Часто запитують, тут відповідь: Штучний інтелект у компанії -в розвитку будинку чи попередньо розробленому рішенні? | Стратегія AI

📊 Дані як вирішальний конкурентний фактор

Інтеграція штучного інтелекту (AI) в оперативні процеси все більше стає рішучим конкурентним фактором. Але багато компаній стикаються з цим питанням: чи повинен я розробляти індивідуальну модель AI для досягнення конкретних корпоративних цілей, або вже є універсальні моделі AI, які можна використовувати безпосередньо?

На це питання не можна відповісти взагалі, оскільки воно сильно залежить від області застосування. У багатьох випадках збірні рішення AI, такі як стандартні програми в аналізі даних або обробки мови, пропонують швидкий та недорогий початок. Особливо в таких сферах, як підтримка клієнтів або маркетинг, перевірені моделі AI вже багато в чому зарекомендували себе, які працюють надійно та ефективно за допомогою попередньо підготовлених алгоритмів.

Однак стандартизовані рішення досягають своїх меж, коли мова йде про високо конкретні вимоги компанії. Наприклад, ми беремо логістику: тут індивідуальні моделі AI, які базуються на окремих процесах, даних та вимогах компанії, можуть запропонувати значну додаткову вартість. Стандартна модель може не мати змоги враховувати тонкощі оперативних процесів, сезонних коливань або конкретних проблем.

Підходить для цього:

• Синергія сумісності та моделі AI-SEVERAL AI в компанії: Максимальна продуктивність, гнучкий та майбутній захищений

📈 Дані як ключ до впровадження AI

Розробка власної моделі AI передбачає, що компанія надає правильні дані. Тому що моделі AI є потужними, тренуючись з великими записами даних. Ці дані повинні надходити з внутрішніх систем, процесів і, можливо, також зовнішніх джерел. Компанії повинні знати, які дані доступні та чи достатньо вони з точки зору якості для надійного навчання моделі ШІ.

Поширеним прикладом є повністю автоматизація логістики. Модель AI не тільки повинна знати історичні дані про терміни доставки, інвентаризацію та маршрути доставки, але й мати можливість реагувати на непередбачені події, такі як вузькі місця доставки або затримки в режимі реального часу. Тому компаніям доводиться збирати та готувати дані з різних джерел - таких як ERP -системи, транспортна інформація та бази даних клієнтів.

Для того, щоб використовувати ці дані, компаніям часто доводиться інвестувати в сучасні системи даних, які дозволяють їм збирати, аналізувати цю інформацію та зробити їх корисними для навчання моделі AI. Чим краща якість даних, тим точніша та потужніша ШІ.

🚚 Використання мовних моделей AI в логістиці

Іншим моментом є використання мовних моделей AI для конкретних додатків, наприклад, в логістиці. Чи може мова мови AI справді сприяти автоматизації логістичних процесів? Відповідь: Так, але лише в певних контекстах.

Мовні моделі, такі як GPT, можуть використовуватися для розуміння та генерування природної мови, що особливо корисно в галузі спілкування. У логістиці мовні моделі можуть допомогти, наприклад, автоматично відповісти на запити клієнтів або ефективно створювати звіти про акції та поставки. Однак фактична автоматизація процесів, така як контроль транспортних маршрутів або оптимізація запасів, вимагає спеціалізованих алгоритмів на основі інших типів моделей даних.

Помилка, яка часто робиться, - це повірити, що така голосова модель, як GPT, може взяти на себе всі завдання компанії. Мовні моделі відмінно вирішують завдання на базі тексту, але не підходять для автономного контролю дуже складних логістичних процесів. Для цього потрібні додаткові моделі AI, розроблені спеціально для оптимізації процесів, машинного навчання та прогнозних аналізів.

🔍 Важливі міркування для компаній

Що стосується вирішення, чи є індивідуальна модель AI або стандартне рішення-кращий вибір, компанії повинні враховувати різні фактори. По -перше, наскільки складні процеси компанії та які вимоги? По -друге, чи є достатні та високоякісні дані для підготовки моделі? По -третє: які рішення AI є на ринку, які вже можуть покрити конкретні вимоги?

Зростає кількість постачальників ШІ, які пропонують спеціалізовані рішення для різних галузей. Ці попередньо тренувані моделі часто можуть складати міцну основу, яка може бути адаптована до вашої власної компанії за допомогою тонких коригувань та додаткових даних. Це економить час і витрати порівняно з розробкою абсолютно нової моделі AI.

Однак компанії також повинні враховувати довгострокові наслідки такого рішення. Індивідуальна модель AI, як правило, може краще реагувати на індивідуальні потреби і часто пропонує більшу гнучкість, оскільки вона може постійно розвиватися та адаптуватися до нових умов. З іншого боку, розробка та підтримка такої моделі вимагає значних ресурсів - як фінансово, так і щодо знань спеціалістів.

Підходить для цього:

• Розробка нових моделей AI, безсумнівно, є вирішальним фактором для майбутнього штучного інтелекту

🏁 Правильна стратегія AI для вашої компанії

Для багатьох компаній впровадження штучного інтелекту є значною можливістю отримати конкурентну перевагу у все більш цифровому та даному світі. Але питання про те, чи є індивідуальна модель AI або готове рішення, кращий вибір, залежить від багатьох факторів.

У таких областях, як логістика, в яких автоматизація процесів знаходиться на передньому плані, спеціалізовані моделі AI, які базуються на даних, що стосуються компанії, можуть принести значне підвищення ефективності та економію витрат. В інших сферах, таких як спілкування клієнтів, моделі, що виготовляються, вже можуть висвітлювати значну частину вимог.

Врешті -решт, важливо прийняти обстановлене рішення, засноване на надійному аналізі власних процесів компанії, наявних даних та довгострокової корпоративної стратегії. Компанії, які хочуть повністю використовувати переваги штучного інтелекту, не повинні ігнорувати можливості кравця, розробленого, а також ретельно перевіряти рішення, які вже доступні на ринку.

Підходить для цього:

• Міркування щодо штучного інтелекту: екосистема AI або гібридна архітектура AI-чому це так важливо для компаній

📣 Подібні теми

• 💡 Кравець -Зробіть AI в компанії: можливості та виклики
• 🚀 Попередньо виготовлені та недоліки збірних моделей AI у повсякденному бізнесі
• 🔍 Чому якість даних має вирішальне значення для AI -рішень
• 🏢 AI Використання в логістиці: Стандартне рішення та модель, виготовлене індивідуальною
• 🤖 Мовні моделі в логістиці: Що відбувається, а що ні?
• ✨ Настанови щодо прийняття рішень: Модель індивідуальної моделі AI або стандартне рішення?

#⃣ хештеги:

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus