Tích hợp các Giải pháp Trí tuệ Nhân tạo vào Tổ chức của bạn
Trí tuệ Nhân tạo có tiềm năng biến đổi toàn bộ cách chúng ta sống và làm việc. Các nhà khoa học sẽ tiếp tục phát triển AI, và mặc dù công nghệ vẫn đang ở giai đoạn đầu, nó cho thấy những triển vọng to lớn. Trong lúc đó, các tổ chức sẽ cần xác định những ứng dụng nào phù hợp với AI.
Các tổ chức theo truyền thống đã dựa vào các báo cáo trí tuệ kinh doanh (BI) và phân tích dữ liệu nhúng để hỗ trợ việc ra quyết định ở cấp cao. Các công cụ và kỹ thuật Trí tuệ Nhân tạo và Học máy gần đây đã được kết hợp vào bộ khả năng phân tích dữ liệu rộng hơn mà một tổ chức có thể sử dụng để nâng cao kết quả phân tích dữ liệu. Việc sử dụng AI để cải thiện việc ra quyết định là một ý tưởng từ lâu, mặc dù các tổ chức nên suy nghĩ rộng hơn về nơi để áp dụng AI.
Những gì ít được hiểu hơn là các ứng dụng tại các tuyến dịch vụ vận hành chịu trách nhiệm thực hiện các chức năng kinh doanh. Đã có một xu hướng hướng tới tự động hóa để tăng cường lao động con người bằng cách sử dụng các kỹ thuật kịch bản tinh vi đòi hỏi lập trình thuật toán cổ điển. Trong khi các kỹ thuật kịch bản tiết kiệm được nhiều giờ FTE, Trí tuệ Nhân tạo sẽ đưa tự động hóa lên một tầm cao mới, cho phép máy móc thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi nhiều lao động hơn con người giống như cách một con người sẽ làm.
Mặc dù có những lo ngại hợp lý về việc thay thế việc làm do lượng tự động hóa ngày càng tăng, sự tiến bộ công nghệ là một điều chắc chắn, và các cấu trúc chính trị liên quan sẽ giải quyết những tình huống như vậy trong tương lai. Trong một thị trường tự do và một thế giới ngày càng toàn cầu hóa, các tổ chức không thể không sử dụng công nghệ như vậy vì một đối thủ có thể sẽ làm điều đó và giành được lợi thế. Đồng thời, điều tương tự cũng có thể được nói đối với các chính phủ và tổ chức phi lợi nhuận, vì họ sẽ mất đi tầm ảnh hưởng nếu không có quyền truy cập vào công nghệ như vậy so với các đối tác.
Bài viết này sẽ khám phá các vấn đề chung mà các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo đã giải quyết và cách chúng có thể được áp dụng để giải quyết các ứng dụng trong tổ chức.
Các Ứng dụng Gần đây được Triển khai qua Trí tuệ Nhân tạo
Các ứng dụng sau đây sử dụng trí tuệ nhân tạo và hiện đang hoạt động trong các hệ thống sản xuất như tiêu chuẩn:
|
Ứng dụng |
Mô tả |
|
Nhận diện khuôn mặt |
Phát hiện và nhận dạng khuôn mặt của một người cụ thể. Các hệ thống hiện nay có độ chính xác ngang bằng với con người. |
|
Kết quả công cụ tìm kiếm được cá nhân hóa |
Tùy chỉnh kết quả công cụ tìm kiếm dựa trên sở thích cá nhân và thường được Google sử dụng nếu bạn đã đăng nhập vào tài khoản khi tìm kiếm. |
|
Hệ thống đề xuất |
Đưa ra các đề xuất cho mọi người dựa trên sở thích về những gì họ có thể thích, thường được các cửa hàng bán lẻ trực tuyến và nền tảng giải trí như Netflix sử dụng. |
|
Quảng cáo nhắm mục tiêu |
Sử dụng nhiều biến số cá nhân, hiển thị quảng cáo được xác định là có sự quan tâm đối với một cá nhân. |
|
Trợ lý ảo |
Dựa vào các lệnh nói hoặc viết, các trợ lý ảo thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như gửi tin nhắn hoặc đặt hàng trực tuyến. Các sản phẩm trợ lý gia đình phổ biến nhất là Amazon Alexa và Google Home. |
|
Phát hiện gian lận |
Bằng cách phân tích hàng tỷ giao dịch, phát hiện gian lận thông qua việc học các mô hình phổ biến được tìm thấy trong hoạt động đáng ngờ. |
|
Lọc thư rác |
Phản hồi các báo cáo nhận được về thư rác bằng cách đánh giá các thư khác có biểu hiện tương tự và chuyển thẳng chúng vào hộp thư thư rác. |
|
Phát hiện/dịch ngôn ngữ |
Xác định ngôn ngữ của một đầu vào bằng giọng nói hoặc văn bản nhất định và dịch nó sang ngôn ngữ khác. |
|
Phát hiện đối tượng |
