Perguntas a serem feitas ao implementar IA nas empresas

O que é inteligência artificial (IA)?

A inteligência artificial (IA) é essencialmente a reprodução do conhecimento humano. É provável que seja mecanizado para compreender e reproduzir o comportamento das pessoas. A inteligência artificial é descrita como uma abordagem que pode ser aplicada a quase qualquer sistema que contenha qualidades idênticas às encontradas no cérebro humano, como pensamento e habilidade interpessoal.

Para entender como os avanços da inteligência artificial impactam o setor corporativo, é necessário primeiro definir a ideia. A terminologia "inteligência artificial" implica que todos os tipos de sistema de tecnologia estão associados às atividades humanas. Inclui aprendizagem, pensamento e habilidades interpessoais, entre outras coisas. "Inteligência artificial" refere-se a aplicações específicas da mesma forma que o Honda Accord 2013 se refere a um "veículo" - o que é tecnicamente correto, mas não fornece especificações. O tipo de serviços de desenvolvimento de IA populares no mundo corporativo será determinado por meio de pesquisas aprofundadas.

Uma olhada no aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é atualmente um dos tipos mais comuns de inteligência artificial na expansão dos negócios. O aprendizado de máquina agora é implantado principalmente para gerenciamento de dados eficiente. Esses tipos de inteligência artificial são tecnologias que sempre parecem "crescer" com o tempo, aumentando sua produtividade - fornecendo mais informações e processamento para melhorar um sistema de aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina pode trazer grandes quantidades de dados em um formato utilizável para indivíduos - constantemente coletados por dispositivos interconectados e pela Internet das Coisas.

Por exemplo, um sistema de IA sem dúvida conectará o maquinário a uma rede se uma pessoa administrar uma planta de processamento. Os dispositivos conectados fornecem um fluxo consistente de dados para um local central sobre o desempenho e a fabricação de uma empresa de desenvolvimento de aplicativos móveis de IA. Infelizmente, há muitas informações para uma pessoa passar. Mesmo se o fizessem, a maioria das conexões sem dúvida estaria faltando. O aprendizado de máquina pode revisar com eficiência as informações, reconhecer tendências e irregularidades. Suponha que uma máquina trabalhe em uma transformação profunda na unidade de produção. Nesse caso, pode ser registrado por técnicas de aprendizado de máquina e notificar o tomador de decisão que é hora de enviar uma equipe de construção preditiva.

Mas o aprendizado de máquina parece ser um amplo espectro. O desenvolvimento de redes neurais artificiais e teia interconectada de hubs de inteligência artificial contribuiu para o que é conhecido como "aprendizado profundo.

Uma olhada no aprendizado profundo

O aprendizado profundo é uma versão muito mais autêntica do aprendizado de máquina baseada em redes neurais para inteligência complexa. O aprendizado profundo é essencial para atividades muito mais complexas, como a detecção de fraudes. As pessoas podem executar isso examinando constantemente uma ampla gama de parâmetros. Por exemplo, vários elementos devem ser avaliados, analisados e postos em prática para automóveis autônomos. Os métodos de aprendizagem profunda permitem que os carros autônomos integrem as informações coletadas por seus detectores. Isso inclui a distância de outros objetos, a velocidade com que se movem e as previsões em 5 a 10 segundos. Todas essas informações são analisadas lado a lado para ajudar o motorista a determinar se deve mudar de faixa.

O aprendizado profundo é bastante eficaz nos negócios, e o entendimento profundo possivelmente o implementará de forma mais consistente em breve. Algoritmos de aprendizagem mais antigos tendem a funcionar quando uma certa quantidade de dados é coletada. Em contraste, os modelos de aprendizagem profunda continuam melhorando seu desempenho à medida que novas informações são obtidas. Isso torna os modelos de aprendizagem mais profundos muito mais adaptáveis e precisos, e ainda mais robustos, pode-se dizer.

A função intelectual dos projetos atuais é relativamente restrita e usa apenas um tipo reduzido de inteligência. Por exemplo, a mente humana inventou maneiras de pensar além da medida e explicações lógicas para várias situações de vida. O que de outra forma seria o sistema Ai pode digitalizar um problema fácil e desafiador, em vez do intelecto humano. Isso leva a duas classes de modelo: estruturalista e funcionalista. Os modelos estruturais procuram imitar atividades intelectuais essenciais, como lógica e raciocínio de forma geral. O modelo funcional refere-se às informações correlacionadas com sua cópia determinada.

A agenda principal da inteligência artificial é desenvolver novas tecnologias que permitirão aos computadores e outras máquinas tomar decisões inteligentes em suas operações diárias.

O futuro é agora: o impacto é global

Quase nenhum setor de IA moderno essencial permanece inalterado, e "IA restrita" poderia ser um exemplo. Esses IAs são executados empregando algoritmos treinados em dados e tendem a se enquadrar em grupos de aprendizado profundo ou de aprendizado de máquina. Nos últimos anos, isso é particularmente verdadeiro com a proliferação de dispositivos vinculados e processamento de computador cada vez mais rápido e o aumento considerável na coleta e análise de dados devido à conexão IoT robusta.

