Integriranje rješenja umjetne inteligencije u vašu organizaciju
Vještačka inteligencija ima potencijal da transformiše cijeli način na koji živimo i radimo. Naučnici će nastaviti da unapređuju AI, i dok je tehnologija još uvijek u ranim fazama, pokazuje veliki potencijal. U međuvremenu, organizacije će morati da odrede koje su aplikacije pogodne za AI.
Organizacije su se tradicionalno oslanjale na izvještaje poslovne inteligencije (BI) i ugrađenu analitiku podataka kako bi pomogle donošenju odluka na visokom nivou. Alati i tehnike vještačke inteligencije i mašinskog učenja su nedavno uključeni u širi skup mogućnosti analitike podataka koje organizacija može koristiti za poboljšanje rezultata analitike podataka. Korištenje AI-ja za poboljšanje donošenja odluka je dugogodišnja ideja, iako bi organizacije trebale razmišljati šire o tome gdje primijeniti AI.
Manje se razumiju primjene u operativnim linijama usluga koje su odgovorne za izvršavanje poslovnih funkcija. Već postoji trend automatizacije za pojačavanje ljudskog rada korištenjem sofisticiranih tehnika skriptiranja koje zahtijevaju klasično algoritamsko programiranje. Iako tehnike skriptiranja štede mnoge FTE sate, vještačka inteligencija će automatizaciju podići na viši nivo, omogućavajući mašinama da obavljaju zadatke koji zahtijevaju više rada od ljudskih, na način kako bi to činio čovjek.
Iako postoje opravdani izrazi zabrinutosti oko gubitka radnih mjesta zbog sve veće količine automatizacije, tehnološki napredak je sigurnost, a relevantne političke strukture će se u budućnosti baviti takvim okolnostima. Na slobodnom tržištu i u sve više globalizovanom svijetu, organizacije ne mogu sebi priuštiti da ne koriste takvu tehnologiju jer bi to konkurent vjerovatno učinio i stekao prednost. U isto vrijeme, isto se može reći i za vlade i neprofitne organizacije, jer će izgubiti uticaj bez pristupa takvoj tehnologiji u poređenju sa vršnjacima.
Ovaj članak će istražiti generičke probleme koje su sistemi vještačke inteligencije riješili i kako se mogu primijeniti za rješavanje organizacionih primjena.
Nedavne primjene implementirane putem vještačke inteligencije
Sljedeće aplikacije koriste umjetnu inteligenciju i trenutno su aktivne u proizvodnim sistemima kao standard:
|
Aplikacija |
Opis |
|
Prepoznavanje lica |
Otkrivanje i prepoznavanje lica određene osobe. Sistemi su sada jednako tačni kao i ljudi. |
|
Personalizovani rezultati pretraživača |
Prilagođavanje rezultata pretraživanja na osnovu individualnih preferencija, što obično koristi Google ako ste prijavljeni na račun tokom pretraživanja. |
|
Sistemi preporuka |
Davanje preporuka ljudima na osnovu preferencija o tome šta bi mogli voljeti, često se koristi u online maloprodajnim prodavnicama i platformama za zabavu kao što je Netflix. |
|
Ciljano oglašavanje |
Korištenjem više ličnih varijabli, prikazivanje oglasa za koje se utvrdi da su od interesa za pojedinca. |
|
Virtuelni asistenti |
Za date govorne ili pisane komande, virtuelni asistenti pružaju specifične zadatke kao što su slanje poruka ili online naručivanje. Najčešći proizvodi kućnih asistenata su Amazon Alexa i Google Home. |
|
Otkrivanje prevara |
Analizirajući milijarde i milijarde transakcija, otkrijte prevaru učeći uobičajene obrasce pronađene u sumnjivim aktivnostima. |
|
Filtriranje spama |
Odgovaranje na prijave primljenih spam poruka procjenom druge pošte koja se slično prikazuje i usmjeravanje iste direktno u spam sanduče. |
|
Detekcija/prevodjenje jezika |
Odrediti jezik datog govornog ili tekstualnog unosa i prevesti ga na drugi jezik. |
|
Detekcija objekata |
Za datu seriju objekata na slici ili video zapisu, označite objekte i otkrijte granice. |
