Wie setzt man künstliche Intelligenz erfolgreich um?

KI und ML wandeln sich von Geschäftsbegriffen zu umfassenderen Unternehmensanwendungen. Die Bemühungen um Strategie und Einführung erinnern an die Zyklen und Wendepunkte in der Cloud-Strategie von Unternehmen, als Unternehmen nicht mehr die Wahl hatten, in die Cloud zu wechseln, sondern nur noch die Frage, wann und wie sie umsteigen sollten.

Implementierungsstrategien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen folgen dem gleichen sich entwickelnden Muster, wie Unternehmen ihren Ansatz entwickeln. In diesem Artikel besprechen wir, wie wir das Potenzial von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen maximieren können.

Laut einem Forschungsbericht haben fast zwei Drittel der Entscheidungsträger im Bereich Unternehmenstechnologie den Einsatz künstlicher Intelligenz bereits ausgeweitet, nutzen ihn derzeit oder planen dies. Diese Arbeit und dieser Aufwand werden durch Enterprise Data Lakes in Unternehmen vorangetrieben, die aufgrund von Compliance und kostengünstigem Speicher weitgehend brachliegen und diese umfangreichen Repositories nutzen, damit KI die Fragen beantworten kann, die wir nicht stellen oder möglicherweise nicht wissen, welche Fragen wir stellen sollen .

Die Ausgaben für KI-zentrierte Systeme werden bis 2026 voraussichtlich 300 Milliarden US-Dollar überschreiten, und in den kommenden Jahren werden Unternehmen aller Branchen weiterhin KI- und maschinelle Lerntechnologien einführen und ihre Kernprozesse und Geschäftsmodelle transformieren, um maschinelle Lernsysteme zur Verbesserung zu nutzen Betriebsabläufe und verbessern die Kosteneffizienz. Wenn Unternehmensführer beginnen, Pläne und Strategien zu entwickeln, wie sie diese Technologie optimal nutzen können, müssen sie bedenken, dass der Weg zur Einführung künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens eine Reise und kein Rennen ist.

Wie implementiert man KI erfolgreich?

1. Definieren Sie Anwendungsfälle klar. Es ist wichtig, dass sich Unternehmensleiter und ihre Projektmanager zunächst die Zeit nehmen, das spezifische Problem oder die Herausforderung, die sie lösen möchten, klar zu formulieren Je spezifischer die Ziele sind, desto größer sind die Erfolgsaussichten bei der Implementierung von KI.

2. Überprüfen Sie die Datenverfügbarkeit

Sobald die Anwendungsfälle klar definiert sind, besteht der nächste Schritt darin, sicherzustellen, dass bestehende Prozesse und Systeme die für die Durchführung der erforderlichen Analyse erforderlichen Daten erfassen und verfolgen können.

Es wird viel Zeit und Mühe in die Datenerfassung und -kuratierung investiert. Daher müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie eine ausreichende Menge der richtigen Daten mit den richtigen Variablen oder Merkmalen wie Alter, Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit erfassen. Wenn Unternehmen Data-Governance-Programmen Priorität einräumen, sollten sie die Bedeutung der Datenqualität und -quantität für erfolgreiche Ergebnisse berücksichtigen.

3. Führen Sie grundlegendes Data Mining durch

Es mag für ein Unternehmen verlockend sein, sich kopfüber in eine Modellbildungsübung zu stürzen, aber es ist wichtig, dass es mit einer schnellen Datenexplorationsübung beginnt, um seine Datenannahmen und sein Verständnis zu validieren. Indem wir das Fachwissen und die geschäftlichen Erkenntnisse eines Unternehmens nutzen, können wir feststellen, ob die Daten die richtige Geschichte erzählen.

Eine solche Übung wird Unternehmen auch helfen zu verstehen, welche wichtigen Variablenmerkmale sein sollten oder könnten und welche Art von Datenklassifizierung als Eingabe für ein potenzielles Modell erstellt werden sollte.

4. Stellen Sie ein vielfältiges und integratives Engineering-Team zusammen

Um den Erfolg von Modellen der künstlichen Intelligenz sicherzustellen, muss das Managementteam unterschiedliche Ideen und Perspektiven zusammenbringen. Dies erfordert die Einstellung und Einbeziehung von Personal aus einem möglichst breiten Personenkreis unter Berücksichtigung demografischer und sozialer Faktoren wie Geschlecht, Rasse und Neurodiversität.

Qualifikationsdefizite sind in der gesamten Tech-Branche und im Unternehmen nach wie vor groß, aber die Rekrutierung und Bindung von Mitarbeitern mit unterschiedlichem Hintergrund kann dies abmildern und sicherstellen, dass KI-Modelle so umfassend und umsetzbar wie möglich sind. Nehmen Sie sich die Zeit, einen Vergleich mit der Branche durchzuführen, um herauszufinden, wo mehr Vertretung erforderlich ist.

5. Definieren Sie die Modellbildungsmethode

Anstatt sich auf das ultimative Ziel zu konzentrieren, das die Hypothese erreichen soll, ist es besser, sich auf die Hypothese selbst zu konzentrieren. Durch die Durchführung von Tests zur Bestimmung der wichtigsten Variablen oder Merkmale werden Annahmen validiert und ihre Ausführung verbessert.

Die Einbeziehung verschiedener Geschäfts- und Fachexperten ist von entscheidender Bedeutung, da deren ständiges Feedback eine wichtige Rolle bei der Validierung und Sicherstellung des Konsenses zwischen allen Beteiligten spielt. Da der Erfolg jedes maschinellen Lernmodells tatsächlich von einer erfolgreichen Feature-Entwicklung abhängt, sind Fachexperten immer wertvoller als Algorithmen, wenn es darum geht, bessere Features zu erhalten.

6. Definieren Sie Modellverifizierungsmethoden

Durch die Definition von Leistungsindikatoren können die Ergebnisse verschiedener Algorithmen bewertet, verglichen und analysiert werden, um ein bestimmtes Modell weiter zu verbessern. Beispielsweise wäre die Klassifizierungsgenauigkeit ein gutes Leistungsmaß bei der Behandlung von Klassifizierungsanwendungsfällen.

Um den Algorithmus zu trainieren und auszuwerten, müssen die Daten in einen Trainingssatz und einen Testsatz aufgeteilt werden. Abhängig von der Komplexität des Algorithmus kann dies einfach darin bestehen, eine zufällige Aufteilung der Daten auszuwählen, beispielsweise 60 % für das Training und 40 % für Tests, oder es kann ein komplexerer Stichprobenprozess erforderlich sein.

Wie beim Testen von Hypothesen sollten Unternehmens- und Fachexperten einbezogen werden, um die Ergebnisse zu validieren und sicherzustellen, dass sich alles in die richtige Richtung bewegt.

7. Automatisierung und Produktions-Rollout

Nachdem das Modell erstellt und verifiziert wurde, muss es in Produktion gehen. Beginnend mit einer begrenzten Einführung über einige Wochen oder Monate können Geschäftsanwender fortlaufend Feedback zum Modellverhalten und zu den Ergebnissen geben, das dann einem breiteren Publikum zugänglich gemacht werden kann.

Um die Ergebnisse an das entsprechende Publikum zu verbreiten, sollten geeignete Tools und Plattformen zur Automatisierung der Datenerfassung ausgewählt und entsprechende Systeme eingerichtet werden. Die Plattform sollte mehrere Schnittstellen bereitstellen, um den unterschiedlichen Wissensanforderungen der Endbenutzer in Unternehmen gerecht zu werden. Beispielsweise möchte ein Geschäftsanalyst möglicherweise weitere Analysen auf der Grundlage von Modellergebnissen durchführen, während ein gelegentlicher Endbenutzer möglicherweise nur über Dashboards und Visualisierungen mit den Daten interagieren möchte.

8. Aktualisieren Sie das Modell weiter.

Sobald ein Modell freigegeben und zur Verwendung bereitgestellt wird, muss es kontinuierlich überwacht werden, denn wenn das Unternehmen seine Wirksamkeit versteht, kann es das Modell bei Bedarf aktualisieren.

Modelle können aus vielen Gründen veraltet sein. Veränderungen am Markt können zu Veränderungen im Unternehmen selbst und seinem Geschäftsmodell führen. Modelle basieren auf historischen Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Wenn die Marktdynamik jedoch von der Art und Weise abweicht, wie ein Unternehmen schon immer Geschäfte gemacht hat, kann sich die Leistung des Modells verschlechtern. Daher ist es wichtig, sich daran zu erinnern, welche Prozesse befolgt werden müssen, um sicherzustellen, dass das Modell auf dem neuesten Stand bleibt.

Künstliche Intelligenz entwickelt sich im Unternehmensbereich schnell vom Hype zur Realität, mit erheblichen Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb und die Effizienz. Wenn Sie sich jetzt die Zeit nehmen, einen Implementierungsplan zu entwickeln, ist das Unternehmen besser in der Lage, weitere Vorteile zu erzielen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie setzt man künstliche Intelligenz erfolgreich um?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!