Millal loob tehisintellekt reaalset väärtust? Juhend ettevõtetele, kas kasutada hallatud tehisintellekti või mitte.

Tegelikkus tehisintellekti hüpe taga

Saksa ettevõtetes tehisintellekti ümber käiv arutelu on jõudnud pöördepunkti. Kui veel kaks aastat tagasi peeti seda tehnoloogiat peamiselt eksperimentaalseks tööriistaks, siis täna peab 91 protsenti Saksa ettevõtetest tehisintellekti oma tulevase ärimudeli jaoks ärikriitilise tähtsusega. See dramaatiline arusaama muutus kajastub ka konkreetsetes arvudes: praegu kasutab 40,9 protsenti ettevõtetest juba tehisintellekti oma äriprotsessides – see on märkimisväärne kasv võrreldes eelmise aasta 27 protsendiga.

Sellegipoolest jääb alles üks oluline küsimus: millal hakkab tehisintellekt tegelikult reaalset lisaväärtust looma ja kuidas seda edu mõõta? Kainestav reaalsus näitab, et hoolimata miljardite suurustest investeeringutest ei suuda valdav enamus tehisintellekti projektidest oodatavat investeeringutasuvust saavutada. MIT uuring näitab, et 95 protsenti ettevõtete generatiivsetest tehisintellekti pilootprojektidest ebaõnnestub ega saavuta mõõdetavat kapitalitasuvust.

See ootuste ja reaalsuse lahknevus näitab, et tehisintellekti algatuste edu sõltub vähem mudelite tehnilisest jõudlusest ja rohkem nende strateegilisest integreerimisest olemasolevatesse äriprotsessidesse ning nende võimest pidevalt optimeerida praktikast saadud tagasiside põhjal.

Sobib selleks:

• Unframeettevõtte tehisintellekti trendide aruanne: tehisintellekti katsetest 2024. aastal mõõdetava mõjuni 2025. aastal

Tuvastage ja mõõtke tegelikku lisaväärtust

Tehisintellekti edu kvantitatiivsed hindamiskriteeriumid

Tehisintellekti rakenduste lisaväärtus avaldub mitmel tasandil ja kõik need nõuavad süstemaatilist mõõtmist. Selle aluseks on klassikaline investeeringutasuvuse valem: investeeringutasuvus võrdub kogukasu miinus kogukulud, jagatud kogukuludega ja korrutatud 100 protsendiga. See lihtsustatud lähenemisviis ei ole aga tehisintellekti investeeringute jaoks piisav, kuna nii kulud kui ka tulud on keerukama struktuuriga.

Kulude hulka kuuluvad lisaks ilmsetele litsentside ja riistvara kuludele ka varjatud kulud andmete puhastamise, töötajate koolitamise ja pideva süsteemihoolduse eest. Eriti olulised on sageli alahinnatud muudatuste juhtimise kulud, mis tekivad siis, kui töötajad peavad õppima uusi töövooge.

Hüvede osas saab eristada mitut kategooriat: otseseid rahalisi eeliseid kulude kokkuhoiu või müügi kasvu kaudu on kõige lihtsam kvantifitseerida. Näiteks saavutas üks jaemüüja tehisintellekti toel laoseisu optimeerimise abil kolme aasta jooksul 380-protsendilise investeeringutasuvuse. Vähem ilmsed, kuid sageli väärtuslikud on kaudsed eelised, nagu parem otsuste kvaliteet, vähenenud veamäär või suurenenud klientide rahulolu.

Operatiivsed peamised tulemusnäitajad edunäitajana

Lisaks finantsnäitajatele mängivad tehisintellekti lisaväärtuse hindamisel olulist rolli ka operatiivsed tulemusnäitajad (KPI-d). Protsessi tõhusust saab mõõta korduvate ülesannete ajakokkuhoiu abil. Näiteks suutis Microsoft tehisintellekti toega tarneahela optimeerimise abil vähendada käsitsi planeerimise protsesse 50 protsenti ja suurendada õigeaegset planeerimist 75 protsenti.

Vigade vähendamine on veel üks oluline näitaja. Tehisintellekti süsteemid suudavad paljudes valdkondades ületada inimeste otsuste täpsust, mis tähendab otseselt väiksemaid kulusid vähemate ümbertööde või kaebuste kaudu. Üks finantsteenuste pakkuja saavutas tehisintellektil põhineva pettuste avastamise abil ühe aasta jooksul 250-protsendilise investeeringutasuvuse.

Tehisintellekti lahenduste skaleeritavus pakub erilist eelist: pärast rakendamist saab neid sageli laiendada suurematele andmekogumitele või rohkematele kasutusjuhtudele ilma proportsionaalse kulude suurenemiseta. See mastaabisääst suurendab oluliselt pikaajalist investeeringutasuvust.

Kvalitatiivse lisaväärtuse mõõtmed

Kõiki tehisintellekti eeliseid ei saa otseselt kvantifitseerida. Andmepõhise analüütika abil saavutatav parem otsuste tegemise kvaliteet võib luua märkimisväärset pikaajalist väärtust, isegi kui seda on raske mõõta. Ettevõtted teatavad paremast strateegilisest planeerimisest, kui nad kasutavad tehisintellektil põhinevaid turuanalüüse ja prognoose.

Töötajate rahulolu võib suureneda, kui tehisintellekt võtab üle korduvad ülesanded, võimaldades töötajatel keskenduda väärtust lisavatele tegevustele. See vähendab töötajate voolavust ja suurendab tootlikkust, mille väärtust saab lõppkokkuvõttes rahas mõõta.

Innovatsioon ja konkurentsivõime esindavad täiendavaid kvalitatiivseid dimensioone. Ettevõtted, kes edukalt tehisintellekti rakendavad, saavad arendada uusi tooteid ja teenuseid või isikupärastada olemasolevaid pakkumisi. Neid innovatsioonimõjusid on raske ennustada, kuid need võivad ärimudelit muuta.

Hallatud tehisintellekt kui strateegiline valik

Hallatud tehisintellekti teenuste määratlus ja piiritlemine

Hallatud tehisintellekti teenused pakuvad alternatiivi tehisintellekti lahenduste ettevõttesisesele arendamisele ja juurutamisele. Spetsialiseerunud teenusepakkuja võtab vastutuse kogu tehisintellekti elutsükli eest: alates esialgsest kontseptsioonist ja mudeli väljatöötamisest kuni pideva optimeerimise ja hoolduseni tootmises.

See lähenemisviis erineb põhimõtteliselt traditsioonilistest tarkvara-teenusena pakkumistest, kuna see hõlmab lisaks valmis tehisintellekti tööriistade pakkumisele ka strateegilist konsultatsiooni, andmete ettevalmistamist ja kohandamist konkreetsetele ärivajadustele. Hallatud tehisintellekti pakkuja võtab enda kanda nii tehnilise kui ka operatiivse vastutuse tehisintellekti rakenduste eest.

Hallatud tehisintellekti eelised ja väljakutsed

Hallatud tehisintellekti peamine eelis seisneb rakendava ettevõtte tehnilise keerukuse vähendamises. Oma tehisintellekti alase oskusteabe loomise asemel saavad ettevõtted toetuda teenusepakkuja spetsialiseeritud oskusteabele. See vähendab nii alginvesteeringut kui ka vigaste juurutuste riski.

Hallatud tehisintellekti teenuste paindlikkus ja skaleeritavus võimaldab ettevõtetel kohandada tehisintellekti kasutamist oma konkreetsete vajadustega. See on eriti kasulik väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele (VKEdele), kellel puuduvad ressursid ulatuslike sisemiste tehisintellekti osakondade jaoks.

Sellegipoolest tekitab hallatud tehisintellekt ka väljakutseid. Sõltuvus välistest teenusepakkujatest võib viia kontrolli kaotamiseni kriitiliste äriprotsesside üle. Ettevõtted peavad hoolikalt kaaluma, milliseid tehisintellekti rakendusi nad saavad tellida allhanke korras, ilma et see ohustaks nende konkurentsivõimet.

