נשאלת לעתים קרובות, כאן התשובה: בינה מלאכותית בחברה -בפיתוח בית או פיתרון מראש? | אסטרטגיית AI

בחירת קול 📢

פורסם ב: 4 בספטמבר 2024 / עדכון מ: 4 בספטמבר 2024 - מחבר: קונרד וולפנשטיין

בינה מלאכותית בחברה -בפיתוח בית או פיתרון מוכן? - תמונה: xpert.digital

🤖 תפקידו של AI בעולם התאגידים המודרני: התאמה או תקן?

📊 נתונים כגורם תחרותי מכריע

שילוב הבינה המלאכותית (AI) בתהליכים תפעוליים הופכת יותר ויותר לגורם תחרותי מכריע. אבל חברות רבות מתמודדות עם השאלה: האם עלי לפתח מודל AI בהתאמה אישית כדי להשיג יעדים עסקיים ספציפיים, או שיש כבר דגמי AI אוניברסליים שניתן להשתמש בהם ישירות?

לא ניתן לענות על שאלה זו באופן כללי מכיוון שהיא תלויה מאוד באזור היישום. במקרים רבים, פתרונות AI טרומיים, כמו ליישומים סטנדרטיים בניתוח נתונים או עיבוד שפה, מציעים התחלה מהירה וזולה. במיוחד בתחומים כמו תמיכת לקוחות או שיווק, מודלים מוכחים של AI כבר ביססו את עצמם במובנים רבים העובדים באופן אמין ויעיל באמצעות אלגוריתמים מיומנים מראש.

עם זאת, פתרונות סטנדרטיים מגיעים לגבולותיהם בכל הקשור לדרישות החברה הספציפיות ביותר. לדוגמה, אנו לוקחים לוגיסטיקה: כאן, מודלים של AI בהתאמה אישית המבוססים על התהליכים, הנתונים והדרישות של החברה יכולים להציע ערך מוסף לא מבוטל. ייתכן שמודל סטנדרטי לא יוכל לקחת בחשבון את הדקויות של תהליכים תפעוליים, תנודות עונתיות או אתגרים ספציפיים לתעשייה.

מתאים לכך:

יכולת פעולה הדדית ו- AI Synergies-Several Ai דגמים בחברה: ביצועים מקסימליים, גמישים ועתידים עתידיים

📈 נתונים כמפתח ליישום AI

פיתוח מודל AI משלה מניח שהחברה מספקת את הנתונים הנכונים. מכיוון שמודלים של AI הם חזקים על ידי אימונים עם רשומות נתונים נרחבות. נתונים אלה חייבים להגיע ממערכות פנימיות, תהליכים ואולי גם מקורות חיצוניים. חברות צריכות להיות מודעות לאילו נתונים זמינים והאם הם מספיקים מבחינת האיכות בכדי להכשיר באופן אמין מודל AI.

דוגמה נפוצה היא האוטומציה המלאה של הלוגיסטיקה. מודל ה- AI לא רק צריך לדעת נתונים היסטוריים על זמני אספקה, מסלולי מלאי ומשלוח, אלא גם להיות מסוגל להגיב לאירועים בלתי צפויים כמו צווארי בקבוק משלוח או עיכובים בזמן אמת. לפיכך, חברות צריכות לאסוף ולהכין נתונים ממקורות שונים - כגון מערכות ERP, מידע על תחבורה ומאגרי נתונים של לקוחות.

על מנת להשתמש בנתונים אלה, חברות צריכות לעתים קרובות להשקיע במערכות נתונים מודרניות המאפשרות להן לאסוף, לנתח מידע זה ולהפוך אותן לשימוש להכשרה למודל AI. ככל שאיכות הנתונים טובה יותר, כך ה- AI מדויק וחזק יותר.

🚚 שימוש במודלים של שפת AI בלוגיסטיקה

נקודה נוספת היא השימוש במודלים של שפת AI ליישומים ספציפיים, כגון בלוגיסטיקה. האם מודל שפת AI יכול באמת לתרום לאוטומציה של תהליכים לוגיסטיים? התשובה היא: כן, אבל רק בהקשרים מסוימים.

