Integriranje rješenja umjetne inteligencije u vašu organizaciju
Umjetna inteligencija ima potencijal transformirati cijeli način na koji živimo i radimo. Znanstvenici će nastaviti unapređivati AI, i dok je tehnologija još u ranim fazama, pokazuje veliki potencijal. U međuvremenu, organizacije će morati odrediti koje su aplikacije prikladne za AI.
Organizacije su se tradicionalno oslanjale na izvješća poslovne inteligencije (BI) i ugrađenu analitiku podataka za pomoć u donošenju odluka na visokoj razini. Alati i tehnike umjetne inteligencije i strojnog učenja nedavno su uključeni u širi skup mogućnosti analitike podataka koje organizacija može koristiti za poboljšanje rezultata analitike podataka. Korištenje AI-ja za poboljšanje donošenja odluka dugogodišnja je ideja, iako bi organizacije trebale razmišljati šire o tome gdje primijeniti AI.
Manje se razumiju primjene u operativnim servisnim linijama koje su odgovorne za izvođenje poslovnih funkcija. Već postoji trend automatizacije u svrhu nadopunjavanja ljudskog rada korištenjem sofisticiranih tehnika skriptiranja koje zahtijevaju klasično algoritamsko programiranje. Iako tehnike skriptiranja štede mnoge FTE sate, umjetna inteligencija će automatizaciju podići na višu razinu, omogućujući strojevima da obavljaju radno intenzivnije zadatke od ljudi, onako kako bi to činio čovjek.
Iako postoje opravdane zabrinutosti oko gubitka radnih mjesta zbog sve veće količine automatizacije, tehnološki napredak je sigurnost, a relevantne političke strukture će se u budućnosti pozabaviti takvim okolnostima. Na slobodnom tržištu i u sve globaliziranijem svijetu, organizacije ne mogu sebi priuštiti da ne koriste takvu tehnologiju jer bi to konkurent vjerojatno učinio i stekao prednost. Istovremeno, isto se može reći za vlade i neprofitne organizacije, jer će izgubiti utjecaj bez pristupa takvoj tehnologiji u usporedbi s vršnjacima.
Ovaj članak istražit će generičke probleme koje su sustavi umjetne inteligencije riješili i kako se mogu primijeniti za rješavanje organizacijskih primjena.
Nedavne primjene implementirane putem umjetne inteligencije
Sljedeće aplikacije koriste umjetnu inteligenciju i trenutno su aktivne u proizvodnim sustavima kao standard:
|
Aplikacija |
Opis |
|
Prepoznavanje lica |
Otkrivanje i prepoznavanje lica određene osobe. Sustavi su sada jednako točni kao i ljudi. |
|
Personalizirani rezultati tražilice |
Prilagodba rezultata pretraživanja na temelju individualnih preferencija, što uobičajeno koristi Google ako ste prijavljeni na račun tijekom pretraživanja. |
|
Sustavi preporuka |
Davanje preporuka ljudima na temelju preferencija onoga što bi im moglo svidjeti, često ga koriste internetske maloprodajne trgovine i platforme za zabavu kao što je Netflix. |
|
Ciljano oglašavanje |
Korištenjem više osobnih varijabli, prikazivanje oglasa za koje se utvrdi da su od interesa za pojedinca. |
|
Virtualni asistenti |
S obzirom na govorne ili pisane naredbe, virtualni asistenti pružaju specifične zadatke kao što su slanje poruka ili online naručivanje. Najčešći proizvodi kućnih asistenata su Amazon Alexa i Google Home. |
|
Otkrivanje prijevara |
Analiziranjem milijuna i milijuna transakcija otkrijte prijevare učeći uobičajene obrasce pronađene u sumnjivoj aktivnosti. |
|
Filtriranje neželjene pošte |
Odgovaranje na prijave primljenih spam poruka procjenom druge pošte koja se slično prikazuje i usmjeravanje iste izravno u sandučić za spam. |
|
Otkrivanje/prevodenje jezika |
Utvrđivanje jezika zadanog govornog ili tekstualnog unosa i prevođenje na drugi jezik. |
|
Detekcija objekata |
S obzirom na niz objekata unutar slike ili video zapisa, označite objekte i otkrijte njihove granice. |
|
Cyber sigurnost |
Analizirajte sumnjive obrasce korištenja računalne mreže i odgovorite na prijetnje kibernetičke sigurnosti. |
Primjene gdje se aktivno istražuju rješenja umjetne inteligencije
Sljedeće aplikacije koriste umjetnu inteligenciju i trenutno su u aktivnom R&D i stoga su bili ograničeni u upotrebi u proizvodnim sustavima:
|
Aplikacija |
Opis |
|
Zdravstvo |
S obzirom na niz dijagnostičkih slika, pomozite u analizi slika kako bi se otkrile bolesti ili drugi potencijalni problemi. |
|
Samovozeća vozila |
Ugradite tu sposobnost u kontrolne sustave vozila kako bi se omogućilo sigurno samovožnjo bez potrebe za ljudskom kontrolom. |
|
Pomoć u programiranju |
Pomoć programeru u pisanju programskog koda za računalne sustave kako bi se ispunili zahtjevi. |
|
Skupljanje proteina |
S obzirom na niz sekvenci proteina, odredite 3D strukturu nakon što se proteini preklope. |
|
Poboljšanje poljoprivredne proizvodnje |
Poboljšanje prinosa poljoprivredne proizvodnje. |
|
Virtualni učitelji |
Pomoć učenicima u savladavanju koncepata. |
|
Algoritamsko trgovanje |
Učinkovito trgujte na burzi, tržištu deviza ili drugim tržištima kako biste maksimizirali profit. |
|
Bankarstvo/Osiguranje |
Utvrđivanje trebaju li se odobriti krediti ili pružiti osiguranje s obzirom na profil rizika osobe. |
|
Kontinuirana revizija |
Tvrtke se obično revidiraju godišnje, AI koji kontinuirano revidira organizaciju može pomoći u osiguravanju bolje usklađenosti. |
|
Stvaranje digitalnog sadržaja |
Automatski stvarajte sadržaj za korištenje na različitim isključivo i tradicionalnim medijskim platformama. |
|
Stvaranje umjetnosti i grafike |
Stvorite vizualne umjetničke radove i grafiku na temelju tekstualnog opisa. |
|
NPC-ovi u videoigrama |
Stvorite realističnije računalne igrače u videu za igrače. |
|
Zamjena imovine infrastrukture |
Na ekonomičan način odrediti kada je najbolje zamijeniti infrastrukturu prije nego što dosegne točku otkaza. |
Kako prepoznati nove probleme za koje je umjetna inteligencija prikladna unutar vašeg poslovanja
Bilo bi prednost imati izravnu metodu za određivanje koje bi zadatke izvedene unutar organizacije bilo prikladno obavljati korištenjem sustava umjetne inteligencije, s obzirom na novost tehnologije, generički okviri za donošenje odluka još se razvijaju.
Naše iskustvo u Telemus AI™ pokazalo je da demonstriranje onoga što je moguće s umjetnom inteligencijom obično dobro pridonosi najboljem razumijevanju strateških donositelja odluka o tome gdje je primijeniti, s obzirom na to da oni najbolje poznaju svoju organizaciju.
Preporučujemo da pregledate gornji popis i razne studije slučaja, identificirate odgovarajući problem unutar organizacije u kojem bi AI mogao biti od koristi, a zatim razgovarate s AI stručnjacima kako biste raspravili može li se AI primijeniti u toj specifičnoj domeni.
Odabir pravog rješenja umjetne inteligencije za identificirane probleme
Ne postoji egzaktna znanost u odabiru koja bi umjetna inteligencija najbolje radila za danu primjenu. Većina istraživača koristi istraživački pristup koristeći kombinaciju znanja o domeni za koju je AI prikladan, ljudske intuicije o tome što je poznato da dobro funkcionira, te provode niz eksperimenata koristeći više metodologija kako bi utvrdili koji sustavi najbolje rade. Ovaj proces može biti skup i rizičan jer će se željeni rezultati postići, kao i svako istraživanje, te preporučujemo odabir pružatelja AI usluga s golemim iskustvom kako bi se smanjili troškovi.
Kontaktirajte nas još danas za besplatno savjetovanje o tome kako se Telemus AI™ može integrirati u vašu organizaciju.
