Kodėl individualizuotas dirbtinis intelektas pranoksta bendrinius įrankius

Individualus dirbtinis intelektas (DI) užtikrina tikslius, lengvai modifikuojamus ir saugius rezultatus, pritaikytus unikaliems kiekvienos įstaigos poreikiams, todėl dažnai pranoksta bendrinius sprendimus. Nors paruošti įrankiai siūlo greitus, bendrinio pobūdžio sprendimus, individualus DI prisitaiko prie jūsų duomenų ir tikslų, sudarydamas palankias sąlygas nuolatiniam tobulėjimui, konkurenciniam pranašumui, sklandžiai integracijai ir investicijų pelningumo rodikliui (ROI) augti. Šiame straipsnyje mes išsamiau nagrinėjame dviejų tipų DI įrankių skirtumus ir apsvarstome atvejus, kai vienas tipas gali būti pageidaujamas, o kitas – ne. 

Šios diskusijos svarba šiuo metu yra itin didelė. Remiantis neseniai Brianna Bentler aptarta „McKinsey“ ataskaita „LinkedIn“ platformoje, 80 % įmonių nepastebi sąveikos tarp įmonės lygio pelningumo rodiklio ir generatyvinio dirbtinio intelekto, mažiau nei 1 iš 5 didžiuojasi reikšmingais dirbtinio intelekto pagrindiniais veiklos rodikliais ir tik 1 % teigia, kad jų įdiegti sprendimai pasiekia brandą. Pagrindinė įžvalga? Daugelis organizacijų mano, kad dirbtinis intelektas yra lengvai įjungiamas įrankis, užuot vykdžiusios dirbtinio intelekto poreikius atitinkančią darbo eigą ir siekusios organizacinės transformacijos. Tikroji vertė atsiskleidžia tik tada, kai verslo lyderiai imasi dirbtinio intelekto valdymo į savo rankas, ir sukuria naujus darbo vykdymo būdus bei teikia pirmenybę duomenų kokybės užtikrinimui. Todėl, atsižvelgdami į šiuos rezultatus, galime drąsiai teigti, kad minėtos savybės yra daug labiau susijusios su individualiais dirbtinio intelekto projektais nei su standartiniais diegimais.

Pagrindiniai skirtumai tarp standartinių ir pritaikytų dirbtinio intelekto sprendimų.

Paruošti dirbtinio intelekto sprendimai yra iš anksto parengti produktai, skirti plačioms verslo problemoms spręsti. Tai apima pokalbių robotus su standartiniais scenarijais, universalias rekomendacijų sistemas ir paruoštą naudoti OCR (optinio simbolių atpažinimo) programinę įrangą. Šiuos įrankius galima greitai įdiegti ir jie reikalauja mažesnių pradinių investicijų, todėl yra patrauklūs organizacijoms, kurios tik pradeda naudoti dirbtinį intelektą. Jie puikiai tinka, kai reikia įrankio, kuris veiktų greitai, be didelių rūpesčių ir reikalautų minimalių pataisymų.

Tačiau pritaikytas dirbtinis intelektas yra specialiai sukurtas kiekvieno unikaliems poreikiams. Jis yra apmokytas pagal jūsų duomenų rinkinius, modeliuoja jūsų verslo taisykles ir vystosi kartu su jūsų strategija, panašiai kaip pagal užsakymą pagamintas kostiumas yra siuvamas pagal jūsų tikslius matmenis. „ITSoli“ tyrimai rodo, kad nors standartiniai dirbtinio intelekto modeliai gali pasiūlyti patogumą atliekant pagrindines užduotis, jie dažnai nesugeba užtikrinti tokio tikslumo, lankstumo ir ilgalaikės vertės, kokią suteikia pritaikyti sprendimai. Pasak IBM, tikroji dirbtinio intelekto vertė atsiranda tada, kai investicijos yra suderintos su verslo tikslais ir paremtos kokybiškais duomenimis bei detaliu planavimu. Tai strateginio atitikimo lygis, kurio įprastiniai įrankiai dažniausiai negali pasiekti.

Individualus dirbtinis intelektas suteikia neprilygstamą tikslumą jūsų verslo poreikiams.

Dauguma standartinių modelių yra sukurti atsižvelgiant į dažniausiai pasitaikančius verslo rodiklius. Jie dažnai veikia tinkamai ir yra sukurti plačiam naudojimui, tačiau gali lengvai praleisti subtilybes, kurios padaro verslą unikalų. Naudodami pritaikytą dirbtinį intelektą, gaunate sprendimą, kuris apdoroja jūsų tikslią darbo eigą, rodiklius ir kontekstą. Tai reiškia didesnį tikslumą ir veiksmingesnes prognozes, nesvarbu, ar bandote sumažinti su klientų praradimą, optimizuojate tiekimo grandinę, ar kovojate su sukčiavimu.

Panagrinėkime realų pavyzdį. AAI Labs darbas tokiuose sektoriuose kaip tiekimo grandinė ir medienos pramonė rodo tikrąjį individualiai pritaikyto dirbtinio intelekto potencialą. Viename iš neseniai su „Bono“ įgyvendintų projektų, kuriame daugiausia dėmesio skirta medienos sektoriaus sprendimams, sukūrėme specializuotus kompiuterinio matymo modelius, kurie automatizuoja medienos tūrio apskaičiavimą, aptinka defektus, kurių žmonės/inspektoriai gali nepastebėti, ir stebi miškų sveikatą analizuodami palydovinius vaizdus. Šie dirbtinio intelekto sprendimai buvo tiesiogiai integruoti į kliento veiklos darbo eigą, todėl tai leido tiksliai valdyti atsargas, sumažinti atliekas, pasiekti geresnių tvarumo rezultatų ir greitai reaguoti į kintančius rinkos poreikius. Be to, išsamumas ir pritaikomumas yra šių dirbtinio intelekto valdomų sprendimų pranašumas. Būtent šis pritaikymo laipsnis davė sklandžius rezultatus ir padidino investicijų grąžą, o tai būtų itin sudėtinga, ar netgi neįmanoma, pasiekti naudojant bendrinius įrankius.

Individualūs diegimai atneša didesnę investicijų grąžą, nei bendriniai sprendimai.

Pasak IBM, įmonės, kurios diegia individualų dirbtinį intelektą, pranešė apie iki 55 % vidutinę investicijų grąžą produktų kūrime ir 40 % sutrumpėjusias mašinų prastovas gamyboje. Daugiau nei keturios iš dešimties įmonių pradėjusios naudoti dirbtinį intelektą pastebi tiesioginių pajamų padidėjimą. Daugelis individualių diegimų viršija šiuos vidurkius, ir rodo apie 10–20 % konversijų padidėjimą, palyginti su 2–5 % padidėjimu, dažnai pastebimu naudojant standartinius įrankius, kaip pabrėžia „ITSoli“ tyrimai.

Individualus dirbtinis intelektas auga kartu su jūsų verslu, o standartiniai sprendimai turi savo ribas.

Daugelis standartinių įrankių gali sustabdyti verslo augimą, kai jų galimybės pasiekia ribą. „Upsilon IT“ įspėja, kad integracijos ir pritaikymai yra riboti, todėl organizacijos turi arba susitaikyti su apribojimais, arba ieškoti brangių priedų. Tačiau kai verslas perauga bendrųjų įrankių galimybes, jų atsisakymas dažnai būna sudėtingas, todėl įmonės lieka su netinkamais produktais vien dėl jau investuotų laiko ir pastangų.

Individualus dirbtinis intelektas pasižymo kitokiomis savybėmis. Kadangi jis sukurtas atsižvelgiant į jūsų kintančius poreikius ir infrastruktūrą, jis prisitaiko prie jūsų verslo. Atsiradus naujiems duomenims ir poreikiams, dirbtinio intelekto sprendimą galima lengvai pritaikyti ir jis toliau duos naudos. „AAI Labs“ dažnai dirbame su savo ankstesniais klientais, kurie jau naudojasi integruotais sprendimais, prašydami padėti jiems perkelti infrastruktūrą į kitą lygį, augant jų pačių mastui.

Individualūs dirbtinio intelekto sprendimai yra jūsų didžiausias konkurencinis pranašumas.

Dėl plačiai paplitusio bendrinio dirbtinio intelekto prieinamumo jūsų konkurentai gali lengvai pasiekti tuos pačius įrankius kaip ir jūs. Bet koks jų teikiamas pranašumas gali būti trumpalaikis. Kurdami individualų dirbtinį intelektą, jūs pristatote išties unikalų sprendimą – savo intelektinę nuosavybę, pagrįstą jūsų duomenimis ir verslo logika. Jūsų dirbtiniam intelektui tobulėjant, laikui bėgant, dėl nuolatinio mokymosi ir integracijos, jūsų konkurencinio pranašumo negalima lengvai nukopijuoti ar nusipirkti.

Jums nereikia pritaikyti savo operacijų prie individualaus sprendimo – jis pats prisitaiko prie jūsų poreikių.

Kaip paaiškino „Coherent Solutions“, integracijos metu iškyla dar vienas didelis standartinių įrankių trūkumas. Šie įrankiai dažnai reikalauja keisti darbo eigą, kad ji atitiktų jų struktūrą, o tai retai būna efektyvu. Mikro lygmeniu tai dažnai nemalonus procesas, reikalaujantis pakeisti veiklos rutiną, lydimas narių pasipriešinimo pereiti prie įrankio ir sudėtingo mokymosi proceso (ar kada nors integravote „Salesforce“ nuo 0? Jei ne, laikykite save laimingu).

Tuo tarpu pritaikytas dirbtinis intelektas gali būti sukurtas taip, kad atitiktų jūsų organizacijos duomenų šaltinius, API ir veiklos reikalavimus. Jis tampa jūsų darbo eigos dalimi, o ne verčia jus prisitaikyti prie kažkieno kito vizijos ir nuorodų, kaip turėtumėte veikti.

Kalbant apie privatumo klausimus, individualūs dirbtinio intelekto sprendimai suteikia jums ramybę.

Saugumas yra daugelio pramonės šakų reikalavimų sąrašo viršuje, o pritaikytas dirbtinis intelektas u-tikrina atitiktį reikalavimams ir ramybę. Kadangi viskas – nuo sandėliavimo srautų informacijos iki algoritmų – yra tik jūsų, jautrūs duomenys nėra atskleidžiami trečiosioms šalims, kaip galėtų atsitikti naudojant SaaS pagrindu veikiančius, standartinius įrankius, kaip pažymėjo „Upsilon IT“.

Siekdama padėti klientams sukurti tinkamiausią sprendimą, „AAI Labs“ siūlo duomenų tyrimo paketą, kuriame mūsų komanda pati išnagrinėja, vizualizuoja ir struktūrizuoja klientų nuosavybės teise saugomus duomenis prieš pradedant bet kokį dirbtinio intelekto modeliavimą. Laikydamos svarbiausius duomenų srautus viduje ir naudodamos specializuotus įrankius saugiam tyrimui ir pasiruošimui, įmonės gali laikytis aukščiausių privatumo, valdymo ir reguliavimo atitikties standartų. Tokiu būdu, kiekvienam žingsniui jų dirbtinio intelekto kelionėje yra klojamas saugus pagrindas.

Kartais standartiniai sprendimai pranoksta individualius.

Neabejotina, kad tais atvejais, kai pritaikymo poreikiai nėra dideli, bendriniai sprendimai veikia puikiai. Pavyzdžiai gali būti startuolių veikla, žmogiškųjų išteklių / darbo užmokesčio tvarkymas arba klientų valdymo sistemos produktas. Tačiau kai yra atsižvelgiama į investicijų grąžą, tokioms sritims, kaip pavyzdžiui - segmentuota analizė, kokybės užtikrinimas, saugumas ar nišos automatizavimas - pritaikytas dirbtinis intelektas lemia skirtumą tarp riboto patobulinimo ir transformuojančių pokyčių.

Individualus dirbtinio intelekto sprendimas praktikoje – „AAI Labs“ atvejis.

„AAI Labs“ beveik dešimtmetį kuria ir diegia individualius dirbtinio intelekto sprendimus, kurie tiesiogiai sprendžia sudėtingus, konkrečiai pramonei būdingus iššūkius, padėdama įmonėms išnaudoti visą savo potencialą.

Pavyzdžiui, „AAI Labs“ bendradarbiavo su Europos finansinių technologijų bendrove „Factris“, kurdama mašininio mokymosi pagrindu veikiančią kredito vertinimo sistemą, specialiai skirtą mažoms ir vidutinėms įmonėms (MVĮ) faktoringo pramonėje. Šis novatoriškas sprendimas panaudojo įvairius duomenų šaltinius, tokius kaip įmonių finansiniai duomenys, teismo įrašai ir istorinė mokėjimų elgsena, siekiant pagerinti kredito rizikos prognozių tikslumą, supaprastinti klientų įtraukimą ir sumažinti neteisingą perspektyvių įmonių atmetimą. Modeliai, iš kurių vienas buvo integruotas, orientuotas į bendrą finansų grąžinimo prognozavimą, o kitas – į didelės vertės išskirtis, leido atlikti rizikos vertinimą realiuoju laiku keliose rinkose, įskaitant Lietuvą, Latviją ir Nyderlandus. Taip pat buvo užtikrintas regioninių reglamentų laikymasis. Dėl to „Factris“ pasiekė 96 % teisingai įvertintų priimtų atvejų sėkmės rodiklį  ir tik 4 % klaidų rodiklį . Padidėjęs modelio tikslumas leido daugiau MVĮ gauti finansavimą ir žymiai padidino bendras „Factris“ pajamas – 20 % klientų sudarė 80 % generuojamų pajamų. Pažymėtina, kad pagrindinė metodologija yra pritaikoma ne tik finansų, bet ir kitiems sektoriams, pavyzdžiui, mažmeninei prekybai, gamybai ir sveikatos apsaugai. Sprendimai yra grindžiami specifiniais duomenimis, todėl padidėja veiklos efektyvumas įvairiose rizikos valdymo programose.

Kur pradėti?

Pirmiausia, tikriausiai norėsite apibrėžti, kaip atrodo sėkmė. Ar norite didesnio konversijų skaičiaus, didesnio efektyvumo ar geresnės klientų patirties? Pagalvokite, kas daro jūsų verslą unikalų. Įtraukite suinteresuotąsias šalis iš skirtingų sričių, kad susidarytumėte išsamų vaizdą. Kai bendra idėja bus sutvirtinta, apsvarstykite galimybę kreiptis į specialistus, pavyzdžiui, „AAI Labs“, kad jie kuo efektyviau ir kokybiškiau integruotų pritaikytą dirbtinį intelektą į jūsų procesus. Kurkite kartu, tobulinkite, integruokite ir sklandžiai įtraukite savo komandą, kad gautumėte naudos iš savo pritaikyto dirbtinio intelekto sprendimo!

Pasiruošę integruoti dirbtinį intelektą į savo kompanijos procesus? Susisiekite su mūsų komanda jau šiandien ir dirbkime kartu!