驯服人工智能。 如何迈出将人工智能应用到您的业务中的第一步？ | 商业人工智能#119

个性化产品推荐会自动出现在您最喜欢的购物应用程序中吗？ 虚拟助手随时解答疑问、解决问题，效率无与伦比？ 您的企业如何从人工智能这一正在改善全球业务开展方式的技术的力量中受益？ 作为企业主，您希望利用这种变革力量。 这里有五个步骤将向您展示如何做到这一点。 请继续阅读以了解更多信息。 企业如何驾驭AI？ 介绍

在公司里驯服人工智能有多容易？ 介绍

尽管人工智能（AI）在波兰企业中越来越受欢迎，但仍有许多企业没有充分发挥其潜力。 根据毕马威的一项研究 (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do- wykorzystania.html），目前我国只有15%的企业使用AI解决方案，而全球平均水平为35-37%。 与此同时，高达 62% 的实施人工智能的公司没有监控这些实施的有效性，即他们不知道它们产生了什么影响（如果有的话）。

这些数字显示了人工智能在波兰商业中尚未开发的巨大潜力。 另一方面，13% 的公司计划在 2023 年底之前实施人工智能，这可能预示着这种颠覆性技术的采用浪潮即将到来。 事实上，企业从人工智能中看到了许多好处，例如提高生产力、提高产品和服务质量、更好的财务业绩以及增强的竞争地位。

步骤 1. 了解人工智能、机器学习和生成人工智能之间的区别

如果您正在考虑在您的企业中迈出实施人工智能的第一步，那么值得学习这组技术的基础知识。 在您认识到 AI 在您的业务中的潜力之前，您需要了解最广泛意义上的人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和生成式 AI 之间的主要区别。 这些术语经常互换使用，但它们实际上描述的概念略有不同。

人工智能是指计算机或机器人等编程机器以与人类类似的方式“思考”并模仿智能行为的一般能力。 人工智能系统可以吸收、分析和使用现实世界的知识来获取新信息。 基于人工智能的技术的例子包括语音、图像和面部识别。

另一方面，机器学习 (ML)是人工智能的一个领域，其中计算机系统从数据中学习并在无需人工直接干预的情况下做出决策。 机器学习的一个关键特征是能够根据新的输入数据不断自我改进和调整算法。

随着生成式人工智能的快速发展，其主要标志是ChatGPT的疯狂流行，了解这一新趋势也很重要。 生成式人工智能能够生成新数据，例如文本、图像、视频和音频，甚至计算机代码。 它通过从大量训练数据中学习来实现这一点。 ChatGPT 等语言模型可以学习输入数据中固有的模式和规则，然后使用这些知识来创建类似于人类编写的新的、独特的文本。

生成式人工智能的力量在于其灵活性以及以创新方式创造性地重新混合和合成信息的能力。

定义业务需求

第二步是确定可以通过实施人工智能和机器学习来满足您的业务的特定需求。 这个过程首先要深入分析并仔细考虑几个问题：

1. 您想取得什么具体成果？ 可能是增加收入、优化供应链或更好的客户服务。
2. 实现这些目标的主要障碍是什么？
3. 人工智能和机器学习如何帮助您克服这些问题？
4. 您想如何衡量此类举措是否成功？ 从一开始就值得规划如何评估结果，特别是考虑到有多少公司跳过了这一关键步骤。 这可以基于 KPI、直接财务收益或专门为此实施定义的其他指标。
5. 您已经拥有什么类型的数据？ 数据是公司新实施的人工智能将使用的关键资源。 问问自己，您需要哪些额外数据才能充分发挥人工智能的潜力？

为了充分理解回答这些问题的价值，让我们看一个实际的例子。 想象一下，一家小型会计师事务所正在努力应对处理客户文件的冗长的手动流程。 他们将目标定义为“实现会计自动化，以加快处理速度并提高生产力”。

主要障碍是在繁琐的任务上花费时间以及需要处理大量文件。 在审查了这些挑战后，该团队将基于人工智能的文档处理确定为一种潜在的解决方案——自然语言处理（NLP）技术，可以自动提取和分类相关财务数据，减少错误并加快流程。

在这种情况下，衡量影响的方法是增加每月处理的文档数量以及减少每个订单的平均处理时间。 评估数据资源也很重要——在这种情况下，评估训练人工智能系统所需的收据、发票和其他财务文件的数量。

这个例子说明了在人工智能实施过程开始时明确定义业务需求的重要性。 只有这样，您才能找到正确的解决方案并正确实施它们，从而为您的业务带来最大价值。

来源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

值得使用 SensID 认知自动化 (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/)、Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai) 等工具-builder/overview）或 Docsumo (https://www.docsumo.com/)。

SensID 认知自动化使用自然语言处理 (NLP) 技术来自动理解文档内容，这对于机器人任务和决策过程至关重要。 分析完文本后，系统会聚合收集到的数据并以结构化形式呈现，以供在机器人流程自动化 (RPA) 和分析应用程序中使用。 利用我们开发的技术，可以有效地创建模型来解释各种业务文档中包含的信息。

SensID 认知自动化能够集成来自各种文本源的数据，包括结构化数据（例如数据库）、半结构化数据（例如表单、csv、html 等）和非结构化数据（例如 doc、pdf、等），提供统一的信息视图。

