Unternehmen müssen wissen, wie sie die KI-Argumentation richtig umsetzen können

Künstliche Intelligenz wandelt sich schnell von einer Technologie, die von großen Technologieunternehmen wie Amazon, Google, Microsoft, Netflix und Spotify verwendet wird, zu einem Tool, das von mittelständischen Unternehmen eingesetzt wird, um neue Produkte zu entwickeln, den Umsatz zu steigern, die Kundenbindung und -bindung zu verbessern und zu expandieren Neue Märkte.

Allerdings fällt es vielen CIOs (Chief Information Officers) trotz der Aufregung rund um KI schwer, herauszufinden, wie sie in ihren Organisationen Fähigkeiten aufbauen können, die nicht nur mit der Entwicklung von KI, sondern auch mit der Schulung und dem Einsatz aller entwickelten Dinge umgehen können . Tatsächlich produzieren dieses Jahr nur 26 % der Unternehmen KI, während sich 43 % in der Evaluierungsphase befinden, so das Forschungsunternehmen O'Reilly. So schwierig ist es, KI von der Entwicklung in den Betrieb zu verlagern – und wieder zurück in die Entwicklung, wie wir sehen werden.

Allerdings birgt jede Herausforderung Wachstumspotenzial, und laut einer Studie von PwC wird die globale KI-Wirtschaft bis 2030 voraussichtlich 15,7 Billionen US-Dollar erreichen. Jedes Unternehmen, das von dieser Wachstumsdividende profitieren möchte, sei es in der intelligenten Fertigung, im Einzelhandel, im Gesundheitswesen, im Energiesektor oder in vielen anderen Branchen, muss wissen, wie logisches Denken den Schlüssel zum Funktionieren von KI darstellt.

Wo landet künstliche Intelligenz?

Es gibt viele Informationen und Fachwissen im Bereich der Entwicklung künstlicher Intelligenz. Für CIOs ist die Bereitstellung die größte Herausforderung. Inferenz – der Prozess der Ausführung von Modellen künstlicher Intelligenz in der Produktion – ist ein wichtiger Teil der Implementierung künstlicher Intelligenz. Bei selbstfahrenden Autos beispielsweise erfolgen kritische KI-Entscheidungen innerhalb von Millisekunden und gefährden das Leben von Menschen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Anwendungen wie Vertriebsmanagementsoftware müssen KI-Modelle, die Inferenz ausführen, ständig neu trainiert und bereitgestellt werden, um auf dem neuesten Stand zu bleiben. Dadurch wird die Verwaltung des KI-Anwendungslebenszyklus komplexer, die Vorteile sind jedoch erheblich.

Verkäufe steigern, Schließungen vermeiden, Kunden mit Argumenten bedienen

Argumentation ist der Schlüssel zur Lösung einer Reihe von Herausforderungen, mit denen viele Branchen heute konfrontiert sind.

Deep Learning kann dabei helfen, Funktionen zu automatisieren, Produkte zu empfehlen und sogar die Verarbeitung natürlicher Sprache bereitzustellen. Im Einzelhandel und in der Unterhaltungsbranche sowie in professionellen sozialen Netzwerken kann die Argumentation von Empfehlungssystemen dazu beitragen, unregelmäßige Verkaufszyklen zu ändern und die Kundenbindung zu fördern. Auch wenn ein Kunde nicht sofort einen weiteren Kauf tätigt, kann eine gezielte Empfehlung den Grundstein für zukünftige Verkäufe legen. Es kann auch die Markenaffinität erhöhen und Waren anzeigen, die dem Geschmack und den Interessen der Verbraucher entsprechen.

In der Fertigung kann Argumentation Unternehmen dabei helfen, Fehler in der Produktion zu finden und potenzielle Ausfälle zu erkennen, bevor die Ausrüstung überhaupt ausfällt. KI-gestützte Industrieinspektionen können Objekte, Hindernisse und Personen identifizieren, Berechnungen im Millisekundenbereich durchführen und Ausfallzeiten reduzieren. Diese Vorteile machen KI-Bildverarbeitungssysteme zu einer Top-Priorität für jedes Unternehmen, das in komplexen Produktionsumgebungen arbeitet.

