Intelligenza Artificiale (AI) – 10 Passi?
Automazione, piccoli passi verso l'eccellenza
Risposte a 10 domande prima di implementare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico all'interno della tua organizzazione
L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) possono offrire alle organizzazioni innovazioni nei loro sistemi di produzione e persino un vantaggio competitivo se utilizzati in modo ponderato e nel contesto appropriato. La Quarta Rivoluzione Digitale e i suoi molteplici progressi hanno generato pressioni sulle aziende, derivate dalla paura di restare indietro. Successivamente, ha portato a una pre-disponibilità tra i leader a implementare queste tecnologie nelle loro aziende.
Automazione: che cos'è?
In parole semplici, viene utilizzata una tecnica per costruire un sistema in grado di funzionare in modo indipendente con poca o nessuna assistenza umana. In effetti, AI/ML è alla base dell'automazione, nell'area in cui stiamo affrontando un'enorme carenza di persone di talento.
La magia dell'automazione è ridurre gli sforzi umani in compiti noiosi e ripetitivi. L'automazione consente alle persone di innovare più rapidamente con i servizi AI/ML più completi che lavorano per loro. La loro produttività sta migliorando e possono prendere decisioni più rapide, intelligenti e accurate: un semplice esempio.
Qual è l'obiettivo dell'automazione?
Migliorare i flussi di lavoro aziendali con l'automazione e i servizi sussidiari. Possiamo ridurre i costi, il tempo e gli sprechi, nonché aumentare la produttività e la precisione
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Quali sfide hai intenzione di risolvere con l'AI?
L'obiettivo fondamentale, in questo caso, è partire dalla definizione del problema. Cosa cerca l'azienda, quali problemi risolvere? Quindi, è un modello di Machine Learning che può risolverlo?
Da un lato, è essenziale rilevare quali tipi di attività sono inefficienti o ad alta intensità di capitale umano. D'altra parte, è essenziale determinare come i sistemi di AI e ML possono mitigare questi problemi. -
Qual è il piano aziendale per includere l'intelligenza artificiale nel valore aggiunto?
In che modo il business plan affronta il problema e implementa la soluzione completa di AI e ML?
Le aziende possono stabilire valore collegando l'IA alle piattaforme dati e utilizzare l'apprendimento automatico (supervisionato o meno) per coinvolgere i sistemi in modo che "parlino tra loro" trasmettendo informazioni per raccogliere tendenze ed esporre modelli di dati. Questi modelli possono essere utilizzati per creare valore con i clienti e aumentare le prestazioni economiche. -
Stai pensando a una soluzione temporanea o permanente?
La tecnologia AI deve diventare parte degli obiettivi di core business dell'azienda e deve essere integrata da un cambiamento di mentalità nel team di gestione (dalla sala del consiglio all'officina). La stragrande maggioranza delle storie di successo è supportata da una trasformazione digitale del business a tutti i livelli.
A seconda delle circostanze dettagliate, è necessario un modello di intelligenza artificiale per un'azione specifica in una scala temporale chiaramente definita o per i processi quotidiani dell'azienda; si deciderà di acquistare un prodotto su misura, una soluzione standardizzata o un servizio temporaneo.
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Qual è la struttura dati da importare nello schema AI?
L'eccellenza del modello AI dipende direttamente dalla qualità e dalla quantità dei dati a disposizione dell'azienda. Inoltre, l'uso dell'IA implica la formazione di un modello di dati accurato e significativo che possa alimentare i sistemi di intelligenza artificiale per imparare a funzionare da soli; pertanto, avere dati storici di qualità è fondamentale.
La mia azienda dispone di un volume completo di dati?
Le fonti di dati che utilizzerà l'IA sono affidabili?
L'azienda dispone di un'architettura dati robusta?Per rispondere onestamente a queste domande, è necessario disporre di un solido quadro di obiettivi e KPI (indicatori chiave di prestazione) e una strategia completa di dati di spettro per spremerlo nel modo più prezioso possibile.
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Tutti i dati sono in formato digitale?
Ho i dati archiviati in sistemi/formati digitali? Per gestire correttamente i dati, è necessario che siano digitalizzati, centralizzati, organizzati e integrati in diversi strumenti digitali (CRM, ERP, SharePoint) o in diversi database.
Tipi di file come; PDF, Word, JPG (scansionati o foto). Il sistema deve essere in grado di estrarre, elaborare, tradurre se necessario e comprendere le informazioni. In caso contrario, la digitalizzazione e l'uso dell'IA di questi dati possono richiedere molto tempo e talvolta un investimento impegnativo. -
L'azienda dispone del know-how e delle risorse per implementare una soluzione end-to-end?
L'azienda deve essere realistica se dispone delle risorse necessarie per assorbire il cambiamento a livello di capitale umano e finanziario. Domanda fondamentale: dove troveremo il talento esperto per distribuire l'IA? Devo considerare la ricerca di 3rd società di partito per aiutarci con il compito? Qual è il budget dell'azienda per l'acquisizione di un modello ML?
