Искусственный интеллект и машинное обучение (МО) быстро входят в нашу жизнь, будь то профессиональная или домашняя. Виртуальные помощники, чат-боты, модели на основе данных для более эффективного принятия решений, аналитика данных и многое другое являются результатом внедрения ИИ и корпоративного машинного обучения в бизнесе.
Инструменты на базе ИИ оптимизируют процессы и помогают предприятиям повышать качество, повышать производительность, повышать удовлетворенность клиентов и получать больше прибыли. МСП могут либо создать внутреннюю команду для интеграции ИИ в свои бизнес-системы, либо нанять услуги ИИ, предлагаемые ведущими консалтинговыми компаниями.
Хотя ИИ и машинное обучение улучшают производительность предприятия, все может быстро пойти не так, если у вас нет надлежащего плана по интеграции ИИ в ваш бизнес. В этом блоге мы узнаем, как успешно внедрить модели машинного обучения в вашей организации.
Мы знаем об искусственном интеллекте и осознаем, что машинное обучение является его частью. Но что именно делает алгоритм машинного обучения?
Что такое машинное обучение?
Алгоритм машинного обучения — это программное обеспечение, которое использует исторические данные и данные в режиме реального времени, чтобы помочь предприятиям отслеживать закономерности, прогнозировать тенденции, обнаруживать мошенничество, анализировать поведение клиентов и предоставлять персонализированные предложения. Алгоритм написан таким образом, что использует обратную связь в системе для улучшения и получения лучших результатов. Со временем корпоративные алгоритмы машинного обучения могут совершенствоваться и давать точные прогнозы.
Конечно, ML — это гораздо больше, чем упрощенное объяснение. Существуют различные типы машинного обучения в зависимости от типа используемого алгоритма (или того, как программное обеспечение подходит к обучению).
Типы машинного обучения
Данные — это общий фактор для любого машинного обучения.
- Неконтролируемое обучение. Используемые здесь наборы данных не имеют маркировки. Алгоритм будет обрабатывать наборы данных, чтобы определить, есть ли между ними какая-либо связь. Данные и окончательные результаты предопределены. Например, обнаружение аномалий, кластеризация и т. д.
- Обучение с учителем: специалисты по данным вводят помеченные данные и определяют переменные/параметры, которые необходимо учитывать при обработке наборов данных алгоритмом для поиска корреляций. Экспресс-регрессионное моделирование, бинарная классификация.
- Полуконтролируемое обучение. Это сочетание двух вышеупомянутых типов. Специалисты по данным загружают помеченные данные, но не определяют параметры. Алгоритм может создать свой собственный набор параметров для получения результата. Ex- Маркировка данных, обнаружение мошенничества.
- Обучение с подкреплением. RL — это когда специалисты по данным обучают алгоритм завершению процесса на основе заданного набора правил. Алгоритм может создавать свои собственные шаги в процессе. Ex – управление ресурсами, робототехника.
Причины инвестировать в машинное обучение
Поскольку ИИ и машинное обучение добились больших успехов на рынке, для нескольких предприятий стало необходимым инвестировать в эту технологию. Ниже приведены некоторые причины, по которым вам следует инвестировать в корпоративное машинное обучение, и то, как оно может помочь в достижении краткосрочных и долгосрочных целей вашего бизнеса.
Ведение инвентаря
Управление запасами и их обслуживание — трудоемкий и длительный процесс. Еще сложнее крупным предприятиям с огромным производством. Машинное обучение упрощает процесс, автоматизируя обслуживание запасов, чтобы свести к минимуму необходимость вмешательства человека.
Уменьшите рабочее давление
Когда повторяющиеся задачи автоматизированы, сотрудникам не нужно тратить большую часть своего времени на одно и то же. Таким образом, у сотрудников появляется больше времени, которое они могут посвятить своим проектам, и они меньше нервничают, завершая их вовремя. Кроме того, благодаря виртуальным помощникам и чат-ботам, обеспечивающим самообслуживание внутри предприятия, сотрудники могут работать более продуктивно, не чувствуя давления.
Анализ рынка
Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать данные в режиме реального времени и выявлять последние тенденции на рынке. Возможны предложения по изменению цены товара, выходу на новую целевую аудиторию, управлению спросом с предложением и т.д.
Сортировка данных и аналитика
Модели AI и ML являются неотъемлемой частью анализа данных. От сбора данных до их очистки и сортировки, а также маркировки данных — машинное обучение может упростить работу и выполнить задачу за меньшее время. Команды, занимающиеся наукой о данных, могут использовать корпоративные модели машинного обучения для более быстрого анализа данных, чем раньше.