Callcenter nutzen Inferenz, um den Kundenservice zu automatisieren und Kundenfragen schnell an die Personen weiterzuleiten, die am besten helfen können. Wenn jemand Hilfe von einer Fluggesellschaft, einer Bank oder einem Internetdienstanbieter benötigt, möchte er normalerweise so schnell wie möglich mit jemandem sprechen. In einer Zeit, in der der Arbeitskräftemangel zunimmt, hilft KI bei der Lösung einfacher Probleme und stellt sicher, dass Kunden schnell mit der richtigen Person verbunden werden, die komplexere Probleme lösen kann.

Erweitern Sie Ihr Team mithilfe vorab trainierter Modelle intelligenter.

Zu wissen, wie Inferenz funktioniert, ist nur der Anfang Ihrer KI-Reise. Die nächsten Schritte bestehen darin, eine Strategie zu entwickeln und den Plan umzusetzen. Das Problem besteht darin, dass Unternehmen vor der Herausforderung stehen, Top-Talente für die Besetzung verschiedener Positionen zu finden. Für Unternehmen, die gerade erst mit der Nutzung von KI beginnen, kann es schwieriger sein, ein Team aus KI-Entwicklungsexperten zusammenzustellen.

Nutzen Sie zu diesem Zeitpunkt vorab trainierte Modelle und Frameworks von Drittanbietern und Open Source, um sich einen Vorsprung zu verschaffen und den Talentmangel zu überwinden. Diese Ressourcen verringern die Belastung für Teams, die KI auf Unternehmensniveau einsetzen, erheblich, da Entwickler bestehende Modelle anpassen und anpassen können, um Inferenzen auszuführen, anstatt zu versuchen, sie von Grund auf neu zu erstellen.

Unternehmen können auch bestehende Ingenieure und Entwickler durch Schulungen zu künstlicher Intelligenz schulen. Eine wachsende Zahl von Partnerunternehmen bietet Unternehmen kostenlose Entwicklungslabore an, die Schritt-für-Schritt-Anleitungen zu kritischen KI-Anwendungsfällen bieten, darunter die Erstellung von Chatbots für den Kundenservice oder die Vertriebsunterstützung, Bildklassifizierungssysteme für die Sicherheit und KI für bessere Preisvorhersagen Modelle und viele andere grundlegende KI-Anwendungsfälle.

IT übernimmt das Ruder der Produktions-KI

Sobald die Grundlage für die Inferenzarbeit geschaffen ist, sollten CIOs unterstützte Software für Produktionsanwendungen einführen – unabhängig davon, ob sie auf Bare-Metal, einer virtualisierten Rechenzentrumsinfrastruktur oder in der Cloud ausgeführt wird.

Denken Sie auch darüber nach, KI-Software der Unternehmensklasse anzubieten, die nicht nur Inferenz vollständig unterstützt, sondern auch die ergänzenden Praktiken der Datenwissenschaft und Modellentwicklung unterstützt, da sie die KI-Bereitstellung vereinfacht. Während sich die KI von der anfänglichen Bereitstellung in neue Geschäftsbereiche ausdehnt, können sich Teams auf eine umfassende Lösung verlassen, anstatt einzigartige Arbeitsabläufe entwickeln zu müssen.

KI-Workloads unterscheiden sich von herkömmlichen Unternehmensanwendungen, aber jetzt ist es einfacher denn je, von den Experten zu lernen, um sicherzustellen, dass sie korrekt implementiert werden. Das Verständnis der verfügbaren Tools für eine effiziente und kostengünstige Unternehmens-KI-Inferenz mit vorgefertigten Modellen, spezialisierten Entwicklungslabors und unternehmenstauglichem Support stellt sicher, dass CIOs mit Plänen zur Lösung der Herausforderungen vorbereitet sind, mit denen jedes Unternehmen konfrontiert ist, das sich auf seine KI-Reise begibt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUnternehmen müssen wissen, wie sie die KI-Argumentation richtig umsetzen können. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!