Sıkça sorulan soru, işte cevabı: Şirkette yapay zeka – şirket içi geliştirme mi yoksa hazır çözüm mü? | Yapay zeka stratejisi

📊 Belirleyici bir rekabet faktörü olarak veriler

Yapay zekanın (AI) operasyonel süreçlere entegrasyonu giderek belirleyici bir rekabet faktörü haline geliyor. Ancak pek çok şirket şu soruyla karşı karşıya: Belirli şirket hedeflerine ulaşmak için özel hazırlanmış bir yapay zeka modeli geliştirmem gerekiyor mu, yoksa doğrudan kullanılabilecek evrensel yapay zeka modelleri zaten mevcut mu?

Bu sorunun genel bir cevabı yok çünkü büyük ölçüde uygulama alanına bağlı. Çoğu durumda, veri analizi veya dil işlemedeki standart uygulamalar için hazır yapay zeka çözümleri hızlı ve uygun maliyetli bir başlangıç ​​sunar. Özellikle müşteri desteği veya pazarlama gibi alanlarda, önceden eğitilmiş algoritmalar sayesinde güvenilir ve verimli çalışan, kanıtlanmış yapay zeka modelleri halihazırda oluşturulmuştur.

Ancak konu son derece spesifik şirket ihtiyaçları olduğunda standart çözümler kendi sınırlarına ulaşıyor. Örneğin lojistiği ele alalım: Burada, bir şirketin bireysel süreçlerine, verilerine ve gereksinimlerine dayalı olarak uyarlanmış yapay zeka modelleri önemli oranda katma değer sunabilir. Standart bir model, operasyonel süreçlerin karmaşıklığını, mevsimsel dalgalanmaları veya sektöre özgü zorlukları hesaba katamayabilir.

İçin uygun:

• Birlikte çalışabilirlik ve yapay zeka sinerjisi – Şirkette birden fazla yapay zeka modeli: Maksimum performans, esnek ve geleceğe hazır

📈 Yapay zeka uygulamasının anahtarı olarak veriler

Kendi yapay zeka modelinizi geliştirmek, şirketin doğru verileri sağlamasını gerektirir. Çünkü yapay zeka modelleri, kapsamlı veri kümeleriyle eğitim yoluyla daha güçlü hale geliyor. Bu veriler iç sistemlerden, süreçlerden ve muhtemelen dış kaynaklardan gelmelidir. Şirketler hangi verilerin mevcut olduğu ve bunların bir yapay zeka modelini güvenilir bir şekilde eğitmek için yeterli kalitede olup olmadığı konusunda net olmalıdır.

Yaygın bir örnek, lojistiğin tam otomasyonudur. Yapay zeka modelinin yalnızca teslimat süreleri, envanter seviyeleri ve nakliye rotaları hakkındaki geçmiş verileri bilmesi yetmez, aynı zamanda teslimat darboğazları veya gecikmeler gibi öngörülemeyen olaylara da gerçek zamanlı olarak tepki verebilmesi gerekir. Bu nedenle şirketlerin, ürün yönetim sistemleri, trafik bilgileri ve müşteri veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan veri toplaması ve işlemesi gerekiyor.

Bu verileri kullanmak için şirketlerin genellikle bu bilgilerin toplanmasını, analiz edilmesini ve bir yapay zeka modelini eğitmek amacıyla kullanılmasını mümkün kılan modern veri sistemlerine yatırım yapması gerekir. Veri kalitesi ne kadar iyi olursa yapay zeka da o kadar hassas ve güçlü olur.

🚚 Lojistikte yapay zeka dil modellerinin kullanımı

Diğer bir nokta ise lojistik gibi belirli uygulamalar için yapay zeka dil modellerinin kullanılmasıdır. Yapay zeka dil modeli lojistik süreçlerin otomatikleştirilmesine gerçekten yardımcı olabilir mi? Cevap: evet, ancak yalnızca belirli bağlamlarda.

GPT gibi dil modelleri, özellikle iletişim alanında faydalı olan doğal dili anlamak ve oluşturmak için kullanılabilir. Örneğin lojistikte dil modelleri, müşteri sorgularının otomatik olarak yanıtlanmasına veya stoklar ve teslimatlara ilişkin raporların verimli bir şekilde oluşturulmasına yardımcı olabilir. Ancak taşıma rotalarının kontrol edilmesi veya envanter seviyelerinin optimize edilmesi gibi gerçek süreç otomasyonu, diğer veri modellerine dayalı özel algoritmalar gerektirir.