|
Cyber sigurnost |
Analizirajte sumnjive obrasce korištenja računarske mreže i odgovorite na prijetnje sajber sigurnosti. |
Primjene gdje se aktivno istražuju rješenja umjetne inteligencije
Sljedeće aplikacije koriste umjetnu inteligenciju i trenutno su pod aktivnim R&D i stoga su bili ograničeni u upotrebi u proizvodnim sistemima:
|
Aplikacija |
Opis |
|
Zdravstvo |
Za datu seriju dijagnostičkih slika, pomozite u analizi slika za otkrivanje bolesti ili drugih potencijalnih problema. |
|
Vozila koja se samostalno voze |
Ugradite sposobnost u kontrolne sisteme vozila kako biste omogućili sigurnu samostalnu vožnju bez potrebe za ljudskom kontrolom. |
|
Pomoć u programiranju |
Pomoć programeru u pisanju programskog koda za računarske sisteme kako bi se ispunili zahtjevi. |
|
Pregibanje proteina |
Za datu seriju sekvenci proteina, odredite 3D strukturu kada se proteini saviju. |
|
Poboljšanje poljoprivredne proizvodnje |
Poboljšati prinos poljoprivredne proizvodnje. |
|
Virtuelni tutori |
Pomoć učenicima u savladavanju koncepata. |
|
Algoritamsko trgovanje |
Efikasno trgujte na berzi, deviznom tržištu ili drugim tržištima kako biste maksimizirali profit. |
|
Bankarstvo/Osiguranje |
Odrediti da li bi trebalo odobriti kredite ili pružiti osiguranje s obzirom na profil rizika osobe. |
|
Kontinuirana revizija |
Kompanije se obično revidiraju na godišnjem nivou, AI koji kontinuirano revidira organizaciju može pomoći u osiguravanju bolje usklađenosti. |
|
Kreiranje digitalnog sadržaja |
Automatski kreirajte sadržaj za korištenje na različitim online i tradicionalnim medijskim platformama. |
|
Kreiranje umjetnosti i grafike |
Kreirajte vizuelne umjetničke djela i grafike na osnovu tekstualnog opisa. |
|
NPC-ovi u video igrama |
Kreirajte realističnije računarske igrače u videu za gejmere. |
|
Zamjena infrastrukturnih sredstava |
Na ekonomičan način, odrediti kada je najbolje zamijeniti infrastrukturu prije nego što dostigne tačku otkaza. |
Kako identifikovati nove probleme za koje je umjetna inteligencija pogodna unutar vašeg poslovanja
Bilo bi prednost imati direktan metod za određivanje koje zadatke obavljene unutar organizacije bi bilo prikladno obaviti korištenjem sistema vještačke inteligencije, s obzirom na novost tehnologije, generički okviri za donošenje odluka se još uvijek razvijaju.
Naše iskustvo u Telemus AI™ je pokazalo da demonstriranje onoga što je moguće sa vještačkom inteligencijom obično dobro pristaje uz najbolje razumijevanje strateških donosilaca odluka o tome gdje je primijeniti, s obzirom da oni najbolje poznaju svoju organizaciju.
Preporučujemo pregled gore navedenog spiska i različitih studija slučaja, identifikaciju odgovarajućeg problema unutar organizacije u kojem bi AI mogao biti od koristi, a zatim razgovor sa AI stručnjacima o tome da li bi AI mogao biti primijenjen u toj specifičnoj oblasti.
Odabir pravog rješenja vještačke inteligencije za identifikovane probleme
Ne postoji egzaktna nauka u odabiru onoga što bi vještačka inteligencija najbolje radila za datu primjenu. Većina istraživača koristi istraživački pristup koristeći kombinaciju znanja o domenu za koji je AI pogodan, ljudsku intuiciju o onome što je poznato da dobro radi, i pokreću niz eksperimenata koristeći više metodologija kako bi odredili koji sistemi najbolje rade. Ovaj proces može biti skup i rizičan jer će željeni rezultati biti postignuti, kao i svako istraživanje, i preporučujemo odabir AI provajdera sa ogromnim iskustvom kako bi se minimizirali troškovi.
Kontaktirajte nas danas za besplatne konsultacije o tome kako se Telemus AI™ može integrirati u vašu organizaciju.
