Data science

การใช้โซลูชัน AI ในระยะเริ่มต้น การเติบโต และระดับองค์กร

เราเห็นบริษัทต่างๆ ที่ใช้โซลูชัน AI แตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับระยะการเติบโต นี่คือความท้าทายที่พวกเขาเผชิญและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในแต่ละขั้นตอน บริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ กำลังมองหาที่จะใช้โซลูชันปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ว่าพวกเขาต้องการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่ก่อกวนหรือสร้างสรรค์ประสบการณ์ของลูกค้า ไม่ว่าธุรกิจจะเข้าใกล้กลยุทธ์อย่างไร พวกเขาจะต้องติดป้ายกำกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ เสียง และ/หรือวิดีโอ เพื่อสร้างข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) แน่นอนว่า AI ไม่ได้ถูกพัฒนาด้วยแนวทางเดียวที่เหมาะกับทุกคน เราพบว่าบริษัทต่างๆ ใช้กลยุทธ์ที่แตกต่างกันไปตามขนาดและขั้นตอนของการเติบโต ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา เราได้เห็นบริษัทต่างๆ ใช้ประโยชน์จากโซลูชัน AI และเผชิญกับความท้าทายตลอดทาง เมื่อพวกเขามาหาเราสำหรับการติดฉลากข้อมูล หรือการเสริมแต่งข้อมูลและคำอธิบายประกอบที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรม การทดสอบ และการตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง ML เริ่มต้นและ เพื่อรักษาโมเดลในการผลิต บริษัทสตาร์ทอัพมักจะใช้ AI แบบแคบเพื่อจัดการกับปัญหาเฉพาะในอุตสาหกรรมที่พวกเขามีความเชี่ยวชาญในเชิงลึก โดยทั่วไปแล้วจะไม่มีข้อมูล – โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลที่ติดป้ายกำกับที่เตรียมไว้และพร้อมที่จะใช้สำหรับการฝึกอบรม ML พวกเขาอาจถูกท้าทายด้วยการเลือกเครื่องมือการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่เหมาะสม และหลายคนขาดความเชี่ยวชาญหรือเงินทุนในการสร้างเครื่องมือการติดฉลากข้อมูลของตนเอง บริษัทที่อยู่ในช่วงเติบโตกำลังใช้โซลูชัน AI เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและผลักดันส่วนแบ่งการตลาดให้มากขึ้น โดยทั่วไปแล้วจะมีข้อมูลและความเชี่ยวชาญด้านโดเมนในปริมาณที่พอเหมาะ และพวกเขาอาจมีความสามารถในการสร้างหรือปรับแต่งเครื่องมือการติดฉลากข้อมูลของตนเอง แม้ว่าอาจไม่มีคุณลักษณะเช่น การวิเคราะห์กำลังคนที่มีประสิทธิภาพ ในขั้นตอนนี้ การนำทางตามลำดับความสำคัญที่แข่งขันกันอาจเป็นเรื่องท้าทาย โดยทรัพยากรทางเทคนิคสามารถขยายออกได้ง่าย และเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการสามารถดึงข้อมูลที่มีค่าต่ำไปปฏิบัติงานได้ บริษัทในขั้นนี้ที่ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดคือบริษัทที่พิจารณาลูกค้าและภารกิจอย่างรอบคอบ โดยมุ่งเน้นที่ความสามารถหลักของตน และกำจัดสิ่งที่เหมาะสมกับผู้เชี่ยวชาญภายนอก โดยทั่วไปแล้ว บริษัทระดับองค์กรใช้ AI ด้วยวิธีใดวิธีหนึ่งจากสองวิธี: การรวม AI เข้ากับผลิตภัณฑ์หรือใช้เพื่อสร้างสรรค์กระบวนการทางธุรกิจเพื่อสร้างประสิทธิภาพ ผลผลิต หรืออัตรากำไรที่ดีขึ้น บริษัทขนาดใหญ่มักมีข้อมูลมากมายและความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคและข้อมูลภายในองค์กรที่กว้างขวาง พวกเขากำลังใช้เงินหลายล้านดอลลาร์ไปกับข้อมูลและ AI แต่การสื่อสารแบบแยกส่วนระหว่างผลิตภัณฑ์และแผนกต่างๆ อาจทำให้ยากต่อการได้รับภาพรวมของภูมิทัศน์ข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียวและมีโอกาสสำหรับ AI ในการปรับปรุงธุรกิจ โดยทั่วไปแล้ว บริษัทระดับองค์กรไม่ได้ก้าวหน้าในด้านการเติบโตของข้อมูลอย่างที่ต้องการ เนื่องจากบริษัททุกขนาดพยายามใช้โซลูชัน AI องค์ประกอบหนึ่งที่สำคัญกว่าในปัจจุบันคือบทบาทของผู้คนในกระบวนการนี้ การเตรียมข้อมูลเป็นงานที่ละเอียดและใช้เวลานาน ดังนั้นแทนที่จะใช้ทรัพยากรที่แพงที่สุด – นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล – บริษัทจำนวนมากขึ้นกำลังใช้พนักงานภายในองค์กร, ฟรีแลนซ์, ผู้รับเหมา และ Crowdsourcing เพื่อให้ได้ข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำงานเสร็จแล้ว แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำโซลูชัน AI ไปใช้ ในท้ายที่สุด ต้องใช้เครื่องจักรอัจฉริยะและมนุษย์ที่มีทักษะในวงเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลคุณภาพสูงที่แบบจำลอง AI ที่มีประสิทธิภาพต้องการ นั่นเป็นไดนามิกที่สำคัญเมื่อคุณพิจารณาถึงความท้าทายในโลกแห่งความเป็นจริงที่เทคโนโลยีอยู่ในฐานะที่จะช่วยแก้ปัญหาได้ ตั้งแต่ความสามารถในการระบุสินค้าลอกเลียนแบบหรือลดความเสี่ยงต่อการโจมตีแบบฟิชชิ่ง ไปจนถึงการฝึกยานพาหนะอัตโนมัติด้วยการอัปเกรดฮาร์ดแวร์ที่ทำให้พวกเขาปลอดภัยยิ่งขึ้น ข้อมูลคุณภาพที่ทำให้ AI มีค่าอย่างแท้จริง สำหรับบริษัทที่ต้องการใช้หรือพัฒนาโซลูชัน AI ต่อไปนี้คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสองสามข้อที่เราได้ระบุไว้ซึ่งสามารถช่วยรับรองการดำเนินการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล: การสนับสนุนผู้บริหารที่ปลอดภัย: ความเป็นผู้นำเป็นปัจจัยสำคัญในการประสบความสำเร็จ และการขาดความเป็นผู้นำจะนำไปสู่ 87% ของโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่สามารถออกสู่ตลาดได้ รวมวิทยาศาสตร์ข้อมูลไว้ตั้งแต่เนิ่นๆ: บริษัทที่พิจารณาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรมข้อมูลตั้งแต่เนิ่นๆ ของกระบวนการจะเห็นความสำเร็จสูงสุด ทำงานร่วมกันบ่อยครั้ง: การเข้าถึงโดยตรงและการสื่อสารที่ชัดเจนกับผู้ที่ทำงานกับข้อมูลทำให้ง่ายต่อการปรับเครื่องมือและกระบวนการ (เช่น แนวทาง การฝึกอบรม ลูปคำติชม) ซึ่งสามารถส่งผลดีต่อคุณภาพของข้อมูลและความสำเร็จโดยรวมของโครงการ AI เตรียมพร้อมสำหรับความประหลาดใจ: การพัฒนา AI นั้นต้องทำซ้ำ และการเปลี่ยนแปลงเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ บริษัทต่างๆ ควรพิจารณาพนักงานและกระบวนการอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละคนสามารถให้ความยืดหยุ่นและความคล่องตัวที่จำเป็นสำหรับการอำนวยความสะดวกในการสร้างสรรค์นวัตกรรมได้อย่างรวดเร็วในขณะที่ยังคงความถูกต้องแม่นยำไปพร้อมกัน เมื่อคุณตระหนักว่าคุณต้องการข้อมูลที่ติดป้ายกำกับมากกว่าที่วางแผนไว้และรวดเร็ว สิ่งสำคัญคือต้องมีพื้นฐานที่เหมาะสมสำหรับคุณภาพในระดับที่มากขึ้น AI ต้องการการผสมผสานเชิงกลยุทธ์ของผู้คน กระบวนการ และเทคโนโลยี ในทุกขั้นตอนของการเติบโต สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจวิธีการรวมคน กระบวนการ และเครื่องมืออย่างมีกลยุทธ์เพื่อเพิ่มคุณภาพของข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน และจำกัดความจำเป็นในการทำงานซ้ำที่มีต้นทุนสูง การใช้ประโยชน์จากแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดจากบริษัทที่ทำงานกับข้อมูลสามารถทำให้องค์กรอยู่ในตำแหน่งที่ดีที่สุดเพื่อความสำเร็จในขณะที่ตลาด AI ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่องและมีโอกาสใหม่ ๆ เกิดขึ้น

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button