На этом рынке невероятно важно иметь возможность видеть, что грядет. И по мере роста этой потребности (и технологии становятся более доступными) компании все чаще обращаются к ИИ, чтобы:
- Быть инициативным
- Улучшить критические процессы
- Стать более проворным
Тем не менее, нет возможности щелкнуть выключателем и включить ИИ просто так. Традиционно внедрение ИИ требует времени и подготовки. ИИ также имеет репутацию дорогостоящего и доступного только крупным компаниям с командами по анализу данных.
Именно эта мысль заставляет многие компании с опаской относиться к ИИ.
К счастью, ИИ более достижим, чем вы думаете, независимо от размера вашей компании или наличия у вас команды специалистов по обработке и анализу данных. И это сводится к ответу на один простой вопрос.
Готовы ли вы к ИИ? Задайте себе этот вопрос
Это вопрос: Каково состояние моих данных?
Давайте распакуем это.
Чтобы принимать разумные решения, необходимо иметь перед собой всю информацию (правильную информацию), чтобы сосредоточиться на том, что действительно важно, и обычно это только 1% данных, которые собирает бизнес.
Сегодня, когда доступно больше данных, чем когда-либо прежде, проблема многих предприятий сегодня заключается не в нехватке данных, а в том, чтобы знать, что с ними делать. Слишком много данных может быть плохой вещью. Для предприятий это означает, что они либо:
- Не знаю, с чего начать, чтобы разобраться во всех этих данных; или
- Создавайте загроможденные информационные панели и тратьте время на цифры, которые не дают им нужного понимания.
Как бы просто это ни звучало, это все, что нужно: иметь прочную, организованную базу данных.
Почему это важно?
Наличие нужной информации в нужное время имеет решающее значение для того, чтобы оставаться гибкими, конкурентоспособными и активными.
Чтобы оставаться жизнеспособным, предприятия должны хорошо предвидеть, что будет дальше, и реагировать в режиме реального времени. Средний бизнес хранит огромное количество данных, и в наши дни они часто уже находятся в облаке. Однако в большинстве случаев эти данные неструктурированы или разрознены. Это делает его бесполезным даже для лучших приложений ИИ.
Чтобы ИИ мог обеспечивать точные результаты, ему нужны доступные структурированные данные.
Наука о данных не может победить плохие данные. Если данные, лежащие в основе этой технологии, неточны, разбросаны, не помечены или тщательно организованы по разрозненным элементам, то не имеет значения, если у вас платформа номер один в отрасли. Слабое основание данных означает слабое понимание.
Иерархия потребностей науки о данных
Лучший известный нам способ объяснить эту проблему, с которой сейчас сталкивается так много компаний, — это провести аналогию. Возьмем аналогию Моники Рогати между иерархией потребностей Маслоу и наукой о данных.
Маслоу считал, что у людей есть врожденное желание самореализоваться, то есть полностью раскрыть свой потенциал. Для достижения этой цели необходимо удовлетворить ряд более основных потребностей, таких как потребность в еде, безопасности, любви и самоуважении.
К сожалению, прогресс часто прерывается неспособностью удовлетворить потребности более низкого уровня. Следовательно, не все будут перемещаться по иерархии в одном направлении, но могут перемещаться туда и обратно между различными типами потребностей.
Маслоу и ИИ
То же самое мы можем сказать и о бизнесе: чтобы полностью раскрыть свой потенциал, необходимо удовлетворить определенные базовые потребности, то есть, прежде чем вы сможете заниматься ИИ или глубоким обучением, вам нужно позаботиться о грамотности данных, сборе данных и вашей инфраструктуре.
Это породило «Иерархию потребностей науки о данных» Рогати:
Это помогает проиллюстрировать, что, хотя большинство компаний стремятся к вершине иерархии потребностей в науке о данных (искусственный интеллект), сначала необходимо выполнить множество других базовых требований. И когда одна потребность удовлетворена, бизнес может перейти к удовлетворению следующей потребности. Говорит Рогати:
Думайте об искусственном интеллекте как о вершине «пирамиды потребностей. Да, самореализация (ИИ) — это здорово, но в первую очередь вам нужны еда, вода и кров (информационная грамотность, сбор и инфраструктура)».
Чтобы достичь вершины этой пирамиды и использовать ИИ для создания ценности для бизнеса, компаниям необходимо иметь прочную базу данных. Успешные инициативы в области искусственного интеллекта зависят от организованных, доступных и демократизированных данных.
Надежная база данных предшествует ИИ
Реальность такова, что вы не можете пропустить ни одного шага, чтобы быстрее перейти к ИИ — самые передовые инструменты анализа данных только быстрее приведут вас к неверному результату.
Проблема в том, что есть много компаний, у которых есть прочная база данных, но им не хватает таланта для создания прогнозов машинного обучения. Это связано с тем, что навыки, необходимые для разработки моделей и решений, трудно найти, что делает проприетарную разработку не только дорогостоящей, но и трудоемкой.
Другая проблема также может заключаться в том, что у них есть большая коллекция данных, которые либо неорганизованы, либо беспорядочны (т. е. недостаточно подготовлены или очищены, чтобы быть готовыми к машинному обучению), и поэтому компания не может создавать прогнозы машинного обучения.
Как правило, бизнес сталкивается с одной из трех проблем:
- В компании нет специалиста по обработке данных
- В компании может быть один или два аналитика данных, но люди, носящие эти шляпы, часто не обладают навыками программирования для создания моделей машинного обучения.
- Компания может позволить себе большую команду специалистов по данным, но они не в состоянии работать со скоростью, так как у них большая коллекция неорганизованных данных, а создание этих моделей с нуля может занять месяцы — и это помимо всего прочего, что им нужно делать.
Вдобавок ко всему этому, также возникают проблемы безудержного недопонимания. Не всегда легко убедиться, что руководители предприятий и специалисты по обработке и анализу данных находятся на одной волне. Недопонимание из-за разных приоритетов может привести к задержкам и осложнениям, что затрудняет принятие решений.
Похожая литература: Сколько стоит создать команду по анализу данных?
ИИ без кода
Хорошая новость заключается в том, что все больше и больше предприятий обращаются к решениям искусственного интеллекта без кода, чтобы помочь им добраться до вершины пирамиды. Эти типы решений демократизируют ИИ, делая его широко доступным и доступным по низкой цене.
Что огромно. В эпоху, когда спрос на программное обеспечение намного превышает предложение программистов, инструменты без кода помогают все большему числу предприятий, которым не хватает технических знаний, избежать нехватки навыков кодирования.
Например, малый бизнес, у которого нет бюджета для найма специалиста по данным или инженера по машинному обучению, может использовать платформы без кода и передать всю мощь инноваций в руки команды бизнес-пользователей.
Команды, использующие машинное обучение, могут работать с актуальной информацией в реальном времени, что означает, что они быстро и точно принимают обоснованные решения и масштабируют свои усилия.
Краткое содержание
Раньше на внедрение ИИ уходили месяцы, если не годы, и это было дорого. Раньше он также был зарезервирован для компаний, у которых был бюджет для его реализации. Это создало барьеры для большинства предприятий.
ИИ без кода устраняет этот барьер. Теперь создавать модели ИИ стало проще и быстрее, чем когда-либо. Теперь нетехнический сотрудник может построить и развернуть модель ИИ во время обеденного перерыва, используя платформу машинного обучения без кода.
ИИ без кода — это наиболее доступный способ реализации ИИ, который может позволить любой организации продвигаться вверх по аналитической иерархии потребностей и достигать своих конечных целей.
Готовы узнать, что может сделать для вас отсутствие кода? Закажите демонстрацию с нашей командой сегодня!
Первоначально опубликовано на https://www.obviously.ai.