AI prisijaukinimas. Kaip žengti pirmuosius žingsnius taikant AI savo versle? | AI versle #119

Kaip lengva įmonėje prisijaukinti dirbtinį intelektą? Įvadas

Nors dirbtinis intelektas (DI) populiarėja tarp verslų Lenkijoje, vis dar yra daug įmonių, kurios nevisiškai išnaudoja jo potencialą. Pasak KPMG tyrimo (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html), tik 15% įmonių mūsų šalyje šiuo metu naudoja DI sprendimus, tuo tarpu pasaulinis vidurkis yra 35-37%. Tuo pačiu metu iki 62% įmonių, kurios įgyvendino DI, neseka šių įgyvendinimų efektyvumo – t.y. jos nežino, koks poveikis, jei toks yra, buvo padarytas.

Šie skaičiai rodo didžiulį neišnaudotą dirbtinio intelekto potencialą Lenkijos versle. Kita vertus, 13% įmonių planavo įgyvendinti DI iki 2023 metų pabaigos, kas galėtų būti ženklas apie artėjančią šios trikdančios technologijos priėmimo bangą. Išties, įmonės mato daugybę DI teikiamų privalumų, tokių kaip padidėjusi produktyvumas, geresnė produktų ir paslaugų kokybė, geresni finansiniai rezultatai ir sustiprinta konkurencinė padėtis.

1 žingsnis. Supraskite skirtumą tarp DI, mašininio mokymosi ir generatyvinio dirbtinio intelekto

Jei svarstote apie pirmą žingsnį įgyvendinant DI savo versle, verta išmokti šios technologijų grupės pagrindus. Prieš galėdami realizuoti DI potencialą savo versle, turite suprasti pagrindinį skirtumą tarp dirbtinio intelekto (DI) plačiąja prasme, mašininio mokymosi (MM) ir generatyvinio DI. Šie terminai dažnai vartojami kaip sinonimai, tačiau iš tikrųjų jie apibūdina šiek tiek skirtingas sąvokas.

DI reiškia bendrą programuotų mašinų, tokių kaip kompiuteriai ar robotai, gebėjimą ‘mąstyti’ panašiai kaip žmonės ir imituoti intelektualų elgesį. DI sistemos gali asimiliuoti, analizuoti ir naudoti žinias iš realaus pasaulio, kad gautų naują informaciją. DI pagrindu sukurtų technologijų pavyzdžiai apima kalbos, vaizdų ir veido atpažinimą.

Kita vertus, mašininis mokymasis (MM) yra DI sritis, kurioje kompiuterinės sistemos mokosi iš duomenų ir priima sprendimus be tiesioginio žmogaus įsikišimo. Pagrindinė MM savybė yra gebėjimas nuolat tobulėti ir pritaikyti algoritmus remiantis naujais įvesties duomenimis.

Su sparčiu generatyvinio DI vystymusi, kurio pagrindinis ženklas yra beprotiška ChatGPT populiarumas, taip pat svarbu suprasti šią naują tendenciją. Generatyvinis DI sugeba generuoti naujus duomenis, tokius kaip tekstas, vaizdai, vaizdo įrašai ir garsas, arba net kompiuterinį kodą. Tai daro mokydamasis iš didelių mokymo duomenų kiekių. Kalbos modeliai, tokie kaip ChatGPT, mokosi modelių ir taisyklių, esančių įvesties duomenyse, ir tada naudoja šias žinias kurdami naujus, unikalius tekstus, kurie primena tuos, kuriuos rašo žmonės.

Generatyvinio DI galia slypi jo lankstume ir gebėjime kūrybiškai perdirbti ir sintezuoti informaciją novatoriškais būdais.

