Często zadawane pytanie, oto odpowiedź: Sztuczna inteligencja w firmie – autorski rozwój czy gotowe rozwiązanie? | Strategia sztucznej inteligencji

📊 Dane jako decydujący czynnik konkurencyjności

Integracja sztucznej inteligencji (AI) z procesami operacyjnymi staje się coraz bardziej decydującym czynnikiem konkurencyjnym. Jednak wiele firm staje przed pytaniem: czy muszę opracować „szyty na miarę” model AI, aby osiągnąć konkretne cele firmy, czy też istnieją już uniwersalne modele AI, które można zastosować bezpośrednio?

Nie ma ogólnej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to w dużej mierze od obszaru zastosowania. W wielu przypadkach gotowe rozwiązania AI, np. do standardowych zastosowań w analizie danych lub przetwarzaniu języków, oferują szybki i ekonomiczny start. Szczególnie w obszarach takich jak obsługa klienta czy marketing powstały już sprawdzone modele AI, które działają niezawodnie i wydajnie dzięki wstępnie wyszkolonym algorytmom.

Jednak standardowe rozwiązania osiągają swoje granice, jeśli chodzi o bardzo specyficzne potrzeby firmy. Weźmy na przykład logistykę: w tym przypadku dostosowane modele sztucznej inteligencji oparte na indywidualnych procesach, danych i wymaganiach firmy mogą zapewnić znaczną wartość dodaną. Model standardowy może nie być w stanie uwzględnić zawiłości procesów operacyjnych, wahań sezonowych lub wyzwań specyficznych dla branży.

Nadaje się do:

• Interoperacyjność i synergia AI – Wiele modeli AI w firmie: maksymalna wydajność, elastyczność i przyszłościowość

📈 Dane kluczem do wdrożenia AI

Opracowanie własnego modelu AI wymaga od firmy dostarczenia odpowiednich danych. Ponieważ modele AI stają się potężniejsze dzięki szkoleniu z obszernymi zbiorami danych. Dane te muszą pochodzić z wewnętrznych systemów, procesów i ewentualnie źródeł zewnętrznych. Firmy powinny jasno określić, jakie dane są dostępne i czy są wystarczającej jakości, aby można było wiarygodnie wytrenować model sztucznej inteligencji.

Typowym przykładem jest pełna automatyzacja logistyki. Model AI musi nie tylko znać dane historyczne o terminach dostaw, poziomach zapasów i trasach wysyłki, ale także móc reagować w czasie rzeczywistym na nieprzewidziane zdarzenia, takie jak wąskie gardła w dostawach czy opóźnienia. Dlatego firmy muszą gromadzić i przetwarzać dane z różnych źródeł – takich jak systemy zarządzania towarami, informacje o ruchu drogowym i bazy danych klientów.

Aby wykorzystać te dane, firmy często muszą inwestować w nowoczesne systemy danych, które umożliwiają gromadzenie, analizowanie i wykorzystywanie tych informacji do uczenia modelu sztucznej inteligencji. Im lepsza jakość danych, tym bardziej precyzyjna i potężna staje się sztuczna inteligencja.

🚚 Wykorzystanie modeli językowych AI w logistyce

Kolejną kwestią jest wykorzystanie modeli językowych AI do konkretnych zastosowań, np. w logistyce. Czy model języka AI naprawdę może pomóc w automatyzacji procesów logistycznych? Odpowiedź brzmi: tak, ale tylko w określonych kontekstach.

Modele językowe, takie jak GPT, można wykorzystać do zrozumienia i generowania języka naturalnego, co jest szczególnie przydatne w dziedzinie komunikacji. Na przykład w logistyce modele językowe mogą pomóc w automatycznym odpowiadaniu na zapytania klientów lub efektywnym tworzeniu raportów dotyczących zapasów i dostaw. Jednak faktyczna automatyzacja procesów, takich jak sterowanie trasami transportowymi czy optymalizacja poziomu zapasów, wymaga specjalistycznych algorytmów opartych na innych typach modeli danych.

Często popełnianym błędem jest przekonanie, że model językowy taki jak GPT może przejąć wszystkie zadania w firmie. Modele językowe doskonale radzą sobie z zadaniami tekstowymi, ale nie nadają się do samodzielnego sterowania bardzo złożonymi procesami logistycznymi. Wymaga to dodatkowych modeli sztucznej inteligencji zaprojektowanych specjalnie pod kątem optymalizacji procesów, uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej.

🔍 Ważne uwagi dla firm

Podejmując decyzję, czy lepszym wyborem będzie dostosowany model sztucznej inteligencji czy gotowe rozwiązanie, firmy muszą wziąć pod uwagę różne czynniki. Po pierwsze: Jak złożone są procesy w firmie i jakie są wymagania? Po drugie, czy dostępne są wystarczające i wysokiej jakości dane do uczenia modelu? Po trzecie: Które rozwiązania AI są już dostępne na rynku i mogą już spełniać określone wymagania?

Rośnie liczba dostawców sztucznej inteligencji oferujących specjalistyczne rozwiązania dla różnych branż. Te wstępnie wyszkolone modele często mogą stanowić solidną podstawę, którą można dostosować do własnej firmy poprzez drobne korekty i dodatkowe dane. Oszczędza to czas i koszty w porównaniu z opracowaniem zupełnie nowego modelu AI.

Firmy powinny jednak rozważyć również długoterminowe skutki takiej decyzji. Dostosowany model sztucznej inteligencji może zazwyczaj lepiej odpowiadać indywidualnym potrzebom i często oferuje większą elastyczność, ponieważ można go stale rozwijać i dostosowywać do nowych warunków. Z drugiej strony opracowanie i utrzymanie takiego modelu wymaga znacznych zasobów – zarówno finansowych, jak i eksperckich.

Nadaje się do:

• Rozwój nowych modeli AI jest niewątpliwie kluczowym czynnikiem dla przyszłości sztucznej inteligencji

🏁 Właściwa strategia AI dla Twojej firmy

Dla wielu firm wprowadzenie sztucznej inteligencji stanowi znaczącą szansę na zdobycie przewagi konkurencyjnej w świecie coraz bardziej cyfrowym i opartym na danych. Jednak to, czy lepszym wyborem będzie szyty na miarę model AI czy gotowe rozwiązanie, zależy od wielu czynników.

W obszarach takich jak logistyka, gdzie priorytetem jest automatyzacja procesów, wyspecjalizowane modele AI oparte na danych specyficznych dla firmy mogą przynieść znaczną poprawę wydajności i oszczędności. W innych obszarach, takich jak komunikacja z klientem, gotowe modele językowe mogą już pokryć dużą część wymagań.

Ostatecznie ważne jest, aby podjąć świadomą decyzję w oparciu o solidną analizę procesów własnej firmy, dostępnych danych i długoterminowej strategii firmy. Firmy chcące w pełni wykorzystać zalety sztucznej inteligencji nie powinny ignorować możliwości rozwiązania szytego na miarę, ale powinny także dokładnie przyjrzeć się rozwiązaniom już dostępnym na rynku.

Nadaje się do:

• Rozważania o sztucznej inteligencji: ekosystem AI czy hybrydowa architektura AI – dlaczego jest to tak ważne dla firm

📣 Podobne tematy

• 💡 AI szyta na miarę w firmie: szanse i wyzwania
• 🚀 Zalety i wady gotowych modeli AI w codziennym biznesie
• 🔍 Dlaczego jakość danych jest kluczowa dla rozwiązań AI
• 🏢 Zastosowanie AI w logistyce: rozwiązanie standardowe vs model niestandardowy
• 🤖 Modele językowe w logistyce: co się sprawdza, a co nie?
• ✨ Przewodnik decyzyjny: model AI szyty na miarę czy standardowe rozwiązanie?

#️⃣ Hashtagi: #SztucznaInteligencja #ProcesyBiznesowe #Logistyka #JakośćDanych #LanguageModels

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus