馴服人工智慧。 如何踏出將人工智慧應用到您的業務的第一步？ | 商業人工智慧#119

個人化產品推薦會自動出現在您最喜歡的購物應用程式中嗎？ 虛擬助理隨時解答疑問、解決問題，效率無與倫比？ 您的企業如何從人工智慧這項正在改善全球業務開展方式的技術的力量中受益？ 作為企業主，您希望利用這種變革力量。 這裡有五個步驟將向您展示如何做到這一點。 請繼續閱讀以了解更多資訊。 企業如何駕馭AI？ 介紹

在公司裡馴服人工智慧有多容易？ 介紹

儘管人工智慧（AI）在波蘭企業中越來越受歡迎，但仍有許多企業沒有充分發揮其潛力。 根據畢馬威的研究(https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do - wykorzystania.html），目前我國只有15%的企業使用AI解決方案，而全球平均為35-37%。 同時，高達 62% 的實施人工智慧的公司沒有監控這些實施的有效性，即他們不知道它們產生了什麼影響（如果有的話）。

這些數字顯示了人工智慧在波蘭商業中尚未開發的巨大潛力。 另一方面，13% 的公司計劃在 2023 年底前實施人工智慧，這可能預示著這種顛覆性技術的採用浪潮即將到來。 事實上，企業從人工智慧中看到了許多好處，例如提高生產力、提高產品和服務品質、更好的財務表現以及增強的競爭地位。

步驟 1. 了解人工智慧、機器學習和產生人工智慧的區別

如果您正在考慮在您的企業中邁出實施人工智慧的第一步，那麼值得學習這組技術的基礎知識。 在您認識到 AI 在您的業務中的潛力之前，您需要了解最廣泛意義上的人工智慧 (AI)、機器學習 (ML) 和生成式 AI 之間的主要區別。 這些術語經常互換使用，但它們實際上描述的概念略有不同。

人工智慧是指電腦或機器人等程式機器以與人類類似的方式「思考」並模仿智慧行為的一般能力。 人工智慧系統可以吸收、分析和使用現實世界的知識來獲取新資訊。 基於人工智慧的技術的例子包括語音、圖像和臉部辨識。

另一方面，機器學習 (ML)是人工智慧的一個領域，其中電腦系統從資料中學習並在無需人工直接幹預的情況下做出決策。 機器學習的一個關鍵特徵是能夠根據新的輸入資料不斷自我改進和調整演算法。

隨著生成式人工智慧的快速發展，其主要標誌是ChatGPT的瘋狂流行，了解這一新趨勢也很重要。 生成式人工智慧能夠產生新數據，例如文字、圖像、視訊和音頻，甚至電腦程式碼。 它透過從大量訓練資料中學習來實現這一點。 ChatGPT 等語言模型可以學習輸入資料中固有的模式和規則，然後使用這些知識來創建類似於人類編寫的新的、獨特的文字。

生成式人工智慧的力量在於其靈活性以及以創新方式創造性地重新混合和合成資訊的能力。

定義業務需求

第二步是確定可以透過實施人工智慧和機器學習來滿足您的業務的特定需求。 這個過程首先要深入分析並仔細考慮幾個問題：

1. 您想取得什麼具體成果？ 可能是增加收入、優化供應鏈或更好的客戶服務。
2. 實現這些目標的主要障礙是什麼？
3. 人工智慧和機器學習如何幫助您克服這些問題？
4. 您想如何衡量此類措施是否成功？ 從一開始就值得規劃如何評估結果，特別是考慮到有多少公司跳過了這個關鍵步驟。 這可以基於 KPI、直接財務收益或其他專門為此實施定義的指標。
5. 您已經擁有什麼類型的資料？ 數據是公司新實施的人工智慧將使用的關鍵資源。 問問自己，您需要哪些額外數據才能充分發揮人工智慧的潛力？

為了充分理解回答這些問題的價值，讓我們來看一個實際的例子。 想像一下，一家小型會計師事務所正在努力應對處理客戶文件的冗長的手動流程。 他們將目標定義為「實現會計自動化，以加快處理速度並提高生產力」。

主要障礙是在繁瑣的任務上花費時間以及需要處理大量文件。 在審查了這些挑戰後，該團隊將基於人工智慧的文件處理確定為潛在的解決方案——自然語言處理（NLP）技術，可以自動提取和分類相關財務數據，減少錯誤並加快流程。

在這種情況下，衡量影響的方法是增加每月處理的文件數量以及減少每個訂單的平均處理時間。 評估資料資源也很重要——在這種情況下，評估訓練人工智慧系統所需的收據、發票和其他財務文件的數量。