Apibrėžkite verslo poreikius

Antras žingsnis yra nustatyti konkrečius jūsų verslo poreikius, kuriuos galima patenkinti įgyvendinant dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi. Šis procesas prasideda nuo išsamaus analizės ir atidžiai apsvarstytų kelių klausimų:

1. Kokius konkrečius rezultatus norite pasiekti? Tai gali būti padidėjęs pajamų, tiekimo grandinės optimizavimas arba geresnis klientų aptarnavimas.
2. Kokios yra pagrindinės kliūtys, trukdančios pasiekti šiuos tikslus?
3. Kaip DI ir mašininis mokymasis gali padėti jums jas įveikti?
4. Kaip norite matuoti tokios iniciatyvos sėkmę? Verta nuo pat pradžių suplanuoti, kaip bus vertinami rezultatai, ypač atsižvelgiant į tai, kiek įmonių praleidžia šį svarbų žingsnį. Tai gali būti pagrįsta KPI, tiesioginiais finansiniais pelnais ar kitais rodikliais, kurie buvo apibrėžti konkrečiai šiam įgyvendinimui.
5. Kokius duomenis jau turite? Duomenys yra pagrindinis išteklius, kurį naudos jūsų naujai įgyvendintas DI. Paklauskite savęs, kokių papildomų duomenų jums reikės, kad išnaudotumėte visą DI potencialą?

Norint visiškai suprasti šių klausimų atsakymo vertę, pažvelkime į praktinį pavyzdį. Įsivaizduokite mažą buhalterinę įmonę, kuri kovojo su ilgais, rankiniais procesais, tvarkydama klientų dokumentus. Jie apibrėžė savo tikslą kaip „automatizuoti buhalteriją, kad pagreitintų apdorojimą ir padidintų produktyvumą“.

Pagrindinės kliūtys buvo laikas, praleistas nuobodžiuose darbuose, ir dideli dokumentų kiekiai, kuriuos reikėjo apdoroti. Išnagrinėję šias problemas, komanda identifikavo DI pagrindu veikiančio dokumentų apdorojimo galimybę – natūralios kalbos apdorojimo (NLP) technologiją, kuri galėtų automatiškai išgauti ir klasifikuoti atitinkamus finansinius duomenis, sumažinti klaidų skaičių ir pagreitinti procesus.

Šiuo atveju poveikio matavimo būdai buvo padidėjęs apdorotų dokumentų skaičius per mėnesį ir sumažėjęs vidutinis apdorojimo laikas užsakymui. Taip pat buvo svarbu įvertinti duomenų išteklius – šiuo atveju, kvitų, sąskaitų faktūrų ir kitų finansinių dokumentų, reikalingų DI sistemų mokymui, kiekį.

Šis pavyzdys iliustruoja, kaip svarbu aiškiai apibrėžti savo verslo poreikius AI įgyvendinimo proceso pradžioje. Tik tokiu būdu galite identifikuoti tinkamus sprendimus ir juos tinkamai įgyvendinti, kad suteiktumėte maksimalią vertę savo verslui.

Šaltinis: DALL·E 3, užklausa: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Verta pasinaudoti tokiais įrankiais kaip SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai-builder/overview) arba Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation naudoja natūralios kalbos apdorojimo (NLP) technologiją, kad automatizuotų dokumentų turinio supratimą, kuris yra raktas robotizuotoms užduotims ir sprendimų priėmimo procesams. Kai tekstas buvo analizuojamas, sistema sujungia surinktus duomenis ir pateikia juos struktūrizuota forma, paruošta naudoti robotizuoto proceso automatizavimui (RPA) ir analitikos programoms. Su mūsų sukurta technologija galima efektyviai kurti modelius, kurie interpretuoja informaciją, esančią įvairiuose verslo dokumentuose.

SensID Cognitive Automation leidžia integruoti duomenis iš įvairių tekstinių šaltinių, įskaitant struktūrizuotus duomenis (tokius kaip duomenų bazės), pusiau struktūrizuotus duomenis (tokius kaip formos, csv, html ir kt.) ir nestruktūrizuotus duomenis (tokius kaip doc, pdf ir kt.), teikdama vieningą informacijos vaizdą.

Microsoft AI Builder yra Microsoft Power Platform dalis. Su juo galite kurti ir naudoti DI modelius, kad padėtumėte optimizuoti savo verslo procesus. Galite naudoti iš anksto sukurtą modelį, kuris yra paruoštas daugeliui įprastų verslo scenarijų, tokių kaip dokumentų atpažinimas, arba sukurti individualų modelį, kad atitiktų jūsų įmonės specifinius reikalavimus.