Hallatud tehisintellekti kulustruktuurid ja investeeringutasuvuse kaalutlused

Hallatud tehisintellekti teenused toimivad tavaliselt tellimusmudelitel, mis võimaldab prognoositavaid kuu- või aastakulusid. See lihtsustab eelarve planeerimist ja vähendab finantsriski võrreldes ettevõttesisese arendusega, mis sageli toob kaasa ettenägematuid kulude suurenemisi.

Hallatud tehisintellekti investeeringutasuvuse arvutus erineb ettevõttesisese arenduse omast. Kuigi esialgsed investeeringud on tavaliselt väiksemad, tekivad pidevad tegevuskulud. Mitme aasta kogukulude analüüs näitab sageli, et hallatud tehisintellekti teenused võivad olla säästlikumad vaatamata kõrgematele pidevatele kuludele, kuna neid rakendatakse kiiremini ja need on väiksema riskiga.

Sõltumatus versus hallatavad teenused

Autonoomia arutelu tehisintellekti rakendustes

Otsus ettevõttesisese tehisintellekti arenduse ja hallatud teenuste vahel tekitab põhimõttelisi küsimusi digitaalse suveräänsuse kohta. Paljud Saksa ettevõtted suhtuvad skeptiliselt välistele tehisintellekti pakkujatele lootmisse, eriti USA-s või Aasias asuvatele. Hiljutine Bitkomi uuring näitab, et 78 protsenti Saksamaa ettevõtetest peab oma sõltuvust USA pilveteenuse pakkujatest problemaatiliseks.

Need mured ei ole alusetud. Pilvepõhised tehisintellekti teenused kujutavad endast riske andmekaitse, vastavuse ja strateegilise kontrolli osas. Samal ajal võimaldavad need aga juurdepääsu ka väga keerukatele tehisintellekti mudelitele, mida oleks keeruline sisemiselt kopeerida.

Kohalik tehisintellekt alternatiivina pilvesõltuvusele

Kohalikud tehisintellekti rakendused, kus andmeid töödeldakse ainult ettevõttesisestes serverites, pakuvad alternatiivi pilvesõltuvusele. Need lähenemisviisid tagavad vastavuse isikuandmete kaitse üldmäärusele ja maksimaalse kontrolli ettevõtte tundlike andmete üle.

Kohaliku tehisintellekti eeliste hulka kuuluvad madal latentsusaeg, kuna andmeid pole vaja välistele serveritele edastada, ning sõltumatus välistest teenusepakkujatest ja nende võimalikest katkestustest. Kohalik tehisintellekt võib olla parem valik, eriti reaalajas rakenduste või andmetundlike alade jaoks.

Sellest hoolimata tekitab kohalik tehisintellekt ka väljakutseid. Rakendamiseks ja hooldamiseks vajalik oskusteave on märkimisväärne ning esialgsed investeeringud riistvarasse ja personali võivad olla märkimisväärsed. Lisaks on skaleeritavus pilvepõhiste lahendustega võrreldes sageli piiratud.

Hübriidsed lähenemisviisid kompromissina

Paljud ettevõtted valivad hübriidlahendusi, mis ühendavad mõlema lähenemisviisi eelised. Kriitilisi ja andmetundlikke rakendusi käitatakse lokaalselt, samas kui vähem kriitilised või arvutusmahukad ülesanded tellitakse pilveteenustest.

See hübriidstrateegia võimaldab säilitada kontrolli oluliste äriprotsesside üle, saades samal ajal kasu pilveteenuste jõudlusest ja kulutõhususest. Arhitektuuri keerukus suureneb aga märkimisväärselt, mis nõuab vastavaid haldusvõimalusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm - pilt: Xpert.Digital

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti platvorm

Skaleeritavus kui edunäitaja

Pilootprojektidest kuni ettevõtteülese rakendamiseni

Tehisintellekti rakenduste skaleerimisvõimet peetakse üheks olulisemaks tõelise lisaväärtuse näitajaks. Paljud ettevõtted jäävad katsefaasis toppama, ilma et nad suudaksid oma tehisintellekti algatusi edukalt tavategevusse üle viia. Vaid umbes 5 protsenti katseprojektidest jõuab skaleeritud tootmisse.