這個例子說明了在人工智慧實施過程開始時明確定義業務需求的重要性。 只有這樣，您才能找到正確的解決方案並正確實施它們，從而為您的業務帶來最大價值。

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

值得使用 SensID 認知自動化 (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 認知自動化使用自然語言處理 (NLP) 技術來自動理解文件內容，這對於機器人任務和決策過程至關重要。 分析完文字後，系統會聚合收集到的資料並以結構化形式呈現，以便在機器人流程自動化 (RPA) 和分析應用程式中使用。 利用我們開發的技術，可以有效地創建模型來解釋各種業務文件中包含的資訊。

SensID 認知自動化能夠整合來自各種文字來源的數據，包括結構化資料（例如資料庫）、半結構化資料（例如表單、csv、html 等）和非結構化資料（例如 doc、pdf、等），提供統一的資訊視圖。

Microsoft AI Builder 是 Microsoft Power Platform 的一部分。 有了它，您可以建立和使用 AI 模型來幫助優化您的業務流程。 您可以使用適用於許多常見業務場景（例如文件識別）的預先建立模型，也可以建立自訂模型來滿足公司的特定要求。

另一個值得嘗試的選擇是 Docsumo，它使用 OCR（光學字元辨識）來讀取文檔，並受到 PayU 和 Hitachi 等大公司的信任。

第 3 步：了解人工智慧如何幫助您的業務

在確定您的業務目標和挑戰後，下一個邏輯步驟是確定人工智慧為您的業務增加價值和利潤的具體方法。 有時路徑可能並不明顯，因此請考慮廣泛的可能好處。

人工智慧的關鍵價值因素之一是增加為客戶提供的價值。 借助機器學習和進階數據分析的力量，人工智慧可以幫助公司更好地了解消費者的偏好和行為。 這可以提供更個人化和令人滿意的購物體驗。

另一個關鍵因素是人工智慧提高員工效率和生產力的潛力。 透過自動化重複、耗時的任務，人工智慧可以大幅節省成本，讓團隊專注於更具策略性、創造性的活動，並顯著提高工作滿意度。 事實上，59% 的管理人員認為，在工作場所使用人工智慧可以提高工作滿意度 (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/)。

最後，我們不應忘記實施人工智慧解決方案通常會帶來的直接業務效益。 透過優化流程、改善營運和更好地利用數據，組織可以最大限度地提高收入和利潤。

那麼人工智慧會提高客戶滿意度嗎？ 它會最大限度地提高員工的生產力嗎？ 它會有助於收入成長嗎？ 如果這些問題中任何一個的答案是“是”，那麼人工智慧當然值得您關注。

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

第 4 步：評估您自己實施 AI 的能力

在了解人工智慧的巨大潛力後，您現在面臨最大的挑戰——評估和準備自己的組織能力和資源，以有效實施新技術。 不幸的是，我們想要實現的目標與我們在給定時間和預算內實際交付的目標之間往往存在巨大差距。

如果您發現公司中有很多使用人工智慧的機會，那麼您需要先誠實地評估您的能力和工具。 請您的 IT 專業人員誠實地回答以下問題：

• 我們是否擁有一支具備適當技能的內部開發團隊來從頭開始建立客製化的人工智慧解決方案？
• 如果沒有，我們是否應該考慮購買外部供應商提供的現成人工智慧產品？
• 或者，策略性地與經驗豐富的外部合作夥伴合作，共同開發適合我們需求的解決方案會更具成本效益嗎？

由於缺乏內部資源，最好的解決方案可能是將您的人工智慧實施專案完全外包給專門的外部公司。 無論您選擇哪條路，良好的第一步都是徹底研究市場上可用的人工智慧解決方案，並評估其中是否有任何解決方案可以滿足您組織當前的需求。 購買現成的產品很可能比從頭開始建造更具成本效益的選擇。

請記住，人工智慧整合不同於典型的新軟體實施。 它需要機器學習、大數據處理和先進演算法方面的專業知識。 如果您的組織不具備這種專業知識，那麼與外部專家合作可能不可避免，以最大限度地提高專案的成功機會。

第 5 步：考慮諮詢專家

儘管人們對人工智慧技術充滿熱情，但由於組織內缺乏技能，許多管理者仍然不敢踏出第一步。 如果您是其中之一，請考慮聘請專業顧問或外部公司。

建構人工智慧系統與開發典型的業務應用程式有很大不同。 這是一個高度專業化的專業領域，需要機器學習、自然語言處理、深度學習和大數據分析的高階技能。

例如，打造一個能夠與客戶有效溝通的AI虛擬助理，不僅需要紮實的全端基礎，還需要自然語言處理技術和生成式人工智慧。

如果您的團隊缺乏此類專業技能，那麼尋求外部幫助可能更有意義。 專業的人工智慧顧問公司和機構不僅可以提供相關的專業知識和經驗，還可以提供經過驗證的流程和最佳實踐，以增加您的計劃成功的機會。

當然，聘請外部專家需要額外費用。 然而，重要的是要記住，人工智慧實施不當可能會因錯誤、停機和需要糾正而導致更大的財務損失。 或者只是整個系統故障，無法執行為其創建的任務。 這就是為什麼與專家合作通常是一項明智的投資，從長遠來看可以節省您的時間和金錢。

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

馴服人工智慧－總結

在企業中實施人工智慧無疑是一項嚴肅而富有挑戰性的事業，但同時也是企業轉型和成長的巨大機會。 它為提高效率、優化流程並為客戶提供更大價值的無數機會打開了大門。

正如我們已經看到的，世界各地的許多公司（從小型企業到大型企業）都成功地使用人工智慧來自動執行繁瑣的任務、分析大型資料集並根據事實做出更好的決策。

當然，與任何嚴肅的業務計劃一樣，成功實施人工智慧的途徑是詳細規劃並遵守經過驗證的原則。

實施人工智慧是一個迭代過程。 這就是為什麼最好從一個小型試點專案開始，運行測試並收集回饋。 以此為基礎，更容易做出進一步發展或調整的決策。 另外，不要忘記一個關鍵的成功因素—數據。 為人工智慧系統提供的高品質數據越多，它們的學習和表現就越好。

如果您喜歡我們的內容，請加入我們在 Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、YouTube、Pinterest、TikTok 上的忙碌蜜蜂社群。

作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

查看所有帖子

商業人工智慧：

1. 人工智慧在商業中的威脅與機會（第 1 部分）
2. 人工智慧在商業中的威脅與機會（第 2 部分）
3. 人工智慧在商業中的應用 - 概述
4. 人工智慧輔助文字聊天機器人
5. 商業 NLP 的今天和明天
6. 人工智慧在商業決策中的作用
7. 安排社交媒體貼文。 人工智慧有何幫助？
8. 自動社交媒體貼文
9. 利用人工智慧運作的新服務和產品
10. 我的經營理念有哪些弱點？ ChatGPT 的腦力激盪會議
11. 在商業中使用 ChatGPT
12. 合成演員。 排名前 3 的 AI 影片產生器
13. 3 個有用的 AI 圖形設計工具。 商業中的生成式人工智慧
14. 今天你必須嘗試的 3 位出色的人工智慧作家
15. 探索人工智慧在音樂創作中的力量
16. 使用 ChatGPT-4 探索新的商機
17. 經理的人工智慧工具
18. 6 個很棒的 ChatGTP 插件，讓您的生活更輕鬆
19. 3 繪圖人工智慧。 商業情報總局
20. 麥肯錫全球研究院認為人工智慧的未來是什麼？
21. 商業人工智慧 - 簡介
22. 什麼是 NLP，即商業中的自然語言處理
23. 自動文件處理
24. 谷歌翻譯 vs DeepL。 機器翻譯的 5 個商業應用
25. 語音機器人的營運與商業應用
26. 虛擬助理技術，或者說如何與AI對話？
27. 什麼是商業智慧？
28. 人工智慧會取代商業分析師嗎？
29. 人工智慧如何幫助 BPM？
30. 人工智慧和社群媒體——它們對我們有何評價？
31. 內容管理中的人工智慧
32. 今天和明天的創意人工智慧
33. 多模態人工智慧及其在商業上的應用
34. 新的互動。 人工智慧如何改變我們操作設備的方式？
35. 數位公司中的 RPA 和 API
36. 未來的就業市場和即將到來的職業
37. 教育科技中的人工智慧。 發揮人工智慧潛力的 3 個公司範例
38. 人工智慧與環境。 3 個人工智慧解決方案可協助您建立永續發展的業務
39. AI 內容偵測器。 他們值得嗎？
40. ChatGPT vs Bard vs Bing。 哪個人工智慧聊天機器人在這場競賽中處於領先地位？
41. 聊天機器人人工智慧是谷歌搜尋的競爭對手嗎？
42. 有效的 ChatGPT 人力資源和招募提示
43. 及時工程。 即時工程師做什麼的？
44. AI 模型產生器。 四大工具
45. 人工智慧還有什麼？ 2024 年商業頂級技術趨勢
46. 人工智慧和商業道德。 為什麼您應該投資道德解決方案
47. 元人工智慧。 關於 Facebook 和 Instagram 的人工智慧支援功能，您應該了解哪些？
48. 人工智慧監管。 身為企業家你需要了解什麼？
49. 人工智慧在商業中的 5 個新用途
50. 人工智慧產品和專案—它們與其他產品和專案有何不同？
51. 人工智慧輔助流程自動化。 從哪裡開始？
52. 如何將人工智慧解決方案與業務問題相匹配？
53. 人工智慧作為您團隊中的專家
54. AI團隊與角色分工
55. 人工智慧職業領域如何選擇？
56. 在產品開發過程中添加人工智慧總是值得的嗎？
57. 人力資源中的人工智慧：招募自動化如何影響人力資源與團隊發展
58. 2023 年 6 個最有趣的人工智慧工具
59. 人工智慧造成的六大商業災難
60. 公司的人工智慧成熟度分析是怎樣的？
61. 用於 B2B 個性化的 AI
62. ChatGPT 用例。 2024 年如何利用 ChatGPT 改善業務的 18 個範例
63. 微學習。 獲得新技能的快速方法
64. 2024 年公司中最有趣的人工智慧實施
65. 人工智慧專家做什麼的？
66. AI專案帶來了哪些挑戰？
67. 2024 年 8 款最適合商業的人工智慧工具
68. CRM 中的人工智慧。 人工智慧為 CRM 工具帶來了哪些改變？
69. UE 人工智慧法案。 歐洲如何監管人工智慧的使用
70. 索拉。 OpenAI 的真實影片將如何改變業務？
71. 七大人工智慧網站建置者
72. 無程式碼工具和人工智慧創新
73. 使用人工智慧可以在多大程度上提高您團隊的生產力？
74. 如何使用ChatGTP進行市場研究？
75. 如何擴大人工智慧行銷活動的影響範圍？
76. “我們都是開發者”。 公民開發者如何幫助您的公司？
77. 運輸和物流中的人工智慧
78. AI可以解決哪些業務痛點？
79. 媒體中的人工智慧
80. 銀行和金融領域的人工智慧。 Stripe、Monzo 和 Grab
81. 人工智慧在旅遊業的應用
82. 人工智慧如何促進新科技的誕生
83. 社群媒體中的人工智慧革命
84. 電子商務中的人工智慧。 全球領導者概覽
85. 四大人工智慧影像創作工具
86. 用於數據分析的 5 大人工智慧工具
87. 貴公司的人工智慧策略—如何制定？
88. 最佳人工智慧課程 – 6 個精彩推薦
89. 使用人工智慧工具優化社群媒體聆聽
90. 物聯網+人工智慧，或如何降低公司的能源成本
91. 物流中的人工智慧。 5 個最佳工具
92. GPT 商店 – 最有趣的商業 GPT 概述
93. LLM、GPT、RAG...AI 縮寫是什麼意思？
94. 人工智慧機器人—商業的未來還是現在？
95. 在公司實施人工智慧的成本是多少？
96. 人工智慧如何幫助自由工作者的職業生涯？
97. 自動化工作並提高生產力。 自由工作者人工智慧指南
98. 新創公司的人工智慧—最佳工具
99. 用人工智慧建立網站
100. OpenAI、中途、人擇、擁抱臉。 AI世界裡誰是誰？
101. 十一個實驗室還有什麼？ 最有前途的人工智慧新創公司
102. 綜合數據及其對業務發展的重要性
103. 頂級人工智慧搜尋引擎。 去哪裡尋找人工智慧工具？
104. 視訊人工智慧。 最新的AI視訊產生器
105. 面向管理者的人工智慧。 人工智慧如何讓您的工作變得更輕鬆
106. Google Gemini 有什麼新功能？ 你需要知道的一切
107. 波蘭的人工智慧。 公司、會議和會議
108. 人工智慧日曆。 如何優化自己在公司的時間？
109. 人工智慧和工作的未來。 如何為您的企業做好變革準備？
110. 商業人工智慧語音克隆。 如何利用人工智慧創建個人化語音訊息？
111. 事實查核與人工智慧幻覺
112. 人工智慧在招募中—逐步開發招募材料
113. 中途 v6. AI影像生成的創新
114. 中小企業中的人工智慧。 中小企業如何利用人工智慧與巨頭競爭？
115. 人工智慧如何改變影響者行銷？
116. 人工智慧真的對開發者構成威脅嗎？ Devin 和 Microsoft AutoDev
117. 用於電子商務的人工智慧聊天機器人。 實例探究
118. 適用於電子商務的最佳人工智慧聊天機器人。 平台
119. 如何掌握人工智慧世界的動態？
120. 馴服人工智慧。 如何踏出將人工智慧應用到您的業務的第一步？