Automation, små steg till excellens

Svar på tio frågor innan du implementerar artificiell intelligens och maskininlärning inom din organisation

Artificiell intelligens (AI) och Machine Learning (ML) kan erbjuda organisationer genombrott i sina produktionssystem och till och med en konkurrensfördel om de används eftertänksamt och i rätt sammanhang. Den fjärde digitala revolutionen och dess mångfaldiga framsteg har skapat påtryckningar på företag som härrör från rädslan för att bli kvar. Därefter har det resulterat i en förvilja bland ledarna att implementera denna teknik i sina företag.

Automation – vad är det?
Med enkla ord används en teknik för att bygga ett system som kan arbeta självständigt med liten eller ingen mänsklig hjälp. I själva verket ligger AI/ML bakom Automation, i det område där vi står inför en enorm brist på talangfulla människor.

Magin med automation är att minska mänskliga ansträngningar i tråkiga och repetitiva uppgifter. Automatisering gör att människor kan förnya sig snabbare med de mest omfattande AI/ML-tjänsterna som fungerar för dem. Deras produktivitet förbättras och de kan fatta snabbare, mer intelligenta och exakta beslut – ett enkelt exempel.

Vad är målet med automatisering?
För att förbättra företagets arbetsflöden med Automation och dotterbolagstjänster. Vi kan minska kostnader, tid och avfall samt öka produktiviteten och noggrannheten

1. Vilka utmaningar planerar du att lösa med AI?

   Det grundläggande målet, i detta fall, är att börja med att definiera problemet. Vad letar företaget efter, vilka problem ska lösas? Är det då en maskininlärningsmodell som kan lösa det?
   Å ena sidan är det viktigt att upptäcka vilka typer av aktiviteter som är ineffektiva eller humankapitalintensiva. Å andra sidan är det viktigt att avgöra hur AI- och ML -system kan mildra dessa problem.

2. Vad är affärsplanen för att omfamna AI till mervärde?

   Hur planerar verksamheten att lösa problemet och implementera den fullständiga AI- och ML-lösningen?
   Företag kan skapa värde genom att ansluta AI till dataplattformar och använda maskininlärning (övervakad eller utan tillsyn) för att engagera system för att "tala med varandra" genom att skicka information till skördetrender och avslöja datamönster. Dessa mönster kan användas för att skapa värde hos kunderna och öka ekonomiska prestanda.

3. Funderar du på en tillfällig eller permanent lösning?

   AI -teknik måste bli en del av företagets kärnverksamhetsmål och måste kompletteras med en förändrad inställning i ledningsgruppen (från styrelserummet till butiksgolvet). De allra flesta framgångshistorier stöds av en digital transformation av verksamheten på alla nivåer.

   Beroende på detaljerade omständigheter behövs en AI -modell för en specifik åtgärd i en klart definierad tidsskala eller för företagets dagliga processer; det kommer att beslutas att förvärva en skräddarsydd produkt, en standardiserad lösning eller en tillfällig tjänst.

   

   ---

4. Vad är datastrukturen för att importera till AI -schema?

   AI -modellens kvalitet är direkt beroende av kvaliteten och kvantiteten av data som finns tillgänglig för företaget. Dessutom innebär användningen av AI utbildning av en exakt och meningsfull datamodell som kan mata AI -systemen för att lära sig att fungera på egen hand; Därför är det viktigt att ha historiska kvalitetsdata.

   Har mitt företag en omfattande datamängd?
   Är datakällorna som AI kommer att använda tillförlitliga?
   Har företaget en robust dataarkitektur?

   För att ärligt besvara dessa frågor är det nödvändigt att ha en gedigen ram för mål och KPI: er (nyckelindikatorer) och en omfattande datastrategi för spektrum för att pressa den på det mest värdefulla sättet.

5. Är all data i digitalt format?

   Har jag data lagrad i digitala system/format? För att hantera data korrekt måste den digitaliseras, centraliseras, organiseras och integreras i olika digitala verktyg (CRM, ERP, SharePoint) eller i olika databaser.
   Filtyper som; PDF, Word, JPG (skannad eller foton). Systemet måste kunna extrahera, bearbeta, översätta vid behov och förstå informationen. Om så inte är fallet kan digitaliseringen och användningen av AI för dessa data ta lång tid och ibland en utmanande investering.

    

6. Har företaget kunskap och resurser för att genomföra en end-to-end-lösning?

   Företaget måste vara realistiskt om det har nödvändiga resurser för att ta till sig förändringar på mänskligt och finansiellt kapital. Grundfråga: var hittar vi experttalangen för att använda AI? Behöver jag överväga att leta efter 3^rd partiföretag för att hjälpa oss med uppgiften? Vad är företagets budget för att förvärva en ML -modell?

   För att uppnå en smidig övergång till artificiell intelligens och en korrekt integration med de interna systemen är det viktigt att ha ett tekniskt team som känner till företagets miljö. I de flesta fall arbetar de interna och externa teamen tillsammans. Dessutom måste dessa team ha erfarenhet av att integrera de modeller som ska implementeras i företagets system.

   På andra sidan myntet kommer AI -modellens noggrannhet att bero på budgeten, miljön (molnet) och tiden som presenteras för företaget för att utveckla den. Allt detta kommer också att avgöra om företaget väljer en on-demand-tjänst eller förvärv av en befintlig utvecklad skräddarsydd lösning för att passa deras krav.

   

   ---

7. Hur testar man AI och vad ska man göra när problem uppstår?

   Artificiella intelligensmodeller fungerar genom mycket sofistikerade algoritmer och statistiska korrelationer, och det finns alltid en felmarginal (vi använder A2I för att eliminera fel). Vill företaget implementera AI i en process med hög variation och låg precision, eller tvärtom? Vilka risker och prioriteringar utvärderas individuellt.

   Beroende på vilka system och datauppsättningar som är tillgängliga måste företaget utvärdera om riktigheten hos genomförda modeller uppfyller förväntningarna att fortsätta.

   Vi föreslår att du testar AI i mindre skala som ett Proof of Concept (PoC) och sedan, i väntan på resultaten, utöka det efter behov. Tänk på att AI kanske inte fungerar bra första gången, och vi rekommenderar att du testar flera scenarier.

8. På vilket sätt kommer AI att integreras fullt ut i företagets vision?

   Hur kommer verksamheten att integrera AI med processer och människor? Finns det vändpunkter där AI kommer att kollidera med processer? Mycket osannolikt, AI förbättrar den övergripande affärsstrategin.

   AI bör inte implementeras som ett fristående system och som en integrerad lösning som synergierar med alla företagsområden för att maximera produktivitet och resultat. Därför måste företaget fråga sig om AI -modellen kommer att fungera tillsammans med resten av parterna och identifiera vilka problem som kan uppstå.

9. Hur kommer AI att gynna och påverka företagets personal?

   I vilken utsträckning påverkar AI: s förmåga att automatisera de aktiviteter som nu utförs av arbetare storleken på arbetskraften?
   Arbetskraftens storlek måste förbli densamma. AI kommer att förbättra deras produktivitet och kreativitet, minimera fel, leverera över 90% datanoggrannhet, så att verksamheten förblir konkurrenskraftig och genererar intäkter. Anställda blir inte överansträngda, har ett bra familjeliv, kanske arbetar lite färre timmar och lönerna får inte försämras. När allt kommer omkring ger AI och personal ett bättre mervärde. Det finns nya vägar för företaget att utforska för att ge extra intäkter - "Arbeta smartare, inte hårdare."

   Eftersom anställda kan vara skeptiska till de nya förändringarna, och vad är den etiska situationen, kommer deras position inom verksamheten att påverkas på kort eller lång sikt? Därför måste dessa punkter tydligt kommuniceras och förklaras (enligt ovan).

   Tvingande förändringsprogram kommer att fokusera på specifik utbildning och interventioner för att involvera anställda och chefer i företaget.

10. Vad är den övergripande avkastningen på tillämpningen av AI -teknik?

    Hur lång tid tar det för företaget att återställa investeringen? Hur mycket kommer företagets kostnader att minska när AI har implementerats? Att integrera AI- och ML -modeller i ett företag innebär en kostnad och därför en betydande investering.

    Av denna anledning måste en realistisk uppskattning göras för att fastställa parametrarna för avkastningen på investeringen. För att genomföra AI- och ML -plan bör möjliga prestationsindikatorer (KPI: er) definieras i början så att avkastningen kan mätas och hur mycket värde modellen ger företaget.

    För dem som förväntar sig omedelbara svar är installationen och löpande kostnader mycket konkurrenskraftiga, eftersom systemet och infrastrukturen i många fall drivs från molnplattformen. Hur mycket du kan vinna, Return on Investment (ROI), kolla vår kalkylator.

Redo att komma igång med att implementera AI i ditt företag?

Artificiell intelligens öppnar dörrar till otaliga möjligheter för företag, och även om de används som Proof of Concept (PoC) kommer det att visualisera all sin potential för intressenter. Vårt råd är att implementera AI för en viss uppgift, ett mål och börja expandera till angränsande områden. Vi råder att göra det som evolution, inte som revolution.

Den inbyggda tillämpningen av Machine Learning möjliggör hantering och expansion av olika avancerade algoritmer och deras tillgängliga introduktion i produktionsprocessen i realtid. Vi vill lägga till det maximala värdet från data.

Vad driver oss på v500 Systems?
Vi får en 'enorm kick' när vi löser problem som många inte kan. Vårt kärnmål är att skapa mervärde
För att hjälpa din verksamhet att växa!

Kontakta oss för mer information och distribuera artificiell intelligens och maskininlärning, och hur våra verktyg kan göra dina data mer exakta. Vi kan svara på alla dina frågor.
Boka ett möte | Artificiell intelligens | Virtuellt kaffe

Ta en titt på våra fallstudier och andra inlägg för att ta reda på mer:

Artificiell intelligens

Konstgjord intelligens inom sjukvård

Exakta data på grund av artificiell intelligens

Intelligent sökning

Förklarlig AI (XAI); förstå logiken bakom resultaten av ML

AI ROI -kalkylator