Automatisering, kleine stappen naar uitmuntendheid

Antwoorden op 10 vragen voordat u Artificial Intelligence en Machine Learning binnen uw organisatie implementeert

Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) kunnen organisaties doorbraken in hun productiesystemen en zelfs een concurrentievoordeel bieden als ze doordacht en in de juiste context worden gebruikt. De Vierde Digitale Revolutie en de vele ontwikkelingen die ermee gepaard gaan, hebben bedrijven onder druk gezet, voortkomend uit de angst om achter te blijven. Vervolgens heeft het geresulteerd in een voorliefde onder leiders om deze technologieën in hun bedrijven te implementeren.

Automatisering - wat is het?
Simpel gezegd, een techniek wordt gebruikt om een ​​systeem te bouwen dat zelfstandig kan werken met weinig of geen menselijke hulp. In feite staan ​​AI/ML achter Automatisering, in het gebied waar we te maken hebben met een enorm tekort aan getalenteerde mensen.

De magie van automatisering is het verminderen van menselijke inspanningen in vervelende en repetitieve taken. Automatisering stelt mensen in staat sneller te innoveren met de meest uitgebreide AI/ML-services die voor hen werken. Hun productiviteit verbetert en ze kunnen snellere, intelligentere en nauwkeurigere beslissingen nemen - een duidelijk voorbeeld.

Wat is het doel van automatisering?
Om de bedrijfsworkflows te verbeteren met automatisering en ondersteunende services. We kunnen kosten, tijd en afval verminderen en de productiviteit en nauwkeurigheid verhogen

1. Welke uitdagingen wilt u oplossen met AI?

   Het fundamentele doel is in dit geval om te beginnen met het definiëren van het probleem. Waar is het bedrijf naar op zoek, welke problemen moeten worden opgelost? Is het dan een Machine Learning-model dat het kan oplossen?
   Enerzijds is het essentieel om te detecteren welke soorten activiteiten inefficiënt of menselijk kapitaalintensief zijn. Aan de andere kant is het essentieel om te bepalen hoe AI- en ML-systemen deze problemen kunnen verminderen.

2. Wat is het businessplan om AI om te zetten in toegevoegde waarde?

   Hoe is het bedrijf van plan om het probleem aan te pakken en de volledige AI- en ML-oplossing te implementeren?
   Bedrijven kunnen waarde creëren door AI te verbinden met dataplatforms en machine learning (al dan niet onder toezicht) te gebruiken om systemen in te schakelen om "met elkaar te praten" door informatie door te geven om trends te verzamelen en gegevenspatronen bloot te leggen. Deze patronen kunnen worden gebruikt om waarde te creëren bij klanten en de economische prestaties te verbeteren.

3. Denkt u aan een tijdelijke of permanente oplossing?

   AI-technologie moet onderdeel worden van de kerndoelstellingen van het bedrijf en moet worden aangevuld met een mentaliteitsverandering in het managementteam (van de directiekamer tot de werkvloer). De overgrote meerderheid van de succesverhalen wordt ondersteund door een digitale transformatie van het bedrijf op alle niveaus.

   Afhankelijk van gedetailleerde omstandigheden is een AI-model nodig voor een specifieke actie in een duidelijk gedefinieerde tijdschaal of voor de dagelijkse processen van het bedrijf; er wordt gekozen voor een product op maat, een gestandaardiseerde oplossing of een tijdelijke dienst.

   

   ---

4. Wat is de gegevensstructuur die moet worden geïmporteerd in het AI-schema?

   De uitmuntendheid van het AI-model is direct afhankelijk van de kwaliteit en kwantiteit van de gegevens waarover het bedrijf beschikt. Bovendien impliceert het gebruik van AI het trainen van een nauwkeurig en zinvol datamodel dat de AI-systemen kan voeden om zelfstandig te leren functioneren; daarom is het van cruciaal belang om historische gegevens van hoge kwaliteit te hebben.