Microsoft AI Builder 是 Microsoft Power Platform 的一部分。 有了它，您可以创建和使用 AI 模型来帮助优化您的业务流程。 您可以使用适用于许多常见业务场景（例如文档识别）的预构建模型，也可以创建自定义模型来满足公司的特定要求。

另一个值得尝试的选择是 Docsumo，它使用 OCR（光学字符识别）来读取文档，并受到 PayU 和 Hitachi 等大公司的信任。

第 3 步：了解人工智能如何帮助您的业务

确定您的业务目标和挑战后，下一个逻辑步骤是确定人工智能为您的业务增加价值和利润的具体方式。 有时路径可能并不明显，因此请考虑广泛的可能好处。

人工智能的关键价值因素之一是增加为客户提供的价值。 借助机器学习和高级数据分析的力量，人工智能可以帮助公司更好地了解消费者的偏好和行为。 这可以提供更加个性化和令人满意的购物体验。

另一个关键因素是人工智能提高员工效率和生产力的潜力。 通过自动化重复、耗时的任务，人工智能可以显着节省成本，让团队能够专注于更具战略性、创造性的活动，并显着提高工作满意度。 事实上，59% 的管理人员认为，在工作场所使用人工智能可以提高工作满意度 (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/)。

最后，我们不应忘记实施人工智能解决方案通常会带来的直接业务收益。 通过优化流程、改进运营和更好地利用数据，组织可以最大限度地提高收入和利润。

那么人工智能会提高客户满意度吗？ 它会最大限度地提高员工的生产力吗？ 它会有助于收入增长吗？ 如果这些问题中任何一个的答案是“是”，那么人工智能当然值得您关注。

来源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

第 4 步：评估您自己实施 AI 的能力

了解人工智能的巨大潜力后，您现在面临最大的挑战——评估和准备您自己的组织能力和资源，以有效实施新技术。 不幸的是，我们想要实现的目标与我们在给定时间和预算内实际交付的目标之间往往存在巨大差距。

如果您发现公司中有很多使用人工智能的机会，那么您需要首先诚实地评估您的能力和工具。 请您的 IT 专业人员诚实地回答以下问题：

• 我们是否拥有一支具备适当技能的内部开发团队来从头开始构建定制的人工智能解决方案？
• 如果没有，我们是否应该考虑购买外部供应商提供的现成人工智能产品？
• 或者，战略性地与经验丰富的外部合作伙伴合作，共同开发适合我们需求的解决方案会更具成本效益吗？

由于缺乏内部资源，最好的解决方案可能是将您的人工智能实施项目完全外包给专门的外部公司。 无论您选择哪条道路，良好的第一步都是彻底研究市场上可用的人工智能解决方案，并评估其中是否有任何解决方案可以满足您组织当前的需求。 购买现成的产品很可能比从头开始构建更具成本效益的选择。

请记住，人工智能集成不同于典型的新软件实施。 它需要机器学习、大数据处理和先进算法方面的专业知识。 如果您的组织不具备这种专业知识，那么与外部专家合作可能不可避免，以最大限度地提高项目的成功机会。

第 5 步：考虑咨询专家

尽管人们对人工智能技术充满热情，但由于组织内缺乏技能，许多管理者仍然不敢迈出第一步。 如果您是其中之一，请考虑聘请专业顾问或外部公司。

构建人工智能系统与开发典型的业务应用程序有很大不同。 这是一个高度专业化的专业领域，需要机器学习、自然语言处理、深度学习和大数据分析方面的高级技能。

例如，打造一个能够与客户有效沟通的AI虚拟助理，不仅需要扎实的全栈基础，还需要自然语言处理技术和生成式人工智能。

如果您的团队缺乏此类专业技能，那么寻求外部帮助可能更有意义。 专业的人工智能咨询公司和机构不仅可以提供相关的专业知识和经验，还可以提供经过验证的流程和最佳实践，以增加您的计划成功的机会。

当然，聘请外部专家需要额外费用。 然而，重要的是要记住，人工智能实施不当可能会因错误、停机和需要纠正而导致更大的财务损失。 或者只是整个系统出现故障，无法执行为其创建的任务。 这就是为什么与专家合作通常是一项明智的投资，从长远来看可以节省您的时间和金钱。

来源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

驯服人工智能——总结

在企业中实施人工智能无疑是一项严肃而富有挑战性的事业，但同时也是企业转型和增长的巨大机遇。 它为提高效率、优化流程并为客户提供更大价值的无数机会打开了大门。

正如我们已经看到的，世界各地的许多公司（从小型企业到大型企业）都成功地使用人工智能来自动执行繁琐的任务、分析大型数据集并根据事实做出更好的决策。

当然，与任何严肃的业务计划一样，成功实施人工智能的途径是详细规划并遵守经过验证的原则。

实施人工智能是一个迭代过程。 这就是为什么最好从一个小型试点项目开始，运行测试并收集反馈。 以此为基础，更容易做出进一步发展或调整的决策。 另外，不要忘记一个关键的成功因素——数据。 为人工智能系统提供的高质量数据越多，它们的学习和表现就越好。

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作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

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