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:

  1. В компании нет специалиста по обработке данных
  2. В компании может быть один или два аналитика данных, но люди, носящие эти шляпы, часто не обладают навыками программирования для создания моделей машинного обучения.
  3. 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.