Искусственный интеллект в бизнесе — собственная разработка или готовое решение? — Изображение: Xpert.Digital
🤖 Роль ИИ в современном деловом мире: индивидуальный или стандартный?
📊 Данные как важнейший фактор конкурентоспособности
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы становится всё более решающим фактором конкурентоспособности. Однако многие компании сталкиваются с вопросом: нужно ли разрабатывать индивидуальную модель ИИ для достижения конкретных бизнес-целей или уже существуют универсальные модели ИИ, которые можно использовать напрямую?
На этот вопрос невозможно ответить в общем виде, поскольку он сильно зависит от области применения. Во многих случаях готовые решения на основе ИИ, например, для стандартных приложений анализа данных или обработки естественного языка, предлагают быструю и экономичную точку входа. В частности, в таких областях, как поддержка клиентов или маркетинг, уже существует множество проверенных моделей ИИ, работающих надёжно и эффективно благодаря предварительно обученным алгоритмам.
Однако стандартизированные решения достигают предела своих возможностей, когда речь идёт о специфических бизнес-потребностях. Возьмём, к примеру, логистику: здесь специализированные модели ИИ, основанные на индивидуальных процессах, данных и требованиях компании, могут обеспечить значительную добавленную стоимость. Стандартная модель может не учитывать тонкости операционных процедур, сезонные колебания или отраслевые особенности.
Подходит для:
📈 Данные как ключ к внедрению ИИ
Разработка собственной модели ИИ требует от компании предоставления правильных данных. Эффективность моделей ИИ повышается благодаря обучению на обширных наборах данных. Эти данные должны быть получены из внутренних систем, процессов и, возможно, из внешних источников. Компании должны чётко понимать, какие данные доступны и достаточно ли они качественны для надёжного обучения модели ИИ.
Типичным примером является полная автоматизация логистики. Здесь модель ИИ должна не только знать исторические данные о сроках доставки, уровнях запасов и маршрутах доставки, но и уметь в режиме реального времени реагировать на непредвиденные события, такие как сбои в доставке или задержки. Поэтому компаниям необходимо собирать и обрабатывать данные из различных источников, таких как системы управления запасами, информация о дорожном движении и базы данных клиентов.
Чтобы использовать эти данные, компаниям часто приходится инвестировать в современные системы обработки данных, позволяющие собирать и анализировать эту информацию, а также использовать её для обучения модели ИИ. Чем выше качество данных, тем точнее и мощнее становится ИИ.
🚚 Использование языковых моделей ИИ в логистике
Другой аспект — использование языковых моделей ИИ для конкретных приложений, например, в логистике. Может ли языковая модель ИИ действительно способствовать автоматизации логистических процессов? Ответ: да, но только в определённых контекстах.
Языковые модели, такие как GPT, могут использоваться для понимания и генерации естественного языка, что особенно полезно в сфере коммуникации. Например, в логистике языковые модели могут помочь автоматически отвечать на запросы клиентов или эффективно формировать отчёты по запасам и доставке. Однако для реальной автоматизации процессов, например, управления транспортными маршрутами или оптимизации уровня запасов на складе, требуются специализированные алгоритмы, основанные на других типах моделей данных.
Распространенное заблуждение заключается в том, что языковая модель, подобная GPT, способна справиться со всеми задачами в компании. Языковые модели отлично справляются с текстовыми задачами, но не подходят для автономного управления сложнейшими логистическими процессами. Для этого необходимы дополнительные модели искусственного интеллекта, специально разработанные для оптимизации процессов, машинного обучения и предиктивной аналитики.
🔍 Важные соображения для бизнеса
При выборе между пользовательской ИИ-моделью и стандартным решением компании должны учитывать несколько факторов. Во-первых, насколько сложны бизнес-процессы и какие требования предъявляются к ним? Во-вторых, достаточно ли качественных данных для обучения модели? В-третьих, какие ИИ-решения уже представлены на рынке и могут удовлетворить эти требования?
Растёт число поставщиков ИИ, предлагающих специализированные решения для различных отраслей. Эти предварительно обученные модели часто могут стать надёжной основой, которую можно адаптировать к конкретной компании путём тонкой настройки и добавления дополнительных данных. Это экономит время и деньги по сравнению с разработкой совершенно новой модели ИИ.
Однако компаниям следует также учитывать долгосрочные последствия такого решения. Адаптированная модель ИИ обычно лучше отвечает индивидуальным потребностям и зачастую обеспечивает большую гибкость, поскольку её можно постоянно развивать и адаптировать к новым условиям. С другой стороны, разработка и поддержка такой модели требуют значительных ресурсов — как финансовых, так и экспертных.
Подходит для:
🏁 Правильная стратегия ИИ для вашей компании
Для многих компаний внедрение искусственного интеллекта представляет собой значительную возможность получить конкурентное преимущество в мире, где всё больше внимания уделяется цифровизации и обработке данных. Однако вопрос о том, что лучше: индивидуальная модель ИИ или готовое решение, зависит от множества факторов.
В таких областях, как логистика, где автоматизация процессов имеет первостепенное значение, специализированные модели ИИ, основанные на данных, специфичных для конкретной компании, могут обеспечить значительный рост эффективности и экономию средств. В других областях, например, в сфере общения с клиентами, готовые языковые модели уже могут покрыть значительную часть потребностей.
В конечном счёте, цель состоит в принятии взвешенного решения, основанного на тщательном анализе собственных процессов компании, имеющихся данных и долгосрочной бизнес-стратегии. Компаниям, желающим в полной мере использовать преимущества искусственного интеллекта, не следует упускать из виду возможности персонализированных решений, а также тщательно изучать уже доступные на рынке решения.
Подходит для:
📣 Похожие темы
- 💡 Искусственный интеллект, разработанный специально для бизнеса: возможности и проблемы
- 🚀 Преимущества и недостатки готовых моделей ИИ в повседневном бизнесе
- 🔍 Почему качество данных имеет решающее значение для решений на основе ИИ
- 🏢 Внедрение ИИ в логистике: стандартное решение против индивидуальной модели
- 🤖 Языковые модели в логистике: что работает, а что нет?
- ✨ Руководство по принятию решений: индивидуальная модель ИИ или стандартное решение?
#️⃣ Хэштеги: #ИскусственныйИнтеллект #БизнесПроцессы #Логистика #КачествоДанных #ЯзыковыеМодели
Мы здесь для вас - советы - планирование - реализация - управление проектами
☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.
☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.
☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.
☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B
☑️ Пионерское развитие бизнеса
Konrad Wolfenstein
Буду рад стать вашим личным консультантом.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
Напиши мне
Xpert.Digital - Konrad Wolfenstein
Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.
С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.
Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.
Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus
Оставаться на связи
