefyllfa hon yw diffinio'r broblem yn gyntaf. Beth mae'r cwmni ei eisiau? A all model dysgu peiriant ei ddatrys? A yw'n hysbys yn union pa bobl fydd yn defnyddio systemau AI?

Ar y naill law, mae'n hanfodol darganfod pa fathau o dasgau sy'n aneffeithlon neu'n ddwys mewn cyfalaf dynol. Ac, ar y llaw arall, ar gyfer nodi sut y gall systemau AI a ML leddfu'r broblem hon.

2. Beth yw nod y cwmni i wneud AI yn gyfle?

Sut mae'r cwmni'n cynllunio ac yn gweithredu'r datrysiad i'r broblem? Ar y cam hwn, mae'n hanfodol gwybod sut i ail-weithio'r disgrifiad mater mewn problem ddysgu awtomataidd a sut i'w weithredu. Mae'n cael gwared ar unrhyw arafwch neu golli gwerth yn ystod y broses drawsnewid.

3. A oes angen datrysiad parhaol neu dros dro ar y sefydliad?

Rhaid i wasanaethau datblygu AI ddod yn rhan o fusnes craidd y cwmni.

Rhaid iddo gael ei ategu gan newid agwedd y tîm rheoli. Mae trawsnewidiad digidol y cwmni yn cefnogi mwyafrif helaeth y straeon llwyddiant ar bob lefel.

Fe'i dewisir i brynu model AI ar gyfer mesur penodol neu weithgareddau bob dydd y cwmni, cynnyrch wedi'i bersonoli, datrysiad safonol, neu wasanaeth dros dro.

4. A oes gan y cwmni'r wybodaeth sydd ei hangen i fwydo'r model AI?

Mae ansawdd y model AI yn dibynnu'n uniongyrchol ar ansawdd a maint y data sydd gan y cwmni i'w gynnig. Mae defnyddio AI yn golygu datblygu model data cywir a pherthnasol i fwydo systemau AI i ddysgu gweithio'n annibynnol. Felly, mae'n hanfodol cael data hanesyddol o ansawdd.

A oes gan y cwmni ffynonellau data rhagorol a dibynadwy y gall AI eu defnyddio? Mae strwythur cynhwysfawr o amcanion a DPA (dangosyddion perfformiad allweddol) a strategaeth ddata dda yn hanfodol i sicrhau bod hyn yn cael ei roi mor ddefnyddiol â phosibl ar gyfer ateb y materion hyn.

5. A yw'r wybodaeth hon wedi'i digideiddio?

A oes gennyf ddata system ddigidol wedi'i storio? Rhaid defnyddio digidol, canolog, trefnus, ac wedi'i integreiddio ag amrywiol offer digidol (ee, Gwasanaethau Datblygu Meddalwedd Custom , ERP, SCADAS, ac ati) neu gronfeydd data, ffeiliau CSV, Excels, ac ati, i drin y data yn briodol. Pan nad yw hyn yn wir, gall gymryd amser hir ac weithiau buddsoddiad diguro i ddigideiddio a defnyddio AI o'r data hwn.

6. A oes gan y cwmni'r adnoddau gweithredu gofynnol?

Rhaid i'r cwmni fod yn onest ynghylch a oes ganddo'r bobl a'r adnoddau ariannol sydd eu hangen i amsugno newid. Ble rydyn ni'n mynd i ddod o hyd i'r dalent fedrus i ddefnyddio AI? Beth yw cyllideb y cwmni i brynu model ML? Mae staff technegol sy'n deall y cwmni ac yn deall y datblygwr neu'r gwyddonydd data yn hanfodol i drosglwyddo'n ddi-dor ac integreiddio modelau yn gywir i systemau mewnol.

At hynny, rhaid i'r timau hyn integreiddio'r modelau i'w defnyddio yng nghynlluniau'r sefydliad.

Ar y llaw arall, mae cywirdeb y model AI yn dibynnu ar arian, offer, ac amser y cwmni i'w adeiladu. Bydd hefyd yn penderfynu a yw'r cwmni'n dewis datrysiad ar alw neu a yw ei dîm yn caffael ei fodel.

7. Beth yw goblygiadau methiant AI?

Mae modelau AI yn gweithredu trwy algorithmau cymhleth, ond mae'r ffin gwallau bob amser yno. A yw'r cwmni'n dymuno cymhwyso AI mewn proses hynod amrywiol a manwl gywirdeb isel, neu fel arall? Pa beryglon fyddai'n cael eu colli, a faint o fuddsoddiad na fyddai'n gweithio allan? Rhaid i'r cwmni benderfynu a yw cywirdeb modelau o'r fath yn debygol o fod yn ddigon uchel i symud ymlaen yn dibynnu ar y systemau a'r data sydd ar gael.

8. Sut y bydd AI yn cael ei integreiddio i strategaeth ehangach y cwmni?

Sut y bydd AI yn cael ei integreiddio i brosesau a phobl? A yw trobwyntiau AI yn gwrthdaro â swyddogaethau?

Ni ddylid defnyddio AI fel technoleg ar ei ben ei hun ond fel datrysiad deallusrwydd artiffisial integredig a allai fynd i mewn i synergedd er mwyn sicrhau'r cynhyrchiant a'r canlyniadau mwyaf posibl i'r holl sectorau sefydliadol. Rhaid i'r cwmni gwestiynu a all y model AI gydweithredu â phartïon eraill i ganfod unrhyw anawsterau.

9. Sut mae'r newid hwn yn mynd i effeithio ar weithwyr y cwmni?

I ba raddau y bydd gallu AI i awtomeiddio tasgau gweithwyr yn dylanwadu ar faint y gweithlu ar hyn o bryd? Efallai y bydd gweithwyr yn amheugar iawn ynglŷn â newid, a rhaid i'r cwmni ddatblygu ffyrdd moesegol i sicrhau nad yw eu gwerth a'u gyriant yn cael eu colli. Bydd newid effeithiol mewn rhaglenni yn canolbwyntio ar hyfforddiant a gweithrediadau arbennig sy'n cynnwys gweithwyr a rheolwyr y cwmni.

10. Beth yw'r enillion rhagamcanol ar ddefnyddio'r dechnoleg hon?

Pa mor hir y bydd y cwmni'n ei gymryd i adennill y buddsoddiad? Faint fydd costau'r cwmni'n cael eu gostwng pan fydd AI yn cael ei weithredu? Mae integreiddio modelau AI ac ML i mewn i gwmni yn golygu pris ac felly buddsoddiad sylweddol.

Felly, er mwyn pennu'r enillion ar gyflwr buddsoddi, rhaid i dechnoleg AI ddatblygu rhagolwg ystyrlon. Er mwyn gweithredu'r strategaeth hon ar waith, dylid cynllunio dangosyddion perfformiad allweddol i fesur yr enillion a gwerthuso gwerth y model i'r cwmni.

Mae AI yn Broffidiol I Gwmnïau Trwy Gynorthwyo Nhw I Ehangu ledled y Byd

Mae'r cysylltiad rhwng ehangu byd-eang a deallusrwydd artiffisial wedi esblygu i fod yn rhywbeth anghyffredin. Mae AI yn cefnogi busnesau mewn amryw o wahanol ffyrdd wrth iddynt symud ymlaen ledled y byd:

• Mae llwyfannau digidol yn hawdd eu hymestyn: Mae awtomeiddio platfformau digidol gan AI yn darparu dull syml ar gyfer ehangu ledled y byd. Yn yr UD, mae 97% o gwmnïau bach sy'n gweithredu ar eBay gan ddefnyddio AI yn allforio rhai o'u cynhyrchion. Dim ond 4% o gwmnïau All-lein nad ydynt yn defnyddio AI sy'n cludo eu cynhyrchion. Mewn cymhariaeth.
• Gwasanaethau cyfieithu cywir: Mae AI hefyd yn darparu gwasanaethau cyfieithu cyflym a chywir sy'n gwella sgwrs, yn lleihau cam-gyfathrebu, ac yn gwella ac yn cynyddu effeithlonrwydd cydweithredu rhyngwladol. Mae'r defnydd o gyfieithiadau AI mewn cwmnïau yn cael effaith fuddiol ar refeniw masnachol, sy'n debyg i leihau'r pellter rhwng cenhedloedd dros 35%.
• Gwella trafodaethau masnach: Mae AI nid yn unig yn gwella cyfathrebu ond hefyd yn gwella eu canlyniadau. Gall pobl ddefnyddio gwasanaethau datblygu AI SaaS i asesu llwybrau economaidd y partïon sy'n negodi mewn gwahanol senarios. Efallai y bydd yn helpu i ragweld canlyniadau gwahanol ffactorau’r senario masnach a rhagweld ymatebion masnach gan genhedloedd nad ydynt yn negodi. Er enghraifft, mae Brasil wedi creu Menter Deallus Tech a Masnach, gan dynnu sylw at AI fel rhan o'r trafodaethau masnach.
• Rheoli'r gadwyn gyflenwi: Gall systemau AI ymateb i'r gadwyn gyflenwi mewn amser real hefyd. Gallwch ddarganfod patrymau a thueddiadau a rhagweld ble a phryd mae'r galw yn cynyddu. Gallant hefyd godi cynhyrchiad yn awtomatig i gyd-fynd â'r galw hwnnw neu leihau allbwn i addasu i'r galw sy'n dirywio, gan leihau gwastraff a rhestr eiddo dros ben. Mae AI wedi bod o gymorth wrth ehangu cwmnïau sydd angen deall sut i gynnig y swm gorau posibl o eitemau i farchnad newydd.
• Gweithgareddau rheolaidd awtomataidd: Pan fydd sefydliadau'n ehangu, maent fel arfer yn hoffi canolbwyntio eu hegni ar weithgareddau lefel uchel. Mae'n cynnwys strategaeth yn hytrach na gweithgareddau lefel isel fel biwrocratiaeth. Mae AI yn cynorthwyo i awtomeiddio gweithgareddau biwrocrataidd cyffredin. Gan fod gan gwmnïau bersonél ychwanegol mewn gwahanol genhedloedd, gallent frwydro i drin y gyflogres a budd-daliadau. Gall AI helpu i awtomeiddio'r prosesau hyn a sbario pobl rhag trafferth a straen.
• Gwell effeithlonrwydd a manwl gywirdeb: Gall AI helpu i symleiddio llawer o weithrediadau y tu mewn i gwmni trwy effeithlonrwydd a chywirdeb. Tybiwch fod gweithiwr yn gweithio i'r gyflogres neu'n cofrestru gweithwyr mewn cynlluniau yswiriant meddygol. Yn yr achos hwnnw, gallent wneud camgymeriad neu ddau, a allai arwain at oedi, taliadau gwallus, neu golli sylw. Mae'r siawns o wallau yn dod yn llawer llai gyda system awtomataidd, nad yw byth yn flinedig nac yn tynnu sylw. A gall system AI orffen ei chyfrifiadau a'i mewnbynnau data yn gyflym yn fwy effeithlon nag y gall gweithwyr dynol.

