Искусственный интеллект в компании – собственная разработка или готовое решение? – Изображение: Xpert.Digital
🤖 Роль искусственного интеллекта в современном корпоративном мире: индивидуально или стандартно?
📊 Данные как решающий конкурентный фактор
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в операционные процессы все чаще становится решающим конкурентным фактором. Но многие компании сталкиваются с вопросом: нужно ли разрабатывать индивидуальную модель ИИ для достижения конкретных целей компании или уже существуют универсальные модели ИИ, которые можно использовать напрямую?
На этот вопрос нет общего ответа, поскольку он сильно зависит от области применения. Во многих случаях готовые решения искусственного интеллекта, например, для стандартных приложений по анализу данных или языковой обработке, предлагают быстрый и экономически эффективный старт. В частности, в таких областях, как поддержка клиентов или маркетинг, уже созданы проверенные модели искусственного интеллекта, которые работают надежно и эффективно благодаря предварительно обученным алгоритмам.
Однако стандартизированные решения достигают своих пределов, когда речь идет о весьма специфических потребностях компании. Возьмем, к примеру, логистику: здесь адаптированные модели искусственного интеллекта, основанные на индивидуальных процессах, данных и требованиях компании, могут предложить значительную добавленную стоимость. Стандартная модель может быть не в состоянии учесть тонкости операционных процессов, сезонные колебания или отраслевые проблемы.
Подходит для:
📈 Данные как ключ к внедрению ИИ
Разработка собственной модели ИИ требует, чтобы компания предоставила правильные данные. Потому что модели ИИ становятся более мощными благодаря обучению на обширных наборах данных. Эти данные должны поступать из внутренних систем, процессов и, возможно, из внешних источников. Компании должны четко понимать, какие данные доступны и имеют ли они достаточное качество для надежного обучения модели ИИ.
Типичный пример — полная автоматизация логистики. Модель искусственного интеллекта должна не только знать исторические данные о сроках доставки, уровне запасов и маршрутах доставки, но также иметь возможность реагировать в режиме реального времени на непредвиденные события, такие как узкие места или задержки доставки. Поэтому компаниям приходится собирать и обрабатывать данные из различных источников, таких как системы управления товарами, информация о дорожном движении и базы данных клиентов.
Чтобы использовать эти данные, компаниям часто необходимо инвестировать в современные системы данных, которые позволяют собирать, анализировать и использовать эту информацию для обучения модели ИИ. Чем лучше качество данных, тем точнее и мощнее становится ИИ.
🚚 Использование языковых моделей искусственного интеллекта в логистике.
Еще один момент — использование языковых моделей ИИ для конкретных приложений, например, в логистике. Может ли языковая модель искусственного интеллекта действительно помочь автоматизировать логистические процессы? Ответ: да, но только в определенных контекстах.
Языковые модели, такие как GPT, можно использовать для понимания и создания естественного языка, что особенно полезно в сфере общения. Например, в логистике языковые модели могут помочь автоматически отвечать на запросы клиентов или эффективно создавать отчеты о запасах и поставках. Однако реальная автоматизация процессов, таких как контроль транспортных маршрутов или оптимизация уровня запасов, требует специализированных алгоритмов, основанных на других типах моделей данных.
Часто допускают ошибку, полагая, что такая языковая модель, как GPT, может взять на себя все задачи в компании. Языковые модели превосходно справляются с текстовыми задачами, но не подходят для автономного управления очень сложными логистическими процессами. Для этого требуются дополнительные модели ИИ, специально разработанные для оптимизации процессов, машинного обучения и прогнозного анализа.
🔍 Важные соображения для бизнеса
Принимая решение о том, является ли индивидуализированная модель ИИ или готовое решение лучшим выбором, компании должны учитывать различные факторы. Первое: насколько сложны процессы компании и какие требования к ним предъявляются? Во-вторых, достаточно ли качественных данных для обучения модели? В-третьих: Какие решения искусственного интеллекта уже представлены на рынке и могут удовлетворить конкретные требования?
Растет число поставщиков ИИ, предлагающих специализированные решения для различных отраслей. Эти предварительно обученные модели часто могут составить прочную основу, которую можно адаптировать к вашей компании посредством точных настроек и дополнительных данных. Это экономит время и затраты по сравнению с разработкой совершенно новой модели ИИ.
Однако компаниям следует также учитывать долгосрочные последствия такого решения. Индивидуальная модель ИИ обычно лучше реагирует на индивидуальные потребности и часто обеспечивает большую гибкость, поскольку ее можно постоянно развивать и адаптировать к новым условиям. С другой стороны, разработка и поддержание такой модели требует значительных ресурсов – как финансовых, так и экспертных.
Подходит для:
🏁 Правильная стратегия искусственного интеллекта для вашей компании
Для многих компаний внедрение искусственного интеллекта представляет собой значительную возможность получить конкурентное преимущество в мире, который становится все более цифровым и управляемым данными. Но вопрос о том, что лучше — индивидуальная модель ИИ или готовое решение, зависит от многих факторов.
В таких областях, как логистика, где автоматизация процессов является приоритетом, специализированные модели искусственного интеллекта, основанные на данных конкретной компании, могут обеспечить значительное повышение эффективности и экономию затрат. В других областях, таких как общение с клиентами, готовые языковые модели уже могут покрыть большую часть требований.
В конце концов, важно принять обоснованное решение, основанное на тщательном анализе процессов вашей компании, имеющихся данных и долгосрочной стратегии компании. Компании, которые хотят в полной мере использовать преимущества искусственного интеллекта, не должны игнорировать возможности индивидуального решения, но также должны тщательно изучить решения, уже доступные на рынке.
Подходит для:
📣 Похожие темы
- 💡 Индивидуальный ИИ в компании: возможности и проблемы
- 🚀 Преимущества и недостатки готовых моделей ИИ в повседневном бизнесе
- 🔍 Почему качество данных имеет решающее значение для решений искусственного интеллекта
- 🏢 Использование искусственного интеллекта в логистике: стандартное решение или индивидуальная модель
- 🤖Языковые модели в логистике: Что работает, а что нет?
- ✨ Руководство по принятию решений: индивидуальная модель ИИ или стандартное решение?
#️⃣ Хэштеги: #Искусственный интеллект #Бизнеспроцессы #Логистика #Качество данных #Языковые модели
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
Конрад Вольфенштейн
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 - Конрад Вольфенштейн
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