Edukas skaleerimine nõuab enamat kui lihtsalt tehnilist tipptaset. Organisatsioonilised kohandused, töötajate koolitusprogrammid ja integreerimine olemasolevatesse äriprotsessidesse on sama olulised. Ettevõtted peavad kehtestama tehisintellekti juhtimise, mis määratleb andmekvaliteedi, mudeli valideerimise ja riskijuhtimise standardid.

Sobib selleks:

• Kas tehisintellekti koolituse lõpp? Tehisintellekti strateegiad üleminekuperioodil: andmemägede asemel „siniplaani“ lähenemine – tehisintellekti tulevik ettevõtetes

Skaleerimise infrastruktuurilised eeldused

Skaleeritavad tehisintellekti süsteemid vajavad tugevat IT-infrastruktuuri, mis suudab sammu pidada kasvavate andmemahtude ja keerukamate nõuetega. Pilvepõhised lahendused pakuvad siin sageli eeliseid tänu oma loomupärasele skaleeritavusele, samas kui kohapealsed süsteemid võivad vajada täiendavaid riistvarainvesteeringuid.

Andmearhitektuur mängib skaleeritavuse seisukohalt olulist rolli. Tehisintellekti süsteemid on sama head kui andmed, millega nad töötavad. Ettevõtted peavad investeerima kvaliteetsetesse andmehaldussüsteemidesse, mis tagavad nii andmete kvaliteedi kui ka kättesaadavuse.

Eduka skaleerimise mõõdikud

Tehisintellekti skaleerimise edukust saab mõõta mitmesuguste tulemusnäitajate (KPI-de) abil. Otsene näitaja on kasutusjuhtude arv, mis on edukalt pilootfaasist tootmisfaasi üle läinud. Sama oluline on kiirus, millega uusi tehisintellekti rakendusi saab rakendada.

Kasutajate omaksvõtt organisatsioonis on veel üks kriitiline tegur. Töötajate kõrge kasutuselevõtu määr näitab, et tehisintellekti lahendused loovad tegelikult lisaväärtust ja pole pelgalt tehnilised trikid.

Majanduslik skaleeritavus kajastub kulude arengus kasutusjuhtumi või töödeldud andmepunkti kohta. Edukad tehisintellekti rakendused näitavad vähenevaid piirkulusid, kuna püsikulusid saab jaotada rohkemate rakenduste vahel.

Valdkonna- ja suurusepõhised edutegurid

Tehisintellekti kasutuselevõtt ettevõtte suuruse järgi

Tehisintellekti kasutamine varieerub ettevõtte suurusest olenevalt märkimisväärselt. Kui 56 protsenti suurettevõtetest kasutab tehisintellekti, siis väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete (VKEde) puhul langeb see näitaja vaid 38 protsendini ning mikroettevõtete puhul kõigest 31 protsendini. Seda lahknevust saab seletada ressursside erineva kättesaadavuse ja mastaabisäästuga.

Suurettevõtetel on ulatuslikumad finants-, tehnoloogilised ja inimressursid, mis hõlbustab tehisintellekti investeeringuid. Samuti saavad nad rohkem kasu mastaabisäästust, kuna esialgsed suured investeerimiskulud tasuvad end suuremate tootmismahtudega kiiremini tagasi.

Väikeettevõtted seevastu seisavad silmitsi ressursidega seotud piirangutega, mis raskendavad uuenduslike tehnoloogiate kasutuselevõttu. Piiratud rahastamisvõimalused, kvalifitseeritud personali puudus ja suured alginvesteeringud on olulisteks takistusteks.

Tööstusharuspetsiifilised rakendusmustrid

Tehisintellekti kasutamine on eri tööstusharudes väga erinev. Reklaamis ja turu-uuringutes kasutab tehisintellekti juba 84,3 protsenti ettevõtetest, millele järgnevad IT-teenuse pakkujad 73,7 protsendiga ja autotööstus 70,4 protsendiga.

Need erinevused peegeldavad nii digitehnoloogiate afiinsust kui ka spetsiifilisi rakendusvõimalusi. Suurte andmekogumite ja standardiseeritud protsessidega tööstusharud saavad tehisintellekti sageli lihtsamini rakendada ja sellest kasu saada.

