Hvordan AutoAI utvider bedriftenes muligheter takket være kunstig intelligens

Kunstig intelligens er et vitenskapelig fremskritt som påvirker ulike felt og bidrar til teknologiske og økonomiske fremskritt. Det har imidlertid vist seg å være vanskeligere å skape og ta i bruk modeller med kunstig intelligens, noe som har vært en stor utfordring for mange organisasjoner.

Velkommen til AutoAI – en revolusjonerende tilnærming som gjør det enklere å lage modeller med kunstig intelligens fra start til slutt. AutoAIs eksperiment forventes å gi eksisterende virksomheter like konkurransevilkår når det gjelder å innlemme metoder basert på kunstig intelligens. Vi fokuserer spesielt på fordelene med AutoAI som et verktøy for kunstig intelligens som gjør det mulig for bedrifter å ta i bruk kunstig intelligens, dets betydning, bruksområder og potensial i fremtiden.

Hva er AutoAI?

AutoAI er en forkortelse for Automated Artificial Intelligence og er et begrep som brukes hos IBM for å beskrive et sett med verktøy og teknologier som kan automatisere hele prosessen med å lage modeller for kunstig intelligens. Selv aspekter som forberedelse av data, oppretting av funksjoner, valg av modeller, modelltrening og utplassering av modeller håndteres av AutoAI, noe som sparer dataforskerne for mye arbeid med informasjonsanalyse.

Dette har ført til at bedrifter har begynt å bruke AutoAI, slik at de kan utvikle optimale kunstig intelligens-modeller på rekordtid og integrere dem i arbeidsflyten nesten umiddelbart.

Fordelene med AutoAI for bedrifter

Raskere utvikling av kunstig intelligens

AutoAI er kjent for å bidra til å spare mye tid ved utvikling av modeller for kunstig intelligens. Livssyklusen for utvikling av kunstig intelligens består av en rekke faser som det tradisjonelle utviklingsparadigmet vanligvis går gjennom, inkludert datainnsamling, forbehandling av data, utvinning av funksjoner, modelltrening og validering, som alle kan være svært kjedelige og beregningsmessig omfattende.

AutoAI bidrar direkte til slike utførelsesprosedyrer – ved å ta dem i bruk i bedrifter blir det enklere å formulere og ta i bruk løsninger med kunstig intelligens.

Kostnadseffektivitet

Opprettelsen av kunstig intelligens-modeller krever ofte tjenester fra dataforskere, noe som kan være kostbart. AutoAI eliminerer de fleste mellomledd som krever mye menneskelig innsats, noe som har en gunstig effekt på lønnskostnadene. I tillegg til fordelene med raskere utviklingstid kommer de tilsvarende besparelsene i de planlagte kostnadene.

Forbedret nøyaktighet

AutoAI introduserer også andre viktige konsepter som valg av algoritmer, teknikker og finjusteringer for å oppnå de beste resultatene i modellen. AutoAI automatiserer prosessen med hyperparameterinnstilling og modellvalg for å garantere at den beste tilgjengelige modellen implementeres, noe som alltid gir fordeler som høy nøyaktighet sammenlignet med manuelt kodede modeller.

Skalerbarhet

AutoAI-løsninger er robuste, og dette gjør det enkelt for dem å håndtere de fleste data som bedrifter kan generere etter hvert som de vokser. Skalerbarheten gjør det enklere å vedlikeholde store datamengder, og det oppstår ingen driftsproblemer.

Tilgjengelighet

Tilgjengelighet er kanskje en av de største styrkene og gevinstene ved AutoAI. Kunstig intelligens er ikke et eksklusivt domene for ulike store konglomerater og bedrifter som har dyktige fagfolk innen kunstig intelligens, ettersom det i stor grad er mulig og tilgjengelig for bedrifter å bruke denne teknologien med enklere grensesnitt og automatiserte modeller. Denne demokratiseringen av kunstig intelligens øker sjansene for at flere organisasjoner nyter godt av fordelene med kunstig intelligens relativ fordel.

Viktige bruksområder for AutoAI i næringslivet

Kundeinnsikt og personalisering

AutoAI kan enkelt brukes til å gjennomgå data som er samlet inn fra kunder, for å identifisere mønstre og trender som er karakteristiske for bestemte grupper, og som er nødvendige for målrettet annonsering. Kognitiv holdningsprofilering hjelper kundeorienterte virksomheter med å gjøre ytterligere justeringer for å oppfylle spesifikke kundekrav, noe som til syvende og sist skaper og opprettholder kundetilfredshet og lojalitet.

Forutseende vedlikehold

Eksempler på bransjer der prediktivt vedlikehold er verdifullt for å redusere tap i forbindelse med uventede maskinstopp, er blant annet produksjons- og transportbransjen. AutoAI-modeller kan brukes til å forutse utstyrsfeil før de oppstår, og det gjør det mulig for organisasjoner å overhale utstyr før det går i stykker, noe som kan spare virksomheten for store summer i det lange løp.

Oppdagelse av svindel

AutoAI kan hjelpe finansinstitusjoner og nettbutikker med å forebygge svindel på en effektiv måte i sanntidsskanningsmodus. AutoAI-modeller kan analysere transaksjonsmønstre og forutsi om en gitt transaksjon er svindel.

