Táto webová stránka používa cookies, aby sme vám mohli poskytnúť čo najlepšiu používateľskú skúsenosť. Informácie o súboroch cookie sa ukladajú vo vašom prehliadači a vykonávajú funkcie, ako je rozpoznanie vás, keď sa vrátite na našu webovú stránku, a pomáhajú nášmu tímu pochopiť, ktoré časti webovej stránky sú pre vás najzaujímavejšie a najužitočnejšie.
10 krokov ako aplikovať umelú inteligenciu vo firme (2. časť)
Umelá inteligencia je jednoznačne rastúcou silou v technologickom priemysle. Dostáva sa do pozornosti a ukazuje potenciál v širokej škále priemyselných odvetví vrátane maloobchodu a výroby. Nové produkty sú zabudované do virtuálnych asistentov, zatiaľ čo automatizovaní chatboti odpovedajú na otázky zákazníkov.
V článku 10 krokov ako aplikovať umelú inteligenciu vo firme (1.časť) sme vám priniesli prvých päť tipov od odborníkov, ktoré môžete podniknúť na integráciu umelej inteligencie do vašej firmy. V nasledujúcich riadkoch vám prinášame ich pokračovanie.
6. Vytvorte pracovnú skupinu na integráciu údajov
Pred implementáciou strojového učenia do vnútropodnikových procesov je potrebné zabezpečiť, aby boli interné podnikové dáta čisté.
„Podnikové dáta sú zväčša rozptýlené vo viacerých dátových silách a môžu byť dokonca v rukách viacerých rôznych obchodných skupín, ktoré majú odlišné záujmy. Preto je nevyhnutné vytvorenie pracovných skupín, ktoré budú mať na starosti integráciu rôznych súborov údajov dohromady a usporiadanie existujúcich nezrovnalostí, tak aby boli dáta plnohodnotné a obsahovali presné údaje, ktoré sú potrebné pre integráciu strojového učenia.“ zdôrazňuje Luke Tang, generálny riaditeľ globálneho programu AI+ Accelerator spoločnosti TechCode.
7. Začnite v malom
V začiatkoch aplikujte umelú inteligenciu na malé vzorky údajov v rámci podniku. „Začnite jednoducho, využívajte umelú inteligenciu na preukázanie pridanej hodnoty, zhromažďovanie spätnej väzby na základe ktorej budete robiť kvalifikovanejšie rozhodnutia a rozširovať svoje podnikanie“ uviedol Aaron Brauser, Viceprezident pre manažment riešení spoločnosti M*Modal.
Špecifickým typom údajov môžu byť napríklad údaje o rôznych medicínskych špecializáciách. „Selektujte čím sa bude umelá inteligencia zaoberať. Vyberte si určitý problém, ktorý chcete vyriešiť, zamerajte naň umelú inteligenciu a dajte jej špecifickú otázku ktorú má zodpovedať“ uzatvára Brauser.
8. Úložisko ako súčasť podnikovej umelej inteligencie
Využitie prínosov umelej inteligencie vo vnútropodnikových procesoch so sebou prináša aj implementáciu úložísk pre jednotlivé riešenia.
„Zlepšenie algoritmov je dôležité na dosiahnutie pokroku a požadovaných zlepšení. Postupné navyšovanie objemu dát vám pomôže pri vytvorení presnejších modelov a dosiahnutie stanovených cieľov. Preto by ste mali uvažovať o zavedení optimálneho úložiska. Opatrný postup a preskúmanie všetkých dostupných možností bude mať pozitívny vplyv úroveň fungovania finálnej verzie systému umelej inteligencie.“ uzatvára Pokorný.
Preto by sa na začiatku návrhu systému umelej inteligencie malo uvažovať o zahrnutí rýchleho a optimalizovaného úložiska.“
9. Začleňte umelú inteligenciu do svojich každodenných rozhodovacích procesov
Je veľmi dôležité, implementovať umelú inteligenciu do vnútropodnikových procesov postupne, aby zamestnanci nemali pocit, že sú ohrozené ich pracovné miesta. Umelú inteligenciu musia chápať ako pomoc s ich každodennými úlohami.
„Niektorí zamestnanci sa obávajú technologického pokroku, ktorý môže mať vplyv na ich pracovné zaradenie. Podniky by mali byť transparentné a poskytovať svojim zamestnancom všetky potrebné informácie ako umelá inteligencia vplýva na ich každodenné pracovné úlohy.“ konštatuje Dominic Wellington, manažér IT spoločnosti Moogsoft.
10. Zavádzajte systém umelej inteligencie s rozvahou
Spoľahlivý systém umelej inteligencie je kombináciou technológie a výskumného projektu.
„Systém umelej inteligencie musíte navrhovať veľmi opatrne a dbať na rovnováhu. Systém umelej inteligencie je však často navrhovaný na základe konkrétnych aspektov toho, ako si tímy predstavujú dosiahnutie svojich výskumných cieľov, bez toho, rozumeli požiadavkám a obmedzeniam hardvéru a softvéru, ktoré pre výskum podporujú. Výsledkom je častokrát nefunkčný systém, ktorý nedosahuje požadované ciele“ konštatuje Pokorný.
Správne a prínosné fungovanie umelej inteligencie si vyžaduje prístup k širokému spektru údajov. Je veľmi dôležité presne vedieť aké druhy údajov budú do projektov zapojené a že nemusia stačiť existujúce bezpečnostné opatrenia. Ak potrebujete poradiť v oblasti AI, kontaktujte nás, radi vám pomôžeme.