Künstliche Intelligenz (KI) – 10 Schritte?
Automatisierung, kleine Schritte zur Exzellenz
Antworten auf 10 Fragen vor der Implementierung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in Ihrem Unternehmen
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) können Unternehmen Durchbrüche in ihren Produktionssystemen und sogar einen Wettbewerbsvorteil bieten, wenn sie mit Bedacht und im richtigen Kontext eingesetzt werden. Die vierte digitale Revolution und ihre zahlreichen Fortschritte haben Unternehmen unter Druck gesetzt, die aus der Angst, zurückgelassen zu werden, herrühren. In der Folge hat dies bei Führungskräften zu einer Vorbereitschaft geführt, diese Technologien in ihren Unternehmen zu implementieren.
Automatisierung – was ist das?
In einfachen Worten wird eine Technik verwendet, um ein System aufzubauen, das in der Lage ist, mit wenig oder ohne menschliche Unterstützung unabhängig zu arbeiten. Tatsächlich stehen KI/ML in dem Bereich, in dem wir mit einem enormen Mangel an talentierten Mitarbeitern konfrontiert sind, hinter der Automatisierung.
Die Magie der Automatisierung besteht darin, den menschlichen Aufwand bei mühsamen und sich wiederholenden Aufgaben zu reduzieren. Die Automatisierung ermöglicht es Menschen, schneller Innovationen zu entwickeln, wobei die umfassendsten KI/ML-Dienste für sie arbeiten. Ihre Produktivität verbessert sich und sie können schnellere, intelligentere und genauere Entscheidungen treffen – ein einfaches Beispiel.
Was ist das Ziel der Automatisierung?
Verbesserung der Arbeitsabläufe im Unternehmen mit Automatisierung und untergeordneten Dienstleistungen. Wir können Kosten, Zeit und Abfall reduzieren sowie die Produktivität und Genauigkeit steigern
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Welche Herausforderungen wollen Sie mit KI lösen?
Das grundlegende Ziel besteht in diesem Fall darin, zunächst das Problem zu definieren. Was sucht das Unternehmen, welche Probleme sind zu lösen? Ist es dann ein Machine-Learning-Modell, das es lösen kann?
Einerseits ist es wichtig zu erkennen, welche Arten von Aktivitäten ineffizient oder personalintensiv sind. Andererseits ist es wichtig zu bestimmen, wie KI- und ML-Systeme diese Probleme mildern können. -
Wie sieht der Geschäftsplan aus, um KI in Mehrwert zu verwandeln?
Wie plant das Unternehmen, das Problem anzugehen und die ausgewachsene KI- und ML-Lösung zu implementieren?
Unternehmen können Wert schaffen, indem sie KI mit Datenplattformen verbinden und maschinelles Lernen (überwacht oder nicht überwacht) nutzen, um Systeme dazu zu bringen, „miteinander zu sprechen“, indem sie Informationen weitergeben, um Trends zu sammeln und Datenmuster aufzudecken. Diese Muster können verwendet werden, um mit Kunden Mehrwert zu schaffen und die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit zu steigern. -
Denken Sie an eine temporäre oder dauerhafte Lösung?
Die KI-Technologie muss Teil der Kerngeschäftsziele des Unternehmens werden und durch einen Mentalitätswandel im Management-Team (von der Vorstandsetage bis zum Shopfloor) ergänzt werden. Die allermeisten Erfolgsgeschichten werden durch eine digitale Transformation des Geschäfts auf allen Ebenen unterstützt.
Je nach Detaillage wird ein KI-Modell für eine konkrete Aktion in einem klar definierten Zeitrahmen oder für die täglichen Prozesse des Unternehmens benötigt; Es wird entschieden, ein maßgeschneidertes Produkt, eine standardisierte Lösung oder eine temporäre Dienstleistung zu erwerben.
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Welche Datenstruktur soll in das KI-Schema importiert werden?
Die Exzellenz des KI-Modells hängt direkt von der Qualität und Quantität der dem Unternehmen zur Verfügung stehenden Daten ab. Darüber hinaus impliziert der Einsatz von KI das Training eines genauen und aussagekräftigen Datenmodells, das die KI-Systeme füttern kann, damit sie lernen, selbstständig zu funktionieren; Daher ist es wichtig, über qualitativ hochwertige historische Daten zu verfügen.
