Întrebare frecventă, iată răspunsul: Inteligența artificială în afaceri – dezvoltare internă sau soluție standard? | Strategie IA

📊 Datele ca factor competitiv crucial

Integrarea inteligenței artificiale (IA) în procesele de afaceri devine din ce în ce mai mult un factor competitiv decisiv. Cu toate acestea, multe companii se confruntă cu întrebarea: Trebuie să dezvolt un model de IA personalizat pentru a atinge obiective specifice de afaceri sau există deja modele universale de IA care pot fi utilizate direct?

Această întrebare nu poate primi un răspuns general, deoarece depinde în mare măsură de aplicație. În multe cazuri, soluțiile de inteligență artificială predefinite, cum ar fi cele pentru aplicații standard în analiza datelor sau procesarea limbajului natural, oferă un punct de intrare rapid și rentabil. În special în domenii precum asistența pentru clienți sau marketingul, numeroase modele de inteligență artificială dovedite s-au stabilit deja, funcționând în mod fiabil și eficient datorită algoritmilor pre-antrenați.

Cu toate acestea, soluțiile standardizate își ating limitele atunci când vine vorba de nevoi de afaceri extrem de specifice. Să luăm logistica, de exemplu: aici, modelele de inteligență artificială personalizate, bazate pe procesele, datele și cerințele individuale ale unei companii, pot oferi o valoare adăugată semnificativă. Un model standard s-ar putea să nu poată ține cont de complexitatea procedurilor operaționale, de fluctuațiile sezoniere sau de provocările specifice industriei.

Legat de asta:

• Interoperabilitate și sinergii AI – Modele multiple de AI în cadrul companiei: Performanță maximă, flexibilitate și pregătire pentru viitor

📈 Datele ca cheie pentru implementarea inteligenței artificiale

Dezvoltarea unui model de inteligență artificială proprietar necesită ca firma să furnizeze datele corecte. Modelele de inteligență artificială devin puternice prin antrenament cu seturi de date extinse. Aceste date trebuie să provină din sisteme interne, procese și potențial surse externe. Companiile ar trebui să fie clare cu privire la datele disponibile și dacă acestea sunt de o calitate suficientă pentru a antrena în mod fiabil un model de inteligență artificială.

Un exemplu comun este automatizarea completă a logisticii. Aici, modelul de inteligență artificială nu trebuie doar să cunoască date istorice privind timpii de livrare, nivelurile stocurilor și rutele de transport, ci și să fie capabil să reacționeze în timp real la evenimente neprevăzute, cum ar fi blocajele de aprovizionare sau întârzierile. Prin urmare, companiile trebuie să colecteze și să proceseze date din diverse surse - cum ar fi sistemele de planificare a resurselor întreprinderii (ERP), informațiile despre trafic și bazele de date ale clienților.

Pentru a utiliza aceste date, companiile trebuie adesea să investească în sisteme de date moderne care să le permită să colecteze și să analizeze aceste informații și să le utilizeze pentru a antrena un model de inteligență artificială. Cu cât calitatea datelor este mai bună, cu atât inteligența artificială devine mai precisă și mai puternică.

🚚 Utilizarea modelelor lingvistice bazate pe inteligență artificială în logistică

Un alt aspect este utilizarea modelelor de limbaj bazate pe inteligență artificială pentru aplicații specifice, cum ar fi în logistică. Poate un model de limbaj bazat pe inteligență artificială să contribuie cu adevărat la automatizarea proceselor logistice? Răspunsul este: Da, dar numai în anumite contexte.

Modelele lingvistice precum GPT pot fi utilizate pentru a înțelege și genera limbaj natural, ceea ce este util în special în domeniul comunicării. În logistică, de exemplu, modelele lingvistice ar putea ajuta la răspunsul automat la solicitările clienților sau la generarea eficientă de rapoarte privind stocurile și livrările. Cu toate acestea, automatizarea proceselor propriu-zise, ​​cum ar fi controlul rutelor de transport sau optimizarea nivelurilor stocurilor din depozit, necesită algoritmi specializați bazați pe alte tipuri de modele de date.

O concepție greșită des întâlnită este ideea că un model lingvistic precum GPT ar putea gestiona toate sarcinile dintr-o companie. Modelele lingvistice excelează în gestionarea sarcinilor bazate pe text, dar nu sunt potrivite pentru controlul autonom al proceselor logistice extrem de complexe. Pentru aceasta, sunt necesare modele suplimentare de inteligență artificială, special concepute pentru optimizarea proceselor, învățarea automată și analiza predictivă.

🔍 Considerații importante pentru afaceri

Atunci când decid dacă un model de inteligență artificială personalizat sau o soluție standard este alegerea mai bună, companiile trebuie să ia în considerare mai mulți factori. În primul rând, cât de complexe sunt procesele de afaceri și ce cerințe au acestea? În al doilea rând, sunt disponibile suficiente date de înaltă calitate pentru a antrena un model? În al treilea rând, ce soluții de inteligență artificială există deja pe piață care ar putea acoperi deja cerințele specifice?

Există un număr tot mai mare de furnizori de IA care oferă soluții specializate pentru diverse industrii. Aceste modele pre-antrenate pot forma adesea o bază solidă care poate fi adaptată nevoilor specifice ale unei companii prin ajustări fine și date suplimentare. Acest lucru economisește timp și bani în comparație cu dezvoltarea unui model IA complet nou.

Cu toate acestea, companiile ar trebui să ia în considerare și implicațiile pe termen lung ale unei astfel de decizii. Un model personalizat de inteligență artificială poate, în general, să răspundă mai bine nevoilor individuale și oferă adesea o flexibilitate mai mare, deoarece poate fi dezvoltat și adaptat continuu la noile condiții. Pe de altă parte, dezvoltarea și menținerea unui astfel de model necesită resurse semnificative – atât financiare, cât și din punct de vedere al expertizei.

Legat de asta:

• Dezvoltarea de noi modele de inteligență artificială este, fără îndoială, un factor crucial pentru viitorul inteligenței artificiale

🏁 Strategia potrivită de inteligență artificială pentru compania ta

Pentru multe companii, introducerea inteligenței artificiale reprezintă o oportunitate semnificativă de a obține un avantaj competitiv într-o lume din ce în ce mai digitală și bazată pe date. Cu toate acestea, întrebarea dacă un model de inteligență artificială personalizat sau o soluție standard este alegerea mai bună depinde de mulți factori.

În domenii precum logistica, unde automatizarea proceselor este primordială, modelele specializate de inteligență artificială, bazate pe date specifice companiei, pot oferi câștiguri semnificative de eficiență și economii de costuri. În alte domenii, cum ar fi comunicarea cu clienții, modelele lingvistice predefinite pot acoperi deja o mare parte din cerințe.

În cele din urmă, scopul este de a lua o decizie bine informată, bazată pe o analiză solidă a propriilor procese ale companiei, a datelor disponibile și a strategiei de afaceri pe termen lung. Companiile care doresc să valorifice pe deplin beneficiile inteligenței artificiale nu ar trebui să ignore posibilitățile unei soluții personalizate, ci ar trebui să examineze cu atenție și soluțiile deja disponibile pe piață.

Legat de asta:

• Considerații privind inteligența artificială: ecosistemul IA sau arhitectura IA hibridă – de ce este atât de importantă pentru companii

📣 Subiecte similare

• 💡 IA personalizată în afaceri: oportunități și provocări
• 🚀 Avantajele și dezavantajele modelelor de inteligență artificială predefinite în afacerile de zi cu zi
• 🔍 De ce este calitatea datelor crucială pentru soluțiile de inteligență artificială
• 🏢 Implementarea inteligenței artificiale în logistică: Soluție standard vs. model personalizat
• 🤖 Modele lingvistice în logistică: Ce funcționează și ce nu?
• ✨ Ghid de decizie: Model de IA personalizat sau soluție standard?

#️⃣ Hashtag-uri: #InteligențăArtificială #ProceseDeAfaceri #Logistica #CalitateaDatelor #ModeleDeLinguism

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei digitale și a digitalizării

☑️ Extinderea și optimizarea proceselor de vânzări internaționale

☑️ Platforme de tranzacționare B2B globale și digitale

☑️ Dezvoltare de afaceri pionieră

Konrad Wolfenstein

Aș fi bucuros să vă servesc drept consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de mai jos sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 (München) .

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

Xpert.Digital este un hub pentru industrie, axat pe digitalizare, inginerie mecanică, logistică/intralogistică și fotovoltaică.

Cu soluția noastră de Dezvoltare Afaceri 360°, sprijinim companii renumite, de la achiziții noi până la post-vânzare.

Inteligența de piață, smarketing-ul, automatizarea marketingului, dezvoltarea de conținut, PR-ul, campaniile de e-mail, social media personalizate și cultivarea lead-urilor fac parte din instrumentele noastre digitale.

Puteți găsi mai multe informații la: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus