À quoi devons-nous prêter attention lors de l'application de l'intelligence artificielle au niveau de l'entreprise ?

L'application de l'intelligence artificielle au niveau de l'entreprise est devenue un consensus dans de nombreux secteurs. Avec le développement et l’amélioration continus de la technologie de l’intelligence artificielle, la taille du marché augmente également progressivement. De plus en plus d’entreprises tentent d’intégrer l’intelligence artificielle dans leurs opérations quotidiennes, dans l’espoir d’obtenir de meilleurs résultats de développement. Alors, quels sont les points clés auxquels nous devons prêter attention lors de l’application de l’intelligence artificielle au niveau de l’entreprise ?

Lorsque nous utilisons l'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes, nous devons clarifier les critères d'évaluation des résultats de sortie des machines et déterminer nos propres objectifs commerciaux afin de procéder à une évaluation plus objective des résultats de sortie

Qualité des données : la qualité des résultats de l'IA dépend en grande partie du contenu de la formation reçu pendant la formation. Si les données d'entraînement fournies sont biaisées ou contiennent des jugements subjectifs, il sera difficile pour l'intelligence artificielle de produire des résultats de haute qualité et la précision sera considérablement réduite

Contenu réécrit : lors de la sélection d'un modèle, les entreprises doivent faire la distinction entre les modèles généraux et les modèles industriels en fonction de leurs besoins spécifiques. Il existe de nombreux types de modèles d'intelligence artificielle, et différents types de modèles auront un impact plus important sur la profondeur et la précision des résultats. Pour les industries sensibles aux données, ces petites fluctuations peuvent avoir des effets fatals

Le contenu réécrit est : Intégration de systèmes : Il existe de nombreuses technologies actuellement largement utilisées par les entreprises, telles que l'Internet des objets, les plateformes cloud et le big data. Comment mieux combiner la technologie de l'intelligence artificielle avec d'autres technologies nécessite que les gens aient une compréhension plus approfondie de l'architecture et des besoins actuels afin de proposer des solutions plus adaptées

Ralé moral : dans l’environnement actuel, les gens ne sont pas encore parvenus à un consensus social général sur les résultats de l’intelligence artificielle. Les décisions sociales issues de l’intelligence artificielle ne parviennent souvent pas à mettre les gens à l’aise. Les résultats de la mécanisation sont temporairement incapables d'être hautement cohérents avec l'éthique sociale actuelle, ils doivent donc encore être équilibrés par des mécanismes tels que des lois

J'espère que le contenu ci-dessus vous aidera à comprendre les principaux problèmes rencontrés par l'intelligence artificielle dans les applications d'entreprise

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