Sageli küsis siin vastus: tehisintellekt ettevõttes -maja arendamisel või ettevalmistatud lahenduses? | AI strateegia

📊 Andmed kui otsustav konkurentsitegur

Tehisintellekti (AI) integreerimine operatsiooniprotsessidesse on muutumas üha enam otsustavaks konkurentsiteguriks. Kuid paljud ettevõtted seisavad silmitsi küsimusega: kas ma pean konkreetsete ettevõtete eesmärkide saavutamiseks välja töötama kohandatud AI-mudeli või on juba olemas universaalsed AI-mudelid, mida saab otse kasutada?

Sellele küsimusele ei saa üldiselt vastata, kuna see sõltub suuresti rakendusaladest. Paljudel juhtudel pakuvad kokkupandavad AI -lahendused, näiteks standardrakenduste jaoks andmete analüüsimisel või keele töötlemisel, kiiret ja odavat algust. Eriti sellistes valdkondades nagu klienditugi või turundus on tõestatud AI mudelid juba mitmel viisil, mis töötavad usaldusväärselt ja tõhusalt eelnevalt koolitatud algoritmide kaudu.

Standardiseeritud lahendused jõuavad siiski oma piirideni, kui tegemist on väga konkreetsete ettevõtte nõuetega. Näiteks võtame logistika: siin võivad kohandatud AI-mudelid, mis põhinevad ettevõtte individuaalsetel protsessidel, andmetel ja nõuetel, pakkuda märkimisväärset lisaväärtust. Standardmudel ei pruugi olla võimeline arvestama operatiivprotsesside, hooajaliste kõikumiste või tööstuse spetsiifiliste väljakutsetega.

Sobib selleks:

• Koostalitlusvõime ja AI sünergia-verine AI mudelid ettevõttes: maksimaalne jõudlus, paindlik ja tulevikukindel

📈 Andmed AI rakendamise võtmena

Enda AI mudeli väljatöötamine eeldab, et ettevõte edastab õiged andmed. Kuna AI mudelid on võimsad, treenides ulatuslike andmekirjetega. Need andmed peavad pärinema sisemine süsteemide, protsesside ja võib -olla ka väliste allikate põhjal. Ettevõtted peaksid olema teadlikud sellest, millised andmed on saadaval ja kas AI mudeli usaldusväärse koolitamise kvaliteedi osas piisab.

Levinud näide on logistika täielikult automatiseerimine. AI -mudel ei pea mitte ainult teadma ajaloolisi andmeid tarneaegade, varude ja saatmisteede kohta, vaid ka reageerima ettenägematutele sündmustele, nagu näiteks tarne kitsaskohad või viivitused reaalajas. Seetõttu peavad ettevõtted koguma ja koostama andmeid erinevatest allikatest - näiteks ERP -süsteemide, transporditeabe ja klientide andmebaasidest.

Nende andmete kasutamiseks peavad ettevõtted sageli investeerima tänapäevastesse andmesüsteemidesse, mis võimaldavad neil seda teavet koguda, analüüsida ja muuta nad AI mudeli koolitamiseks kasutatavaks. Mida parem on andmete kvaliteet, seda täpsem ja võimsam on AI.

🚚 AI keelemudelite kasutamine logistikas

Teine punkt on AI -keele mudelite kasutamine konkreetsete rakenduste jaoks, näiteks logistikas. Kas AI -keele mudel võib tõesti aidata kaasa logistiliste protsesside automatiseerimisele? Vastus on: jah, kuid ainult teatud kontekstides.

Selliseid keelemudeleid nagu GPT saab kasutada loodusliku keele mõistmiseks ja genereerimiseks, mis on eriti kasulik suhtlemisvaldkonnas. Logistikas võiksid keelemudelid aidata näiteks klientide päringutele automaatselt vastata või varude ja tarnete aruandeid tõhusalt luua. Kuid tegelik protsesside automatiseerimine, näiteks transpordi marsruutide juhtimine või varude optimeerimine, nõuab spetsiaalseid algoritme, mis põhinevad muud tüüpi andmemudelitel.

Viga, mida sageli tehakse, on uskuda, et GPT -sugune häälmudel võiks võtta kõik ettevõtte ülesanded. Keelemudelid on suurepärased tekstipõhiste ülesannete käsitlemisel, kuid ei sobi väga keerukate logistiliste protsesside autonoomseks juhtimiseks. See nõuab täiendavaid AI -mudeleid, mis on loodud eriti protsesside optimeerimiseks, masinõppe ja ennustavate analüüside jaoks.

🔍 Ettevõtete jaoks olulised kaalutlused

Kui on vaja otsustada, kas kohandatud AI-mudel või standardlahendus on parem valik, peavad ettevõtted arvestama mitmesuguste teguritega. Esiteks, kui keerulised on ettevõtte protsessid ja millised on nõuded? Teiseks, kas mudeli koolitamiseks on saadaval piisavad ja kõrgekvaliteedilised andmed? Kolmandaks: milliseid AI -lahendusi on turul, mis võib juba katta konkreetsed nõuded?

Üha enam on AI pakkujaid, kes pakuvad spetsiaalseid lahendusi erinevatele tööstusharudele. Need eelnevalt treenitud mudelid võivad sageli moodustada kindla aluse, mida saab teie enda ettevõttele kohandada peente korrigeerimise ja täiendavate andmete abil. See säästab aega ja kulusid võrreldes täiesti uue AI mudeli väljatöötamisega.

Siiski peaksid ettevõtted arvestama ka sellise otsuse pikaajaliste mõjudega. Kohandatud AI-mudel võib tavaliselt paremini reageerida individuaalsetele vajadustele ja pakub sageli suuremat paindlikkust, kuna see võib pidevalt areneda ja nendega kohaneda. Teisest küljest nõuab sellise mudeli väljatöötamine ja hooldamine märkimisväärseid ressursse - nii rahaliselt kui ka spetsialistide teadmiste osas.

Sobib selleks:

• Uute AI -mudelite arendamine on kahtlemata tehisintellekti tuleviku jaoks otsustav tegur

🏁 Õige AI strateegia teie ettevõttele

Paljude ettevõtete jaoks on tehisintellekti kasutuselevõtt märkimisväärne võimalus saada konkurentsieelis üha digitaalses ja andmepõhises maailmas. Kuid küsimus, kas kohandatud AI-mudel või valmis lahendus on parem valik, sõltub paljudest teguritest.

Sellistes valdkondades nagu logistika, kus protsesside automatiseerimine on esiplaanil, võivad ettevõttepõhistel andmetel põhinevad spetsialiseeritud AI-mudelid tuua tõhususe ja kulude kokkuhoiu märkimisväärset suurenemist. Muudes valdkondades, näiteks kliendisuhtlus, võivad eelnevalt valmistatud keelemudelid katta suure osa nõuetest.

Lõpuks on oluline teha oma ettevõtte protsesside, olemasolevate andmete ja pikaajalise ettevõtte strateegia kindla analüüsi põhjal hästi põhjendatud otsus. Ettevõtted, kes soovivad tehisintellekti eeliseid täielikult ära kasutada, ei tohiks ignoreerida kohandatud lahenduse võimalusi, vaid kontrollida ka turul juba olemasolevaid lahendusi.

Sobib selleks:

• Kaalumised tehisintellekti kohta: AI ökosüsteem või hübriid AI arhitektuur-miks see on ettevõtete jaoks nii oluline

📣 Sarnased teemad

• 💡 Ettevõtte kohandatud AI: võimalused ja väljakutsed
• 🚀 Eeltoodatud ja puudused kokkupandavate AI-mudelite igapäevases äris
• 🔍 Miks on andmete kvaliteet AI -lahenduste jaoks ülioluline
• 🏢 AI kasutamine logistikas: standardlahendus vs kohandatud mudel
• 🤖 Logistikas keelemudelid: mis toimub ja mis mitte?
• ✨ Otsuste tegemise juhised: kohandatud AI-mudel või standardlahendus?

«

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus