Enterprise AI wykorzystuje zaawansowane techniki AI do napędzania transformacji cyfrowej.
W ciągu ostatnich kilku lat sztuczna inteligencja przeszła od ogólnego science fiction do wysoce wiarygodnej rzeczywistości.
W tym okresie transformacji firmy informatyczne doświadczyły przejścia z komputerów typu mainframe na minikomputery, komputery osobiste i komputery podręczne.
W branżach oprogramowania nastąpiło przejście od aplikacji niestandardowych, takich jak ISAM, VSAM i MVS, do aplikacji korporacyjnych, SaaS i aplikacji mobilnych.
Ostatnio pojawiły się aplikacje obsługujące sztuczną inteligencję. A teraz ludzie przyzwyczajają się do obecności sztucznej inteligencji w swoim życiu, takiej jak tłumacze online, wirtualni asystenci głosowi, wyszukiwarki internetowe, chatboty, nawigatory GPS itp.
Od produkcji i transportu po obsługę klienta i opiekę zdrowotną, korporacyjna sztuczna inteligencja dojrzewa w wielu branżach.
W tym artykule omówię korporacyjną sztuczną inteligencję, sposób jej działania, jej zalety, ograniczenia i niektóre platformy.
No to ruszamy!
Spis treści:
Co to jest korporacyjna sztuczna inteligencja?
Ponieważ Twoje przedsiębiorstwa rozwijają się z powodu cyfryzacji przemysłu, adopcja sztucznej inteligencji przez przedsiębiorstwa rośnie z dnia na dzień. Technologie takie jak duże zbiory danych, przetwarzanie w chmurze, IoT i inne tworzą idealne środowisko do ekspansji sztucznej inteligencji.
W związku z tym AI dla przedsiębiorstw to kategoria oprogramowania dla przedsiębiorstw, które łączy uczenie maszynowe ze sztuczną inteligencją w celu optymalizacji przepływu pracy w firmie na dużą skalę. Tworzy również oparte na danych spostrzeżenia dla Twojej firmy, aby kierować decyzjami na poziomie krytycznym.
Jest to skomplikowana technologia o dużym zakresie i potencjale, w związku z czym wiąże się z wieloma nieporozumieniami, takimi jak roboty itp. Ale to nie do końca prawda, sztuczna inteligencja obejmuje różne inteligentne technologie, które mogą analizować, uczyć się, podejmować decyzje, wyciągać wnioski i łatwo i wygodnie rozwiązywać problemy.
Wiele technologii sztucznej inteligencji jest już w użyciu, takich jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie, inteligencja roju, rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i inne, przez różne organizacje.
Z pomocą korporacyjnej sztucznej inteligencji decydenci, tacy jak menedżerowie, kadra kierownicza i interesariusze, wykorzystują wydajność i spostrzeżenia AI oraz dodatkowo dodają wartość ludzką w celu usprawnienia procesów i lepszego prowadzenia działalności.
Jak działa korporacyjna sztuczna inteligencja?
Mimo, że zadania realizowane w przedsiębiorstwach nie są automatyczne, czasami potrzeba pewnej ilości technologii, aby usprawnić procesy. Technologia wykorzystywana do tego celu nazywana jest inteligencją, która jest zdolnością do zdobywania wiedzy i stosowania jej w celu uzyskania rezultatu.
Program AI dla przedsiębiorstw koncentruje się głównie na trzech umiejętnościach poznawczych:
- Uczenie się: sztuczna inteligencja koncentruje się na pozyskiwaniu wymaganych danych i tworzeniu reguł przekształcania danych w przydatne informacje. Reguły te są znane jako algorytmy. Zapewnia systemom komputerowym instrukcje od podstawowych do zaawansowanych, jak wykonać zadanie.
- Rozumowanie: rozumowanie obejmuje zdolność sztucznej inteligencji do wybrania najbardziej potrzebnego algorytmu spośród zestawu reguł w celu użycia go w określonym kontekście.
- Samokorekta: W aspekcie autokorekty sztuczna inteligencja ma możliwość stopniowego dostrajania i ulepszania wyniku, aż do osiągnięcia określonego celu.
Korzystając ze sztucznej inteligencji, narzędzia biznesowe zdobywają wiedzę potrzebną do tworzenia algorytmów i wybierają najbardziej potrzebne algorytmy do użycia w danym kontekście. Przewiduje wyniki wielu produktów, dzięki czemu możesz szybko podejmować przemyślane decyzje.
