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

Tegelikkus tehisintellekti hüpe taga

Saksa ettevõtetes on tehisintellekti teemaline arutelu jõudnud pöördepunkti. Kui veel kaks aastat tagasi peeti seda tehnoloogiat peamiselt eksperimentaalseks tööriistaks, siis tänapäeval peab 91 protsenti Saksa ettevõtetest tehisintellekti oma tulevase ärimudeli jaoks missioonikriitiliseks. 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 väärtust looma ja kuidas seda edu mõõta? Kainestav reaalsus näitab, et hoolimata miljardite dollarite investeeringutest ei suuda valdav enamus tehisintellekti projekte oodatavat investeeringutasuvust saavutada. MIT uuring näitab, et 95 protsenti ettevõtete generatiivsetest tehisintellekti pilootprojektidest ebaõnnestub ega saavuta mõõdetavat investeeringutasuvust.

See ootuste ja reaalsuse lahknevus rõhutab, et tehisintellekti algatuste edu sõltub vähem mudelite tehnilisest jõudlusest, kuivõrd strateegilisest integreerimisest olemasolevatesse äriprotsessidesse ja 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 erinevatel tasanditel ja kõik need nõuavad süstemaatilist mõõtmist. Aluseks on klassikaline investeeringutasuvuse valem: investeeringutasuvus võrdub kogukasu miinus kogukulud, jagatud kogukuludega ja korrutatud 100 protsendiga. See lihtsustatud vaade ei ole aga tehisintellekti investeeringute puhul piisav, kuna nii kulud kui ka tulud näitavad keerukamat struktuuri.

Kulude hulka kuuluvad lisaks ilmsetele litsentside ja riistvara kuludele ka varjatud kulud andmete puhastamiseks, töötajate koolitamiseks ja pidevaks süsteemihoolduseks. Eriti olulised on sageli alahinnatud muudatuste juhtimise kulud, mis tekivad siis, kui töötajad peavad õppima uusi töövooge.

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

Operatiivsed võtmenäitajad edu näitajatena

Lisaks finantsnäitajatele mängivad tehisintellekti lisaväärtuse hindamisel olulist rolli ka tegevusnäitajad. Protsessi efektiivsust 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 kulude vähenemist vähemate ümbertööde ja kaebuste kaudu. 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, et hõlmata suuremaid andmekogumeid või rohkem kasutusjuhtumeid ilma proportsionaalse kulude suurenemiseta. See mastaabisääst suurendab oluliselt pikaajalist investeeringutasuvust.

Kvalitatiivse lisaväärtuse mõõtmed

Kõiki tehisintellekti eeliseid ei saa kohe kvantifitseerida. Andmepõhise analüütika abil saavutatav parem otsuste tegemise kvaliteet võib luua märkimisväärset pikaajalist väärtust, isegi kui seda väärtust on raske kvantifitseerida. 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 lisaväärtust loovatele tegevustele. See toob kaasa väiksema voolavuse ja suurema tootlikkuse, mille väärtust saab lõppkokkuvõttes rahas mõõta.

Innovatsioon ja konkurentsivõime esindavad täiendavaid kvalitatiivseid dimensioone. Ettevõtted, kes edukalt tehisintellekti kasutavad, 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 eristamine

Hallatud tehisintellekti teenused pakuvad alternatiivi tehisintellekti lahenduste iseseisvale 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 on tehnilise keerukuse vähenemine seda kasutava ettevõtte jaoks. Oma tehisintellekti oskusteabe loomise asemel saavad ettevõtted toetuda teenusepakkuja erialasele oskusteabele. See vähendab nii alginvesteeringut kui ka rakendusvigade riski.

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

Hallatud tehisintellekt tekitab aga 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 tellimusmudelite alusel, mis võimaldavad prognoositavaid kuu- või aastakulusid. See hõlbustab eelarve planeerimist ja vähendab finantsriski võrreldes ettevõttesiseste arendustega, millega sageli kaasnevad ettearvamatud kulude tõusud.

Hallatud tehisintellekti investeeringutasuvuse arvutus erineb ettevõttesiseste arenduste omast. Kuigi alginvesteering on tavaliselt madalam, kaasnevad pidevad tegevuskulud. Mitmeaastane kogukulude analüüs näitab sageli, et hallatud tehisintellekti teenused võivad olla kulutõhusamad vaatamata kõrgematele pidevatele kuludele, kuna neid rakendatakse kiiremini ja need on väiksema riskiga.

Sõltumatus versus hallatavad teenused

Autonoomia arutelu tehisintellekti rakendustes

Valik sõltumatu tehisintellekti arendamise ja hallatud teenuste vahel tekitab põhimõttelisi küsimusi digitaalse suveräänsuse kohta. Paljud Saksa ettevõtted suhtuvad skeptiliselt oma sõltuvusse välistest tehisintellekti pakkujatest, eriti USA või Aasia pakkujatest. 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, mis on seotud andmekaitse, vastavuse ja strateegilise kontrolliga. Samal ajal pakuvad need juurdepääsu ka keerukatele tehisintellekti mudelitele, mida oleks keeruline sisemiselt kopeerida.

Kohalik tehisintellekt alternatiivina pilvesõltuvusele

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

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

Siiski tekitab kohapealne tehisintellekt ka väljakutseid. Rakendamiseks ja hooldamiseks vajalik oskusteave on märkimisväärne ning alginvesteering riistvarasse ja personali võib olla märkimisväärne. Lisaks on skaleeritavus pilvepõhiste lahendustega võrreldes sageli piiratud.