Optimalisering av forsyningskjeden

Den mest kjente bruken av AutoAI er nært knyttet til ulike ledd i forsyningskjedestyringen, blant annet lagerbeholdning og etterspørselsprognoser. Ved hjelp av metoder for etterspørselsprognoser og lagerstyring kan ulike selskaper minimere sløsing og kostnader samt maksimere leveringen av produkter.

Rekruttering, opplæring og utvikling, prestasjonsstyring og belønning

AutoAI kan potensielt integreres i personalavdelingen og fungere som assistenter i de ulike prosessene som er involvert, for eksempel screening av CV-er, prestasjonsevalueringer eller til og med henvisning av ansatte.

Dermed kan personalavdelinger ha stor nytte av å bruke kunstig intelligens for å forenkle prosesser knyttet til rekruttering og utvelgelse, analysere potensielle topputøvere og bruke data til å ta velbegrunnede beslutninger for å øke medarbeidertilfredsheten og turnoveren.

Hvordan AutoAI fungerer

AutoAI er derfor et vidt begrep som omfatter ulike løsninger som er forankret i en organisert prosess for å bygge og ta i bruk kunstig intelligens. Her er en forenklet oversikt over hvordan AutoAI fungerer:

Datainnsamling og forbehandling

Det starter med datainnsamling fra en rekke ulike kilder. Deretter foredler plattformen dataene til en tilstand som er mer nyttig og klar for modelltrening. Dette trinnet kan kreve håndtering av åpenbar datastøy og merkverdigheter, eller bare ett eller flere av følgende trinn: håndtering av manglende verdier, håndtering av numeriske og kategoriske data, normalisering av data og funksjoner som koder for kategoriske variabler.

Feature Engineering

Feature engineering innebærer ekstraksjon av funksjoner, noe som innebærer å forbedre definisjonene av funksjonene som brukes for å øke ytelsen til modellen. AutoAI hjelper til i en slik prosess, der standardfunksjoner først velges ut og deretter redesignes for å gi presise prediksjoner.

Modellvalg og opplæring

AutoAI benytter ulike algoritmer for å analysere de ulike modellene og avgjøre hvilken modell som gir best ytelse ut fra forhåndsbestemte parametere. Den valgte modellen trenes deretter opp ved hjelp av de forbehandlede dataene som er utviklet gjennom datarensingsprosessen. Dette trinnet kan ofte kreve bruk av hyperparametere som er optimalisert for å gi de beste resultatene for den aktuelle modellen.

Modellvalidering og testing

Det nye datasettet tilbys deretter til den trente modellen, og modellens ytelse måles ved hjelp av et valideringssett. AutoAI-plattformer bruker ulike vurderinger for å definere modellens kvalitet og tilbyr ytterligere ytelsesstatistikk og visualiseringer.

Implementering og overvåking

Når modellen for kunstig intelligens er testet, settes den i produksjon. Domenespesifikke AutoAI-løsninger har som regel mulighet til regelmessig å observere modellens funksjon og dens evne til å komme med korrekte prediksjoner. Bedrifter kan også omskolere modeller hvis de på en eller annen måte er skjeve eller ikke lenger er nøyaktige nok til å brukes som retningslinjer.

Fremtiden for AutoAI

AutoAI ser lyst på fremtiden og kommer til å bli enda mer avansert med de teknologiene som ennå ikke er utviklet. Her er noen trender og utviklingstrekk du bør holde øye med:

Integrasjon med andre teknologier

AutoAI kan forventes å bli brukt sammen med andre neotropiske trender som IoT, blockchain og edge computing. Disse integrasjonene vil integrere virksomheter i sanntid og også forbedre beslutningstakingen i virksomhetene.

Økt tilpasning

Kommende fremskritt vil inneholde raffinerte AutoAI-plattformer med alternative muligheter for selvoptimalisering og finjustering som er skreddersydd til de særegne kravene i ulike bransjer. Det vil gi fleksibilitet som vil føre til bedre nøyaktighet og effektivitet i løsninger med kunstig intelligens innenfor ulike sektorer.

Forbedret forklarbarhet

Problemene knyttet til bruken av kunstig intelligens-modeller er blant annet at de fleste modellene er svært kompliserte og vanligvis vanskelige å forklare i klare termer. Den videre utviklingen av AutoAI vil gå i retning av å gjøre modellen mer forståelig for bedriftslederne og hjelpe dem med å forstå hvorfor modellen har kommet frem til en bestemt beslutning.

Større tilgjengelighet

AutoAI er fortsatt klar til å utvide tilgangen til og bruken av kunstig intelligens ytterligere, slik at alle organisasjoner får like vilkår. Tilgjengelige grensesnitt, absolutt støtte og kostnadseffektive business cases garanterer at flere organisasjoner kan dra nytte av kunstig intelligens.

Fokus på etisk kunstig intelligens

Med det økende tempoet i bruken av kunstig intelligens er det behov for å ta etiske hensyn. Vellykkede AutoAI-rammeverk er nødt til å følge passende nivåer av etisk kunstig intelligens, det vil si at modellene er frie for fordommer, og at modellens funksjonalitet er åpen.