Traditsioonilisemad tööstusharud, nagu gastronoomia, toiduainete tootmine ja tekstiilitööstus, kõhklevad endiselt tehisintellekti kasutuselevõtu suhtes. See on osaliselt tingitud madalamast digitaliseerimise tasemest, aga ka asjakohaste kasutusjuhtude teadmatusest.

Edu riskid ja takistused

Tehnilised ja organisatsioonilised takistused

Tehisintellekti projektide ebaõnnestumise kõige sagedasemad põhjused ei peitu niivõrd tehnoloogias endas kuivõrd organisatsioonilistes puudujääkides. Ebapiisavad andmed, andmete kättesaadavuse ja kvaliteedi puudumine ning ebaselged vastutusvaldkonnad viivad sageli projektide takerdumiseni.

Ettevõtete killustatud struktuurid takistavad tehisintellekti edukat rakendamist, kuna need ei võimalda terviklikku protsessipõhist mõtlemist. Tehisintellekti projektid nõuavad IT, äriosakondade ja juhtkonna vahelist interdistsiplinaarset koostööd.

Läbipaistmatuse puudumine tulude mõõtmisel on veel üks takistus. Ilma selgete tulemusnäitajate ja edukriteeriumideta ei saa edusamme mõõta ega parandusi tuvastada. See viib juhtkonna toetuse vähenemiseni ja lõpuks projekti lõpetamiseni.

Nõuetele vastavuse ja juhtimisega seotud väljakutsed

Pärast ELi tehisintellekti määruse jõustumist 2024. aasta augustis on vastavusnõuetest saanud kriitilise tähtsusega edutegur. Ettevõtted peavad tagama, et nende tehisintellekti rakendused vastavad regulatiivsetele nõuetele, mis tekitab täiendavat keerukust ja kulusid.

Sobivate tehisintellekti juhtimisstruktuuride loomine nõuab selgeid kohustusi, standardeid ja kontrollimehhanisme. Paljud ettevõtted alahindavad nende organisatsiooniliste kohanduste jaoks vajalikke pingutusi.

Eetilised juhised ja läbipaistvus tehisintellektiga seotud otsustes muutuvad üha olulisemaks nii vastavuse kui ka töötajate ja klientide vahelise aktsepteerimise tagamiseks. Vajalike oskuste ja protsesside arendamine nõuab aega ja ressursse.

Tulevikuväljavaated ja trendid

Saksa tehisintellekti turu areng

Saksamaa tehisintellekti turg näitab selget kiirendust. Ettevõtete investeerimisvalmidus kasvab pidevalt: 82 protsenti plaanib järgmise kaheteistkümne kuu jooksul oma tehisintellekti eelarvet suurendada, enam kui pooled vähemalt 40 protsenti.

Seda arengut juhib kasvav arusaam, et tehisintellekt pole enam valikuline, vaid sellest on saamas konkurentsivõime põhinõue. 51 protsenti ettevõtetest usub nüüd, et ettevõtetel, mis ei kasuta tehisintellekti, pole tulevikku.

Tehnoloogia areng ja uued rakendusvaldkonnad

Multimodaalsed tehisintellekti süsteemid, mis on võimelised töötlema mitmesuguseid andmetüüpe, näiteks teksti, pilte ja heli, on laialdase kasutuselevõtu äärel. Need tehnoloogiad avavad uusi rakendusvaldkondi ja võivad olemasolevaid lahendusi oluliselt täiustada.

Automatiseeritud masinõpe ja koodivabad platvormid demokratiseerivad juurdepääsu tehisintellekti tehnoloogiatele. Isegi ettevõtted, millel puuduvad sügavad tehnilised teadmised, saavad tehisintellektist üha enam kasu.

Tehisintellekti integreerimine DevOps protsessidesse ehk AIOps muudab IT-toimingute haldamise viisi. IT-protsesside ennustamise ja automatiseerimise abil saavad ettevõtted suurendada oma tõhusust ja vähendada seisakuid.