Hübriidsed lähenemisviisid kompromissina

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

See hübriidstrateegia võimaldab teil säilitada kontrolli peamiste äriprotsesside üle, saades samal ajal kasu pilveteenuste jõudlusest ja kulutõhususest. Arhitektuuri keerukus suureneb aga märkimisväärselt, mis nõuab vastavat haldusvõimsust.

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 edu näitaja

Pilootprojektidest kuni ettevõtteülese rakendamiseni

Tehisintellekti rakenduste skaleerimisvõimet peetakse üheks olulisemaks reaalse lisandväärtuse näitajaks. Paljud ettevõtted jäävad pilootfaasi kinni, ilma et nad oleksid oma tehisintellekti algatusi edukalt tavategevusse viinud. Vaid umbes 5 protsenti pilootprojektidest jõuab skaleeritud tootmisse.

Edukas skaleerimine nõuab enamat kui lihtsalt tehnilist tipptaset. Organisatsioonilised kohandused, töötajate koolitusprogrammid ja integreerimine olemasolevatesse äriprotsessidesse on sama olulised. Ettevõtted peavad looma 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 infrastruktuurinõuded

Skaleeritavad tehisintellekti süsteemid vajavad tugevat IT-infrastruktuuri, mis suudab sammu pidada kasvavate andmemahtude ja keerukamate nõuetega. Pilvepõhised lahendused pakuvad sageli eeliseid oma loomupärase skaleeritavuse tõttu, 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 mõõdikute 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 seas kõrge kasutuselevõtu määr näitab, et tehisintellekti lahendused loovad tegelikult lisaväärtust ja pole pelgalt tehnilised trikid.

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

Tööstusharu ja suurusepõhised edutegurid

Tehisintellekti kasutuselevõtt ettevõtte suuruse järgi

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

Suurtel ettevõtetel on ulatuslikumad finants-, tehnoloogilised ja inimressursid, mis hõlbustavad tehisintellekti investeeringuid. Samuti saavad nad rohkem kasu mastaabisäästust, kuna suured esialgsed investeeringukulud amortiseeruvad suuremate tootmismahtude korral kiiremini.

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

Tööstusharuspetsiifilised rakendusmustrid

Tehisintellekti kasutamine on 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. Tööstusharud, kus on suur hulk andmeid ja standardiseeritud protsessid, saavad tehisintellekti sageli kergemini rakendada ja sellest kasu saada.

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

Edu riskid ja takistused

Tehnilised ja organisatsioonilised takistused

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

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

Läbipaistmatuse puudumine kasu 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

Kuna 2024. aasta augustis jõustus ELi tehisintellekti määrus, 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 tehisintellekti otsustusprotsessis muutuvad üha olulisemaks nii vastavuse kui ka töötajate ja klientide vahelise aktsepteerimise tagamiseks. Vajalike pädevuste ja protsesside loomine nõuab aega ja ressursse.

Tulevikuväljavaated ja suundumused

Saksa tehisintellekti turu areng

Saksamaa tehisintellekti turg kogeb märkimisväärset kiirenemist. Ettevõtete investeerimisvalmidus kasvab pidevalt: 82 protsenti plaanib järgmise kaheteistkümne kuu jooksul oma tehisintellekti eelarvet suurendada, kusjuures enam kui pooled plaanivad seda teha vähemalt 40 protsendi võrra.

Seda arengut juhib kasvav arusaam, et tehisintellekt pole enam valikuline, vaid sellest on saamas konkurentsivõime eeltingimus. 51 protsenti ettevõtetest usub nüüd, et ettevõtetel pole tulevikku ilma tehisintellekti kasutamata.

Tehnoloogia areng ja uued rakendusvaldkonnad

Multimodaalsed tehisintellekti süsteemid, mis suudavad kombineeritult töödelda erinevat tüüpi andmeid, näiteks teksti, pilte ja heli, on laialdase kasutamise läbimurde 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 tõhusust ja vähendada seisakuid.

Sobib selleks:

• Äritegevuse optimeerimine tehisintellekti abil: Lõuna-Aafrika IT-edasimüüja vähendab 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.

Ettevõttesiseste tehisintellekti oskuste 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 vaadelda iteratiivse protsessina, mitte ühekordse tegevusena.

Erinevat tüüpi ettevõtete rakendusstrateegiad

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

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

Olenemata ettevõtte suurusest on äriosakondade 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 pigem strateegilisest lähenemisest, organisatsioonilisest rakendamisest ning pidevast mõõtmisest ja optimeerimisest. Hallatud tehisintellekti teenused võivad olla väärtuslik valik, eriti ettevõtetele, kes soovivad tehisintellektist kiiresti kasu saada ilma ulatuslikku sisemist ekspertiisi loomata.

Otsus ettevõttesisese arenduse ja väliste teenuste vahel tuleks teha konkreetsete ärivajaduste, olemasolevate ressursside ja strateegiliste eesmärkide põhjal. Tehnoloogiaotsusest olulisem on järjepidev keskendumine mõõdetavale äriväärtusele ja valmisolek tehisintellekti süsteeme pidevalt kohandada ja täiustada.

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

minuga ühendust võtta Wolfenstein ∂ xpert.digital

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

Linkedin