Tekoälyratkaisujen integrointi organisaatioosi
Tekoälyllä on potentiaalia muuttaa koko tapa, jolla elämme ja työskentelemme. Tutkijat jatkavat AI:n kehittämistä, ja vaikka teknologia on vielä alkuvaiheessa, se osoittaa suurta lupaavuutta. Samaan aikaan organisaatioiden on määritettävä, mitkä sovellukset soveltuvat AI:lle.
Organisaatiot ovat perinteisesti turvautuneet liiketoimintatiedon (BI) raportteihin ja upotettuun data-analytiikkaan avustaakseen korkean tason päätöksentekoa. Tekoälyn ja koneoppimisen työkalut ja tekniikat on viime aikoina sisällytetty laajempaan data-analytiikan kyvykkyyksien valikoimaan, jota organisaatio voi käyttää parantaakseen data-analytiikan tuotoksia. AI:n käyttö päätöksenteon parantamiseen on pitkäaikainen ajatus, vaikkakin organisaatioiden tulisi ajatella laajemmin siitä, missä AI:ta sovelletaan.
Vähemmän ymmärrettyjä ovat sovellukset operatiivisissa palvelulinjoissa, jotka ovat vastuussa liiketoimintafunktioiden suorittamisesta. Automaation suuntaus on jo olemassa ihmisen työn tehostamiseksi hyödyntämällä kehittyneitä skriptustekniikoita, jotka vaativat klassista algoritmiohjelmointia. Vaikka skriptustekniikat säästävät monia kokoaikavastaavien (FTE) tunteja, tekoäly vie automaation seuraavalle tasolle, allowing machines to perform more labour-intensive tasks than humans as a human would.
Vaikka automaatation lisääntymisestä johtuvasta työpaikkojen syrjäyttämisestä on aiheellisia huolenaiheita, teknologinen kehitys on varmuus, ja asiaankuuluvat poliittiset rakenteet käsittelevät tällaiset olosuhteet tulevaisuudessa. Vapailla markkinoilla ja yhä globalisoituvassa maailmassa organisaatiot eivät voi varaa olla käyttämättä tällaista teknologiaa, koska kilpailija todennäköisesti tekee niin ja saa etulyöntiaseman. Samaan aikaan sama voidaan sanoa hallituksille ja voittoa tavoittelemattomille organisaatioille, sillä ne menettävät vaikutusvaltaansa ilman pääsyä tällaiseen teknologiaan suhteessa vertaisiinsa.
Tämä artikkeli tutkii yleisiä ongelmia, jotka tekoälyjärjestelmät ovat ratkaisseet, ja sitä, miten niitä voidaan soveltaa organisaation sovellusten ratkaisemiseen.
Viimeaikaiset tekoälyn avulla toteutetut sovellukset
Seuraavat sovellukset käyttävät tekoälyä ja ovat tällä hetkellä aktiivisina tuotantojärjestelmissä vakiona:
|
Sovellus |
Kuvaus |
|
Kasvojentunnistus |
Tietyn henkilön kasvojen tunnistaminen ja tunnistaminen. Järjestelmät ovat nykyään yhtä tarkkoja kuin ihmiset. |
|
Personoituja hakukoneen tuloksia |
Hakukoneen tulosten mukauttaminen yksilöllisten mieltymysten perusteella, jota Google käyttää yleisesti, kun ollaan kirjautuneena tilille haun aikana. |
|
Suosittelujärjestelmät |
Tee suosituksia ihmisille heidän mieltymystensä perusteella siitä, mitä he saattaisivat pitää, jota käyttävät usein verkkokaupat ja viihdealustat kuten Netflix. |
|
Kohdennettu mainonta |
Käyttämällä useita henkilökohtaisia muuttujia, näytä yksilön kiinnostuksen kohteiden mukainen mainonta. |
|
Virtuaaliavustajat |
Kun on annettu puhuttuja tai kirjoitettuja komentoja, virtuaaliavustajat tarjoavat tiettyjä tehtäviä, kuten viestien lähettämistä tai verkko-tilauksia. Yleisimmät kotiavustajatuotteet ovat Amazon Alexa ja Google Home. |
|
Petosten tunnistus |
Analysoimalla miljardeja ja miljardeja transaktioita, tunnista petos oppimalla epäilyttävästä toiminnasta yleisiä kaavoja. |
|
Roskapostin suodatus |
Reagoi roskapostiraporttien vastaanottamiseen arvioimalla muuta vastaavasti esitettyä postia ja ohjaamalla se suoraan roskapostipostilaatikkoon. |
|
Kielen tunnistus/käännös |
Määritä annetun suullisen tai tekstuaalisen syötteen kieli ja käännä se toiselle kielelle. |
|
Kohteiden tunnistus |
Annetun joukon objekteja kuvassa tai videossa nimetä objektit ja tunnistaa niiden rajat. |
|
Kyberturvallisuus |
Analysoi tietokoneverkon epäilyttäviä käyttömalleja ja vastaa kyberturvallisuusuhkiin. |
Sovelluskohteet, joissa tekoälyratkaisuja tutkitaan aktiivisesti
Seuraavat sovellukset käyttävät tekoälyä ja ovat tällä hetkellä aktiivisen R&D ja siten niiden käyttö tuotantotason järjestelmissä on ollut rajoitettua:
|
Sovellus |
Kuvaus |
|
Terveysthuolto |
Annetun sarjan diagnostisia kuvia avustaen kuvien analysoinnissa vaivojen tai muiden mahdollisten ongelmien tunnistamiseksi. |
|
Itseajavat ajoneuvot |
Rakenna kyky ajoneuvon ohjausjärjestelmiin turvallista itseajoa varten ilman ihmisen ohjausta. |
|
Ohjelmointiavustus |
Avustaa ohjelmoijaa ohjelmointikoodin kirjoittamisessa tietokonejärjestelmille vaatimusten täyttämiseksi. |
|
Proteiinin laskostuminen |
Kun on annettu sarja proteiinisekvenssejä, määritä 3D-rakenne, kun proteiinit on taitettu. |
|
Maatalouden tuotannon parantaminen |
Paranna maataloustuotannon saantoa. |
|
Virtuaaliopettajat |
Auta oppilaita käsiteiden oppimisessa. |
|
Algoritminen kaupankäynti |
Tehokas kaupankäynti osakemarkkinoilla, valuuttamarkkinoilla tai muilla markkinoilla voittojen maksimoimiseksi. |
|
Pankki- ja vakuutustoiminta |
Määritä, myönnetäänkö lainat tai tarjotaanko vakuutuksia henkilön riskiprofiilin perusteella. |
|
Jatkuva auditointi |
Yritykset auditoivat yleensä vuosittain, tekoälyn jatkuva organisaation auditointi voi auttaa varmistamaan paremman vaatimustenmukaisuuden. |
|
Digitaalisen sisällön luominen |
Luo sisältöä automaattisesti käytettäväksi erilaisilla vain verkko- ja perinteisillä mediaplatformeilla. |
|
Taiteen ja grafiikan luominen |
Luo visuaalista taidetta ja grafiikkaa tekstin kuvauksen perusteella. |
|
NPC-hahmot videopeleissä |
Luo realistisempia tietokonepelaajia pelaajille tarkoitetussa videossa. |
|
Infrastruktuuriomaisuuden korvaaminen |
Taloudellisella tavalla määrittää, milloin on parasta korvata infrastruktuuri ennen kuin se saavuttaa vikaantumispisteen. |
Uusien ongelmien tunnistaminen, joihin tekoäly sopii yrityksessäsi
Olisi edullista olla suora menetelmä sen määrittämiseksi, mitkä organisaation sisällä suoritetut tehtävät soveltuisivat tekoälyjärjestelmän käyttöön, ja teknologian uutuuden vuoksi yleisiä päätöksentekokehyksiä kehitetään edelleen.
Kokemuksemme Telemus AI™:n parissa on osoittanut, että tekoälyn mahdollisuuksien esitteleväminen auttaa yleensä strategisia päätöksentekijoita parhaiten ymmärtämään, missä sitä tulisi soveltaa, koska he tuntevat organisaationsa parhaiten.
Suosittelemme, että käyt läpi yllä olevan luettelon ja erilaisia tapaustutkimuksia, tunnistat organisaation sisällä sopivan ongelman, jossa AI voisi olla hyödyksi, ja keskustelet sitten AI-asiantuntijoiden kanssa siitä, voitko AI:ta soveltaa kyseisellä alalla.
Oikean tekoälyratkaisun valinta tunnistettuihin ongelmiin
Ei ole tarkkaa tiedettä siinä, minkä tekoälyn valinta toimii parhaiten tietyssä sovelluksessa. Useimmat tutkijat käyttävät tutkivaa lähestymistapaa, jossa yhdistyvät tieto AI:n soveltuvasta toimialueesta, ihmisen intuitio siitä, mikä tiedetään toimivaksi, sekä sarja kokeita useilla menetelmillä sen määrittämiseksi, mitkä järjestelmät toimivat parhaiten. Tämä prosessi voi olla kallis ja riskialtis, koska toivottuja tuloksia ei saavuteta kuten kaikessa tutkimuksessa, ja suosittelemme valitsemaan AI-palveluntarjoajan, jolla on laaja kokemus ylikustannusten minimoimiseksi.
Ota meihin yhteyttä jo tänään saadaksesi ilmaisen konsultaation siitä, miten Telemus AI™ voidaan integroida organisaatioosi.