Sobib selleks:

• Äritegevuse optimeerimine tehisintellekti abil: Lõuna-Aafrika IT-edasimüüja teeb hinnapakkumiste loomise vaid mõne klõpsu ja sekundiga

Strateegilised soovitused ettevõtetele

Ettevõtted peaksid oma tehisintellekti strateegia viima kooskõlla pikaajalise väärtuse loomisega, mitte lühiajalise efektiivsuse kasvuga. Andmete kvaliteeti ja organisatsioonilisi kohandusi investeerimine on sageli olulisem kui parimate algoritmide valimine.

Sisemiste tehisintellekti võimekuste arendamine on endiselt kriitilise tähtsusega isegi hallatud teenuste kasutamisel. Ettevõtted peavad mõistma, kuidas tehisintellekt töötab ja millised kasutusjuhud on nende äritegevuse jaoks olulised.

Iteratiivne lähenemine väikeste, mõõdetavate sammudega vähendab riske ja võimaldab pidevat õppimist. Pilootprojektid peaksid algusest peale olema skaleeritavad.

Õigete partnerite valimine, olgu siis hallatud teenuste või konsultatsioonide jaoks, määrab sageli edu või ebaedu. Ettevõtted peaksid otsima tõestatud asjatundlikkust ja valdkonnapõhist kogemust.

Praktiline rakendamine ja mõõtmise kontseptsioonid

Tehisintellekti investeeringutasuvuse raamistiku väljatöötamine

Investeeringutasuvuse mõõtmise struktureeritud raamistik algab ärieesmärkide selgest määratlemisest ja nende teisendamisest mõõdetavateks tulemusnäitajateks. See peaks hõlmama nii juhtnäitajaid, mis annavad varajasi märke edust või ebaõnnestumisest, kui ka mahajäämusnäitajaid, mis mõõdavad pikaajalisi mõjusid.

Enne tehisintellekti rakendamist tehtud baasmõõtmised on edasise edu hindamise seisukohalt üliolulised. Ilma algse olukorra täpse tundmiseta ei saa edusamme kvantifitseerida.

Mõõtmiskontseptsiooni regulaarsed ülevaatused ja kohandused on vajalikud, kuna nii tehisintellekti süsteemid kui ka ärinõuded arenevad pidevalt. Investeeringutasuvuse mõõtmist tuleks mõista iteratiivse protsessina, mitte ühekordse tegevusena.

Erinevat tüüpi ettevõtete rakendusstrateegiad

Väikesed ja keskmise suurusega ettevõtted peaksid alustama selgelt määratletud kasutusjuhtudega, mis võimaldavad kiireid võite. Pilvepõhised lahendused või hallatud teenused aitavad esialgseid investeeringuid piirata.

Suurettevõtted saavad käivitada paralleelseid pilootprojekte erinevates valdkondades, et leida sünergiat ja töötada välja parimaid tavasid. Keskse tehisintellekti kompetentsikeskuse loomine võib kiirendada ettevõtteülest laienemist.

Olenemata ettevõtte suurusest on erialaosakondade kaasamine algusest peale kriitilise tähtsusega. Tehisintellekti projekte ei tohiks vaadelda puhtalt IT-algatustena, vaid pigem ärikesksete ümberkujundamisprojektidena.

Tehisintellektil on potentsiaal muuta Saksamaa ettevõtteid põhjalikult ja luua uusi konkurentsieeliseid. Edu ei sõltu aga ainult valitud tehnoloogiast, vaid ka strateegilisest lähenemisest, organisatsioonilisest rakendamisest ning pidevast mõõtmisest ja optimeerimisest. Hallatud tehisintellekti teenused võivad selles osas olla väärtuslik valik, eriti ettevõtetele, kes soovivad tehisintellektist kiiresti kasu saada ilma ulatuslikku sisemist ekspertiisi loomata.

Otsus ettevõttesisese arenduse ja väliste teenuste vahel peaks põhinema konkreetsetel ärivajadustel, olemasolevatel ressurssidel ja strateegilistel eesmärkidel. Tehnoloogiavalikust olulisem on järjepidev keskendumine mõõdetavale äriväärtusele ja valmisolek tehisintellekti süsteeme pidevalt kohandada ja täiustada.

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

minuga ühendust võtta Wolfenstein ∂ xpert.digital

Helistage mulle lihtsalt alla +49 89 674 804 (München)

Linkedin