KOBİ’lerin yapay zeka alanında başarılı bir yuva kurmasına yardımcı olacak 3 önemli ipucu


Vatandaş geliştiricilerin becerilerini artırarak ve ölçeklendirerek nasıl başarılı bir şekilde yenilik yapılacağını ve verimlilik elde edileceğini öğrenmek için Low-Code/No-Code Summit’teki isteğe bağlı oturumlara göz atın. İzle şimdi.


Hayatta üç şey kesindir: ölüm, vergiler ve yapay zeka (AI). Yapay zeka diğer ikisinden önemli ölçüde daha az iç karartıcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda bir dizi iş yeniliği üretiyor ve toplu bir çözüm olarak daha uygun fiyatlı hale geliyor. Başlangıç ​​alanında yapay zeka, Covid varyant trendlerini tahmin etmeye, askeri araçları güçlendirmeye ve doktorlar arasında tükenmişliği önlemeye yardımcı oldu.

Yapay zekanın “daha seksi” uygulamalarının ötesinde teknoloji, kelimenin tam anlamıyla günlük hayatı yönlendiren bir sektörde patlama yaşadı: lojistik. Burada AI, teslimat rotalarını optimize ediyor, son mil teslimat sürelerini kısaltıyor, sürdürülebilir önlemleri artırıyor ve operasyonel maliyetleri düşürüyor. Bunu ilk elden biliyorum çünkü AI’yı lojistik girişimim için tasarladım, başlangıçta yüksek lisans tezim için itfaiyeciler için rotalar planlayan bir algoritma oluşturdum. Bu algoritma 1.400 hayat kurtardı ve dünyanın en kalabalık şehirlerinden bazılarında varış süresini %40 azalttı.

AI’nın avantajları inkar edilemez. Bununla birlikte, şirketler, entegrasyonun çok karmaşık veya maliyetli olduğuna inandıkları için genellikle tam olarak taahhüt etmekten çekinirler. Elbette, mevcut istikrarsız pazarın ışığında işletmelerin verimliliği ikiye katlaması gerekiyor, ancak yine de yapay zekayı benimsemek ve muhasebe departmanınıza şok dalgaları göndermemek mümkün. Bunu göz önünde bulundurarak, AI dünyasına son adımlarını atmayı ve orada uzun vadeli bir yuva kurmayı uman Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeler (KOBİ’ler) için ipuçlarım bunlar.

KOBİ’ler: Temellerinizin yapay zeka için doğru olduğundan emin olun

Kulağa bariz geliyor, ancak her şirket, yapay zekayı modellerinin bir parçası haline getirmeden önce, yapay zekaya gerçek bir ihtiyaç duyduklarını belirlemelidir. Son aşamada bu, müşterilerinizin kişiselleştirilmiş teslimat isteyip istemediklerini (örneğin, malları teslim alacakları saatleri seçmek isteyip istemediklerini) veya daha standartlaştırılmış süreçlerden memnun olup olmadıklarını kendinize sormak anlamına gelir. İncelikli teslimat için bir talep yoksa, AI’nın uzmanlığı birden çok çeşitli sonuca hitap etme yeteneğinde yattığı için AI sizin için doğru yol olmayabilir.

Etkinlik

Akıllı Güvenlik Zirvesi

Yapay zeka ve makine öğreniminin siber güvenlikteki kritik rolünü ve sektöre özel vaka incelemelerini 8 Aralık’ta öğrenin. Ücretsiz geçişiniz için bugün kaydolun.

Şimdi üye Ol

Ardından, müşteri davranışlarınıza ve beklentilerinize bir göz atın. Günlük olarak mı değişiyorlar yoksa genel olarak tutarlı mı? Tercihleri ​​sabitse (örneğin, teslimatları ne zaman ve nasıl aldıkları aynı kalırsa), yapay zeka işiniz için o kadar faydalı olmayacaktır. AI, veri kümelerindeki kalıpları tespit etmek ve anlamak için değerlidir, bu nedenle zaten müşterilerinize ilişkin net bir yorumunuz varsa, AI size yeni bir şey söyleyemez.

Son duyu kontrolü aşaması için mevcut teknolojinize dönün. Başlamak için yerinde istihbarat yazılımınız yoksa, yapay zekaya geçmek size sorunlara neden olabilir. İdeal olarak, AI kullanarak bunları ölçeklendirebilmeniz için bazı otomatik, akıllı süreçlerin gerçekleşmesine ihtiyacınız vardır. Unutmayın, AI nihai sonuç değildir, önceden ayarlanmış uygulamalarınız arasında bir hızlandırıcı olmalıdır.

Çoğu KOBİ, kendi yapay zekanızı sıfırdan oluşturmak aslında bir yazılım şirketi olmak anlamına geldiği için mantıklı olan üçüncü taraf araçlar aracılığıyla yapay zekadan yararlanmayı seçecektir. Bununla birlikte, başkalarının yapay zekasından yararlanıyor olsanız bile, teknolojiyi yönetmek için bir ekip oluşturmanız gerekir; bu, veri bilimcileri, yapay zeka çıktısıyla ne yapacağını, onu nasıl ölçeceğini ve iş akışlarında sorunsuz bir şekilde nasıl asimile edeceğini bilen kişiler anlamına gelir. . Ekibiniz ne kadar teknoloji odaklıysa yapay zekayı o kadar hızlı ve sorunsuz bir şekilde entegre edebilirsiniz.

Yapay zekanızı geliştirmek için bir araç kutusu yapın

AI, “kur ve unut” çözümü değildir; ilk günden itibaren etkinliğini ölçmek ve güçlendirmek için kapsamlı bir araç kutusuna ihtiyacınız olacak. Neyse ki, AI’nın iş dünyasındaki önemi nedeniyle, AI’nızı kontrol altında tutacak bir dizi araç var.

Temel bilgilerle başlayalım. Son on yılda, AI’nın en yaygın unsurları paketlendi ve çeşitli endüstriler için daha erişilebilir hale getirildi. En popüler AI araçlarından biri Tensor Akışı yapay zekayı bir araya getirmek ve oluşturmak için harikadır — çekirdek açık kaynak kitaplığı, makine öğrenimi modellerinin eğitimine yardımcı olur ve doğrudan web tarayıcınızda çalıştırılabilir. Bu sırada, Piton yaygın bir AI programlama dilidir ve R veri bilimcilerin farklı yapay zeka modellerini ölçeklendirmesine ve bunlarla uyum sağlamasına yardımcı olur.

başka yerde, Google’ın Makine Öğrenimi Kiti kendi AI teklifinizi oluşturmak istiyorsanız kullanışlıdır. Ve gibi topluluklar Sarılma Yüz yapay zekayı araştırmak ve onunla ilgili konuşmalara katılmak için idealdir.

Bu araçların ötesinde, yapay zekayı kullanan gerçek kişilerden düzenli olarak geri bildirim topladığınızdan emin olmanız gerekir. Algoritmaları buna göre yeniden kalibre etmeye özen gösterin. Bir arabayı tamir edecek aletlere sahip olmak her şey yolunda ve güzel, ancak bunları sürücüyü yerleştirmek için nasıl kullanacağınızı bilmiyorsanız, bunların pek bir değeri yoktur. SimpliRoute’ta, tüm teslimat personelimizden yapay zekamızın önerdiği rotaları 1’den 5’e kadar bir ölçekte derecelendirmelerini istiyoruz. Bu nicel bilgiler daha sonra nitel verilerle (anketler gibi) birlikte kullanılarak neyin işe yarayıp yaramadığını daha derinlemesine anlamamız için kullanılır. AI ile çalışmıyor.

Verileri uzun vadeli yapay zeka enerji kaynağınız olacak şekilde hazırlayın

Bir AI şirketi olmak, uzun vadeli bir ilişkiye girmek demektir. Yapay zeka, durgunsa KOBİ’nize veya kullanıcılarınıza hizmet etmeyecektir – içgörü oluşturmak için geçmiş ve gerçek zamanlı verileri birleştirerek dinamik olması gerekir. Bu nedenle, son mil harcamanızın kabaca %80’i, yapay zekanızı güçlendiren ve bu içgörülerin gelmesini sağlayan verileri toplamaya, çekmeye ve düzeltmeye kayacaktır.

Ancak, verilerin bakıma ihtiyacı vardır. Son mil operasyonlarınızın mümkün olan en eksiksiz resmine sahip olduğunuzu garanti etmek için sürekli olarak birden fazla kaynaktan veri alıyor olmalısınız. Örneğin, çok fazla GPS verisine ihtiyacımız var, ancak kamyonları boşaltmak için gereken süre ve sürücülerin tercih ettiği rotalar hakkında servis bilgilerine de ihtiyacımız var. Halihazırda bildiklerinizi (veya bilmek istediklerinizi) doğrulayan verileri rastgele seçemezsiniz. Yapay zekanızın en etkili olabilmesi için verileriniz gerçek anlamda temsil edici olmalıdır.

Yalnızca veri kaynaklarına değil, veri insanlarına da yatırım yapma konusunda bilinçli olun. Mevcut personelin yanı sıra yapay zekayı yönetmek için işe aldığınız yeni üyeler için ortaya çıkan yapay zeka trendleri ve modelleri hakkında eğitime ihtiyacınız olacak. AI ekibinizi büyütmeyi umuyorsanız, en son yetenekleri çekmek için üniversitelerle ortaklık kurun veya AI uygulamanızın neden benzersiz olduğunu ayrıntılarıyla anlatan stajlar sunun – iş ve akademik dünyanın bir karışımına sahip olmak, AI konumunuz için harikalar yaratabilir.

Aynı zamanda, veriler yalnızca yapay zekanın etkin olduğu departmanlara depolanmamalı, tüm dünyadaki kararları etkiliyor olmalıdır. tüm şirketinizde, pazarlama ekiplerinizde, satış hunilerinizde ve daha fazlasında. Veriler tüm karar verme sürecinin merkezine yerleştirilmezse, asla son kullanıcılarınızın yerine geçemez ve yapay zekanızın size verdiği sonuçlarla ne yapacağınızı daha doğru bir şekilde belirleyemezsiniz.

Yapay zekayı kucaklamak, tırmanmak için her şeye kadir bir tepe olmak zorunda değildir. Yapay zeka ortamında başarılı bir şekilde yer edinmiş çok sayıda işletme ve yeni oyuncuların bu alandaki girişimlerini kolaylaştıracak çok sayıda kaynakla, KOBİ’ler bir yapay zeka yetkilisi olmaya her zamankinden daha hazırlıklı.

Álvaro Echeverría kurucusu ve CEO’sudur. SimpliRouteşirketlerin lojistik maliyetlerini azaltmasına ve müşteri memnuniyetini artırmasına yardımcı olan rota optimizasyon yazılımı.

Veri Karar Vericileri

VentureBeat topluluğuna hoş geldiniz!

DataDecisionMakers, veri işini yapan teknik kişiler de dahil olmak üzere uzmanların verilerle ilgili içgörüleri ve yenilikleri paylaşabileceği yerdir.

En yeni fikirler ve güncel bilgiler, en iyi uygulamalar ile veri ve veri teknolojisinin geleceği hakkında okumak istiyorsanız DataDecisionMakers’ta bize katılın.

Kendi makalenizle katkıda bulunmayı bile düşünebilirsiniz!

DataDecisionMakers’dan Daha Fazlasını Okuyun


Kaynak : https://venturebeat.com/business/3-top-tips-to-help-smbs-make-a-successful-home-in-the-ai-space/

Yorum yapın

SMM Panel PDF Kitap indir