Dựa vào một chuỗi đối tượng trong hình ảnh hoặc video, gắn nhãn các đối tượng và phát hiện ranh giới. |
|
Bảo mật mạng |
Phân tích các mẫu sử dụng đáng ngờ của mạng máy tính và phản ứng lại các mối đe dọa an ninh mạng. |
Các Ứng dụng nơi Giải pháp Trí tuệ Nhân tạo đang được Khai thác Tích cực
Các ứng dụng sau đây sử dụng trí tuệ nhân tạo và hiện đang trong quá trình R&D tích cực&D và do đó, đã bị hạn chế trong việc sử dụng hệ thống sản xuất:
|
Ứng dụng |
Mô tả |
|
Healthcare |
Dựa vào một chuỗi hình ảnh chẩn đoán, hỗ trợ phân tích các hình ảnh để phát hiện bệnh tật hoặc các vấn đề tiềm ẩn khác. |
|
Phương tiện tự hành |
Xây dựng khả năng vào các hệ thống điều khiển của xe để cho phép tự lái an toàn mà không cần sự kiểm soát của con người. |
|
Hỗ trợ lập trình |
Hỗ trợ lập trình viên viết mã lập trình cho các hệ thống máy tính để đáp ứng các yêu cầu. |
|
Gấp protein |
Dựa vào một chuỗi trình tự protein, xác định cấu trúc 3D khi các protein được gấp lại. |
|
Cải thiện sản xuất nông nghiệp |
Cải thiện năng suất sản xuất nông nghiệp. |
|
Gia sư ảo |
Help students with learning concepts. |
|
Giao dịch thuật toán |
Giao dịch hiệu quả trên thị trường chứng khoán, ngoại hối hoặc các thị trường khác để tối đa hóa lợi nhuận. |
|
Ngân hàng/Bảo hiểm |
Xác định xem có nên cấp khoản vay hoặc cung cấp bảo hiểm hay không dựa trên hồ sơ rủi ro của một người. |
|
Kiểm toán liên tục |
Các công ty thường được kiểm toán hàng năm, một AI liên tục kiểm toán tổ chức có thể giúp đảm bảo sự tuân thủ tốt hơn. |
|
Tạo nội dung kỹ thuật số |
Tự động tạo nội dung để sử dụng trên nhiều nền tảng trực tuyến và truyền thông truyền thống. |
|
Tạo nghệ thuật và đồ họa |
Tạo tác phẩm nghệ thuật và đồ họa trực quan dựa trên một mô tả văn bản. |
|
NPC trong trò chơi điện tử |
Tạo các người chơi máy tính thực tế hơn trong một video cho game thủ. |
|
Thay thế tài sản cơ sở hạ tầng |
Một cách kinh tế, xác định thời điểm thích hợp để thay thế cơ sở hạ tầng trước khi nó đạt đến điểm hỏng hóc. |
How to Identify Novel Problems Where Artificial Intelligence Is Suited Within Your Business
Sẽ có lợi nếu có một phương pháp trực tiếp để xác định những tác vụ nào được thực hiện trong một tổ chức sẽ phù hợp để sử dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo, xét đến tính mới của công nghệ, các khung ra quyết định chung vẫn đang được phát triển.
Kinh nghiệm của chúng tôi tại Telemus AI™ cho thấy rằng việc chứng minh những gì có thể thực hiện được với trí tuệ nhân tạo thường giúp các nhà ra quyết định chiến lược hiểu rõ nhất về nơi nên áp dụng nó vì họ hiểu rõ nhất về tổ chức của mình.
Chúng tôi khuyên bạn nên xem xét danh sách ở trên và các nghiên cứu điển hình khác nhau, xác định một vấn đề phù hợp trong tổ chức mà AI có thể mang lại lợi ích và sau đó nói chuyện với các chuyên gia AI để thảo luận xem liệu AI có thể được áp dụng trong lĩnh vực cụ thể đó hay không.
Lựa chọn Giải pháp Trí tuệ Nhân tạo Đúng đắn cho Các Vấn đề đã Xác định
Không có một khoa học chính xác nào trong việc lựa chọn loại trí tuệ nhân tạo nào sẽ hoạt động tốt nhất cho một ứng dụng nhất định. Hầu hết các nhà nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận khám phá bằng cách kết hợp kiến thức về lĩnh vực mà AI phù hợp, trực giác của con người về những gì được biết là hoạt động tốt và tiến hành một loạt các thí nghiệm sử dụng nhiều phương pháp luận để xác định hệ thống nào hoạt động tốt nhất. Quá trình này có thể tốn kém và rủi ro vì kết quả mong muốn sẽ đạt được, giống như mọi nghiên cứu, và chúng tôi khuyên bạn nên chọn một nhà cung cấp AI có nhiều kinh nghiệm để giảm thiểu chi phí.
Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để được tư vấn miễn phí về cách Telemus AI™ có thể được tích hợp vào tổ chức của bạn.
