Artificial intelligence

Áp dụng các giải pháp AI ở các giai đoạn khởi nghiệp, tăng trưởng và doanh nghiệp

Chúng tôi thấy các công ty áp dụng các giải pháp AI khác nhau, tùy thuộc vào giai đoạn tăng trưởng của họ. Dưới đây là những thách thức mà họ phải đối mặt và các phương pháp hay nhất ở mỗi giai đoạn. Ngày càng nhiều công ty đang tìm cách áp dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI), cho dù họ muốn tung ra các sản phẩm đột phá hay đổi mới trải nghiệm của khách hàng. Bất kể doanh nghiệp đang tiếp cận chiến lược của họ như thế nào, họ sẽ cần phải gắn nhãn một lượng lớn dữ liệu – văn bản, hình ảnh, âm thanh và / hoặc video – để tạo dữ liệu đào tạo cho các mô hình học máy (ML) của họ. Tất nhiên, AI không được phát triển với cách tiếp cận một kích thước phù hợp với tất cả. Chúng tôi nhận thấy rằng các công ty áp dụng các chiến lược khác nhau dựa trên quy mô và giai đoạn phát triển của họ. Trong thập kỷ qua, chúng ta đã thấy các công ty tận dụng các giải pháp AI và gặp phải những thách thức trên đường đi, khi họ đến với chúng tôi để ghi nhãn dữ liệu hoặc làm giàu dữ liệu và chú thích cần thiết để đào tạo, thử nghiệm và xác thực các mô hình ML ban đầu của họ và để duy trì các mô hình của họ trong sản xuất. Các công ty khởi nghiệp có xu hướng áp dụng AI hẹp để giải quyết các vấn đề cụ thể trong một ngành mà họ có chuyên môn sâu về lĩnh vực. Chúng thường thiếu dữ liệu – đặc biệt là dữ liệu được gắn nhãn đã sẵn sàng và sẵn sàng để sử dụng cho đào tạo ML. Họ có thể gặp khó khăn khi lựa chọn các công cụ chú thích dữ liệu phù hợp và nhiều người thiếu kiến ​​thức chuyên môn hoặc kinh phí để xây dựng các công cụ ghi nhãn dữ liệu của riêng họ. Các công ty đang trong giai đoạn tăng trưởng đang sử dụng các giải pháp AI để nâng cao trải nghiệm của khách hàng và thúc đẩy thị phần lớn hơn. Họ thường có một lượng lớn dữ liệu và kiến ​​thức chuyên môn về miền và thậm chí họ có thể có khả năng xây dựng hoặc tùy chỉnh công cụ ghi nhãn dữ liệu của riêng mình, mặc dù có lẽ không có các tính năng như phân tích lực lượng lao động mạnh mẽ. Ở giai đoạn này, việc điều hướng các ưu tiên cạnh tranh có thể là một thách thức, nơi các nguồn lực kỹ thuật có thể dễ dàng bị kéo giãn và nhân viên vận hành có thể bị lôi kéo vào việc thực hiện các nhiệm vụ dữ liệu có giá trị thấp. Các công ty đang áp dụng AI hiệu quả nhất trong giai đoạn này là những công ty đang cân nhắc chu đáo đến khách hàng và sứ mệnh của họ, tập trung vào năng lực cốt lõi của họ và giảm tải những gì có ý nghĩa cho các chuyên gia bên ngoài. Các công ty doanh nghiệp thường sử dụng AI theo một trong hai cách: kết hợp AI vào sản phẩm hoặc sử dụng nó để đổi mới quy trình kinh doanh nhằm tạo ra hiệu quả, năng suất hoặc tỷ suất lợi nhuận tốt hơn. Các công ty lớn hơn thường có nhiều dữ liệu và chuyên môn sâu rộng về dữ liệu và kỹ thuật nội bộ. Họ đang chi hàng triệu đô la cho dữ liệu và AI, nhưng giao tiếp bị hạn chế giữa các sản phẩm và bộ phận có thể gây khó khăn cho việc có được một cái nhìn nhanh thống