あらゆるビジネスオペレーションに AI を効果的に適用する 10 の方法

企業は、業務に AI を実装するさまざまな方法を分析し、理解する必要があります。

人工知能（AI）はテクノロジーの世界でよく使われる用語です。学習アルゴリズムを通じて、あらゆる業界を変革し、ビジネスに明るい未来をもたらす力があると信じられています。この画期的なテクノロジーは、日常的なデータを作成することで、顧客の意思決定管理、予測、品質保証製造、ソフトウェアコード生成の改善に役立ちます。

AI ソフトウェアを組織の業務に統合する場合は、それが組織のニーズを満たしていることを確認する必要があります。 AI を実装するには、次のアクションを検討してください。

1. AIを学ぶ

現代の人工知能の能力について少し学んでみましょう。たとえば、人工知能の基本的な考え方を理解するために、大量のオンラインデータとツールが利用可能です。さらに、AI の学習を開始し、企業内で機械学習や予測分析などのテーマに関する知識を向上させる簡単な方法として、オンラインチュートリアルやテレセミナーを視聴することをお勧めします。

2. AIで解決したい問題を特定する

基礎を理解したら、すべての組織にとって次のステップは概念の探求を開始することです。 AI ソフトウェアを使用して、現在の製品やサービスの機能を強化する方法を検討してください。さらに重要なのは、AI がビジネス上の問題の解決や具体的なメリットの提供に役立つ可能性がある具体的なユースケースを組織が検討する必要があることです。

3. 適格な候補者を見つける

請求書の照合、IoT ベースの顔認識、老朽化した機器の予防保守、顧客の購買パターンなど、実際の AI プロジェクトが展開されているユースケースに幅広い機会を集中させることが重要です。創造性を発揮し、できるだけ多くの人をプロセスに参加させましょう。

4. パイロットAIプロジェクト

AI ソフトウェア導入の候補プロジェクトを実際のプロジェクトに変えるには、データの収集、アルゴリズムの設計、科学的に制御されたリリースの展開、影響とリスクの分析を行う AI、データ、ビジネスプロセスの専門家チームが必要であると考えられています。

5. ワークグループを作成する

「ゴミを入れればゴミが出る」という状況を避けるには、機械学習をビジネスに統合する前に、データを統合する作業グループを作成します。データが正確かつ豊富であり、ML に必要なすべての次元を網羅していることを確認するには、[ビジネスユニット] 間のワーキンググループを設立し、複数のデータセットを統合し、矛盾を排除することが重要です。

6. 批判的理解を構築する

初期の AI プロジェクトの成功と失敗は、ビジネス全体をより深く理解するのに役立ちます。分析データと従来のバックミラーレポートは AI への第一歩であるため、理解のベースラインを確立するために必要であることを認識します。

7. 小さく始める

一度に大量のデータを処理しようとするのではなく、まずはデータの小さな部分に AI を適用します。最初は小さく始め、AI を使用して徐々にその価値を証明し、フィードバックを収集し、必要に応じて拡張します。解決したい特定の問題を選択し、AI にその問題に集中させ、事実を入力するのではなく、ターゲットを絞ったクエリを実行します。

8. AIシステムのストレージ要件を考慮する

少量のデータサンプルが増え始めると、AI システムのストレージ要件を考慮する必要があります。研究成果を達成するにはアルゴリズムの改善が必要です。しかし、AI システムは、より正確なモデルの開発に役立つ大量のデータがなければ、コンピューティングの目標を達成できません。したがって、AI システムを設計する際には、高速で最適化されたストレージを考慮する必要があります。