Cum extinde AutoAI capacitățile întreprinderilor datorită inteligenței artificiale

Inteligența artificială reprezintă progresul științific cu impact asupra diferitelor domenii, facilitând progresele tehnologice și performanța economică. Cu toate acestea, procesul de creare și implementare a modelelor care utilizează inteligența artificială s-a dovedit a fi mai dificil, ceea ce a reprezentat o provocare majoră pentru multe organizații.

Bine ați venit AutoAI – o abordare revoluționară care a adus inovație pentru a facilita crearea de modele de inteligență artificială de la început până la sfârșit. Experimentul AutoAI este de așteptat să ofere întreprinderilor existente condiții de concurență echitabile în încorporarea metodelor bazate pe inteligența artificială. Ne concentrăm în special pe beneficiile AutoAI ca instrument de inteligență artificială care permite întreprinderilor să aibă capacități de inteligență artificială, pe importanța, utilizările și potențialul acestuia în viitor.

Ce este AutoAI?

AutoAI este o abreviere de la Automated Artificial Intelligence și este un termen folosit la IBM pentru a descrie un set de instrumente și tehnologii care pot automatiza întregul proces de creare a modelelor de inteligență artificială. Chiar și în aspecte precum pregătirea datelor, crearea caracteristicilor, selectarea modelului, formarea modelului și implementarea modelului sunt toate bine abordate de AutoAI, economisind mult efort cercetătorilor de date pentru analiza informațiilor.

Acest lucru a determinat utilizarea AutoAI de către întreprinderi, prin care acestea pot dezvolta modele optime de inteligență artificială în timp record și le pot integra în fluxul de lucru aproape imediat.

Beneficiile AutoAI pentru întreprinderi

Dezvoltarea accelerată a inteligenței artificiale

AutoAI este cunoscut pentru faptul că ajută la economisirea unei cantități considerabile de timp la crearea modelelor de inteligență artificială. Ciclul de viață al dezvoltării inteligenței artificiale este un set de faze prin care trece, în general, paradigma tradițională de dezvoltare, inclusiv colectarea datelor, preprocesarea datelor, extragerea caracteristicilor, formarea și validarea modelului, care pot fi foarte plictisitoare și exhaustive din punct de vedere al calculelor.

AutoAI ajută în mod direct la astfel de proceduri de execuție – aplicarea lor în întreprinderi are ca rezultat o formulare și o implementare mai raționalizate a soluțiilor de inteligență artificială.

Eficiența costurilor

Crearea modelelor de inteligență artificială necesită adesea serviciile cercetătorilor de date, ceea ce ar putea fi costisitor. AutoAI elimină majoritatea intrărilor intermediare, unde sunt necesare niveluri ridicate de aport uman, ceea ce are un efect benefic asupra costurilor forței de muncă. De asemenea, la beneficiile unor timpi de dezvoltare mai rapizi se adaugă economiile corespunzătoare în costurile programate.

Precizie sporită

AutoAI introduce, de asemenea, alte concepte esențiale, cum ar fi selectarea algoritmilor, tehnicile și ajustarea pentru a obține cele mai bune rezultate în model. AutoAI automatizează procesul de reglare a hiperparametrilor și de selecție a modelului pentru a garanta implementarea celui mai bun model disponibil, pentru care există întotdeauna beneficii, cum ar fi o precizie ridicată în comparație cu modelele codificate manual.

Scalabilitate

Soluțiile AutoAI sunt robuste, iar acest lucru le permite să facă față cu ușurință majorității datelor pe care companiile le pot genera pe măsură ce se dezvoltă. Această scalabilitate ajută la menținerea datelor uriașe și nu se confruntă cu probleme operaționale.

Accesibilitate

Accesibilitatea este poate unul dintre cele mai mari puncte forte și câștiguri aduse de AutoAI. Inteligența artificială nu este un domeniu exclusiv pentru diverse conglomerate mari și case corporative care au profesioniști pricepuți în domeniul inteligenței artificiale, deoarece este foarte posibil și accesibil pentru întreprinderi să utilizeze această tehnologie cu interfețe mai simple și modele automatizate. Această democratizare a inteligenței artificiale sporește șansele ca mai multe organizații să se bucure de avantajele avantajului relativ al inteligenței artificiale.

Principalele utilizări ale AutoAI în afaceri

Cunoașterea și personalizarea clienților

AutoAI poate fi utilizat cu ușurință pentru a examina datele colectate de la clienți pentru a identifica modele și tendințe caracteristice anumitor grupuri necesare pentru publicitatea direcționată. Profilarea cognitivă a atitudinii ajută întreprinderile orientate către clienți să facă ajustări suplimentare pentru a satisface cerințele specifice ale clienților, creând și susținând în cele din urmă satisfacția și loialitatea clienților.

Întreținerea predictivă

Exemplele de industrii în care întreținerea predictivă este valoroasă pentru reducerea pierderilor asociate cu opririle neașteptate ale mașinilor includ industriile de producție și transport. Modelele AutoAI pot fi utilizate pentru a prognoza defecțiunile echipamentelor înainte ca acestea să se producă, iar acest lucru permite organizațiilor să revizuiască echipamentele înainte de a se defecta, ceea ce poate economisi o mulțime de bani pe termen lung.

Detectarea fraudelor

AutoAI poate ajuta instituțiile financiare și site-urile de cumpărături online să prevină eficient frauda în modul de scanare în timp real. Modelele AutoAI pot analiza modelele de tranzacții și prezice dacă o anumită tranzacție este frauduloasă.

Optimizarea lanțului de aprovizionare

Cea mai cunoscută utilizare a AutoAI este strâns legată de diversele verigi ale gestionării lanțului de aprovizionare, inclusiv inventarul, prognoza cererii și altele. Folosind metodologiile privind prognozarea cererii, precum și gestionarea stocurilor, diferite companii pot minimiza risipa și costurile, precum și maximiza livrarea produselor.

Recrutare, formare și dezvoltare, managementul performanței și recompensare

Există un potențial de încorporare a AutoAI în cadrul rolurilor de resurse umane pentru a lucra ca asistenți la diferitele procese implicate, cum ar fi examinarea CV-urilor, evaluarea performanțelor sau chiar recomandarea angajaților.

Astfel, departamentele de resurse umane pot beneficia foarte mult de utilizarea sistemelor de inteligență artificială pentru a putea, prin urmare, să ușureze procesele legate de recrutare și selecție, să analizeze potențialii performanți de top și să utilizeze datele pentru a lua decizii în cunoștință de cauză în vederea creșterii satisfacției angajaților și a cifrei de afaceri.

Cum funcționează AutoAI

AutoAI, prin urmare, este un concept larg care cuprinde diverse soluții ancorate într-un proces organizat de construire și implementare a inteligenței artificiale. Iată o prezentare simplificată a modului în care funcționează AutoAI:

Colectarea și preprocesarea datelor

Se începe cu achiziția de date care provin dintr-o varietate de surse. Platforma rafinează apoi datele la o stare care este mai utilă și gata pentru formarea modelului. Această etapă poate solicita tratarea zgomotului și a ciudățeniilor evidente ale datelor sau pur și simplu una sau mai multe dintre următoarele – tratarea valorilor lipsă manipularea datelor numerice și categoriale, normalizarea datelor și a caracteristicilor care codifică variabilele categoriale.

Ingineria caracteristicilor

Ingineria caracteristicilor implică extragerea caracteristicilor, ceea ce presupune îmbunătățirea definițiilor caracteristicilor utilizate pentru a crește performanța modelului. AutoAI ajută într-un astfel de proces în care caracteristicile implicite sunt mai întâi selectate și apoi reproiectate pentru a produce predicții precise.

Selectarea și formarea modelului

AutoAI utilizează diverși algoritmi pentru a analiza diferitele modele și a decide care dintre acestea oferă cea mai bună performanță în funcție de parametrii prestabiliți. Modelul selectat este apoi antrenat folosind datele preprocesate care au fost dezvoltate în urma proceselor de curățare a datelor. Această etapă poate necesita adesea utilizarea hiperparametrilor care sunt optimizați pentru a produce cele mai bune rezultate pentru modelul respectiv.

Validarea și testarea modelului

Acest set de date completat este apoi oferit modelului antrenat, iar performanța modelului este măsurată printr-un set de validare. Platformele AutoAI utilizează diverse evaluări pentru a defini calitatea modelului și oferă statistici de performanță și vizualizări suplimentare.

Implementare și monitorizare

Odată ce modelul de inteligență artificială a fost testat, modelul este lansat în producție. Soluțiile AutoAI specifice domeniului, ca regulă generală, au opțiunea de a observa în mod regulat funcționarea modelului și capacitatea acestuia de a face predicții corecte. De asemenea, companiile pot reeduca modelele în cazul în care acestea sunt cumva distorsionate sau nu mai sunt exacte pentru a fi utilizate ca orientări.

Viitorul AutoAI

Privind spre viitor, AutoAI este luminos și va fi și mai avansat cu tehnologiile care urmează să apară. Iată câteva tendințe și evoluții de urmărit:

Integrarea cu alte tehnologii

Se poate aștepta ca AutoAI să fie aplicată cu alte tendințe neotropice precum IoT, blockchain și edge computing. Aceste integrări vor integra întreprinderile în timp real și, de asemenea, vor îmbunătăți procesul decizional al întreprinderilor.

Personalizare crescută

Progresele viitoare vor prezenta platforme AutoAI rafinate, cu capacități alternative de auto-optimizare și reglare fină adaptate cerințelor distinctive ale diferitelor industrii. Astfel, se va asigura o flexibilitate care va conduce la o mai mare precizie și eficiență a soluțiilor de inteligență artificială în diferite sectoare.

Explicabilitate sporită

Printre problemele asociate cu utilizarea modelelor de inteligență artificială se numără faptul că majoritatea modelelor au un grad ridicat de complexitate și sunt în mod normal greu de explicat în termeni clari. Progresele ulterioare în domeniul AutoAI vor avea drept scop să facă modelul mai ușor de interpretat pentru liderii de afaceri și să îi ajute să înțeleagă de ce modelul a ajuns la o anumită decizie.

Accesibilitate sporită

AutoAI este încă pregătită să extindă și mai mult accesul și adoptarea inteligenței artificiale, nivelând terenurile de joc pentru toate organizațiile. Interfețele accesibile, suportul absolut și cazurile de afaceri rentabile garantează că mai multe organizații pot profita de utilizarea inteligenței artificiale.

Concentrarea pe inteligența artificială etică

Odată cu creșterea ritmului de utilizare a inteligenței artificiale, există o nevoie de preocupări etice. Cadrele AutoAI de succes sunt obligate să urmeze niveluri adecvate de inteligență artificială etică, adică modele lipsite de prejudecăți, iar funcționalitatea modelului este deschisă.