Существует распространенное заблуждение, что ИИ - это SaaS. Однако мы, сотрудники Vidrovr, твердо уверены, что это не так.
SaaS по определению - это программное обеспечение как услуга. Технологии SaaS существуют почти для всех отраслей, и большинство компаний внедрили хотя бы одну (если не 10 или 100) в свои рабочие процессы.
Предполагая, что вы не живете в скале, вы, вероятно, знакомы с некоторыми из самых успешных SaaS-компаний, такими как SalesForce, Workday и AthenaHealth. Эти компании ориентированы на создание инновационных инструментов для CRM, управления персоналом и здравоохранения соответственно.
Эти платформенные решения относительно просты в развертывании и использовании. Все, что вам действительно нужно сделать, это загрузить приложение, (потенциально) подключить свои данные и начать.
Решения SaaS чаще всего называют решениями plug and play или под ключ. Это универсальная модель для всех, которая работает повсеместно и не имеет различий в развертывании от компании к компании.
Внедрение SaaS дает такие преимущества, как:
1. Масштабируемость
2. Автоматические обновления.
3. Легко доступный
И хотя SaaS и AI разделяют эти преимущества, отсутствие различий в развертывании решений SaaS, вероятно, является самым большим различием между SaaS и AI.
В отличие от SaaS, ИИ - это не решение plug and play. На развертывание и адаптацию уходит больше времени. Решениям ИИ необходимо учиться на данных внутри экосистемы компаний и переходить к тому, как каждая компания хочет использовать продукт.
Таким образом, хотя решения на основе ИИ по-прежнему обрабатывают ваши данные, они работают не для каждой компании в стандартной комплектации. Чтобы получить максимальную отдачу от ИИ, важно понимать, каковы ваши цели на микро- и макроуровне.
Яркий пример можно увидеть в мире цифровых публикаций. На микроуровне они хотят предоставить редакторский инструмент, который автоматически рекомендует релевантное видео на основе статьи, которую они пишут. И, сделав еще один шаг (на макроуровне), они хотят опираться на эту основу и публиковать больше видео на всем своем веб-сайте, чтобы увеличить количество просмотров.
Вы не сможете перейти к макросу без микроконтроллера, однако его реализация и масштабирование требуют времени.
Чтобы эффективно внедрить ИИ в свои рабочие процессы, мы предлагаем использовать «многоуровневый» подход. Начните с небольшого запуска, когда вы интегрируете технологию только в часть своей компании. Возвращаясь к примеру цифрового издателя, у них может быть 30 объектов, где они хотят эффективно развернуть технологию. Перед развертыванием на всех 30 станциях, мы думаем, что лучше всего сосредоточиться на 1–3 объектах. Мы считаем, что перед масштабированием крайне важно сосредоточиться на создании правильного рабочего процесса для вашей компании и команды. Как только все недостатки будут устранены, вы можете приступить к крупному запуску и легко масштабировать решение в своей организации.
Реализуя многоуровневый подход, вы делаете две очень важные вещи:
1. Вы даете своей команде время, чтобы изучить технологию и понять, как она лучше всего подойдет для вашей организации, не перенапрягая ресурсы.
2. Вы даете машинам время изучить ваши данные, тем самым повышая точность и производительность.
Решения ИИ все еще находятся в зачаточном состоянии для корпоративного развертывания и ищут свое место в экосистеме. Благодаря безграничным возможностям и преимуществам есть чему поучиться, но гораздо больше можно получить. Чтобы эффективно внедрить технологии искусственного интеллекта, потребуется время, чтобы охватить и оценить ситуацию. Однако это время потрачено не зря, поскольку преимущества намного перевешивают любую боль, которая может возникнуть на этапах интеграции и реализации.
Мы в Vidrovr придерживаемся убеждения, что видео - это король контента и экспоненциальная ценность. Имея статистику, демонстрирующую растущую ценность видео, мы рассматриваем внедрение решений ИИ как необходимый шаг к реализации эффективной видеостратегии, независимо от вашей отрасли или сценария использования.
Если у вас есть какие-либо конкретные вопросы относительно того, как адаптировать решения AI в ваш рабочий процесс, напишите нам по адресу [email protected].
Если вам нравится то, что вы читаете…
Подписаться · Подписаться · Узнать больше