Tak więc, od automatyzacji procesów po podejmowanie decyzji w oparciu o dane i prywatność danych, przedsiębiorstwa potrzebują sztucznej inteligencji do swoich procesów biznesowych, aby pozostać na czele konkurencji.
Zastosowania korporacyjnej sztucznej inteligencji
Rozwiązania AI dla przedsiębiorstw wykorzystują moc nauki o danych do przetwarzania złożonych ilości danych. Następnie prezentują dane za pomocą prostych interfejsów, aby przedsiębiorstwa mogły korzystać z tych rozwiązań.
Pomoże to zwiększyć produktywność pracowników, zoptymalizować wszystkie operacje biznesowe i obniżyć koszty. Jednak korporacyjna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do:
- Maksymalizuj sprzedaż: sztuczna inteligencja jest bardzo przydatna w biznesie online, takim jak zakupy. W tym przypadku silniki rekomendacji wzmocnione sztuczną inteligencją wykorzystują preferencje klientów, zaangażowanie i historię przeglądania, aby wzbudzić ich zainteresowanie, aby sztuczna inteligencja mogła wybierać sugestie.
- Popraw obsługę klienta: wszyscy wiemy o inteligentnych asystentach osobistych, takich jak Alexa, Cortana i Siri. Wraz z tymi inteligentnymi asystentami wiele firm korzysta z obsługi klienta online, czyli chatbotów.
- Optymalizacja łańcuchów dostaw: sztuczna inteligencja odgrywa ważną rolę w zarządzaniu logistyką. Oferuje przejrzysty widok całego łańcucha dostaw w celu uzyskania szczegółowych informacji predykcyjnych, dzięki czemu analitycy danych ludzkich osiągają lepsze wyniki.
- Zautomatyzuj zadania: automatyzacja codziennych zadań może korzystnie wpłynąć na rozwój Twojej firmy, jednocześnie oszczędzając czas i zasoby na wykonywanie bardziej wartościowych zadań.
- Wzmocnij cyberbezpieczeństwo: aplikacje AI, takie jak ostrzeżenia o oszustwach związanych z kartami kredytowymi, filtry spamu e-mail itp., informują autoryzowanych użytkowników o potencjalnych zagrożeniach bezpieczeństwa. Śledzi również historię transakcji i lokalizację.
- Ulepsz istniejące produkty: Wykorzystując dane, skomputeryzowane systemy kontrolują produkty w celu wykrycia wad, które są niezauważone przez zespół kontrolny. Gromadzi również i klasyfikuje opinie klientów, aby informować o powstającym modelu nowej generacji produktu.
- Pojazdy samojezdne: We współczesnym świecie dostarczanie przesyłek odbywa się teraz bezkontaktowo. Tutaj sztuczna inteligencja wykorzystuje komputerową technologię wizyjną, czujniki IoT i GPS do śledzenia trasy. Autonomiczne pojazdy wykorzystywane są również w dużych magazynach do układania produktów na półkach.
- Konserwacja predykcyjna: przedsiębiorstwa produkcyjne są uzależnione od różnych operacji sprzętu. Rozwiązania do konserwacji predykcyjnej zapewniają wymaganą stabilność poprzez przewidywanie awarii. Integruje czujniki IoT i urządzenia na maszynach, które mają algorytmy AI do analizy zebranych informacji.
- Zarządzanie decyzjami w przedsiębiorstwie: podejmowanie decyzji w przedsiębiorstwie opiera się teraz na technologiach sztucznej inteligencji, których celem jest automatyzacja powtarzalnego przetwarzania danych w organizacji w celu podejmowania decyzji opartych na danych.
Platformy sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw
Platformy Enterprise AI to ramy, które mogą przyspieszyć cały cykl życia projektów Enterprise AI na dużą skalę. Oferuje ustrukturyzowany, ale elastyczny sposób budowania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w perspektywie długoterminowej.
Co więcej, korporacyjna platforma sztucznej inteligencji umożliwia skalowanie usług sztucznej inteligencji od koncepcji do systemu na skalę produkcyjną. Dzięki określonym wytycznym rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą umożliwić rozwój Twojej firmy.
Ponadto, jeśli jest dobrze zaprojektowany, ułatwia skuteczniejszą, wydajniejszą i szybszą współpracę między inżynierami sztucznej inteligencji i naukowcami. Dzięki odpowiedniemu rozwiązaniu możesz zarządzać kosztami na różne sposoby, automatyzując zadania o niskiej wartości, unikając powielania i poprawiając możliwość ponownego wykorzystania i odtwarzalności całej swojej pracy.
Jeśli chcesz wykonywać czynności wymagające dużej ilości zasobów, takie jak wyodrębnianie danych, kopiowanie danych lub zarządzanie jakością danych, pomocne mogą być rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji.
Ponadto korporacyjna platforma sztucznej inteligencji pomaga w eliminowaniu luk w umiejętnościach. Jest centralnym punktem wśród nowych talentów i pomaga wspierać i rozwijać najlepsze praktyki dla inżynierów uczenia maszynowego i naukowców zajmujących się sztuczną inteligencją.
Wreszcie korporacyjna platforma sztucznej inteligencji zapewnia równomierny i szybki podział pracy między członków zespołu. W ramach tej platformy elementy są zorganizowane w pięć warstw:
- Warstwa doświadczenia
- warstwa inteligencji
- Warstwa operacyjna i wdrożeniowa
- Warstwa eksperymentalna
- Warstwa danych i integracji
Warstwy te współpracują ze sobą, aby umożliwić korzystanie z najnowszych możliwości sztucznej inteligencji i ustanowić nowy etap włączania technologii do przyszłych projektów.
Sprawdźmy kilka przykładów korporacyjnych platform AI:
# 1. Amazon Sagemaker
Amazon Sagemaker to zarządzana platforma przepływu pracy uczenia maszynowego i środowisko programistyczne specjalnie wyposażone do budowania modeli klasy korporacyjnej, etykietowania danych, dostrajania, szkolenia i wdrażania.
#2. Kostki danych
Datakostki określają się jako data lakehouse, które łączą surowe funkcje repozytorium jezior danych i dobrze utrzymany analityczny charakter hurtowni danych.
#3. H2O AI bez kierowcy
H2O Driverless AI zapewnia, że nikt nie siedzi za kierownicą. Oznacza to, że wszystkie typowe bariery uniemożliwiające przedsiębiorstwom przejście na uczenie maszynowe są zautomatyzowane.
#4. Sztuczna inteligencja Google Cloud Vertex
Google Cloud Vertex AI oferuje bibliotekę wstępnie wytrenowanych modeli uczenia maszynowego i przyjazny dla użytkownika interfejs zapewniający produktywność na dużą skalę, łącząc wszystkie usługi chmurowe Google pod jednym dachem.
#5. DataRobot
DataRobot zamienia dane w wartość, oferując kompleksową automatyzację tworzenia, zarządzania i wdrażania modeli uczenia maszynowego na dużą skalę. Celem jest zebranie kluczowych interesariuszy na tej samej stronie, eliminując konieczność stosowania niestandardowego kodu predykcyjnego.
Dlaczego przedsiębiorstwa potrzebują platform AI?
Enterprise AI jest głównym czynnikiem umożliwiającym obecną transformację cyfrową. W nadchodzących dniach każda aplikacja korporacyjna będzie obsługiwana przez sztuczną inteligencję. Dzisiejsze organizacje polegają na systemach ERP lub CRM, aby prowadzić swoją działalność.
Później, bez wykorzystania możliwości korporacyjnej sztucznej inteligencji, organizacje nie byłyby w stanie działać i konkurować o ten efekt.
Aby uzyskać transformacyjną wartość sztucznej inteligencji, musisz wdrożyć aplikacje AI na dużą skalę, aby uwzględnić różne scenariusze w całym łańcuchu wartości organizacji.
Platforma sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw oferuje możliwości i narzędzia, które pozwalają różnym organizacjom skutecznie stawić czoła wyzwaniom związanym z obsługą i tworzeniem tych aplikacji przy minimalnym wysiłku, narzutach i czasie.
Podstawowe zasady korporacyjnej sztucznej inteligencji
Podstawowe zasady korporacyjnej platformy AI można ująć w kompleksowe i wygodne wymagania korporacyjne. Omówmy listę kontrolną.
# 1. Ujednolicenie danych Extraprise i Enterprise
Aby przetwarzać działania związane z przebudową w całej firmie, należy zintegrować dane z różnych systemów i czujników w ujednolicony obraz danych.
Podstawą jest szybkie agregowanie i przetwarzanie zbiorów danych w skali petabajtów, które są stale zbierane z wielu systemów informatycznych, sieci czujników i źródeł internetowych.
