組織はどのようにして人工知能と機械学習の使用を開始できますか？
AI と ML の力を解き放つ: 組織が開始するためのステップバイステップ ガイド | 記事
「組織の進化を強化する: AI と ML の旅を開始するための実践的な戦略と洞察」
概要
人工知能と機械学習の力で組織を次のレベルに引き上げる準備はできていますか?世界は急速に変化しており、テクノロジーがその先頭に立っています。 AI と ML はもはや単なるバズワードではありません。これらは、ビジネスのプロセスを合理化し、より適切な意思決定を行い、顧客エクスペリエンスを向上させるのに役立つツールです。 AI と ML には多くの利点がありますが、使い始めるのは困難に思えるかもしれません。この記事では、基本の理解から組織内での実装まで、AI と ML の取り組みを開始する方法について説明します。しっかりと腰を据えて、AI と ML の力を活用してビジネスを前進させる準備をしましょう。
未来の秘密を解き明かす: 人工知能 (AI) の力の謎を解く
メインの物語を見てみましょう – ストーリーライン
人工知能と機械学習はビジネス環境を急速に変化させており、このテクノロジーを採用する組織は将来的に繁栄するでしょう. AI と ML を運用に組み込むことには、効率の向上とコスト削減から顧客体験の向上まで、数多くの利点があります。 組織は、日常的なタスクを自動化してより戦略的なイニシアチブに集中することで、貴重な時間とリソースを解放できます。 さらに、AI および ML アルゴリズムは膨大な量のデータを分析できるため、組織がデータ主導の意思決定を行うのに役立ち、他の方法では発見できなかった可能性のある洞察を提供できます。
AI と ML を組織に導入するための最初のステップは、基本を理解することです。まずはテクノロジーと、利用可能な AI および ML アルゴリズムの種類について理解することから始めます。次に、同業界の他の組織が AI と ML でどのような取り組みを行っているかを調べ、そのテクノロジーをどのように利用してビジネスを推進しているかを確認します。これは、AI と ML が組織に何ができるか、そして導入のためにどのような目標を設定できるかをより深く理解するのに役立ちます。
次に、AI と ML をサポートするためにどのような変更を加える必要があるかを判断するには、現在のテクノロジー インフラストラクチャを評価することが不可欠です。これには、新しいハードウェアまたはソフトウェアへの投資、または既存のシステムのアップグレードが含まれる場合があります。 AI および ML システムを管理および運用するために、新しい人材を雇用したり、既存の従業員を再トレーニングしたりする必要がある場合もあります。
何をする必要があるかを明確に理解したら、組織に AI と ML を導入する計画を立てることができます。この計画では、達成したい目標と目的、使用するテクノロジ、およびそこに到達するために必要な手順の概要を説明する必要があります。繰り返しになりますが、全員が同じ認識を持ち、AI と ML の利点を理解するには、チームや関係者と緊密に連携することが不可欠です。
結論として、AI と ML を組織に組み込むことで、効率の向上とコスト削減からカスタマー エクスペリエンスの向上まで、数多くのメリットを得ることができます。 さらに、時間をかけてテクノロジーを理解し、実装計画を策定することで、スムーズな移行を確保し、AI と ML の恩恵を今後何年にもわたって得ることができます。
組織における人工知能の使用の成功に関するいくつかの興味深い事実と統計:
- アクセンチュアは、AI を運用に完全に統合した企業の収益性を 38% 向上させる可能性があると見積もっています。
- McKinsey & Company の調査によると、AI を採用した組織では、生産性が平均 45% 向上しています。
- Gartner は、2024 年までに AI によって 2.3 万の雇用が創出され、1.8 万の雇用が失われるだけであると予測しています。
- PwC の報告書では、AI は 15.7 年までに世界経済に 2030 兆 XNUMX 億ドルを追加する可能性があると述べています。
- Deloitte の調査によると、AI を実装した組織の 91% が投資を回収しており、平均投資回収期間はわずか 16 か月です。
- BCG は、AI によって組織の運用コストを最大 60% 節約できると推定しています。
- Capgemini Research Institute による調査では、AI を実装している組織の約 75% で顧客満足度が大幅に向上したことがわかりました。
- アクセンチュアは、AI を完全に統合した組織では、AI によって収益が 34% 増加する可能性があると推定しています。
- Gartner の調査によると、2022 年までに新しいビジネス プロセスの 40% が AI を使用して開発されるようになります。
- Gartner の同じ調査では、2023 年までにデジタル ビジネスの新たな収益源の 60% が AI によって生み出されると予測しています。
これらは、組織が人工知能をどのようにうまく活用しているかを示すほんの一例です。もちろん、実際の結果は組織の具体的な実装と目標によって異なります。それでも、AI はビジネス環境を変革し、AI を活用する人々に大きなメリットをもたらしています。
進歩の真の力を明らかにする: 人工知能 (AI) の驚異を解き明かす
「データは石油よりも価値がある。」
問題は、そのデータをどのように抽出するかです。 人工知能と機械学習を使用して
このブログ投稿では、人工知能と機械学習を採用する際の重要なポイントをすべて取り上げたいと思います。グローバル企業組織はすでに AI や ML などの最新テクノロジーをうまく活用しているため、ビジネスが後れをとらないようにしてください。
「データドライブ事業」
-
AIとMLを使用してのみ解決できる問題は何ですか？
非構造化データ — 組織内のデータの 80% は構造化されていません。それはどういう意味ですか？データはあらゆる場所に散在しています。それがどこにあるのか、そしてどのような重要なデータセットが保持されているのかは誰も知りません。では、なぜこのような無駄が許されるのでしょうか？組織はこれまで、情報を蓄積するために時間とリソースを費やしてきました。 AI と ML を使用すると、すべてのデータをいつでもすぐに利用できるようになります。
理解する – 人間が文書から 100 万点を理解することは不可能です。そのため、データを分類して単純化し、平均ベースラインを導入する必要がありました。
AI と ML は、XNUMX 万点のうちすべての点を個別に処理します。 そうして初めて、多くのパターンが出現し、人間が見逃しがちな情報が提供されます。オートメーション – 革新的なビジネスは、人工知能や機械学習などのクラウド サービスを最大限に活用しています。 ML はそれ自体から学習でき、完全に自動化されています。一度設定してしまえば忘れてしまいます。それはそこにさえあります。日々の仕事に集中し、データ結果の恩恵を受けられます。自動化はあらゆる組織にとって成功の鍵です。
一貫性 – クラウドでの自動化により、一貫性とデータの精度を向上させることができます。 その後、これにより潜在的なエラーが最小限に抑えられます。 さらに、外部からの介入なしにプロセスが合理化され、一貫性が保たれます。 これが新規事業のゴールです。
品質 – 人工知能と機械学習は、ソリューションにとって不可欠な要素です。彼らは常にデータセットと自分自身から学習し、品質に影響を与える可能性のある矛盾をすべて排除します。
品質は一貫した自動化されたプロセスで達成されます。 これらのXNUMXつの重要な成分は、すべてのレベルで品質を達成するために不可欠です。タイムバック - 時間はかけがえのないものであり、頻繁に使用されます。 退屈な繰り返し作業に無駄を費やします。創造的な仕事は人間に任せてください。それが私たちの得意なことです。 2017 年のフォーブス誌の調査によると、経営幹部の 84% が、従業員がより多くの時間を持ち、より機知に富むようになるため、AI と ML によって競争に勝つことができると回答しました。
-
インフラストラクチャの準備はできていますか?
オンプレミス環境、ハイブリッド環境、クラウド環境のいずれを実行する場合でも、インフラストラクチャの準備ができている必要があります。最初に思い浮かぶのは、10 年前のインフラストラクチャを運用している場合、最新の革新的なテクノロジーを受け入れることが時代遅れであってはならず、それがデジタル変革へのステップとなるということです。
インフラストラクチャ向けのネットワーク設計のベスト プラクティス 10 選 -
クラウドに向けたプロビジョニング手順
クラウド コンピューティングの原動力は、非常に魅力的なものになりました。管理され予測可能なコストを通じて機敏なビジネスをサポートし、他の多くのサービスと簡単に統合して接続する機能。それを念頭に置いて、クラウドの導入にはある程度の計画が必要です。複雑なレガシー インフラストラクチャ、セキュリティ、重要な株主サービスの移行により、一部の企業はクラウド コンピューティングを、全体的なビジネス戦略に完全には組み込まれていない、より戦術的なアプローチとみなしています。
クラウドは費用効果の高いソリューションですか？ -
セキュリティについて考える
それを結果論として扱ってはなりません。それは非常に最初の段階で行うことが不可欠です。クライアントの資産、ビジネス、リソース、インフラストラクチャ、データセットを保護することは最も必要です。お客様には、クラウド上で PCI DSS 以上に準拠することを強くお勧めします。これは、さまざまなツールを使用し、環境を常に監視し、チェックし続けることで実現できます。これらの手順により、間違いがなくなります。インフラストラクチャはいつか安全になりますが、それは明日も保護されるという意味ではありません。誰かが愚かな間違いを犯した可能性があります。
ネットワーク全体をサイバー攻撃から守るにはどうすればよいでしょうか?