   Heeft mijn bedrijf een uitgebreide hoeveelheid gegevens?
   Zijn de databronnen die de AI gaat gebruiken betrouwbaar?
   Heeft het bedrijf een robuuste data-architectuur?

   Om deze vragen eerlijk te beantwoorden, is het noodzakelijk om een ​​solide raamwerk van doelstellingen en KPI's (key performance indicators) en een uitgebreide spectrumdatastrategie te hebben om het op de meest waardevolle manier mogelijk te maken.

5. Zijn alle gegevens in digitaal formaat?

   Heb ik de gegevens opgeslagen in digitale systemen/formaat? Om de gegevens correct te beheren, moeten ze worden gedigitaliseerd, gecentraliseerd, georganiseerd en geïntegreerd in verschillende digitale tools (CRM's, ERP's, SharePoint) of in verschillende databases.
   Bestandstypen zoals; PDF, Word, JPG (gescand of foto's). Het systeem moet de informatie kunnen extraheren, verwerken, vertalen en begrijpen. Als dit niet het geval is, kan de digitalisering en het gebruik van AI van deze data lang duren en soms een uitdagende investering.

    

6. Heeft het bedrijf de kennis en middelen om een ​​end-to-end oplossing te implementeren?

   Het bedrijf moet realistisch zijn over de vraag of het over de nodige middelen beschikt om veranderingen op het niveau van menselijk en financieel kapitaal op te vangen. Fundamentele vraag: waar vinden we het deskundige talent om AI in te zetten? Moet ik overwegen om te zoeken naar 3^rd partij bedrijf om ons te helpen met de taak? Wat is het budget van het bedrijf voor de aanschaf van een ML-model?

   Om een ​​soepele Artificial Intelligence transitie en een correcte integratie met de interne systemen te realiseren, is het essentieel om een ​​technisch team te hebben dat de bedrijfsomgeving kent. In de meeste gevallen werken de interne en externe teams samen. Bovendien moeten deze teams ervaring hebben met het integreren van de te implementeren modellen in de systemen van het bedrijf.

   Aan de andere kant van de medaille hangt de nauwkeurigheid van het AI-model af van het budget, de omgeving (de cloud) en de tijd die het bedrijf krijgt om het te ontwikkelen. Dit alles zal ook bepalen of het bedrijf kiest voor een on-demand service of voor de aanschaf van een bestaande ontwikkelde op maat gemaakte oplossing om aan hun eisen te voldoen.

   

   ---

7. Hoe AI testen en wat te doen bij problemen?

   Kunstmatige intelligentiemodellen werken door middel van zeer geavanceerde algoritmen en statistische correlaties, en er is altijd een foutenmarge (we gebruiken A2I om fouten te elimineren). Wil het bedrijf AI implementeren in een proces met een hoge variabiliteit en een lage nauwkeurigheid, of juist het tegenovergestelde? Welke risico's en prioriteiten worden individueel beoordeeld.

   Afhankelijk van welke systemen en datasets beschikbaar zijn, moet het bedrijf evalueren of de nauwkeurigheid van de uitgevoerde modellen aan de verwachtingen voldoet om door te gaan.

   We raden aan om AI op kleinere schaal te testen als een Proof of Concept (PoC) en deze vervolgens, in afwachting van de resultaten, indien nodig uit te breiden. Houd er rekening mee dat AI de eerste keer misschien niet goed werkt, en we adviseren om verschillende scenario's te testen.

8. Op welke manier zal AI volledig worden geïntegreerd in de bedrijfsvisie?

   Hoe gaat het bedrijf AI integreren met processen en mensen? Zijn er keerpunten waar AI in botsing komt met processen? Zeer onwaarschijnlijk, AI verbetert de algehele bedrijfsstrategie.

   AI moet niet worden geïmplementeerd als een op zichzelf staand systeem en als een geïntegreerde oplossing die synergie biedt met alle bedrijfsgebieden om de productiviteit en resultaten te maximaliseren. Het bedrijf moet zich daarom afvragen of het AI-model gaat samenwerken met de rest van de partijen en in kaart brengen welke problemen zich kunnen voordoen.