Mae deallusrwydd artiffisial yn hollol ddigyfyngiad wrth ei ddefnyddio. Er mwyn darlunio, ystyriwch sut mae'n bosibl trosi colli profiad busnes yn raddol yn rhaeadr o gyfleoedd. Er mwyn rhagweld gweld gwelliant mewn perfformiad o ganlyniad i'r mewnwelediadau cynyddol a gynigir gan atebion deallusrwydd artiffisial , ynghyd â gostyngiad mewn gwariant gweithredu. Ystyriaeth bellach yw y gall dau sefydliad ddehongli neu weithredu rheoliadau mewn sawl ffordd. Ar y llaw arall, mae yna wahanol fathau o algorithmau ar gael. Hyd yn oed heb y wybodaeth na'r farn preexisting, mae'r data hwn yn cael ei brosesu, ac efallai bod allbwn sy'n bodloni safonau yn cael ei ddatblygu. Maent yn gweithredu yn y modd y cawsant eu hadeiladu i ddechrau. Mae'n eich helpu i warantu nad oes unrhyw oddrychedd perthnasol i'ch amgylchedd trwy ddefnyddio deallusrwydd artiffisial i awtomeiddio gwiriadau cydymffurfio, gan ddileu'r angen am ymyrraeth â llaw.

Am Logi Datblygwr Ymroddedig? Cael Amcangyfrif Am Ddim!

Ychydig o Eiriau Terfynol

Wrth i dechnoleg ddatblygu, mae busnesau newydd, amrywiol gymwysiadau corfforaethol a gwasanaethau datblygu meddalwedd personol yn cael eu datblygu ledled y byd i ddiwallu anghenion defnyddwyr. O ganlyniad i ddatblygiad technolegol, mae rhai proffesiynau wedi'u dileu, a bydd systemau AI yn creu rhai cwbl newydd oherwydd y datblygiad hwn. Gall deallusrwydd artiffisial, ynghyd â Rhyngrwyd Pethau, gael effaith sylweddol ar yr economi. Yn anochel, bydd pob cwmni'n defnyddio deallusrwydd artiffisial i gyd-fynd â'i amcanion masnachol. Tybiwch fod cwmni'n ystyried symud tuag at ddeallusrwydd artiffisial. Yn yr achos hwnnw, rhaid iddo yn gyntaf asesu ei gryfderau, ei gyfyngiadau a'i amcanion tymor hir. Yn ddiweddarach, pan fydd offerynnau deallusrwydd artiffisial (AI) yn caffael momentwm trwy'r cwmni, fe welwch fod hierarchaethau'n dechrau gwastatáu a gwastatáu hyd yn oed. Mae'n wir: mae'r dyfodol eisoes yma, a dim ond mater o amser yw'r defnydd cyffredinol o ddeallusrwydd artiffisial. Ie, rydych chi'n eithaf cywir.

Y drydedd eitem i'w chrybwyll yw bod deallusrwydd artiffisial (AI) yn rhoi'r gallu i fusnesau ragweld yn well a deall anghenion eu defnyddwyr. O ganlyniad, mae'n caniatáu i ddefnyddwyr addasu a datblygu gwasanaethau ac arferion newydd. Ar draws pob diwydiant, mae hyn yn wir. Hyd yn oed er nad yw byth yn rhy hwyr i ddechrau defnyddio deallusrwydd artiffisial, argymhellir gweld y potensial ar gyfer manteision cymharol yn y dyfodol cyhyd â'i fod yn ymarferol.