Verfügt mein Unternehmen über ein umfangreiches Datenvolumen?
Sind die von der KI verwendeten Datenquellen zuverlässig?
Verfügt das Unternehmen über eine robuste Datenarchitektur?Um diese Fragen ehrlich zu beantworten, bedarf es eines soliden Rahmens von Zielen und KPIs (Key Performance Indicators) sowie einer umfassenden Spektrumsdatenstrategie, um sie so wertvoll wie möglich zu machen.
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Liegen alle Daten in digitaler Form vor?
Habe ich die Daten in digitalen Systemen/Format gespeichert? Um die Daten richtig zu verwalten, müssen sie digitalisiert, zentralisiert, organisiert und in verschiedene digitale Tools (CRM's, ERP's, SharePoint) oder in verschiedene Datenbanken integriert werden.
Dateitypen wie; PDF, Word, JPG (gescannt oder Fotos). Das System muss in der Lage sein, die Informationen zu extrahieren, zu verarbeiten, bei Bedarf zu übersetzen und zu verstehen. Ist dies nicht der Fall, kann die Digitalisierung und KI-Nutzung dieser Daten lange dauern und mitunter eine anspruchsvolle Investition sein. -
Verfügt das Unternehmen über das Know-how und die Ressourcen, um eine End-to-End-Lösung zu implementieren?
Das Unternehmen muss realistisch einschätzen, ob es über die notwendigen Ressourcen verfügt, um Veränderungen auf der Ebene des Human- und Finanzkapitals zu absorbieren. Grundfrage: Wo finden wir die Experten für den Einsatz von KI? Muss ich in Betracht ziehen, nach 3 . zu suchen?rd Partyunternehmen, um uns bei der Aufgabe zu unterstützen? Wie hoch ist das Budget des Unternehmens für den Erwerb eines ML-Modells?
Um einen reibungslosen Übergang zu künstlicher Intelligenz und eine korrekte Integration mit den internen Systemen zu erreichen, ist es wichtig, ein technisches Team zu haben, das die Unternehmensumgebung kennt. In den meisten Fällen arbeiten die internen und externen Teams zusammen. Darüber hinaus müssen diese Teams erfahren sein, um die zu implementierenden Modelle in die Systeme des Unternehmens zu integrieren.
Auf der anderen Seite der Medaille hängt die Genauigkeit des KI-Modells vom Budget, der Umgebung (der Cloud) und der Zeit ab, die dem Unternehmen für die Entwicklung zur Verfügung gestellt wird. All dies wird auch entscheiden, ob sich das Unternehmen für einen On-Demand-Service oder den Erwerb einer bereits entwickelten, maßgeschneiderten Lösung entscheidet, die seinen Anforderungen entspricht.
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Wie testet man KI und was ist zu tun, wenn Probleme auftreten?
Modelle der Künstlichen Intelligenz funktionieren durch sehr ausgefeilte Algorithmen und statistische Korrelationen, und es gibt immer eine Fehlerquote (wir verwenden A2I, um Fehler zu eliminieren). Will das Unternehmen KI in einem Prozess mit hoher Variabilität und geringer Genauigkeit implementieren oder ganz im Gegenteil? Welche Risiken und Prioritäten werden individuell bewertet.
Abhängig von den verfügbaren Systemen und Datensätzen muss das Unternehmen bewerten, ob die Genauigkeit der durchgeführten Modelle den Erwartungen entspricht, um fortzufahren.
Wir schlagen vor, KI in kleinerem Maßstab als Proof of Concept (PoC) zu testen und dann, bis die Ergebnisse vorliegen, bei Bedarf zu erweitern. Denken Sie daran, dass KI beim ersten Mal möglicherweise nicht gut funktioniert, und wir empfehlen, mehrere Szenarien zu testen.
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Wie wird KI vollständig in die Unternehmensvision integriert?
Wie wird das Unternehmen KI mit Prozessen und Menschen integrieren? Gibt es Wendepunkte, an denen KI mit Prozessen kollidiert? Sehr unwahrscheinlich, dass KI die allgemeine Geschäftsstrategie verbessert.