#2. Włącz wiele wdrożeń w chmurze
Aby skutecznie utrzymywać i przetwarzać zbiory danych na dużą skalę, potrzebujesz elastycznej architektury wejścia/wyjścia do chmury, która obsługuje wdrożenia chmur prywatnych, publicznych i hybrydowych. Osiąga się to dzięki technologii kontenerowej.
#3. Zapewnij opcje wdrażania brzegowego
Platforma sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw umożliwia lokalne przetwarzanie w celu obsługi sytuacji obliczeniowych o małych opóźnieniach lub wymagań, w których przepustowość sieci jest przerywana. Ma możliwość uruchamiania przewidywań AI, analiz i wnioskowania na urządzeniach brzegowych i zdalnych bramach.
#4. Uzyskaj dostęp do danych w wielu formatach na miejscu
Aplikacje AI potrzebują zestawu usług platformy, aby przetwarzać dane w mikropartiach, seriach, iteracyjnie w pamięci i strumieniach w czasie rzeczywistym między serwerami w celu wspierania testowania algorytmów i funkcji analitycznych. Architektura obsługuje wirtualizację danych, umożliwiając programistom manipulowanie danymi.
#5. Implementuj korporacyjny model obiektowy
Platforma sztucznej inteligencji przedsiębiorstwa musi obsługiwać model obiektowy, który ilustruje jednostki, takie jak produkty, klienci i aktywa. Reprezentuje również relacje między jednostkami zgodnie z magazynami danych i formatami.
#6. Włącz mikrousługi AI
Aby umożliwić programistom szybkie tworzenie aplikacji wykorzystujących najlepsze komponenty, potrzebny jest kompleksowy katalog usług programistycznych opartych na sztucznej inteligencji. Ten katalog mikrousług powinien być dostępny lub publikowany w całym przedsiębiorstwie, z zastrzeżeniem autoryzacji i kontroli bezpieczeństwa dostępu.
#7. Zapewnij bezpieczeństwo i nadzór nad danymi
Platforma sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw zapewnia wielopoziomowe uwierzytelnianie dostępu użytkowników, solidne szyfrowanie i kontrolę autoryzacji. Dostęp do każdego obiektu danych, usługi agregującej, algorytmu i metody ML podlega autoryzacji. Musi być programowo i dynamicznie ustawialny.
#8. Obsługa pełnego rozwoju modelu AI cyklu życia
Platforma sztucznej inteligencji musi obsługiwać pełne doświadczenie w zakresie opracowywania algorytmów cyklu życia, aby pomóc analitykom danych w szybkim projektowaniu, rozwijaniu, wdrażaniu i testowaniu algorytmów głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego.
#9. Otwartość na IDE, frameworki i narzędzia innych firm
Możliwość współpracy z innymi komponentami, produktami i technologiami jest niezbędna do zwiększenia produktywności analityki danych i programistów. To dodatkowo umożliwia współpracę i utrzymuje tempo potrzebne do ciągłych innowacji.
#10. Zezwól na wspólne tworzenie aplikacji AI
Analitycy danych zazwyczaj pracują w izolacji, aby opracowywać i testować algorytmy uczenia maszynowego na małych podzbiorach danych dostarczanych przez dział IT z wielu systemów źródłowych. Większość czasu poświęca się normalizacji i czyszczeniu danych w celu reprezentowania tych samych miar, stanów, podmiotów i zdarzeń.
Aby pokonać te ograniczenia, korporacyjna platforma sztucznej inteligencji umożliwia analitykom danych tworzenie, testowanie i dostrajanie algorytmów w językach programowania w oparciu o dostępność danych produkcyjnych. W ten sposób praca jest podzielona między programistów, a praca zostanie ukończona z łatwością. W rezultacie możesz natychmiast wdrożyć algorytmy ML w środowisku produkcyjnym.
Zalety korporacyjnej sztucznej inteligencji
W dzisiejszych czasach większość firm nie może się doczekać sztucznej inteligencji, aby zmaksymalizować istniejące operacje, zamiast radykalnie zmieniać swoje modele biznesowe. Omówmy więc niektóre korzyści płynące z korzystania z korporacyjnej sztucznej inteligencji.
Ulepszona obsługa klienta
Sztuczna inteligencja może przyspieszyć obsługę klienta i spersonalizować ją w całym przedsiębiorstwie. Twoi pracownicy lub klienci nie muszą długo czekać, aby ich problemy zostały rozwiązane na czas.
Ulepszone monitorowanie
Dzięki korporacyjnej sztucznej inteligencji możesz przetwarzać dane w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że organizacje mogą teraz wdrażać natychmiastowe monitorowanie. Na przykład hale fabryczne wykorzystują aplikacje do rozpoznawania obrazu i modele ML do przetwarzania kontroli jakości w celu monitorowania flag i problemów produkcyjnych.
Lepsza jakość
Firmy mogą oczekiwać minimalnego błędu i wysokiego przestrzegania standardów zgodności. Sztuczna inteligencja pomaga w wykonywaniu zadań jakościowych, które wcześniej były wykonywane ręcznie. W dziedzinie uzgadniania finansów uczenie maszynowe znacznie zredukowało czas, błędy i koszty.
Szybszy rozwój produktu
Sztuczna inteligencja umożliwia krótsze cykle rozwoju i skraca czas między komercjalizacją a projektowaniem, co przekłada się na szybszy zwrot z inwestycji.
Lepsze zarządzanie talentami
Firmy używają oprogramowania AI, aby usprawnić proces zatrudniania, zwiększyć produktywność i zminimalizować stronniczą komunikację korporacyjną poprzez sprawdzanie najlepszych kandydatów. Jest zaimplementowany w rozpoznawaniu mowy i innych narzędziach, aby dać chatbotom możliwość oferowania spersonalizowanej obsługi pracownikom i kandydatom do pracy.
Rozszerzenie modelu biznesowego
Cyfrowi tubylcy, w tym Airbnb, Uber, Amazon i inni, wykorzystali sztuczną inteligencję do wdrażania nowych i wymagających modeli biznesowych. Modele biznesowe oparte na sztucznej inteligencji wyznaczają nową erę produktywności w organizacjach, aby pomóc użytkownikom osiągnąć lepszą wydajność.
Ograniczenia korporacyjnej sztucznej inteligencji
Głównym ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją przedsiębiorstwa jest nieufność pracowników. Wielu pracowników nie jest przekonanych o jej wartościach i boi się sztucznej inteligencji lub jej nie ufa. Oprócz tego istnieje więcej ograniczeń związanych z wykorzystaniem AI w przedsiębiorstwie. Oni są:
- Zawyżone oczekiwania
- Błędy SI
- Brak możliwości technicznych
- Brak wykwalifikowanych pracowników
- Kwestie regulacji i kontroli
- Wysokie koszty początkowe
- Wpływ na rynek pracy
Zasoby edukacyjne
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Enterprise AI, oto kilka książek i kursów, które możesz rozważyć:
# 1. Mistrzostwo w przedsiębiorczości AI
Udemy oferuje kurs „AI Entrepreneurship Mastery 2023”, który pomoże Ci dowiedzieć się, jak skutecznie budować, rozwijać i rozszerzać swoją firmę za pomocą sztucznej inteligencji.
#2. Teoria i praktyka korporacyjnej sztucznej inteligencji autorstwa Ilyi Katsova:
Ta książka zawiera referencyjne implementacje i przepisy dotyczące operacji produkcyjnych, marketingu i łańcucha dostaw z wykorzystaniem Enterprise AI.
#3. Sztuczna inteligencja przedsiębiorstwa i uczenie maszynowe dla menedżerów:
Ta książka autorstwa Nikhila Krishnana to praktyczny przewodnik po ML i AI dla instytucji rządowych i przedsiębiorstw.
#4. Transformacja sztucznej inteligencji przedsiębiorstwa:
Ta książka Rasheda Haqa zawiera szczegółowe wskazówki dla liderów biznesu, jak tworzyć i rozwijać ich możliwości AI i ML.
#5. Sztuczna inteligencja przedsiębiorstwa dla bystrzaków:
Ta książka autorstwa Zachary’ego Jarvinena pozwala liderom biznesowym zrozumieć sztuczną inteligencję i to, jak skomplikowany jest ten świat, za pomocą przykładów, prozy i aplikacji.
Wniosek
Enterprise AI napędza transformację cyfrową dzięki swoim nowoczesnym technikom. W rezultacie coraz więcej organizacji z różnych branż stosuje go w celu zwiększenia produktywności, obsługi klienta i jakości produktów przy jednoczesnej oszczędności czasu i wysiłku.
Tak więc, jeśli jesteś właścicielem firmy, możesz chcieć wdrożyć Enterprise AI w swojej organizacji i samemu doświadczyć korzyści.