Quando isso não é longe o suficiente, uma empresa de desenvolvimento de produtos SaaS deve tirar a tecnologia digital da forma bidimensional presa à tela que tem sido usada por humanos. Em vez disso, a interface de usuário principal torna-se o ambiente físico de uma pessoa.

Algumas áreas estão no início de sua aventura de IA, enquanto outras são viajantes experientes. Ambos percorrem um longo caminho. No entanto, a influência da inteligência artificial em nossas vidas agora é difícil de ignorar:

• Transporte : Embora possa levar uma década ou mais para desenvolvê-los, os automóveis sem motorista um dia nos levam a todos os lugares.
• Fabricação : os robôs acionados por IA colaboram com as pessoas para executar uma gama restrita de atividades, incluindo instalação e empilhamento. A análise preditiva mantém um funcionamento perfeito do equipamento.
• Saúde : as doenças são identificadas com mais rapidez e precisão na área relativamente emergente da saúde; a pesquisa de medicamentos é agilizada e simplificada; Os cuidadores virtuais monitoram os pacientes e a análise de dados abrangente ajuda a fornecer uma experiência mais individualizada para os pacientes.
• Educação : a IA é usada para digitalizar livros didáticos. Os tutores virtuais de estágio inicial auxiliam os instrutores humanos, e as análises de rosto medem as emoções do aluno para ajudar a detectar quem está se debatendo ou entediado. Eles adaptam a experiência às suas necessidades particulares.
• Mídia : o jornalismo também usa e continua lucrando com a IA. A Bloomberg utiliza a tecnologia Cyborg para tornar as informações financeiras detalhadas rapidamente compreensíveis. A Associated Press utiliza as habilidades de linguagem natural do Automated Insights para criar 3.700 relatórios por ano - quase quatro vezes mais do que no ano passado.
• Atendimento ao cliente : o Google também está desenvolvendo um assistente de IA que pode fazer chamadas humanas para, por exemplo, a cabeleireira de sua vizinhança para compromissos. A tecnologia reconhece contexto e sutileza além de palavras.

A inteligência artificial está crescendo continuamente em uma variedade de campos. As máquinas são interligadas por meio de uma abordagem multidisciplinar que inclui matemática, ciência da computação, linguística, psicologia e outras disciplinas. No entanto, as melhorias (e muitas outras, incluindo esta safra de novas) são apenas o começo. É necessário muito mais - muito mais do que qualquer pessoa, incluindo as previsões mais renomadas, também pode compreender.

Empresas mais importantes estão gastando quase US $ 20 bilhões em produtos e serviços de inteligência artificial por ano. Os gigantes da tecnologia como Google, Apple, Microsoft e Amazon gastam trilhões de dólares a cada ano desenvolvendo produtos e serviços de IA. (Só o MIT está reduzindo um investimento de 1 bilhão de dólares em uma nova faculdade dedicada exclusivamente à indústria de computadores). O Depositário dos Estados Unidos investe milhões e milhões de dólares a cada ano estabelecendo bens e serviços de IA (o Depositário dos Estados Unidos está propondo um investimento de US $ 1 bilhão em uma nova faculdade que é totalmente focada no setor de tecnologia (IA). Alguns desses aplicativos móveis de IA os avanços da empresa de desenvolvimento estão a caminho; outros são meramente hipotéticos e podem permanecer assim no futuro. Todos parecem ser perturbadores, para melhor ou para pior, portanto, não há evidências de uma abordagem mais lenta.

10 perguntas a fazer antes de implementar inteligência artificial para negócios

AI (Inteligência Artificial) e ML (Aprendizado de Máquina) podem proporcionar às empresas avanços em seus processos de produção. Em alguns casos, uma vantagem competitiva é implementada correta e adequadamente devido ao medo de ser deixado para trás. As empresas têm sofrido mais pressão devido à transformação digital e seus vários avanços. Isso resultou em executivos mais dispostos a usar novas tecnologias em suas organizações.

Leia o blog - Software como serviço (SaaS) para estimular o crescimento das empresas de gerenciamento de locação

No entanto, mesmo que os principais obstáculos sejam superados, na maioria das situações, eles continuam existindo. Um pequeno número de empresas possui apenas os componentes-chave que permitem a IA gerar valor em escala - saber onde a inteligência artificial pode viver e ter processos básicos e definidos para obter os serviços de desenvolvimento SaaS. A inteligência artificial deve servir de ponto de partida para todos que desejam estar totalmente imersos nesta transformação. Antes de implementar uma estratégia de IA e ML, as empresas devem se fazer as seguintes perguntas:

1. Qual é o problema com IA que você pretende resolver?

O crítico nesta situação é definir o problema primeiro. O que a empresa deseja? Um modelo de aprendizado de máquina pode resolver isso? É precisamente conhecido para quais pessoas usarão os sistemas de IA?

Por um lado, torna-se essencial descobrir quais tipos de tarefas são ineficientes ou intensivas em capital humano. E, por outro lado, para identificar como os sistemas de IA e ML podem aliviar esse problema.

