İşletmeniz hangi durumlarda yapay zekaya ihtiyaç duyar? | Milyonlarca insan AI öğreniyor
Dingdong ~ Refah tarafından vuruldun! Şu andan itibaren, "2020 AI Developer Ten Thousands Conference" için 299 bilet ücretsiz olarak verilecek! Kayıt sayfasına girin [2020 AI Geliştirici On Bin Kişi Konferansı (Çevrimiçi Canlı Biletler) -IT Eğitimi Canlı-CSDN Akademisi], "Şimdi kaydolun" u tıklayın, ödeme sırasında "AIP1410" indirim kodunu kullanın ve fiyat "0" yuan olacaktır !
Yazar | Anzhela Sychyk
Çevirmen | Yeldeğirmeni Yunma Editör Sorumlu | Xu Weilong
Üretildi | AI Teknolojisi Ana Kampı (ID: rgznai100)
Yapay zekayı çevreleyen yutturmaca göz kamaştırıyor. Çeşitli endüstriler, diğer şirketlere göre rekabet avantajı elde etmek için bu teknolojiyi şiddetle benimsiyor - işletme maliyetlerini düşürüyor ve müşteri deneyimini iyileştiriyor. Ancak işletmenizin gerçekten yapay zeka çözümlerine ihtiyacı var mı?
Bazı şirketler yapay zekanın sadece zaman ve para kaybı olduğunu söylüyor. Ayrıca bazı şirketler yapay zeka programlarında özel zorluklarla karşılaşmaktadır. Gartnerın araştırması şunu gösteriyor: En yaygın sorunlar, deneyimli uzman eksikliği, az miktarda veri ve sonuçların ölçülememesidir.
Tüm şirketler yapay zekayı kurumsal stratejilerine dahil etmeye hazır değil. Yapay zeka, işletmeniz için uygun mu? Öğrenmek için, yapay zekanın iş kullanım örneklerini inceledik.
Ticari yapay zeka
Yapay zeka, sanal bilgisayarların örüntü tanıma yoluyla deneyimi otomatik olarak öğrenmesine ve belirli iş sorunlarını çözmek için yeni bilgilere uyum sağlamasına olanak tanıyan özel bir algoritmadır. AI, aşağıdaki dalları içerir:
- Makine öğrenimi, verilerden bilgi almak için sinir ağlarını ve istatistiksel analizi kullanır.
- Doğal dil işleme, makinelerin insan dilini analiz etmesine, anlamasına ve üretmesine olanak tanır.
- Derin öğrenme, sanal makinelere kendi kendine öğrenme yetenekleri ve çok katmanlı işlem birimleri sağlar ve görüntü ve konuşma tanımaya uygulanır.
Yapay zekanın işletmeler için faydaları
İş operasyonları için yapay zeka kullanan şirketler şunları söyledi:
- İşletme yöneticilerinin% 54'ü, AI çözümlerinin iş üretkenliğini artırdığını iddia ediyor
- Karar vericilerin% 72'si, işte yapay zeka kullanmanın, çalışanlarının daha anlamlı görevlere odaklanmasına yardımcı olduğunu söyledi.
- Yöneticilerin% 51'i ürünlerine yapay zeka ve katma değerli çözümler uyguluyor
- Yöneticilerin% 59'u yapay zekanın büyük veri kullanımını geliştirdiğine inanıyor
Yapay zekanın iş uygulamaları
İşletmeler aşağıdaki görevleri tamamlamak için yapay zeka kullanırlar:
- Dolandırıcılığı tespit edin . Yapay zeka, milyonlarca işlemi karşılaştırır ve meşru işlemleri hileli işlemlerden ayırır.
- Veri güvenliğini artırın . Algoritma, veri erişimini, istisna raporlarını ve güvenlik açıklarını tanımlar.
- E-ticaret öneri motoru . Yapay zeka, alıcının satın alma geçmişini analiz eder ve bir kişinin tercihlerini belirler.
- Daha iyi müşteri desteği sağlayın . Yapay zeka sohbet robotları, kullanıcıların basit görevler ve basit sorgularla başa çıkmasına yardımcı olabilir.
- Envanter tedarikini tahmin edin. Akıllı algoritmalar, kullanıcının satın alma davranışını analiz eder ve en popüler ürünleri bulur.
- Müşteri derecelendirmeleri . Yapay zeka, potansiyel müşterilerin faaliyetlerini analiz ederek onlara öncelik verir ve her müşterinin getirebileceği kârı tahmin eder.
- Finansal kaynakları daha iyi yönetin. Yapay zeka makineleri, alıcı davranış modellerini analiz ederek gelir ve nakit akışını tahmin ediyor.
Yukarıdaki noktalara dayanarak yapay zekanın işletmeye nasıl uygulandığına ve yapay zekayı benimseme sürecinde hangi zorluklarla karşılaşacağınıza bir göz atalım.
İşletmemin gerçekten yapay zekaya ihtiyacı var mı?
Unutulmaması gereken ilk şey, tüm şirketlerin yapay zekadan yararlanmaya hazır olmadığıdır. Yapay zekanın işletmeniz için doğru olup olmadığını öğrenmek istiyorsanız, lütfen aşağıdaki noktaları göz önünde bulundurun.
1. Veri toplamayı tamamlayın
Yapay zeka, büyük miktarlarda yüksek kaliteli veriyi doğru şekilde toplamalıdır. Ek olarak, yüksek kaliteli veri toplamak, yapay zeka uzmanları ve veri bilimcileri için temel bir görevdir. Burada internet üzerinden erişilebilen verilerden değil, şirketiniz tarafından toplanan verilerden bahsediyoruz.
Ancak, AI çözümünüzün ne kadar veriye ihtiyaç duyduğuna dair kesin bir cevap yoktur. İş probleminizin karmaşıklığına ve oluşturacağınız AI algoritmasının karmaşıklığına bağlıdır.
Bu nedenle, bir AI algoritması oluşturması için bir veri bilimcisi tutmaya karar verirseniz, aşağıdaki hazırlıkları yapmanız gerekir:
- Verilerdeki hataları kontrol edin . Yapay zeka algoritmaları büyük veriden içgörüler bulabilseler de veri formatını tanıyamazlar. Örneğin, bir müşterinin adındaki birkaç kelimeyi yanlış yazarsanız, ancak yine de bu kişinin o kişi olduğu sonucuna varırsanız, AI algoritması olmayacaktır. Bu durumda yapay zeka makinesi, yazım farklılıklarını farklı kişiler olarak sınıflandıracak ve bu da tahminler üzerinde olumsuz bir etkiye sahip olacaktır.
- Verileri güncel tutun. Yapay zeka algoritmalarının doğru tahminlerde bulunmasını ve gerçekten değerli içgörüler elde etmesini istiyorsanız, verileri güncel tutmalısınız. Bu, yapay zeka eğitimi için verileri kullanmadan önce tüm eski ve ilgisiz bilgileri silmeniz gerektiği anlamına gelir. Ek olarak, verilerin kaybolmadığından, boşluklar ve aykırı değerler olmadığından emin olun.
- Veri depolama için birleşik bir format kullanın. AI algoritmalarının verilerinizden öğrenmesi için tüm girişleri aynı formatta tutmanız gerekir. Şirket verileri pdf, Word belgeleri ve diğer biçimler gibi farklı biçimlerde kaydediyorsa, veri tabanında aranabilir bir forma dönüştürülmesi gerekir.
2. Çözülecek özel iş sorunları
İşletmenizin verileri toplama ve saklama şeklini koruduysanız, bir sonraki adım AI algoritmasından ne istediğinizi bulmaktır. Bu, AI algoritmasının çözmesini istediğiniz iş problemini tanımlamanız gerektiği anlamına gelir. AI kullanılarak iyileştirilebilecek alanlar hakkında size bir fikir vermek için, AI'nın en yaygın üç kullanımını listeledik.
- Mevcut ürünlere değer katın. Örneğin, Netflix'in yapay zeka ve makine öğrenimi öneri sistemlerini nasıl kullandığı. Makine öğrenimi algoritması, benzer hobilere sahip diğer kullanıcıların görüntüleme geçmişini analiz eder ve kullanıcılara daha heyecan verici içerik önerir. Böylelikle şirket, kullanıcılara daha çekici bir deneyim yaşatırken, ödeme yapan kullanıcı sayısını artırmıştır.
- Veriye dayalı iş kararları verin. Kiralama fiyatlarını nasıl kontrol edeceğiniz, kaynak planlamasını ve talep tahminini nasıl optimize edeceğiniz ve hatta ekipmanın ne zaman arızalanabileceğini tahmin etmek için yapay zeka uygulayabilirsiniz.
- İş süreçlerini otomatikleştirin. Yapay zeka algoritmaları, günlük görevlerin otomasyonu için çok uygundur çünkü belirli bir görev için mevcut tüm verileri analiz etmede iyidirler. Yapay zeka ile hangi süreçlerin otomatikleştirilebileceğini bilmek istiyorsanız, öncelikle iş süreçlerinizde bol miktarda veri olup olmadığını düşünün.
3. Kültürel yenilik
Şirket kültürünüz ayrıca yapay zeka uygulamaya hazır olup olmadığınızı da belirler. Örneğin, Facebook, Netflix, Spotify ve yapay zeka kullanan diğer endüstri liderleri iyi bir inovasyon geçmişine sahiptir. Bu nedenle, verilerinizi daha değerli kılmak için yenilikçi araçlara ihtiyacınız var.
- şirket stratejisi. Bazı şirketler yalnızca yapay zeka uğruna yapay zeka uygular, ancak tam bir kurumsal stratejiye sahip değildir. Bu durumda şirket, gerçek değeri olmayan uzun vadeli bir proje alır. Bu durumdan kaçınmak için, iş stratejinizin esnek olduğundan emin olmanız gerekir, böylece yapay zeka şirketin stratejisine hizmet eder.
- Sonuçlar ölçülebilir. Yapay zeka teknolojisini uygulamadan önce yapay zeka algoritmalarının verimliliğini ve sonuçlarını nasıl değerlendireceğinizi düşünmelisiniz. Teknolojinin yatırım getirisini değerlendirmek için göstergeler belirleyin.
- Sonuç sapması. Bazen yapay zekanın çalışma şekli beklediğiniz gibi değildir ve sonuçlar önyargılıdır. Bu nedenle, yapay zeka algoritmalarının uygulanmasına güvenmemeli, veri bilimcilerin algoritmaları daha sonra sürdürmeleri için ek bütçe harcamalarını da düşünmelisiniz.
4. Kilit noktalar
Yapay zeka, işletmelere birçok fayda sağlayabilecek harika bir araçtır. Ancak, "herkese uyan tek boyut" bir çözüm değildir.
Küçük işletmeler için yapay zekayı düşünmeden önce aşağıdakileri göz önünde bulundurmalısınız:
- İşletmeniz çok az veri üretiyorsa, yapay zeka tercih ettiğiniz teknolojik çözüm değildir. Yapay zeka, eğitmek ve öğrenmek, normal çalışmak ve değerli içgörüler elde etmek için çok fazla veriye ihtiyaç duyar.
- Yapay zeka ve makine öğrenimi sihir değil matematiktir. Bu nedenle, bu teknolojilerin işletmenizin daha fazla para kazanması için sihirli değnek olduğunu düşünmeyin.
- Büyük veri üretmeyen küçük bir şirketiniz varsa yapay zeka algoritmaları daha fazla para kazanmanıza yardımcı olmayabilir.
- İşletmenize yapay zeka uygulamak için yapılandırılmış verilere, açıkça tanımlanmış iş sorunlarına ve esnek şirket stratejilerine ihtiyacınız var.