nhất về bối cảnh dữ liệu và nơi có cơ hội cho AI cải thiện hoạt động kinh doanh. Nói chung, các công ty doanh nghiệp không tiến bộ trên đường cong dữ liệu trưởng thành như họ mong muốn. Khi các công ty thuộc mọi quy mô tìm cách áp dụng các giải pháp AI, một thành phần quan trọng hơn bao giờ hết là vai trò của mọi người trong quá trình này. Chuẩn bị dữ liệu là một công việc chi tiết, tốn thời gian, vì vậy thay vì sử dụng một số tài nguyên đắt tiền nhất của họ – các nhà khoa học dữ liệu – ngày càng nhiều công ty đang sử dụng nhân viên nội bộ khác, dịch giả tự do, nhà thầu và nguồn cung ứng cộng đồng để có được lượng dữ liệu khổng lồ này công việc đã hoàn thành. Các phương pháp hay nhất để triển khai các giải pháp AI Vào cuối ngày, cần có máy móc thông minh và con người có kỹ năng trong vòng lặp để đảm bảo dữ liệu chất lượng cao mà các mô hình AI hiệu quả yêu cầu. Đó là một động lực quan trọng khi bạn xem xét một số thách thức trong thế giới thực mà công nghệ có thể giúp giải quyết. Từ khả năng xác định hàng giả hoặc giảm nguy cơ bị tấn công lừa đảo, đến đào tạo các phương tiện tự hành với các nâng cấp phần cứng giúp chúng an toàn hơn, chính dữ liệu chất lượng mới làm cho AI thực sự có giá trị. Đối với các công ty đang tìm cách áp dụng hoặc phát triển các giải pháp AI, dưới đây là một số phương pháp hay nhất mà chúng tôi đã xác định có thể giúp đảm bảo hoạt động dữ liệu hiệu quả, hiệu quả: 87% dự án khoa học dữ liệu không được đưa ra thị trường. Kết hợp khoa học dữ liệu sớm: Các công ty xem xét khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu sớm trong quy trình của họ sẽ thành công nhất. Cộng tác thường xuyên: Truy cập trực tiếp và giao tiếp rõ ràng với những người làm việc với dữ liệu giúp điều chỉnh các công cụ và quy trình (ví dụ: hướng dẫn, đào tạo, vòng phản hồi) dễ dàng hơn, có thể tác động tích cực đến chất lượng dữ liệu và thành công chung của một dự án AI. Hãy chuẩn bị cho những điều bất ngờ: Phát triển AI là lặp đi lặp lại và thay đổi là điều không thể tránh khỏi. Các công ty nên xem xét lực lượng lao động của họ và xử lý một cách chu đáo để đảm bảo mỗi người có thể cung cấp sự linh hoạt và nhanh nhẹn mà họ cần để tạo điều kiện đổi mới nhanh chóng trong khi duy trì độ chính xác trong suốt quá trình. Khi bạn nhận ra rằng bạn sẽ cần nhiều dữ liệu được gắn nhãn hơn so với kế hoạch và một cách nhanh chóng, điều quan trọng là phải có nền tảng phù hợp cho chất lượng ở các cấp quy mô lớn hơn. AI đòi hỏi sự kết hợp chiến lược giữa con người, quy trình và công nghệ Ở bất kỳ giai đoạn phát triển nào, điều quan trọng là phải hiểu cách kết hợp chiến lược giữa con người, quy trình và công cụ để tối đa hóa chất lượng dữ liệu, tối ưu hóa năng suất của nhân viên và hạn chế nhu cầu làm lại tốn kém. Tận dụng các phương pháp hay nhất từ ​​các công ty làm việc với dữ liệu có thể đưa một tổ chức vào vị trí tốt nhất để thành công khi thị trường AI tiếp tục phát triển và các cơ hội mới xuất hiện.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button