Sıklıkla yapılan hata, GPT gibi bir dil modelinin şirketteki tüm görevleri üstlenebileceğine inanmaktır. Dil modelleri, metin tabanlı görevlerin yerine getirilmesinde mükemmeldir ancak oldukça karmaşık lojistik süreçlerin bağımsız olarak kontrol edilmesi için uygun değildir. Bu, süreç optimizasyonu, makine öğrenimi ve tahmine dayalı analiz için özel olarak tasarlanmış ek yapay zeka modellerini gerektirir.

🔍 İşletmeler için önemli hususlar

Özelleştirilmiş bir yapay zeka modelinin mi yoksa kullanıma hazır bir çözümün mü daha iyi bir seçim olduğuna karar verirken şirketlerin çeşitli faktörleri göz önünde bulundurması gerekiyor. Birincisi: Şirket süreçleri ne kadar karmaşık ve hangi gereksinimler var? İkincisi, bir modeli eğitmek için yeterli ve yüksek kalitede veri mevcut mu? Üçüncüsü: Belirli gereksinimleri zaten karşılayabilecek hangi yapay zeka çözümleri halihazırda piyasada bulunuyor?

Çeşitli endüstriler için özel çözümler sunan giderek artan sayıda yapay zeka sağlayıcısı var. Bu önceden eğitilmiş modeller çoğu zaman ince ayarlamalar ve ek veriler yoluyla kendi şirketinize uyarlanabilecek sağlam bir temel oluşturabilir. Bu, tamamen yeni bir yapay zeka modeli geliştirmeye kıyasla zamandan ve maliyetten tasarruf sağlar.

Ancak şirketlerin böyle bir kararın uzun vadeli etkisini de göz önünde bulundurması gerekiyor. Özel bir yapay zeka modeli genellikle bireysel ihtiyaçlara daha iyi yanıt verebilir ve sürekli olarak geliştirilip yeni koşullara uyarlanabildiğinden çoğu zaman daha fazla esneklik sunar. Öte yandan böyle bir modelin geliştirilmesi ve sürdürülmesi, hem finansal hem de uzmanlık açısından ciddi kaynaklar gerektiriyor.

İçin uygun:

• Yeni yapay zeka modellerinin geliştirilmesi hiç şüphesiz yapay zekanın geleceği için çok önemli bir faktör

🏁 Şirketiniz için doğru yapay zeka stratejisi

Birçok şirket için yapay zekanın kullanıma sunulması, giderek dijitalleşen ve veri odaklı bir dünyada rekabet avantajı elde etmek için önemli bir fırsatı temsil ediyor. Ancak kişiye özel bir yapay zeka modelinin mi yoksa hazır bir çözümün mü daha iyi bir seçim olduğu sorusu birçok faktöre bağlıdır.

Lojistik gibi süreçlerin otomasyonunun öncelikli olduğu alanlarda, şirkete özel verilere dayalı özel yapay zeka modelleri, önemli verimlilik iyileştirmeleri ve maliyet tasarrufu sağlayabilir. Müşteri iletişimi gibi diğer alanlarda hazır dil modelleri zaten ihtiyaçların büyük bir kısmını karşılayabiliyor.

Sonuçta, kendi şirket süreçlerinizin, mevcut verilerin ve uzun vadeli şirket stratejisinin sağlam bir analizine dayanarak bilinçli bir karar vermeniz önemlidir. Yapay zekanın faydalarından tam anlamıyla yararlanmak isteyen şirketlerin, kişiye özel çözüm olanaklarını göz ardı etmemeli, aynı zamanda piyasada halihazırda mevcut olan çözümleri de dikkatle incelemesi gerekiyor.

İçin uygun:

• Yapay zekayla ilgili hususlar: Yapay zeka ekosistemi veya hibrit yapay zeka mimarisi – bunun şirketler için neden bu kadar önemli olduğu

📣 Benzer konular

• 💡 Şirkete özel yapay zeka: fırsatlar ve zorluklar
• 🚀 Günlük işlerde önceden oluşturulmuş yapay zeka modellerinin avantajları ve dezavantajları
• 🔍 Yapay zeka çözümleri için veri kalitesi neden önemlidir?
• 🏢 Lojistikte yapay zeka kullanımı: standart çözüm ve özelleştirilmiş model
• 🤖 Lojistikte dil modelleri: Ne işe yarıyor, ne yaramıyor?
• ✨ Karar kılavuzu: Kişiye özel yapay zeka modeli mi yoksa standart çözüm mü?

#️⃣ Hashtag'ler: #Yapay Zeka #İş Süreçleri #Lojistik #VeriKalite #LanguageModels

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus