Топ 5 задач искусственного интеллекта (ии) должны адрес

0
32

искусственного интеллекта (ии) имеет потенциал, чтобы полностью изменить способ, в котором действуют предприятия различных функций, включая обслуживание клиентов, маркетинга и финансов. Есть многочисленные ии развития компании, которые могут помочь вам в разработке современных АИ powered решения для вашего бизнеса. Но как это происходит с другими появляющимися технологиями, есть проблемы, и ИИ не исключение. Согласно новому исследованию, проведенного MIT-Boston Consulting Group 85% руководителей считают AI будет трансформировать бизнес, но только 20% компаний используют его в некотором роде, и только 5% более широко использовать его. Принятие AI очень низка из-за препятствий, стоящих на пути принятия технологии. Давайте взглянем на вершине пять из них.

  1. Отсутствие организации & неэффективное руководство: иерархии бизнес может быть довольно сложным. Есть несколько руководителей различных департаментов, которые должны быть на той же странице с целью взаимного решения для улучшения бизнеса. Эти руководители должны отвезти их ии усилия вместе, в то же время и с тем же уровнем усилий. Отсутствие надлежащей организации и неэффективным руководством этих глав свинца два неясно, треппинг обязанностей, которые в конечном счете препятствовать вашей компании инвестиции в технологии AI. Для того, чтобы принимать решения, связанные с принятием AI должна быть правильная синхронизация среди всех департаментов.
  1. Фундаментальные проблемы, чтобы решить, не использовать орфографически: в основном аналитики команда или многих команд рассеянный аналитики и новаторов вашей компании работать на множество более мелких проектов на периферии основного бизнеса. Но они игнорируют работы на основных местах для достижения эффективности автоматизации, необходимого основного бизнеса. Вы должны сосредоточиться на освоение AI решения в области бизнес-приоритетов. К примеру секторов вашего бизнеса, генерировать значительные доходы где автоматизации может повысить прибыль или уменьшить процент ошибок и сбоев.
  1. Неопытный & неподготовленным специалистам: в большинстве компаний, существует нехватка AI ума и таланта. В ходе обследования, проведенного PwC цифровой IQ только 20% руководителей сказал, что их организации имеют навыки, необходимые для успеха с ИИ. Это отсутствие требуется опыт и потенциал является одним из самых больших проблем, которые приходит на пути с помощью AI для повышения производительности бизнеса. Многие организации знать свои пределы и не более 20% думаю, что их собственных ИТ-специалистов обладают знаниями, необходимыми для обработки AI. Спрос на обучение навыкам машина растет быстрее, но надлежащей подготовки не легко доступны. В таком сценарии, где AI талант, ограничены, но в очень высоким спросом, большинство компаний Скаутинг инновации из сторонних источников, таких как инкубаторы имеет и ускорители, университетские лаборатории, сообщество открытого исходного кода и хакатонов.
  1. Недоступных данных и защита конфиденциальности: для того, чтобы обучать алгоритмы машинного обучения, вам нужно массовые и чистые наборы данных, с минимальными предубеждения. Большая часть этих данных не готова к употреблению, потому что это в виде неструктурированных. Эти данные содержит конфиденциальную информацию и хранится в системе обработки. В результате, большинство компаний, как правило, вкладывать значительные средства в создание эффективной инфраструктуры для сбора и хранения данных, они создают и привлечь талант способны выполнять шифрование этой информации таким образом, чтобы сделать его удобным и продуктивным.
  1. Доверия & правдоподобности. фактор: это очень трудно объяснить алгоритм глубокого обучения в простой способ, чтобы лицо, которое не является приложений или инженер. С такой сложности тех, кто, возможно, пожелает сделать ставку на ии для того, чтобы использовать новые возможности для бизнеса может начинают исчезать. Большинство компаний, которые отстают в цифровое преобразование, должны революционизировать их всей инфраструктуры с целью принятия ии значимым образом. В результате AI проектов могут прийти немного поздно как данные должны быть собраны, потребляется и усваиваются прежде чем эксперимент приносит свои плоды. Большинство предпринимателей не хватает необходимой степени гибкости», ресурсы и храбрость, которые необходимо инвестировать в проект обучения крупномасштабных машины без гарантии.

Таковы пять больших проблем, которые необходимо преодолеть, если вы хотите, чтобы начать эффективное использование растущего числа АИ powered инструменты, которые доступны на рынке. Однако эти препятствия не может остановить AI для преобразования пути функционирования предприятий. В случае, если вам нужно использовать преимущества технологии AI для того, чтобы разработать решение для увеличения производительности связаться опытных Ай Консалтинг компании.



Anubhuti Shrivastava

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here