Принятие решений
Программное обеспечение AI и ML предоставляет точные аналитические данные и прогнозы, которые помогают принимать правильные решения для предприятия. Создаваемые отчеты легко читаются и могут быть представлены в любом формате (графическом, табличном, текстовом и т. д.), чтобы вы могли понять выводы и понять, как обстоят дела.
Безопасность данных и системы
Данные являются жизненно важной частью любого бизнеса и должны быть защищены от внешних воздействий. Алгоритм машинного обучения может помочь предприятиям улучшить общую систему безопасности в бизнесе. Новейшее программное обеспечение для защиты от вирусов и спама создано с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления и предотвращения киберпреступлений до того, как они повлияют на бизнес.
Обнаружение и предотвращение мошенничества
При обсуждении киберпреступности мы также должны упомянуть мошеннические транзакции, обычно наблюдаемые в электронной коммерции, страховании и банковской сфере. Алгоритм машинного обучения может обнаруживать такие транзакции и предупреждать сотрудников. Многие страховые компании и банковские учреждения вложили средства в инструменты обнаружения мошенничества на основе ML. Розничные продавцы и владельцы бизнеса электронной коммерции также интегрируют решения ИИ со своими бизнес-системами, чтобы не быть обманутыми фальшивыми транзакциями.
Как обеспечить успех корпоративного машинного обучения
Давайте рассмотрим шаги для успешного внедрения корпоративного машинного обучения и получения ожидаемых результатов для вашего бизнеса.
1. Понимание AI и ML и знакомство с ними
Первым шагом к реализации чего-либо будет знание того, что это такое. Если вы и ваши сотрудники не поймете, как искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь вам стать лучше, внедрение новых технологий мало чем поможет.
Несколько консалтинговых компаний по машинному обучению помогают с самого начала и продолжают предлагать поддержку даже после этого. Они помогают обучить ваших сотрудников работе с моделями машинного обучения и повысить эффективность их работы. Ознакомьтесь с примерами использования, которыми поделились консалтинговые компании, загрузите технические документы и изучите их. Присоединяйтесь к ускоренным онлайн-курсам или учебным программам, чтобы получить всестороннее представление об искусственном интеллекте и машинном обучении.
2. Понимание того, зачем вам нужно ML — определите проблемы, которые ML решит на предприятии
Почему вы хотите инвестировать в корпоративный ИИ? Какие проблемы вы хотите решить, интегрируя программное обеспечение ИИ в бизнес-системы? Сказать, что ИИ и корпоративное машинное обучение упростят рабочий процесс, недостаточно. Вы должны знать, где и как использовать алгоритмы машинного обучения.
Начните с составления списка проблем и пробелов в вашей бизнес-системе, которые можно решить с помощью инструментов машинного обучения. Какие проблемы можно решить с помощью NLP, ML, DL, компьютерного зрения и т. д., и какие инструменты ИИ вам потребуются для интеграции в бизнес?
3. Приоритизация того, что вы хотите от машинного обучения, и признание дефицита кадров
Инвестирование в машинное обучение — дорогостоящее дело, независимо от того, являетесь ли вы владельцем стартапа или крупного предприятия. Вы должны расставить приоритеты в областях, где машинное обучение будет сначала внедряться, чтобы позже масштабировать его по всей организации.
Было бы полезно, если бы вы также рассмотрели свой существующий кадровый резерв. Могут ли ваши сотрудники адаптироваться к изменяющимся системам? Сколько придется обучить в первой партии? Сколько новых сотрудников вы должны нанять? Даже если вы выберете консалтинговую компанию по машинному обучению, чтобы помочь вам с переходом, вам нужно будет обучить своих сотрудников использованию новой технологии. Сколько это будет стоить и какие программы обучения вам нужны?
4. Создание фабрики данных на предприятии
Только недавно мы начали рассматривать данные как ценный актив. Нет смысла хранить данные на складе и бункерах, когда вы почти не используете их для принятия решений. Чтобы внедрить управляемую данными модель на предприятии, вам потребуется создать структуру данных, в которой важные данные обрабатываются для анализа и прогнозирования. Высококачественная корпоративная модель машинного обучения будет бесполезна, если данные, которые вы предоставляете, будут низкого качества.
5. Найм экспертов для помощи вам в проекте
При работе с проектами на основе ИИ всегда лучше воспользоваться помощью экспертов. Найдите надежную и опытную оффшорную консалтинговую компанию. Наймите команду ИИ для проектирования и разработки модели машинного обучения для вашего бизнеса. Эта команда будет работать с вашими внутренними командами и оптимизировать бизнес-процессы для повышения эффективности и производительности. Хотя вы можете нанять отдельных специалистов и фрилансеров, команда из известной консалтинговой компании будет лучшим выбором для малого и среднего бизнеса.
6. Создание лабораторной среды для работы команды
После того, как ваша команда экспертов будет сформирована, вам нужно настроить лабораторию для их работы. Команде нужна среда, способствующая разработке успешных прототипов, которые впоследствии будут масштабироваться в соответствии с потребностями предприятия. Вам необходимо предоставить качественные наборы данных, расширенные инструменты и необходимые настройки для создания, тестирования и запуска прототипов. Лабораторная среда позволяет команде легко записывать разработки, оценивать ошибки и строить более совершенные модели.
7. Начиная с пилотного проекта и создания успешных пилотных моделей
Не рекомендуется внедрять ИИ в масштабах предприятия. Безопаснее начать с пилотного проекта, а затем масштабировать его для каждого отдела. Начните с малого и убедитесь, что проект успешен. Вам также нужно будет инвестировать только часть всей суммы, необходимой для этого. Кроме того, пилотные проекты не занимают слишком много времени. Команда также будет состоять из 4-5 экспертов. Остальные отделы могут продолжать работу с существующими системами.
При работе над пилотными проектами ваши бизнес-процессы будут сведены к минимуму по сравнению с полным обновлением и обновлением.
8. Сосредоточение внимания на требованиях к хранению данных и долгосрочном планировании
Машинное обучение полностью зависит от данных. Итак, где вы собираетесь хранить такие огромные объемы данных? Что выбрать: хранилище данных или озеро данных? Если первое, то как выбрать подходящее хранилище данных для своего бизнеса? Это будет локально или в облаке?
Вам понадобятся конкретные ответы на эти вопросы. Быстрое, экономичное и оптимизированное хранилище данных с гибкими и масштабируемыми услугами было бы подходящим выбором для большинства малых и средних предприятий. Кроме того, вам необходимо учитывать безопасность и конфиденциальность данных, а также иметь долгосрочный план, чтобы корпоративное машинное обучение стало неотъемлемой частью вашей бизнес-системы.
9. Масштабирование пилотного проекта до внедрения на уровне предприятия
Как только ваш пилотный проект будет успешным, и у вас будет надлежащее хранилище данных, вы можете начать с внедрения модели машинного обучения в масштабах всего предприятия. Однако это не так просто, как кажется. Одна и та же модель не может использоваться во всех отделах. Команде продаж нужен другой алгоритм машинного обучения, чем финансовому отделу и так далее. Эксперты помогут вам определить параметры для каждого требования и соответствующим образом разработать корпоративную модель машинного обучения. В то же время вам необходимо будет внедрить инструменты искусственного интеллекта в повседневные бизнес-операции. Это облегчит сотрудникам внедрение ИИ.
10. Балансировка бизнес-систем и постепенное изменение корпоративной культуры
Два фактора, имеющих решающее значение для успешного внедрения корпоративного машинного обучения, — это баланс между использованием технологий и тем, как ваши сотрудники воспринимают изменения в рабочей культуре. Всеобъемлющая система ИИ — ошибка, которую совершают многие предприятия. Убедитесь, что цели, требования и ресурсы команды согласованы для использования инструментов ИИ в бизнесе.
И, наконец, составьте подробный план трансформации культуры труда на предприятии. Постарайтесь, чтобы это было просто и не вызывало стресса у сотрудников. Не торопитесь с изменениями. Создайте среду, в которой цифровая трансформация рассматривается как часть работы и непрерывный процесс.
Заключение
В связи с растущим спросом на услуги искусственного интеллекта на рынке у вас может возникнуть соблазн как можно скорее внедрить новейшие технологии. Хотя это трудоемкий процесс и требует определенных инвестиций, он того стоит. У вас будет больше шансов на успех, если вы изучите машинное обучение, прежде чем вносить какие-либо существенные изменения. Поговорите с консалтинговыми компаниями по искусственному интеллекту для получения дополнительной информации. Наймите их экспертов, которые проведут вас через каждый шаг процесса.
