AI をあらゆるビジネス運営にうまく適用するための 10 の方法

企業は、業務に AI を導入するさまざまな方法を分析し、理解する必要があります。

テクノロジーの分野では、人工知能 (AI) という言葉がよく使われます。学習アルゴリズムを通じて、あらゆる業界を変革し、企業に明るい未来を提供する能力があると考えられています。この画期的なテクノロジーは、毎日のデータを作成することにより、顧客の意思決定管理、予測、品質保証製造、およびソフトウェア コード生成の向上に役立ちます。

AI ソフトウェアを組織の業務に統合する場合は、それが組織のニーズを満たしていることを確認する必要があります。 AI を実装するには、次のアクションを取ることを検討してください:

1. AI を学ぶ

時間をかけて現代の人工知能の機能を理解します。たとえば、人工知能の基本的な考え方を理解するには、大量のオンライン データとツールを使用できます。さらに、AI の学習を開始し、企業内の機械学習や予測分析などの主題の知識を向上させる簡単な方法として、オンライン チュートリアルやリモート セミナーを視聴することもお勧めします。

2. AI を使用して解決すべき問題を決定する

すべての組織にとって、基本を理解したら、次のステップはさまざまな概念の検討を開始することです。 AI ソフトウェアを使用して現在の製品やサービスの機能を強化する方法を検討してください。さらに重要なことは、組織は AI がビジネス上の問題を解決したり、具体的なメリットをもたらしたりする可能性がある具体的なユースケースを検討する必要があるということです。

3. 適格な候補者を見つける

請求書の照合、IoT ベースの顔認識、老朽化し​​たデバイスのプロアクティブなど、実際の AI プロジェクトに導入されたユースケースに幅広い機会を集中させることが重要ですメンテナンスまたは顧客購入モデル。創造性を発揮し、できるだけ多くの人をプロセスに参加させてください。

4. パイロット AI プロジェクト

データの収集、アルゴリズムの設計、科学的に管理されたバージョンの展開、および影響の分析には、AI、データ、ビジネス プロセスの専門家からなるチームが必要であると考えられています。リスクを軽減し、AI ソフトウェア導入の候補プロジェクトを実際のプロジェクトに変換します。

5. ワーキング グループを作成する

「ゴミが入ったらゴミが出てくる」状況を回避するには、機械学習を企業に統合する前にデータを統合するためのワーキング グループを作成します。データが正確かつ豊富で、ML に必要な要素がすべて含まれていることを確認するには、[事業部門] を超えたワーキング グループを設立し、複数のデータ セットを統合し、差異を排除することが重要です。

6.重要な理解を構築する

初期の AI プロジェクトの成功と失敗は、ビジネス全体をより深く理解するのに役立ちます。分析データと従来のバックミラーレポートは AI への道の第一歩であるため、理解のベースラインを確立するために必要であることを認識してください。

7. 小規模から始める

一度に大量のデータを処理しようとせず、まずデータのごく一部に AI を適用します。小規模から始めて、AI を使用して徐々にその価値を証明し、フィードバックを収集し、必要に応じて拡張します。解決したい特定の問題を選択し、AI にそれに焦点を当て、事実を与えるのではなく、ターゲットを絞った質問をさせます。

8. AI システムのストレージ要件を検討する

少数のデータ サンプルが増加し始めたら、AI システムのストレージ要件を考慮する必要があります。研究結果を得るにはアルゴリズムの改善が必要です。しかし、AI システムは、精度を高めるモデルの開発に役立つ大量のデータがなければ、計算上の目標を達成できません。したがって、AI システムを設計する際には、高速で最適化されたストレージを考慮する必要があります。

9. AI を日常業務に組み込む

AI は追加情報と自動化を提供するため、従業員は AI を日常業務に統合するツールを手に入れることができますが、AI に置き換えられるわけではありません。企業は、テクノロジーがワークフローの問題をどのように解決できるかについてオープンである必要があります。

10. 開発バランス

AI システムを構築するには、研究プロジェクトのニーズとテクノロジーのニーズのバランスをとる必要があります。企業は、ネットワーク、ストレージ、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) に十分な帯域幅を割り当てる必要があります。見落とされがちなもう 1 つの側面は安全性です。

AI はビジネス運営を変化させ、その価値が不変であることが証明されています。これにより、運用コストが大幅に削減され、ビジネス プロセスが合理化および自動化され、顧客コミュニケーションが強化され、消費者データが保護されます。

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