Mengintegrasikan Penyelesaian Kecerdasan Buatan ke dalam Organisasi Anda
Kecerdasan Buatan berpotensi untuk mengubah seluruh cara kita hidup dan bekerja. Saintis akan terus memajukan AI, dan walaupun teknologi ini masih berada di peringkat awal, ia menunjukkan janji yang besar. Sementara itu, organisasi perlu menentukan aplikasi apa yang sesuai untuk AI.
Organisasi secara tradisinya bergantung kepada laporan kecerdasan perniagaan (BI) dan analitik data terbenam untuk membantu membuat keputusan peringkat tinggi. Alat dan teknik Kecerdasan Buatan serta Pembelajaran Mesin baru-baru ini telah digabungkan ke dalam suit lebih luas keupayaan analitik data yang boleh digunakan oleh organisasi untuk meningkatkan output analitik data. Penggunaan AI untuk meningkatkan membuat keputusan adalah idea yang sudah lama wujud, walaupun organisasi harus berfikir dengan lebih luas tentang di mana untuk menggunakan AI.
Apa yang kurang difahami ialah aplikasi pada talian perkhidmatan operasi yang bertanggungjawab untuk melaksanakan fungsi perniagaan. Terdapat already a trend ke arah automasi untuk menambah baik buruh manusia dengan menggunakan teknik skrip canggih yang memerlukan pengaturcaraan algoritma klasik. Walaupun teknik skrip menjimatkan banyak jam FTE, Kecerdasan Buatan akan membawa automasi ke tahap seterusnya, membolehkan mesin melaksanakan tugas yang lebih intensif buruh daripada manusia seperti yang dilakukan oleh manusia.
Walaupun terdapat kebimbangan yang sah tentang penggantian pekerjaan akibat peningkatan jumlah automasi, perkembangan teknologi adalah satu kepastian, dan struktur politik yang relevan akan menangani keadaan sedemikian pada masa hadapan. Dalam pasaran bebas dan dunia yang semakin global, organisasi tidak mampu untuk tidak menggunakan teknologi sedemikian kerana pesaing berkemungkinan akan berbuat demikian dan mendapat kelebihan. Pada masa yang sama, perkara yang sama boleh dikatakan untuk kerajaan dan bukan untung, kerana mereka akan kehilangan pengaruh tanpa akses kepada teknologi sedemikian berbanding rakan sebaya.
Artikel ini akan meneroka masalah generik yang telah diselesaikan oleh sistem Kecerdasan Buatan dan bagaimana ia boleh diaplikasikan untuk menyelesaikan aplikasi organisasi.
Aplikasi Terkini Dilaksanakan melalui Kecerdasan Buatan
Aplikasi berikut menggunakan kecerdasan buatan dan sedang aktif dalam sistem pengeluaran sebagai standard:
|
Aplikasi |
Penerangan |
|
Pengecaman wajah |
Mengesan dan mengecam wajah seseorang tertentu. Sistem kini sama tepat dengan manusia. |
|
Keputusan enjin carian diperibadikan |
Menyesuaikan hasil enjin carian berdasarkan keutamaan individu dan biasanya digunakan oleh Google jika log masuk ke akaun semasa membuat carian. |
|
Sistem pengesyoruan |
Membuat cadangan untuk orang berdasarkan keutamaan perkara yang mungkin mereka suka, sering digunakan oleh kedai runcit dalam talian dan platform hiburan seperti Netflix. |
|
Pengiklanan disasarkan |
Menggunakan berbilang pembolehubah peribadi berbilang, memaparkan pengiklanan yang ditentukan menarik minat seseorang individu. |
|
Pembantu maya |
Diberi arahan lisan atau bertulis, pembantu maya menyediakan tugas tertentu seperti menghantar mesej atau memesan dalam talian. Produk pembantu rumah yang paling biasa ialah Amazon Alexa dan Google Home. |
|
Pengesanan penipuan |
Dengan menganalisis berbilion transaksi, mengesan penipuan dengan mempelajari corak biasa yang terdapat dalam aktiviti yang disyaki. |
|
Penapisan spam |
Membalas laporan penerima mel spam dengan menilai mel lain yang membentangkan secara serupa dan mengarahkannya terus ke peti mel spam. |
|
Pengesanan/penterjemahan bahasa |
Tentukan bahasa bagi input lisan atau teks yang diberikan dan terjemahkan ke bahasa lain. |
|
Pengesanan objek |
Diberi satu siri objek dalam imej atau video, label objek dan kesan sempadan. |
|
Keselamatan siber |
Analisis corak penggunaan yang mencurigakan bagi rangkaian komputer dan bertindak balas terhadap ancaman keselamatan siber. |
Aplikasi di mana Penyelesaian Kecerdasan Buatan Sedang Diterokai Secara Aktif
Aplikasi berikut menggunakan kecerdasan buatan dan sedang menjalani R&D dan oleh itu, terhad dalam penggunaan sistem pengeluaran:
|
Aplikasi |
Penerangan |
|
Penjagaan Kesihatan |
Diberi satu siri imej diagnostik, bantu dalam analisis imej untuk mengesan penyakit atau isu berpotensi lain. |
|
Kenderaan memandu sendiri |
Membina keupayaan ke dalam sistem kawalan kenderaan untuk membolehkan pemanduan sendiri secara selamat tanpa memerlukan kawalan manusia. |
|
Bantuan pengaturcaraan |
Membantu pengaturcara menulis kod pengaturcaraan untuk sistem komputer bagi memenuhi keperluan. |
|
Lipatan protein |
Diberi satu siri urutan protein, tentukan struktur 3D setelah protein dilipat. |
|
Meningkatkan pengeluaran pertanian |
Meningkatkan hasil pengeluaran pertanian. |
|
Pengajar maya |
Bantu pelajar dengan konsep pembelajaran. |
|
Perdagangan algoritma |
Berdagang dengan cekap dalam pasaran saham, pertukaran asing atau pasaran lain untuk memaksimumkan keuntungan. |
|
Perbankan/Insurans |
Tentukan sama ada pinjaman harus diberikan atau insuran harus disediakan dengan mengambil kira profil risiko seseorang. |
|
Audit berterusan |
Syarikat biasanya diaudit setiap tahun, AI yang mengaudit organisasi secara berterusan boleh membantu memastikan pematuhan yang lebih baik. |
|
Penciptaan kandungan digital |
Cipta kandungan secara automatik untuk digunakan pada pelbagai platform media dalam talian dan tradisional. |
|
Penciptaan seni dan grafik |
Cipta karya seni visual dan grafik berdasarkan penerangan tekstual. |
|
NPC dalam permainan video |
Cipta pemain komputer yang lebih realistik dalam video untuk pemain. |
|
Penggantian aset infrastruktur |
Secara ekonomi, menentukan bila masa yang terbaik untuk menggantikan infrastruktur sebelum ia mencapai titik kegagalan. |
Cara Mengenal Pasti Masalah Novel Di Mana Kecerdasan Buatan Sesuai Dalam Perniagaan Anda
Adalah berfaedah untuk mempunyai kaedah langsung untuk menentukan tugas-tugas yang dilakukan dalam sesebuah organisasi yang sesuai untuk menggunakan sistem kecerdasan buatan, memandangkan kebaharuan teknologi tersebut, rangka kerja membuat keputusan generik masih sedang dibangunkan.
Pengalaman kami di Telemus AI™ telah menunjukkan bahawa menunjukkan apa yang mungkin dengan kecerdasan buatan biasanya memberikan pemahaman terbaik kepada pembuat keputusan strategik tentang di mana untuk menggunakannya memandangkan mereka mengenali organisasi mereka dengan baik.
Kami mengesyorkan untuk menyemak senarai di atas dan pelbagai kajian kes, mengenal pasti masalah yang sesuai dalam organisasi yang mana AI boleh memberi manfaat dan kemudian bercakap dengan pakar AI untuk membincangkan sama ada AI boleh diaplikasikan dalam domain khusus tersebut.
Memilih Penyelesaian Kecerdasan Buatan yang Tepat untuk Masalah Dikenal Pasti
Tiada sains yang tepat dalam memilih kecerdasan buatan mana yang akan berfungsi paling baik untuk aplikasi tertentu. Kebanyakan penyelidik menggunakan pendekatan penerokaan menggunakan gabungan pengetahuan tentang domain yang sesuai untuk AI, intuisi manusia tentang apa yang diketahui berfungsi dengan baik, dan menjalankan satu siri eksperimen menggunakan pelbagai metodologi untuk menentukan sistem mana yang berfungsi paling baik. Proses ini boleh menjadi mahal dan berisiko kerana hasil yang diinginkan akan dicapai, seperti semua penyelidikan, dan kami mengesyorkan memilih penyedia AI dengan pengalaman yang luas untuk meminimumkan overhed.
Hubungi kami hari ini untuk perundingan percuma tentang bagaimana Telemus AI™ boleh disepadukan ke dalam organisasi anda.