Per ottenere una transizione fluida dell'Intelligenza Artificiale e una corretta integrazione con i sistemi interni, è fondamentale disporre di un team tecnico che conosca l'ambiente aziendale. Nella maggior parte dei casi, i team interni ed esterni lavorano insieme. Inoltre, questi team devono essere esperti per integrare i modelli da implementare nei sistemi aziendali.
Dall'altro lato della medaglia, l'accuratezza del modello AI dipenderà dal budget, dall'ambiente (il Cloud) e dal tempo presentato all'azienda per svilupparlo. Tutto ciò determinerà anche se l'azienda sceglie un servizio su richiesta o l'acquisizione di una soluzione su misura sviluppata esistente per soddisfare le proprie esigenze.
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Come testare l'intelligenza artificiale e cosa fare quando si verificano problemi?
I modelli di Intelligenza Artificiale funzionano attraverso algoritmi e correlazioni statistiche molto sofisticati e c'è sempre un margine di errore (usiamo A2I per eliminare gli errori). L'azienda vuole implementare l'intelligenza artificiale in un processo con elevata variabilità e basso tasso di accuratezza o piuttosto il contrario? Quali rischi e priorità vengono valutati su base individuale.
A seconda di quali sistemi e set di dati sono disponibili, l'azienda deve valutare se l'accuratezza dei modelli condotti soddisfa le aspettative per procedere.
Suggeriamo di testare l'IA su scala ridotta come Proof of Concept (PoC) e poi, in attesa dei risultati, espanderla secondo necessità. Tieni presente che l'intelligenza artificiale potrebbe non funzionare bene la prima volta e ti consigliamo di testare diversi scenari.
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In che modo integrerà pienamente l'AI all'interno della visione aziendale?
In che modo l'azienda integrerà l'IA con i processi e le persone? Ci sono punti di svolta in cui l'intelligenza artificiale si scontrerà con i processi? Molto improbabile, l'intelligenza artificiale migliora la strategia aziendale complessiva.
L'intelligenza artificiale non dovrebbe essere implementata come un sistema stand-alone e come una soluzione integrata che sinergia con tutte le aree aziendali per massimizzare la produttività e i risultati. Pertanto, l'azienda deve chiedersi se il modello AI lavorerà insieme al resto delle parti e identificare quali problemi potrebbero sorgere.
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In che modo l'intelligenza artificiale trarrà vantaggio e influenzerà il personale dell'azienda?
In che misura la capacità dell'IA di automatizzare le attività ora svolte dai lavoratori influenzerà le dimensioni della forza lavoro?
La dimensione della forza lavoro deve rimanere la stessa; L'intelligenza artificiale migliorerà la loro produttività e creatività, ridurrà al minimo gli errori, fornirà una precisione dei dati superiore al 90%, in modo che l'azienda rimanga competitiva e generi entrate. I dipendenti non saranno sovraccarichi, avranno una buona vita familiare, forse lavoreranno un po' meno ore e il salario non dovrà essere degradato. Dopotutto, l'intelligenza artificiale e il personale apportano un valore aggiunto migliore. Ci sono nuove strade da esplorare per l'azienda per generare entrate extra: "Lavora in modo più intelligente, non di più".Poiché i dipendenti possono essere scettici sui nuovi cambiamenti e qual è la situazione etica, la loro posizione all'interno dell'azienda sarà influenzata a breve o lungo termine? Pertanto, tali punti devono essere chiaramente comunicati e spiegati (come sopra).
Programmi di cambiamento avvincenti si concentreranno su formazione e interventi specifici per coinvolgere dipendenti e dirigenti in azienda.
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Qual è il ROI complessivo dell'applicazione della tecnologia AI?
Quanto tempo impiegherà l'azienda a recuperare l'investimento? Di quanto verranno ridotti i costi dell'azienda una volta implementata l'IA? L'integrazione di modelli AI e ML in un'azienda implica un costo e, quindi, un investimento significativo.
Per questo motivo è necessario effettuare una stima realistica per determinare i parametri del ritorno sull'investimento. Per eseguire il piano di AI e ML, i possibili indicatori di performance (KPI) dovrebbero essere definiti all'inizio in modo da poter misurare il ritorno e quanto valore apporta il modello all'azienda.
Per chi si aspetta risposte immediate, i costi di installazione e di gestione sono molto competitivi in quanto, in molti casi, il sistema e l'infrastruttura sono gestiti dalla piattaforma Cloud. Quanto puoi guadagnare, ritorno sull'investimento (ROI), controlla il nostro calcolatore.
Sei pronto per iniziare a implementare l'IA nella tua azienda?
L'intelligenza artificiale apre le porte a innumerevoli possibilità per le aziende e, anche se implementata come Proof of Concept (PoC), visualizzerà tutto il suo potenziale agli stakeholder. Il nostro consiglio è di implementare l'IA per un particolare compito, obiettivo e iniziare ad espandersi in aree adiacenti. Consigliamo di farlo come evoluzione, non rivoluzione.
L'applicazione nativa del Machine Learning consente la gestione e l'espansione di diversi algoritmi avanzati e la loro introduzione accessibile nel processo produttivo in tempo reale. Vogliamo aggiungere il valore massimo dai dati.
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