Dar viena galimybė, kurią verta išbandyti, yra Docsumo, kuris naudoja OCR (optinį simbolių atpažinimą), kad skaitytų dokumentus ir yra patikimas didelių įmonių, tokių kaip PayU ir Hitachi.

3 žingsnis. Sužinokite, kaip DI gali padėti jūsų verslui

Po to, kai nustatėte savo verslo tikslus ir iššūkius, kitas logiškas žingsnis yra nustatyti konkrečius būdus, kaip DI gali pridėti vertę ir pelną jūsų verslui. Kartais kelias gali būti neaiškus, todėl apsvarstykite platų galimų privalumų spektrą.

Vienas iš pagrindinių DI vertės veiksnių yra padidinti klientams teikiamą vertę. Pasitelkdama mašininio mokymosi ir pažangios duomenų analizės galią, DI gali padėti įmonėms geriau suprasti vartotojų pageidavimus ir elgesį. Tai leidžia sukurti labiau suasmenintą ir patenkinančią pirkimo patirtį.

Kitas svarbus veiksnys yra DI potencialas padidinti darbuotojų efektyvumą ir produktyvumą. Automatizuodama pasikartojančias, daug laiko reikalaujančias užduotis, DI gali suteikti reikšmingų kaštų taupymo ir leisti komandoms sutelkti dėmesį į strategines, kūrybines veiklas, taip pat žymiai pagerinti darbo pasitenkinimą. Išties, 59% vadovaujančių pareigų darbuotojų mano, kad DI naudojimas darbo vietoje gerina darbo pasitenkinimą (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Galiausiai, neturėtume pamiršti tiesioginių verslo pelnų, kurie dažnai kyla iš DI sprendimų įgyvendinimo. Optimizuodamos procesus, gerindamos operacijas ir geriau naudodamos duomenis, organizacijos gali maksimaliai padidinti pajamas ir pelną.

Ar DI padidins jūsų klientų pasitenkinimą? Ar maksimaliai padidins darbuotojų produktyvumą? Ar prisidės prie pajamų augimo? Jei atsakymas į bet kurį iš šių klausimų yra „taip“, tai DI tikrai nusipelno jūsų dėmesio.

Šaltinis: DALL·E 3, užklausa: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

4 žingsnis. Įvertinkite savo galimybes įgyvendinti DI

Supratę didžiulį DI potencialą, dabar susiduriate su didžiausiu iššūkiu – įvertinti ir paruošti savo organizacines galimybes ir išteklius efektyviam naujų technologijų įgyvendinimui. Deja, dažnai yra didelis atotrūkis tarp to, ką norime pasiekti, ir to, ką iš tikrųjų galime įgyvendinti per tam tikrą laiką ir biudžetą.

Jei matote daugybę galimybių naudoti DI savo įmonėje, turite pradėti nuo sąžiningo savo kompetencijų ir įrankių vertinimo. Paprašykite savo IT specialistų nuoširdžiai atsakyti į šiuos klausimus:

• Ar turime vidinę plėtros komandą su tinkamomis įgūdžiais, kad sukurtume individualų DI sprendimą nuo nulio?
• Jei ne, ar turėtume apsvarstyti galimybę įsigyti standartinį DI produktą, kurį siūlo išoriniai tiekėjai?
• Ar būtų ekonomiškiau strategiškai bendradarbiauti su patyrusiu išoriniu partneriu, kad kartu sukurtume sprendimą, pritaikytą mūsų poreikiams?

Dėl vidinių išteklių trūkumo geriausias sprendimas gali būti visiškai perduoti savo DI įgyvendinimo projektą specializuotai išorinei įmonei. Kuriuo keliu pasirinksite, geras pirmas žingsnis yra išsamiai ištirti rinkoje esančius DI sprendimus ir įvertinti, ar kuris nors iš jų galėtų patenkinti jūsų organizacijos dabartinius poreikius. Įsigyti standartinį produktą gali būti ekonomiškesnis pasirinkimas nei kurti nuo nulio.

Atminkite, kad DI integracija skiriasi nuo įprasto naujo programinės įrangos įgyvendinimo. Tai reikalauja ekspertizės mašininio mokymosi, didelių duomenų apdorojimo ir pažangių algoritmų srityse. Jei jūsų organizacijoje trūksta šios ekspertizės, bendradarbiavimas su išoriniais specialistais gali būti neišvengiamas, kad maksimaliai padidintumėte projekto sėkmės galimybes.

5 žingsnis. Apsvarstykite galimybę pasikonsultuoti su specialistu

Nepaisant entuziazmo dėl DI technologijos, daugelis vadovų vis dar bijo žengti pirmuosius žingsnius dėl įgūdžių trūkumo savo organizacijoje. Jei esate vienas iš jų, apsvarstykite galimybę pasikviesti specialistą konsultantą arba išorinę įmonę.

DI sistemų kūrimas žymiai skiriasi nuo įprastų verslo programų kūrimo. Tai yra labai specializuota sritis, reikalaujanti pažangių įgūdžių mašininio mokymosi, natūralios kalbos apdorojimo, gilaus mokymosi ir didelių duomenų analizės srityse.

Pavyzdžiui, kuriant DI virtualų asistentą, kuris gali efektyviai bendrauti su klientais, reikia ne tik tvirto viso krūvio pagrindo, bet ir natūralios kalbos apdorojimo technologijos bei generatyvinio dirbtinio intelekto.

Jei jūsų komandoje trūksta tokių specializuotų įgūdžių, gali būti prasmingiau ieškoti išorinės pagalbos. Specializuotos DI konsultavimo įmonės ir agentūros gali suteikti ne tik atitinkamą ekspertizę ir patirtį, bet ir patikrintus procesus bei geriausias praktikas, kad padidintų jūsų iniciatyvų sėkmės galimybes.

Žinoma, samdyti išorinius ekspertus kainuoja papildomai. Tačiau svarbu prisiminti, kad netinkamas DI įgyvendinimas gali sukelti dar didesnius finansinius nuostolius dėl klaidų, prastovų ir būtinybės atlikti pataisas. Arba tiesiog visos sistemos gedimą, kuri neįvykdys užduočių, kurioms buvo sukurta. Būtent todėl bendradarbiavimas su specialistais dažnai yra protinga investicija, galinti sutaupyti jums laiko ir pinigų ilgalaikėje perspektyvoje.

Šaltinis: DALL·E 3, užklausa: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Dirbtinio intelekto prisijaukinimas – santrauka

Dirbtinio intelekto įgyvendinimas įmonėje neabejotinai yra rimtas ir sudėtingas uždavinys, tačiau tai taip pat yra didžiulė galimybė verslo transformacijai ir augimui. Tai atveria duris į daugybę galimybių padidinti efektyvumą, optimizuoti procesus ir teikti didesnę vertę klientams.

Kaip jau matėme, daugelis įmonių visame pasaulyje – nuo mažų verslų iki didelių įmonių – sėkmingai naudoja DI, kad automatizuotų nuobodžias užduotis, analizuotų didelius duomenų kiekius ir priimtų geresnius sprendimus, remdamiesi faktais.

Žinoma, kaip ir bet kuriame rimtame verslo iniciatyvoje, kelias į sėkmingą DI įgyvendinimą reikalauja detalaus planavimo ir laikymosi patikrintų principų.

DI įgyvendinimas yra iteratyvus procesas. Būtent todėl geriausia pradėti nuo mažo pilotinio projekto, atlikti testus ir rinkti atsiliepimus. Remiantis tuo, bus lengviau priimti sprendimus dėl tolesnio vystymo ar koregavimų. Taip pat nepamirškite svarbaus sėkmės veiksnio – duomenų. Kuo daugiau kokybiškų duomenų suteiksite savo DI sistemoms, tuo geriau jos mokysis ir veiks.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.