2. Qual é o objetivo da empresa para tornar a IA uma chance?

Como a empresa planeja e implementa a solução para o problema? Nesta fase, é fundamental saber retrabalhar a descrição do problema em um problema de aprendizagem automatizado e como executá-lo. Ele remove qualquer lentidão ou perda de valor durante o processo de transformação.

3. A organização requer uma solução permanente ou temporária?

Os serviços de desenvolvimento de IA devem se tornar parte do negócio principal da empresa.

Deve ser complementado pela mudança de atitude da equipe de gestão. A transformação digital da empresa apoia a grande maioria das histórias de sucesso em todos os níveis.

Será escolhido comprar um modelo de IA para uma medida particular ou atividades cotidianas da empresa, um produto personalizado, uma solução padronizada ou um serviço temporário.

4. A empresa possui as informações necessárias para alimentar o modelo de IA?

A qualidade do modelo de IA depende diretamente da qualidade e da quantidade de dados que a empresa tem a oferecer. Usar IA significa desenvolver um modelo de dados preciso e relevante para alimentar sistemas de IA para aprender a trabalhar de forma independente. Portanto, é essencial ter dados históricos de qualidade.

A empresa tem fontes de dados excelentes e confiáveis que a IA pode usar? Uma estrutura abrangente de objetivos e KPIs (indicadores-chave de desempenho) e uma boa estratégia de dados são essenciais para garantir que isso seja o mais útil possível para responder a essas questões.

5. Esta informação está digitalizada?

Tenho dados do sistema digital armazenados? Digitalizado, centralizado, organizado e integrado com várias ferramentas digitais (por exemplo, Custom Software Development Services , ERPs, SCADAS, etc.) ou bancos de dados, arquivos CSV, Excels, etc., devem ser usados para lidar com os dados de forma adequada. Quando esse não é o caso, pode levar muito tempo e, às vezes, um investimento imbatível para digitalizar e utilizar IA a partir desses dados.

6. A empresa possui os recursos de implementação necessários?

A empresa deve ser franca sobre se possui as pessoas e os recursos financeiros necessários para absorver as mudanças. Onde vamos localizar o talento qualificado para usar a IA? Qual é o orçamento da empresa para comprar um modelo de ML? Uma equipe técnica que entende a empresa e entende o desenvolvedor ou cientista de dados é crucial para uma transição perfeita e uma integração correta de modelos em sistemas internos.

Além disso, essas equipes devem integrar os modelos a serem implantados nos planos da organização.

Por outro lado, a precisão do modelo de IA depende do dinheiro, do equipamento e do tempo da empresa para construí-lo. Também decidirá se a empresa opta por uma solução sob demanda ou se sua equipe adquire seu modelo.

7. Quais são as implicações da falha de IA?

Os modelos de IA funcionam por meio de algoritmos complexos, mas a margem de erro está sempre lá. A empresa deseja aplicar IA em um processo altamente variável e de baixa precisão ou então? Que perigos seriam perdidos e quanto investimento não funcionaria? A empresa deve determinar se a precisão de tais modelos provavelmente será alta o suficiente para prosseguir, dependendo dos sistemas e dados disponíveis.

8. Como a IA será integrada à estratégia mais ampla da empresa?

Como a IA será integrada aos processos e pessoas? Os pontos de inflexão da IA entram em conflito com as funções?

A IA não deve ser usada como uma tecnologia autônoma, mas como uma solução de inteligência artificial integrada que pode entrar em sinergia para maximizar a produtividade e os resultados com todos os setores da organização. A empresa deve questionar se o modelo de IA pode colaborar com outras partes para detectar quaisquer dificuldades.

9. Como essa mudança vai afetar os trabalhadores da empresa?

Até que ponto a capacidade da IA de automatizar as tarefas dos trabalhadores atualmente influencia o tamanho da força de trabalho? Os trabalhadores podem ser altamente céticos em relação à mudança, e a empresa deve desenvolver maneiras éticas de garantir que seu valor e motivação não sejam perdidos. A mudança efetiva nos programas se concentrará em treinamento e operações especiais envolvendo os funcionários e a administração da empresa.

10. Quais são os retornos projetados com o uso desta tecnologia?

Quanto tempo a empresa levará para recuperar o investimento? Quanto os custos da empresa serão reduzidos quando a IA for implementada? Integrar modelos de IA e ML em uma empresa significa um preço e, portanto, um investimento significativo.

Portanto, para determinar a condição de retorno do investimento, a tecnologia de IA deve desenvolver uma previsão significativa. Para implementar esta estratégia em ação, indicadores chave de desempenho (KPIs) devem ser projetados para medir o retorno e avaliar o valor do modelo para a empresa.

A IA é lucrativa para as empresas, ajudando-as a se expandir mundialmente

A ligação entre a expansão global e a inteligência artificial evoluiu para ser algo extraordinário. A IA oferece suporte às empresas de várias maneiras diferentes à medida que avançam em todo o mundo:

• As plataformas digitais são fáceis de estender: a automação da plataforma digital por IA oferece uma abordagem direta para a expansão em todo o mundo. Nos EUA, 97% das pequenas empresas que operam no eBay usando IA exportam alguns de seus produtos. Apenas 4% das empresas off-line que não utilizam IA enviam seus produtos. Em comparação.
• Serviços de tradução corretos: a AI também oferece serviços de tradução rápidos e precisos que melhoram a conversação, reduzem as falhas de comunicação e aprimoram e aumentam a eficiência da cooperação internacional. O uso de traduções de IA em empresas tem um impacto benéfico nas receitas comerciais, comparável à redução da distância entre as nações em mais de 35%.
• Aprimorando as negociações comerciais: a IA não apenas melhora as comunicações, mas também seus resultados. As pessoas podem usar os serviços de desenvolvimento AI SaaS para avaliar os caminhos econômicos das partes negociadoras em diferentes cenários. Pode ajudar a prever as consequências dos vários fatores do cenário comercial e antecipar as respostas comerciais das nações não negociadoras. Por exemplo, o Brasil criou uma Iniciativa de Tecnologia Inteligente mais Comércio, destacando IA como parte das discussões comerciais.
• Gerenciamento da cadeia de suprimentos: os sistemas de IA também podem reagir à cadeia de suprimentos em tempo real. Você pode descobrir padrões e tendências e prever onde e quando a demanda aumenta. Eles também podem aumentar a produção automaticamente para atender a essa demanda ou reduzir a produção para se adaptar à demanda em declínio, minimizando o desperdício e o estoque excedente. A IA provou ser útil na expansão de empresas que precisam entender como oferecer uma quantidade ideal de itens para um novo mercado.
• Atividades regulares automatizadas: quando as organizações se expandem, geralmente gostam de concentrar sua energia em atividades de alto nível. Inclui estratégia, em vez de atividades de baixo nível, como a burocracia. A IA auxilia na automação de atividades burocráticas mundanas. Como as empresas têm pessoal adicional em várias nações, elas podem lutar para administrar a folha de pagamento e os benefícios. A IA pode ajudar a automatizar esses processos e poupar as pessoas de problemas e estresse.
• Maior eficiência e precisão: IA pode ajudar a simplificar muitas operações dentro de uma empresa por meio de eficiência e precisão. Suponha que um funcionário trabalhe na folha de pagamento ou inscreva funcionários em planos de seguro saúde. Nesse caso, eles podem cometer um ou dois erros, o que pode causar atrasos, pagamentos incorretos ou perda de cobertura. A chance de erros torna-se consideravelmente menor com um sistema automatizado, que nunca se cansa ou se distrai. E um sistema de IA pode terminar seus cálculos e entradas de dados com mais rapidez e eficiência do que os funcionários humanos.

A inteligência artificial é totalmente irrestrita em seu uso. Para ilustrar, considere como é possível converter a perda gradual de experiência de negócios em uma cascata de oportunidades. A fim de antecipar uma melhoria no desempenho como resultado do aumento das percepções oferecidas pelas soluções de inteligência artificial , bem como uma redução nos gastos operacionais. Outra consideração é que duas organizações podem interpretar ou implementar regulamentos de várias maneiras. Por outro lado, existem diferentes variedades de algoritmos acessíveis. Mesmo sem o conhecimento ou opinião preexistente, esses dados são processados e talvez uma saída que satisfaça os padrões seja desenvolvida. Eles operam da maneira como foram inicialmente construídos. Ele ajuda a garantir que seu ambiente seja desprovido de qualquer subjetividade relevante, utilizando inteligência artificial para automatizar verificações de conformidade, eliminando a necessidade de intervenção manual.

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Poucas Palavras Finais

Conforme a tecnologia avança, novas start-ups, vários aplicativos corporativos e serviços de desenvolvimento de software personalizado estão sendo desenvolvidos em todo o mundo para atender às necessidades dos consumidores. Como consequência do desenvolvimento tecnológico, certas profissões foram eliminadas e os sistemas de IA criarão outras totalmente novas devido a esse desenvolvimento. A inteligência artificial, combinada com a Internet das Coisas, pode ter um impacto significativo na economia. Toda empresa usará inevitavelmente inteligência artificial para ser compatível com seus objetivos comerciais. Suponha que uma empresa esteja pensando em mudar para a inteligência artificial. Nesse caso, ele deve primeiro avaliar seus pontos fortes, limitações e objetivos de longo prazo existentes. Mais tarde, quando os instrumentos de inteligência artificial (IA) adquirirem força em toda a empresa, você verá que as hierarquias começam a se achatar e até mesmo se nivelar. É verdade: o futuro já está aqui e o uso geral da inteligência artificial é apenas uma questão de tempo. Sim, você é bastante preciso.

O terceiro item a ser mencionado é que a inteligência artificial (IA) fornece às empresas a capacidade de se antecipar melhor e compreender as necessidades de seus consumidores. Como resultado, está permitindo que os consumidores se adaptem e desenvolvam novos serviços e práticas. Em todos os setores, isso é verdade. Mesmo que nunca seja tarde demais para começar a utilizar a inteligência artificial, é recomendável ver o potencial para futuras vantagens comparativas, desde que seja viável.

O que é inteligência artificial (IA)?

A inteligência artificial (IA) é essencialmente a reprodução do conhecimento humano. É provável que seja mecanizado para compreender e reproduzir o comportamento das pessoas. A inteligência artificial é descrita como uma abordagem que pode ser aplicada a quase qualquer sistema que contenha qualidades idênticas às encontradas no cérebro humano, como pensamento e habilidade interpessoal.

Para entender como os avanços da inteligência artificial impactam o setor corporativo, é necessário primeiro definir a ideia. A terminologia "inteligência artificial" implica que todos os tipos de sistema de tecnologia estão associados às atividades humanas. Inclui aprendizagem, pensamento e habilidades interpessoais, entre outras coisas. "Inteligência artificial" refere-se a aplicações específicas da mesma forma que o Honda Accord 2013 se refere a um "veículo" - o que é tecnicamente correto, mas não fornece especificações. O tipo de serviços de desenvolvimento de IA populares no mundo corporativo será determinado por meio de pesquisas aprofundadas.

Uma olhada no aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é atualmente um dos tipos mais comuns de inteligência artificial na expansão dos negócios. O aprendizado de máquina agora é implantado principalmente para gerenciamento de dados eficiente. Esses tipos de inteligência artificial são tecnologias que sempre parecem "crescer" com o tempo, aumentando sua produtividade - fornecendo mais informações e processamento para melhorar um sistema de aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina pode trazer grandes quantidades de dados em um formato utilizável para indivíduos - constantemente coletados por dispositivos interconectados e pela Internet das Coisas.

Por exemplo, um sistema de IA sem dúvida conectará o maquinário a uma rede se uma pessoa administrar uma planta de processamento. Os dispositivos conectados fornecem um fluxo consistente de dados para um local central sobre o desempenho e a fabricação de uma empresa de desenvolvimento de aplicativos móveis de IA. Infelizmente, há muitas informações para uma pessoa passar. Mesmo se o fizessem, a maioria das conexões sem dúvida estaria faltando. O aprendizado de máquina pode revisar com eficiência as informações, reconhecer tendências e irregularidades. Suponha que uma máquina trabalhe em uma transformação profunda na unidade de produção. Nesse caso, pode ser registrado por técnicas de aprendizado de máquina e notificar o tomador de decisão que é hora de enviar uma equipe de construção preditiva.

Mas o aprendizado de máquina parece ser um amplo espectro. O desenvolvimento de redes neurais artificiais e teia interconectada de hubs de inteligência artificial contribuiu para o que é conhecido como "aprendizado profundo.

Uma olhada no aprendizado profundo

O aprendizado profundo é uma versão muito mais autêntica do aprendizado de máquina baseada em redes neurais para inteligência complexa. O aprendizado profundo é essencial para atividades muito mais complexas, como a detecção de fraudes. As pessoas podem executar isso examinando constantemente uma ampla gama de parâmetros. Por exemplo, vários elementos devem ser avaliados, analisados e postos em prática para automóveis autônomos. Os métodos de aprendizagem profunda permitem que os carros autônomos integrem as informações coletadas por seus detectores. Isso inclui a distância de outros objetos, a velocidade com que se movem e as previsões em 5 a 10 segundos. Todas essas informações são analisadas lado a lado para ajudar o motorista a determinar se deve mudar de faixa.

O aprendizado profundo é bastante eficaz nos negócios, e o entendimento profundo possivelmente o implementará de forma mais consistente em breve. Algoritmos de aprendizagem mais antigos tendem a funcionar quando uma certa quantidade de dados é coletada. Em contraste, os modelos de aprendizagem profunda continuam melhorando seu desempenho à medida que novas informações são obtidas. Isso torna os modelos de aprendizagem mais profundos muito mais adaptáveis e precisos, e ainda mais robustos, pode-se dizer.

A função intelectual dos projetos atuais é relativamente restrita e usa apenas um tipo reduzido de inteligência. Por exemplo, a mente humana inventou maneiras de pensar além da medida e explicações lógicas para várias situações de vida. O que de outra forma seria o sistema Ai pode digitalizar um problema fácil e desafiador, em vez do intelecto humano. Isso leva a duas classes de modelo: estruturalista e funcionalista. Os modelos estruturais procuram imitar atividades intelectuais essenciais, como lógica e raciocínio de forma geral. O modelo funcional refere-se às informações correlacionadas com sua cópia determinada.

A agenda principal da inteligência artificial é desenvolver novas tecnologias que permitirão aos computadores e outras máquinas tomar decisões inteligentes em suas operações diárias.

O futuro é agora: o impacto é global

Quase nenhum setor de IA moderno essencial permanece inalterado, e "IA restrita" poderia ser um exemplo. Esses IAs são executados empregando algoritmos treinados em dados e tendem a se enquadrar em grupos de aprendizado profundo ou de aprendizado de máquina. Nos últimos anos, isso é particularmente verdadeiro com a proliferação de dispositivos vinculados e processamento de computador cada vez mais rápido e o aumento considerável na coleta e análise de dados devido à conexão IoT robusta.

Quando isso não é longe o suficiente, uma empresa de desenvolvimento de produtos SaaS deve tirar a tecnologia digital da forma bidimensional presa à tela que tem sido usada por humanos. Em vez disso, a interface de usuário principal torna-se o ambiente físico de uma pessoa.

Algumas áreas estão no início de sua aventura de IA, enquanto outras são viajantes experientes. Ambos percorrem um longo caminho. No entanto, a influência da inteligência artificial em nossas vidas agora é difícil de ignorar:

• Transporte : Embora possa levar uma década ou mais para desenvolvê-los, os automóveis sem motorista um dia nos levam a todos os lugares.
• Fabricação : os robôs acionados por IA colaboram com as pessoas para executar uma gama restrita de atividades, incluindo instalação e empilhamento. A análise preditiva mantém um funcionamento perfeito do equipamento.
• Saúde : as doenças são identificadas com mais rapidez e precisão na área relativamente emergente da saúde; a pesquisa de medicamentos é agilizada e simplificada; Os cuidadores virtuais monitoram os pacientes e a análise de dados abrangente ajuda a fornecer uma experiência mais individualizada para os pacientes.
• Educação : a IA é usada para digitalizar livros didáticos. Os tutores virtuais de estágio inicial auxiliam os instrutores humanos, e as análises de rosto medem as emoções do aluno para ajudar a detectar quem está se debatendo ou entediado. Eles adaptam a experiência às suas necessidades particulares.
• Mídia : o jornalismo também usa e continua lucrando com a IA. A Bloomberg utiliza a tecnologia Cyborg para tornar as informações financeiras detalhadas rapidamente compreensíveis. A Associated Press utiliza as habilidades de linguagem natural do Automated Insights para criar 3.700 relatórios por ano - quase quatro vezes mais do que no ano passado.
• Atendimento ao cliente : o Google também está desenvolvendo um assistente de IA que pode fazer chamadas humanas para, por exemplo, a cabeleireira de sua vizinhança para compromissos. A tecnologia reconhece contexto e sutileza além de palavras.

A inteligência artificial está crescendo continuamente em uma variedade de campos. As máquinas são interligadas por meio de uma abordagem multidisciplinar que inclui matemática, ciência da computação, linguística, psicologia e outras disciplinas. No entanto, as melhorias (e muitas outras, incluindo esta safra de novas) são apenas o começo. É necessário muito mais - muito mais do que qualquer pessoa, incluindo as previsões mais renomadas, também pode compreender.

Empresas mais importantes estão gastando quase US $ 20 bilhões em produtos e serviços de inteligência artificial por ano. Os gigantes da tecnologia como Google, Apple, Microsoft e Amazon gastam trilhões de dólares a cada ano desenvolvendo produtos e serviços de IA. (Só o MIT está reduzindo um investimento de 1 bilhão de dólares em uma nova faculdade dedicada exclusivamente à indústria de computadores). O Depositário dos Estados Unidos investe milhões e milhões de dólares a cada ano estabelecendo bens e serviços de IA (o Depositário dos Estados Unidos está propondo um investimento de US $ 1 bilhão em uma nova faculdade que é totalmente focada no setor de tecnologia (IA). Alguns desses aplicativos móveis de IA os avanços da empresa de desenvolvimento estão a caminho; outros são meramente hipotéticos e podem permanecer assim no futuro. Todos parecem ser perturbadores, para melhor ou para pior, portanto, não há evidências de uma abordagem mais lenta.

10 perguntas a fazer antes de implementar inteligência artificial para negócios

AI (Inteligência Artificial) e ML (Aprendizado de Máquina) podem proporcionar às empresas avanços em seus processos de produção. Em alguns casos, uma vantagem competitiva é implementada correta e adequadamente devido ao medo de ser deixado para trás. As empresas têm sofrido mais pressão devido à transformação digital e seus vários avanços. Isso resultou em executivos mais dispostos a usar novas tecnologias em suas organizações.

Leia o blog - Software como serviço (SaaS) para estimular o crescimento das empresas de gerenciamento de locação

No entanto, mesmo que os principais obstáculos sejam superados, na maioria das situações, eles continuam existindo. Um pequeno número de empresas possui apenas os componentes-chave que permitem a IA gerar valor em escala - saber onde a inteligência artificial pode viver e ter processos básicos e definidos para obter os serviços de desenvolvimento SaaS. A inteligência artificial deve servir de ponto de partida para todos que desejam estar totalmente imersos nesta transformação. Antes de implementar uma estratégia de IA e ML, as empresas devem se fazer as seguintes perguntas:

1. Qual é o problema com IA que você pretende resolver?

O crítico nesta situação é definir o problema primeiro. O que a empresa deseja? Um modelo de aprendizado de máquina pode resolver isso? É precisamente conhecido para quais pessoas usarão os sistemas de IA?

Por um lado, torna-se essencial descobrir quais tipos de tarefas são ineficientes ou intensivas em capital humano. E, por outro lado, para identificar como os sistemas de IA e ML podem aliviar esse problema.

2. Qual é o objetivo da empresa para tornar a IA uma chance?

Como a empresa planeja e implementa a solução para o problema? Nesta fase, é fundamental saber retrabalhar a descrição do problema em um problema de aprendizagem automatizado e como executá-lo. Ele remove qualquer lentidão ou perda de valor durante o processo de transformação.

3. A organização requer uma solução permanente ou temporária?

Os serviços de desenvolvimento de IA devem se tornar parte do negócio principal da empresa.

Deve ser complementado pela mudança de atitude da equipe de gestão. A transformação digital da empresa apoia a grande maioria das histórias de sucesso em todos os níveis.

Será escolhido comprar um modelo de IA para uma medida particular ou atividades cotidianas da empresa, um produto personalizado, uma solução padronizada ou um serviço temporário.

4. A empresa possui as informações necessárias para alimentar o modelo de IA?

A qualidade do modelo de IA depende diretamente da qualidade e da quantidade de dados que a empresa tem a oferecer. Usar IA significa desenvolver um modelo de dados preciso e relevante para alimentar sistemas de IA para aprender a trabalhar de forma independente. Portanto, é essencial ter dados históricos de qualidade.

A empresa tem fontes de dados excelentes e confiáveis que a IA pode usar? Uma estrutura abrangente de objetivos e KPIs (indicadores-chave de desempenho) e uma boa estratégia de dados são essenciais para garantir que isso seja o mais útil possível para responder a essas questões.

5. Esta informação está digitalizada?

Tenho dados do sistema digital armazenados? Digitalizado, centralizado, organizado e integrado com várias ferramentas digitais (por exemplo, Custom Software Development Services , ERPs, SCADAS, etc.) ou bancos de dados, arquivos CSV, Excels, etc., devem ser usados para lidar com os dados de forma adequada. Quando esse não é o caso, pode levar muito tempo e, às vezes, um investimento imbatível para digitalizar e utilizar IA a partir desses dados.

6. A empresa possui os recursos de implementação necessários?

A empresa deve ser franca sobre se possui as pessoas e os recursos financeiros necessários para absorver as mudanças. Onde vamos localizar o talento qualificado para usar a IA? Qual é o orçamento da empresa para comprar um modelo de ML? Uma equipe técnica que entende a empresa e entende o desenvolvedor ou cientista de dados é crucial para uma transição perfeita e uma integração correta de modelos em sistemas internos.

Além disso, essas equipes devem integrar os modelos a serem implantados nos planos da organização.

Por outro lado, a precisão do modelo de IA depende do dinheiro, do equipamento e do tempo da empresa para construí-lo. Também decidirá se a empresa opta por uma solução sob demanda ou se sua equipe adquire seu modelo.

7. Quais são as implicações da falha de IA?

Os modelos de IA funcionam por meio de algoritmos complexos, mas a margem de erro está sempre lá. A empresa deseja aplicar IA em um processo altamente variável e de baixa precisão ou então? Que perigos seriam perdidos e quanto investimento não funcionaria? A empresa deve determinar se a precisão de tais modelos provavelmente será alta o suficiente para prosseguir, dependendo dos sistemas e dados disponíveis.

8. Como a IA será integrada à estratégia mais ampla da empresa?

Como a IA será integrada aos processos e pessoas? Os pontos de inflexão da IA entram em conflito com as funções?

A IA não deve ser usada como uma tecnologia autônoma, mas como uma solução de inteligência artificial integrada que pode entrar em sinergia para maximizar a produtividade e os resultados com todos os setores da organização. A empresa deve questionar se o modelo de IA pode colaborar com outras partes para detectar quaisquer dificuldades.

9. Como essa mudança vai afetar os trabalhadores da empresa?

Até que ponto a capacidade da IA de automatizar as tarefas dos trabalhadores atualmente influencia o tamanho da força de trabalho? Os trabalhadores podem ser altamente céticos em relação à mudança, e a empresa deve desenvolver maneiras éticas de garantir que seu valor e motivação não sejam perdidos. A mudança efetiva nos programas se concentrará em treinamento e operações especiais envolvendo os funcionários e a administração da empresa.

10. Quais são os retornos projetados com o uso desta tecnologia?

Quanto tempo a empresa levará para recuperar o investimento? Quanto os custos da empresa serão reduzidos quando a IA for implementada? Integrar modelos de IA e ML em uma empresa significa um preço e, portanto, um investimento significativo.

Portanto, para determinar a condição de retorno do investimento, a tecnologia de IA deve desenvolver uma previsão significativa. Para implementar esta estratégia em ação, indicadores chave de desempenho (KPIs) devem ser projetados para medir o retorno e avaliar o valor do modelo para a empresa.

A IA é lucrativa para as empresas, ajudando-as a se expandir mundialmente

A ligação entre a expansão global e a inteligência artificial evoluiu para ser algo extraordinário. A IA oferece suporte às empresas de várias maneiras diferentes à medida que avançam em todo o mundo:

• As plataformas digitais são fáceis de estender: a automação da plataforma digital por IA oferece uma abordagem direta para a expansão em todo o mundo. Nos EUA, 97% das pequenas empresas que operam no eBay usando IA exportam alguns de seus produtos. Apenas 4% das empresas off-line que não utilizam IA enviam seus produtos. Em comparação.
• Serviços de tradução corretos: a AI também oferece serviços de tradução rápidos e precisos que melhoram a conversação, reduzem as falhas de comunicação e aprimoram e aumentam a eficiência da cooperação internacional. O uso de traduções de IA em empresas tem um impacto benéfico nas receitas comerciais, comparável à redução da distância entre as nações em mais de 35%.
• Aprimorando as negociações comerciais: a IA não apenas melhora as comunicações, mas também seus resultados. As pessoas podem usar os serviços de desenvolvimento AI SaaS para avaliar os caminhos econômicos das partes negociadoras em diferentes cenários. Pode ajudar a prever as consequências dos vários fatores do cenário comercial e antecipar as respostas comerciais das nações não negociadoras. Por exemplo, o Brasil criou uma Iniciativa de Tecnologia Inteligente mais Comércio, destacando IA como parte das discussões comerciais.
• Gerenciamento da cadeia de suprimentos: os sistemas de IA também podem reagir à cadeia de suprimentos em tempo real. Você pode descobrir padrões e tendências e prever onde e quando a demanda aumenta. Eles também podem aumentar a produção automaticamente para atender a essa demanda ou reduzir a produção para se adaptar à demanda em declínio, minimizando o desperdício e o estoque excedente. A IA provou ser útil na expansão de empresas que precisam entender como oferecer uma quantidade ideal de itens para um novo mercado.
• Atividades regulares automatizadas: quando as organizações se expandem, geralmente gostam de concentrar sua energia em atividades de alto nível. Inclui estratégia, em vez de atividades de baixo nível, como a burocracia. A IA auxilia na automação de atividades burocráticas mundanas. Como as empresas têm pessoal adicional em várias nações, elas podem lutar para administrar a folha de pagamento e os benefícios. A IA pode ajudar a automatizar esses processos e poupar as pessoas de problemas e estresse.
• Maior eficiência e precisão: IA pode ajudar a simplificar muitas operações dentro de uma empresa por meio de eficiência e precisão. Suponha que um funcionário trabalhe na folha de pagamento ou inscreva funcionários em planos de seguro saúde. Nesse caso, eles podem cometer um ou dois erros, o que pode causar atrasos, pagamentos incorretos ou perda de cobertura. A chance de erros torna-se consideravelmente menor com um sistema automatizado, que nunca se cansa ou se distrai. E um sistema de IA pode terminar seus cálculos e entradas de dados com mais rapidez e eficiência do que os funcionários humanos.

A inteligência artificial é totalmente irrestrita em seu uso. Para ilustrar, considere como é possível converter a perda gradual de experiência de negócios em uma cascata de oportunidades. A fim de antecipar uma melhoria no desempenho como resultado do aumento das percepções oferecidas pelas soluções de inteligência artificial , bem como uma redução nos gastos operacionais. Outra consideração é que duas organizações podem interpretar ou implementar regulamentos de várias maneiras. Por outro lado, existem diferentes variedades de algoritmos acessíveis. Mesmo sem o conhecimento ou opinião preexistente, esses dados são processados e talvez uma saída que satisfaça os padrões seja desenvolvida. Eles operam da maneira como foram inicialmente construídos. Ele ajuda a garantir que seu ambiente seja desprovido de qualquer subjetividade relevante, utilizando inteligência artificial para automatizar verificações de conformidade, eliminando a necessidade de intervenção manual.

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Poucas Palavras Finais

Conforme a tecnologia avança, novas start-ups, vários aplicativos corporativos e serviços de desenvolvimento de software personalizado estão sendo desenvolvidos em todo o mundo para atender às necessidades dos consumidores. Como consequência do desenvolvimento tecnológico, certas profissões foram eliminadas e os sistemas de IA criarão outras totalmente novas devido a esse desenvolvimento. A inteligência artificial, combinada com a Internet das Coisas, pode ter um impacto significativo na economia. Toda empresa usará inevitavelmente inteligência artificial para ser compatível com seus objetivos comerciais. Suponha que uma empresa esteja pensando em mudar para a inteligência artificial. Nesse caso, ele deve primeiro avaliar seus pontos fortes, limitações e objetivos de longo prazo existentes. Mais tarde, quando os instrumentos de inteligência artificial (IA) adquirirem força em toda a empresa, você verá que as hierarquias começam a se achatar e até mesmo se nivelar. É verdade: o futuro já está aqui e o uso geral da inteligência artificial é apenas uma questão de tempo. Sim, você é bastante preciso.

O terceiro item a ser mencionado é que a inteligência artificial (IA) fornece às empresas a capacidade de se antecipar melhor e compreender as necessidades de seus consumidores. Como resultado, está permitindo que os consumidores se adaptem e desenvolvam novos serviços e práticas. Em todos os setores, isso é verdade. Mesmo que nunca seja tarde demais para começar a utilizar a inteligência artificial, é recomendável ver o potencial para futuras vantagens comparativas, desde que seja viável.