KI sollte nicht als eigenständiges System und als integrierte Lösung implementiert werden, die mit allen Unternehmensbereichen Synergien bietet, um Produktivität und Ergebnisse zu maximieren. Daher muss sich das Unternehmen fragen, ob das KI-Modell mit den übrigen Parteien zusammenarbeitet und welche Probleme auftreten können.
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Wie wird KI den Mitarbeitern des Unternehmens nützen und sie beeinflussen?
Inwieweit wird sich die Fähigkeit der KI, die Aktivitäten, die jetzt von Arbeitnehmern ausgeführt werden, zu automatisieren, auf die Größe der Belegschaft auswirken?
Die Personalstärke muss gleich bleiben; KI wird ihre Produktivität und Kreativität steigern, Fehler minimieren und eine Datengenauigkeit von über 90 % liefern, damit das Unternehmen wettbewerbsfähig bleibt und Einnahmen generiert. Die Mitarbeiter werden nicht überfordert, haben ein gutes Familienleben, arbeiten vielleicht etwas weniger Stunden und der Lohn darf nicht herabgesetzt werden. Schließlich bringen KI und Personal einen besseren Mehrwert. Es gibt neue Wege für das Unternehmen, um zusätzliche Einnahmen zu erzielen – „Arbeiten Sie intelligenter, nicht härter“.Da die Mitarbeiter den neuen Veränderungen skeptisch gegenüberstehen können und wie ist die ethische Situation, wird ihre Position im Unternehmen kurz- oder langfristig beeinflusst? Daher müssen diese Punkte klar kommuniziert und erklärt werden (wie oben).
Überzeugende Veränderungsprogramme werden sich auf spezifische Schulungen und Interventionen konzentrieren, um Mitarbeiter und Führungskräfte in das Unternehmen einzubeziehen.
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Wie hoch ist der Gesamt-ROI der Anwendung von KI-Technologie?
Wie lange dauert es, bis das Unternehmen die Investition amortisiert hat? Wie stark werden die Kosten des Unternehmens gesenkt, sobald KI implementiert ist? Die Integration von KI- und ML-Modellen in ein Unternehmen ist mit Kosten und damit einer erheblichen Investition verbunden.
Aus diesem Grund muss eine realistische Schätzung vorgenommen werden, um die Parameter der Kapitalrendite zu bestimmen. Um einen KI- und ML-Plan auszuführen, sollten zu Beginn die möglichen Leistungsindikatoren (KPI's) definiert werden, damit die Rendite gemessen werden kann und wie viel Wert das Modell für das Unternehmen bringt.
Für diejenigen, die sofortige Antworten erwarten, sind die Einrichtungs- und laufenden Kosten sehr wettbewerbsfähig, da das System und die Infrastruktur in vielen Fällen über die Cloud-Plattform betrieben werden. Wie viel Sie gewinnen können, Return on Investment (ROI), überprüfen Sie bitte unseren Rechner.
Sind Sie bereit, mit der Implementierung von KI in Ihrem Unternehmen zu beginnen?
Künstliche Intelligenz öffnet Türen zu unzähligen Möglichkeiten für Unternehmen, und selbst wenn sie als Proof of Concept (PoC) eingesetzt wird, wird sie ihren Stakeholdern ihr gesamtes Potenzial sichtbar machen. Unser Rat ist, KI für eine bestimmte Aufgabe, ein bestimmtes Ziel zu implementieren und auf angrenzende Bereiche auszudehnen. Wir empfehlen, dies als Evolution und nicht als Revolution zu tun.
Die native Anwendung von Machine Learning ermöglicht die Verwaltung und Erweiterung verschiedener fortschrittlicher Algorithmen und deren zugängliche Einführung in den Produktionsprozess in Echtzeit. Wir möchten den maximalen Wert aus den Daten hinzufügen.
Was treibt uns bei v500 Systems an?
Wir bekommen einen „enormen Kick“, wenn wir Probleme lösen, die viele nicht können. Unser Kernziel ist die Wertschöpfung
Um Ihnen zu helfen, Ihr Geschäft auszubauen!
Kontaktieren Sie uns, um weitere Informationen zu erhalten und künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einzusetzen und wie unsere Tools Ihre Daten genauer machen können. Wir können alle Ihre Fragen beantworten.
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