ניתן להשתמש במודלים בשפה כמו GPT להבנת וליצור שפה טבעית, שימושית במיוחד בתחום התקשורת. בלוגיסטיקה, דגמי שפה יכולים לעזור, למשל, לענות אוטומטית על פניות לקוחות או ליצור ביעילות דוחות על מניות ומסירות. עם זאת, אוטומציה של התהליכים בפועל, כגון שליטה בנתיבי הובלה או אופטימיזציה של מלאי, דורשת אלגוריתמים מיוחדים על בסיס סוגים אחרים של דגמי נתונים.

הטעות שנעשתה לעתים קרובות היא להאמין שמודל קול כמו GPT יכול לקחת על עצמו את כל המשימות בחברה. דגמי שפה מצוינים בהתמודדות עם משימות מבוססות טקסט, אך אינן מתאימות לשליטה באופן אוטונומי בתהליכים לוגיסטיים מורכבים ביותר. זה דורש דגמי AI נוספים המיועדים במיוחד לאופטימיזציה של תהליכים, למידת מכונות וניתוחים חזויים.

🔍 שיקולים חשובים לחברות

כשמדובר בהחלטה אם מודל AI בהתאמה אישית או פיתרון סטנדרטי הוא הבחירה הטובה יותר, חברות חייבות לקחת בחשבון גורמים שונים. ראשית, כמה מורכבות תהליכי החברה ומה הדרישות? שנית, האם נתונים מספיקים ואיכותיים זמינים להכשרת מודל? שלישית: אילו פתרונות AI יש בשוק שעשויים לכסות כבר את הדרישות הספציפיות?

ישנם מספר הולך וגדל של ספקי AI המציעים פתרונות מיוחדים לתעשיות שונות. מודלים מאומנים מראש אלה יכולים לרוב להוות בסיס מוצק שניתן להתאים לחברה שלך באמצעות התאמות עדינות ונתונים נוספים. זה חוסך זמן ועלויות בהשוואה לפיתוח מודל AI חדש לחלוטין.

עם זאת, חברות צריכות לקחת בחשבון גם את ההשפעות הארוכות לטווח של החלטה כזו. מודל AI בהתאמה אישית יכול לרוב לענות טוב יותר לצרכים האישיים ולעתים קרובות מציע גמישות רבה יותר, מכיוון שהוא יכול להתפתח ברציפות ולהסתגל לתנאים חדשים. מצד שני, פיתוח ותחזוקה של מודל כזה דורשים משאבים ניכרים - הן כלכלית והן ביחס לידע מומחה.

מתאים לכך:

פיתוח דגמי AI חדשים הוא ללא ספק גורם מכריע לעתיד הבינה המלאכותית

🏁 אסטרטגיית AI הנכונה עבור החברה שלך

עבור חברות רבות, הצגת בינה מלאכותית היא הזדמנות משמעותית להשיג יתרון תחרותי בעולם דיגיטלי יותר ויותר מונע נתונים. אך השאלה אם מודל AI בהתאמה אישית או פיתרון מוכן היא בחירה טובה יותר תלויה בגורמים רבים.

באזורים כמו לוגיסטיקה בהם האוטומציה של התהליכים נמצאת בקדמת הבמה, דגמי AI מיוחדים המבוססים על נתונים ספציפיים לחברה יכולים להביא לעלייה משמעותית של יעילות וחיסכון בעלויות. בתחומים אחרים, כגון תקשורת לקוחות, מודלים של שפה מראש יכולים כבר לכסות חלק גדול מהדרישות.

בסופו של דבר, חשוב לקבל החלטה מבוססת היטב על בסיס ניתוח מוצק של תהליכי החברה שלך, הנתונים הזמינים והאסטרטגיה הארגונית לטווח הארוך. חברות שרוצות לנצל באופן מלא את היתרונות של הבינה המלאכותית לא צריכה להתעלם מהאפשרויות של פיתרון תואם, אלא גם לבדוק ביסודיות את הפתרונות שכבר זמינים בשוק.

מתאים לכך: