الذكاء الاصطناعي (AI) - 10 خطوات؟
أتمتة خطوات صغيرة نحو التميز
إجابات على 10 أسئلة قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي داخل مؤسستك
يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) تقديم اختراقات للمؤسسات في أنظمة الإنتاج الخاصة بها وحتى ميزة تنافسية إذا تم استخدامها بعناية وفي السياق المناسب. أدت الثورة الرقمية الرابعة وتطوراتها المتعددة إلى خلق ضغوط على الشركات ، نابعة من الخوف من التخلف عن الركب. بعد ذلك ، نتج عن ذلك استعداد مسبق بين القادة لتطبيق هذه التقنيات في شركاتهم.
الأتمتة - ما هي؟
بكلمات بسيطة ، يتم استخدام تقنية لبناء نظام قادر على العمل بشكل مستقل بمساعدة بشرية قليلة أو معدومة. في الواقع ، يقف الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة وراء الأتمتة ، في المنطقة التي نواجه فيها نقصًا هائلاً في الموهوبين.
يتمثل سحر الأتمتة في تقليل الجهود البشرية في المهام الشاقة والمتكررة. تتيح الأتمتة للأشخاص الابتكار بشكل أسرع مع خدمات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة الأكثر شمولاً التي تعمل لصالحهم. إن إنتاجيتهم تتحسن ويمكنهم اتخاذ قرارات أسرع وأكثر ذكاءً ودقة - وهذا مثال مباشر.
ما هو الهدف من الأتمتة؟
لتحسين سير عمل الشركة مع الأتمتة والخدمات الفرعية. يمكننا تقليل التكاليف والوقت والهدر وكذلك زيادة الإنتاجية والدقة
-
ما التحديات التي تخطط لحلها باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
الهدف الأساسي ، في هذه الحالة ، هو البدء بتحديد المشكلة. ما الذي تبحث عنه الشركة ، وما هي المشاكل التي يجب حلها؟ إذن ، هل هو نموذج للتعلم الآلي يمكنه حلها؟
من ناحية أخرى ، من الضروري الكشف عن أنواع الأنشطة غير الفعالة أو كثيفة رأس المال البشري. من ناحية أخرى ، من الضروري تحديد كيف يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التخفيف من هذه المشاكل. -
ما هي خطة العمل لتبني الذكاء الاصطناعي في القيمة المضافة؟
كيف تعمل خطة العمل على معالجة المشكلة وتنفيذ حل متكامل للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
يمكن للشركات إنشاء قيمة من خلال ربط الذكاء الاصطناعي بمنصات البيانات واستخدام التعلم الآلي (الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف) لإشراك الأنظمة "للتحدث مع بعضها البعض" عن طريق تمرير المعلومات جنبًا إلى جنب مع اتجاهات الحصاد وكشف أنماط البيانات. يمكن استخدام هذه الأنماط لخلق قيمة مع العملاء وزيادة الأداء الاقتصادي. -
هل تفكر في حل مؤقت أم دائم؟
يجب أن تصبح تقنية الذكاء الاصطناعي جزءًا من أهداف الأعمال الأساسية للشركة ويجب أن تُستكمل بتغيير طريقة تفكير فريق الإدارة (من قاعة مجلس الإدارة إلى قاعة العمل). الغالبية العظمى من قصص النجاح مدعومة بالتحول الرقمي للأعمال على جميع المستويات.
اعتمادًا على الظروف التفصيلية ، هناك حاجة إلى نموذج الذكاء الاصطناعي لإجراء محدد في نطاق زمني محدد بوضوح أو لعمليات الشركة اليومية ؛ سيتقرر الحصول على منتج مفصل حسب الطلب أو حل موحد أو خدمة مؤقتة.
-
ما هي بنية البيانات المراد استيرادها إلى مخطط الذكاء الاصطناعي؟
يعتمد تميز نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر على جودة وكمية البيانات المتاحة للشركة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي يعني تدريب نموذج بيانات دقيق وهادف يمكن أن يغذي أنظمة الذكاء الاصطناعي لتتعلم كيف تعمل بمفردها ؛ لذلك ، فإن الحصول على بيانات تاريخية عالية الجودة أمر بالغ الأهمية.