9. Hoe zal AI het personeel van het bedrijf ten goede komen en beïnvloeden?

   In hoeverre zal het vermogen van AI om de activiteiten die nu door werknemers worden uitgevoerd te automatiseren, van invloed zijn op de omvang van het personeelsbestand?
   De omvang van het personeelsbestand moet gelijk blijven; AI verbetert hun productiviteit en creativiteit, minimaliseert fouten, levert meer dan 90% gegevensnauwkeurigheid, zodat het bedrijf concurrerend blijft en inkomsten genereert. Werknemers worden niet overbelast, hebben een goed gezinsleven, werken misschien iets minder uren en de lonen mogen niet naar beneden. AI en personeel brengen immers een betere, toegevoegde waarde. Er zijn nieuwe wegen voor het bedrijf om te verkennen om extra inkomsten te genereren: "Werk slimmer, niet harder."

   Aangezien werknemers sceptisch kunnen zijn over de nieuwe veranderingen, en wat de ethische situatie is, zal hun positie binnen het bedrijf op korte of lange termijn worden beïnvloed? Daarom moeten deze punten duidelijk worden gecommuniceerd en uitgelegd (zoals hierboven).

   Boeiende veranderprogramma's zullen zich richten op specifieke trainingen en interventies om medewerkers en managers bij het bedrijf te betrekken.

10. Wat is de totale ROI van het toepassen van AI-technologie?

    Hoe lang duurt het voordat het bedrijf de investering heeft terugverdiend? Hoeveel zullen de kosten van het bedrijf worden verlaagd zodra AI is geïmplementeerd? Het integreren van AI- en ML-modellen in een bedrijf brengt kosten met zich mee en dus een aanzienlijke investering.

    Om deze reden moet een realistische schatting worden gemaakt om de parameters van het investeringsrendement te bepalen. Om het AI- en ML-plan uit te voeren, moeten de mogelijke prestatie-indicatoren (KPI's) aan het begin worden gedefinieerd, zodat het rendement kan worden gemeten en hoeveel waarde het model voor het bedrijf oplevert.

    Voor degenen die onmiddellijke antwoorden verwachten, zijn de setup- en lopende kosten zeer concurrerend, aangezien het systeem en de infrastructuur in veel gevallen worden beheerd vanuit het cloudplatform. Hoeveel u kunt winnen, Return On Investment (ROI), kijk dan op onze calculator.

Klaar om aan de slag te gaan om AI in uw bedrijf te implementeren?

Kunstmatige intelligentie opent deuren naar talloze mogelijkheden voor bedrijven, en zelfs als het wordt ingezet als Proof of Concept (PoC), zal het al zijn potentieel zichtbaar maken voor belanghebbenden. Ons advies is om AI te implementeren voor een bepaalde taak, doelstelling en uit te breiden naar aangrenzende gebieden. We adviseren om het als evolutie te doen, niet als revolutie.

De native toepassing van Machine Learning zorgt voor het beheer en de uitbreiding van verschillende geavanceerde algoritmen en hun toegankelijke introductie in het productieproces in realtime. We willen de maximale waarde uit de gegevens halen.

Wat drijft ons bij v500 Systems?
We krijgen een 'enorme kick' als we problemen oplossen die velen niet kunnen. Onze kerndoelstelling is om waarde toe te voegen
Om u te helpen uw bedrijf te laten groeien!

Neem contact met ons op voor meer informatie en het inzetten van kunstmatige intelligentie en machine learning, en hoe onze tools uw gegevens nauwkeuriger kunnen maken. Wij kunnen al uw vragen beantwoorden.
Plan een vergadering | Kunstmatige Intelligentie | Virtuele koffie

Bekijk onze casestudy's en andere berichten voor meer informatie:

Artificial Intelligence

Kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg

Nauwkeurige gegevens dankzij kunstmatige intelligentie

Intelligent zoeken

Verklaarbare AI (XAI); de grondgedachte achter de resultaten van ML . begrijpen

AI ROI-calculator