Dix façons d'appliquer avec succès l'IA à n'importe quelle opération commerciale

Les entreprises doivent analyser et comprendre les différentes méthodes de mise en œuvre de l'IA dans leurs opérations.

Dans le domaine de la technologie, l'intelligence artificielle (IA) est un terme populaire. Grâce aux algorithmes d’apprentissage, on pense qu’il a la capacité de transformer n’importe quelle industrie et d’offrir aux entreprises un avenir radieux. Cette technologie révolutionnaire contribue à améliorer la gestion des décisions des clients, les prévisions, l'assurance qualité de la fabrication et la génération de codes logiciels en créant des données quotidiennes.

Lorsque vous intégrez un logiciel d’IA dans les opérations d’une organisation, vous devez vous assurer qu’il répond aux besoins de l’organisation. Envisagez de prendre les mesures suivantes pour mettre en œuvre l'IA :

1. Apprenez l'IA

Prenez le temps de comprendre les capacités de l'intelligence artificielle contemporaine. Par exemple, une grande quantité de données et d’outils en ligne peuvent être utilisés pour se familiariser avec les idées de base de l’intelligence artificielle. En outre, il est également recommandé de regarder des didacticiels en ligne et des séminaires à distance comme moyen simple de commencer à apprendre l'IA et d'améliorer vos connaissances sur des sujets tels que l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive au sein de l'entreprise.

2. Identifiez les problèmes à résoudre grâce à l'IA

Pour chaque organisation, une fois que vous êtes familiarisé avec les bases, l'étape suivante consiste à commencer à explorer différents concepts. Réfléchissez à la manière dont les logiciels d’IA peuvent être utilisés pour améliorer les capacités des produits et services actuels. Plus important encore, les organisations doivent envisager des cas d’utilisation spécifiques dans lesquels l’IA pourrait aider à résoudre des problèmes commerciaux ou apporter des avantages tangibles.

3. Trouver des candidats qualifiés

Il est essentiel de concentrer un large éventail d'opportunités sur des cas d'utilisation pour le déploiement réel de projets d'IA, tels que la correspondance des factures, la reconnaissance faciale basée sur l'IoT, la maintenance proactive des équipements vieillissants ou les habitudes d'achat des clients. Soyez créatif et impliquez autant de personnes que possible dans le processus.

4. Projet pilote d'IA

On pense qu'une équipe de professionnels de l'IA, des données et des processus métier est nécessaire pour collecter des données, concevoir des algorithmes, déployer des versions scientifiquement contrôlées et analyser les impacts et les risques pour adopter les logiciels d'IA des projets candidats. des projets concrets.

5. Créez un groupe de travail

Pour éviter une situation de « garbage in, garbage out », créez un groupe de travail pour intégrer les données avant d'intégrer l'apprentissage automatique dans l'entreprise. Pour garantir que les données sont correctes et riches, et contiennent toutes les dimensions nécessaires du ML, il est essentiel d'établir un groupe de travail inter-unités commerciales, d'intégrer plusieurs ensembles de données et d'éliminer les différences.

6. Développer une compréhension critique

Les réussites et les erreurs des premiers projets d'IA aident à mieux comprendre l'entreprise dans son ensemble. Reconnaissez que les données analytiques et les rapports traditionnels dans le rétroviseur sont nécessaires pour établir une base de compréhension, car ils constituent la première étape sur la voie de l’IA.

7. Commencez petit

N’essayez pas de traiter trop de données à la fois, appliquez d’abord l’IA à une petite partie des données. Commencez petit, utilisez l’IA pour prouver progressivement sa valeur, recueillez des commentaires, puis développez-la si nécessaire. Choisissez un problème spécifique que vous souhaitez résoudre, laissez l'IA se concentrer dessus et posez-lui des requêtes ciblées plutôt que de lui fournir des faits.

8. Tenez compte des besoins de stockage du système d'IA

Une fois qu'un petit nombre d'échantillons de données commence à croître, les besoins de stockage du système d'IA doivent être pris en compte. L’obtention de résultats de recherche nécessite des algorithmes améliorés. Mais les systèmes d’IA ne peuvent pas atteindre leurs objectifs informatiques sans de grandes quantités de données pour aider à développer des modèles de plus en plus précis. Par conséquent, un stockage rapide et optimisé doit être pris en compte lors de la conception de systèmes d’IA.

9. Intégrer l'IA dans le travail quotidien

Étant donné que l'IA fournit des informations supplémentaires et une automatisation, les employés disposent des outils nécessaires pour intégrer l'IA dans les activités quotidiennes, mais ne laissent pas l'IA les remplacer. Les entreprises doivent être ouvertes à la manière dont la technologie peut résoudre les problèmes liés aux flux de travail.

10. Équilibre du développement

Construire un système d'IA nécessite d'équilibrer les besoins des projets de recherche et les besoins de la technologie. Les entreprises doivent allouer suffisamment de bande passante aux réseaux, au stockage et aux unités de traitement graphique (GPU). Un autre aspect parfois négligé est la sécurité.

L'IA a changé les opérations commerciales et s'est avérée être une valeur constante. Il réduit considérablement les dépenses d'exploitation, rationalise et automatise les processus commerciaux, améliore les communications avec les clients et sécurise les données des consommateurs.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!