هل لدى شركتي حجم شامل من البيانات؟
هل مصادر البيانات التي سيستخدمها الذكاء الاصطناعي موثوقة؟
هل تمتلك الشركة بنية بيانات قوية؟للإجابة بصدق على هذه الأسئلة ، من الضروري أن يكون لديك إطار قوي للأهداف ومؤشرات الأداء الرئيسية (مؤشرات الأداء الرئيسية) واستراتيجية شاملة لبيانات الطيف للضغط عليها بأكثر الطرق قيمة ممكنة.
-
هل جميع البيانات بصيغة رقمية؟
هل لدي البيانات المخزنة في أنظمة / تنسيق رقمي؟ لإدارة البيانات بشكل صحيح ، يجب أن تكون رقمية ومركزية ومنظمة ومتكاملة في أدوات رقمية مختلفة (CRM ، ERP ، SharePoint) أو في قواعد بيانات مختلفة.
أنواع الملفات مثل ؛ PDF ، Word ، JPG (ممسوحة ضوئيًا أو صور). يجب أن يكون النظام قادرًا على استخراج المعلومات ومعالجتها وترجمتها إذا لزم الأمر وفهمها. إذا لم يكن الأمر كذلك ، فإن رقمنة واستخدام الذكاء الاصطناعي لهذه البيانات يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً وأحيانًا يكون استثمارًا صعبًا. -
هل تمتلك الشركة الدراية والموارد اللازمة لتنفيذ حل شامل؟
يجب أن تكون الشركة واقعية بشأن ما إذا كان لديها الموارد اللازمة لاستيعاب التغيير على مستوى رأس المال البشري والمالي. السؤال الأساسي: أين سنجد المواهب الخبيرة لنشر الذكاء الاصطناعي؟ هل أحتاج إلى التفكير في البحث عن 3rd شركة الطرف لمساعدتنا في المهمة؟ ما هي ميزانية الشركة للحصول على نموذج ML؟
لتحقيق انتقال سلس للذكاء الاصطناعي والتكامل الصحيح مع الأنظمة الداخلية ، من الضروري أن يكون لديك فريق تقني يعرف بيئة الشركة. في معظم الحالات ، تعمل الفرق الداخلية والخارجية معًا. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تكون هذه الفرق من ذوي الخبرة لدمج النماذج التي سيتم تنفيذها في أنظمة الشركة.
على الجانب الآخر من العملة ، ستعتمد دقة نموذج الذكاء الاصطناعي على الميزانية والبيئة (السحابة) والوقت المقدم للشركة لتطويرها. سيحدد كل هذا أيضًا ما إذا كانت الشركة تختار خدمة عند الطلب أو الحصول على حل مطور حسب الطلب لتناسب متطلباتهم.
-
كيف تختبر الذكاء الاصطناعي ، وماذا تفعل عند حدوث المشاكل؟
تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال خوارزميات معقدة للغاية وارتباطات إحصائية ، وهناك دائمًا هامش خطأ (نستخدم A2I لإزالة الأخطاء). هل تريد الشركة تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملية ذات تقلبات عالية ومعدل دقة منخفض ، أم العكس تمامًا؟ ما هي المخاطر والأولويات التي يتم تقييمها على أساس فردي.
اعتمادًا على الأنظمة ومجموعات البيانات المتوفرة ، يجب على الشركة تقييم ما إذا كانت دقة النماذج التي تم إجراؤها تلبي توقعات المتابعة.
نقترح اختبار الذكاء الاصطناعي على نطاق أصغر كدليل على المفهوم (PoC) ثم ، في انتظار النتائج ، قم بتوسيعه حسب الحاجة. ضع في اعتبارك أن الذكاء الاصطناعي قد لا يعمل بشكل جيد في المرة الأولى ، وننصح باختبار عدة سيناريوهات.
-
بأي طريقة سيتم دمج الذكاء الاصطناعي بشكل كامل في رؤية الشركة؟
كيف ستدمج الأعمال الذكاء الاصطناعي مع العمليات والأفراد؟ هل هناك نقاط تحول حيث سيصطدم الذكاء الاصطناعي بالعمليات؟ من المستبعد جدًا أن يعزز الذكاء الاصطناعي استراتيجية العمل الشاملة.
لا ينبغي تطبيق الذكاء الاصطناعي كنظام قائم بذاته وكحل متكامل يتضافر مع جميع مجالات الشركة لزيادة الإنتاجية والنتائج. لذلك ، يجب على الشركة أن تسأل نفسها ما إذا كان نموذج الذكاء الاصطناعي سيعمل مع بقية الأطراف وتحديد المشاكل التي قد تنشأ.
-
كيف سيستفيد الذكاء الاصطناعي من موظفي الشركة ويؤثر عليهم؟
إلى أي مدى ستؤثر قدرة الذكاء الاصطناعي على أتمتة الأنشطة التي يؤديها العمال الآن على حجم القوة العاملة؟
يجب أن يظل حجم القوى العاملة كما هو ؛ سيعزز الذكاء الاصطناعي إنتاجيتهم وإبداعهم ، ويقلل من الأخطاء ، ويقدم دقة بيانات تزيد عن 90٪ ، وبالتالي تظل الأعمال قادرة على المنافسة وتدر إيرادات. لن يتم إرهاق الموظفين ، ويتمتعون بحياة أسرية جيدة ، وربما يعملون لساعات أقل قليلاً ، ويجب ألا تتدهور الأجور. بعد كل شيء ، يجلب الذكاء الاصطناعي والموظفون قيمة مضافة أفضل. هناك طرق جديدة للأعمال لاستكشافها لتحقيق عائد إضافي - "العمل بذكاء وليس بجهد أكبر".نظرًا لأن الموظفين يمكن أن يكونوا متشككين في التغييرات الجديدة ، وما هو الوضع الأخلاقي ، فهل سيتأثر موقعهم داخل الشركة على المدى القصير أو الطويل؟ لذلك ، يجب توصيل هذه النقاط وشرحها بوضوح (على النحو الوارد أعلاه).
ستركز برامج التغيير المقنعة على تدريب وتدخلات محددة لإشراك الموظفين والمديرين في الشركة.
-
ما هو إجمالي عائد الاستثمار لتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي؟
كم من الوقت ستستغرق الشركة لاسترداد الاستثمار؟ كم ستنخفض تكاليف الشركة بمجرد تطبيق الذكاء الاصطناعي؟ ينطوي دمج نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في شركة على تكلفة ، وبالتالي ، استثمار كبير.
لهذا السبب ، يجب إجراء تقدير واقعي لتحديد معايير العائد على الاستثمار. لتنفيذ خطة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يجب تحديد مؤشرات الأداء المحتملة (KPI's) في البداية بحيث يمكن قياس العائد ومقدار القيمة التي يجلبها النموذج للشركة.
بالنسبة لأولئك الذين يتوقعون إجابات فورية ، فإن تكاليف الإعداد والتكاليف المستمرة تنافسية للغاية ، حيث يتم تشغيل النظام والبنية التحتية في كثير من الحالات من النظام الأساسي السحابي. إلى أي مدى يمكنك كسب عائد الاستثمار (ROI) ، يرجى مراجعة الآلة الحاسبة الخاصة بنا.
هل أنت جاهز للبدء في تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملك؟
يفتح الذكاء الاصطناعي الأبواب أمام إمكانيات لا حصر لها للشركات ، وحتى إذا تم نشره كدليل على المفهوم (PoC) فسوف يتخيل كل إمكاناته لأصحاب المصلحة. نصيحتنا هي تطبيق الذكاء الاصطناعي لمهمة معينة وهدف معين والبدء في التوسع إلى المناطق المجاورة. ننصح بالقيام بذلك كتطور وليس ثورة.
يسمح التطبيق الأصلي للتعلم الآلي بإدارة وتوسيع الخوارزميات المتقدمة المختلفة وإدخالها في عملية الإنتاج في الوقت الفعلي. نريد إضافة القيمة القصوى من البيانات.
ما الذي يدفعنا في v500 Systems؟
نحصل على "ركلة هائلة" عندما نحل مشاكل لا يستطيع الكثيرون القيام بها. هدفنا الأساسي هو إضافة قيمة
لمساعدتك على تنمية أعمالك!
اتصل بنا للحصول على مزيد من المعلومات ونشر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، وكيف يمكن لأدواتنا أن تجعل بياناتك أكثر دقة. يمكننا الإجابة على جميع أسئلتك.
جدولة اجتماع | الذكاء الاصطناعي | قهوة افتراضية
يرجى إلقاء نظرة على دراسات الحالة الخاصة بنا والمنشورات الأخرى لمعرفة المزيد:
الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
بيانات دقيقة بفضل الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) ؛ فهم الأساس المنطقي وراء نتائج ML