やり方を変えて理解する: 読書と人々の生活に対する人工知能の影響
-
あなたはどのような課題に直面していますか？
以上で、上記の 4 つの基本的な手順を説明しました。あなたが現在直面している課題と、それらの問題を人工知能と機械学習でどのように解決できるかを考えてください。たとえば、膨大な量の非構造化データを扱っていますか?企業は自社のデータを認識していないことが多く、分析して答えを提供するシステムを必要としています。
Artificial Intelligence -
適切な AI および ML ソリューションを見つけるための調査。
他の企業があなたと同様の問題にどのように対処したかについて調査してください。 次に、業務分野の人工知能と機械学習に焦点を当てた専門企業にアドバイスを求めてください。 彼らは次のステップについてあなたにアドバイスすることができます.
-
アイデアをテストする– PoC
最初は時間、資金、リソースをあまり費やさないでください。代わりに、概念実証 (PoC) でアイデアをテストします。ベースラインとプロトタイプを確立し、それに基づいて構築します。クラウドでは、これはあまり手間をかけずにすぐに実行できます。
概念実証–ネットワークインフラストラクチャの時間と費用を節約 -
可能な限り自動化する
革新的なビジネスは、人工知能や機械学習などのクラウド サービスを最大限に活用しています。 ML はそれ自体から学習でき、完全に自動化されています。一度設定してしまえば忘れてしまいます。それはそこにさえあります。日々の仕事に集中し、データ結果の恩恵を受けられます。自動化はあらゆる組織にとって成功の鍵です。
AI と ML を運用に組み込むことには、効率の向上とコスト削減から顧客体験の向上まで、数多くの利点があります。
-
プロジェクトを提供する
あなたはあなたのコンセプトに一生懸命取り組んできました。 アイデアを実行することを恐れないでください。 プロジェクトを提供します。 それでも、折り目が解消される可能性があります。 これは、フィードバックが増えるにつれて実行できます。 AI と ML は常に自ら学習していることを忘れないでください。 提供するデータが多ければ多いほど、より正確で正確になります。
-
教師なし学習
教師なし学習の大きな利点は、人工知能 (AI) アルゴリズムを使用して、分類もラベル付けもされていないデータ ポイントを含むデータ セットのパターンを識別することです。 言い換えれば、教師なし学習により、システムはデータセット内のパターンを識別できます。 したがって、プログラミングや人々のチームは必要ありません。 AI は、人間が見逃したデータを自動的に把握して提供します。
-
結果を確認する
それは完璧を目指し、目標を達成することです。そのため、AIが提供するデータを確認・学習し、改善していくことが重要です。
「AI は複雑なものをシンプルにします。」
読解力における AI 革命: AI が人々をどのように拡張し、データを解放するか
「AI と ML を活用する道は、ビジネスの課題を特定し、質の高いデータを収集し、スケーラブルな AI ソリューションを導入し、反復するという戦略的アプローチから始まります。それは一度に一歩ずつ進む、変革の旅なのです。」
— 統合された理想
インテリジェントオートメーション | 人工知能による生産性の向上 | データ主導の洞察 | 強化された意思決定 | 自動化されたプロセス | 効率の向上 | 合理化された操作 | 高度な精度 | 機械学習アプリケーション | デジタルトランスフォーメーション
どうやって始めるのか？
新しい革新的な AI テクノロジーは圧倒的な場合がありますが、私たちがお手伝いします。当社の AI ソリューションを使用して、最も複雑で長い文書から情報を抽出、理解、分析、レビュー、比較、説明、解釈することで、お客様を新しい道に導き、案内し、その方法を示し、サポートすることができます。はるばる。
無料トライアルを始めましょう！ クレジット カードは必要ありません。クラウド ソフトウェアに完全にアクセスでき、いつでもキャンセルできます。
オーダーメイドのAIソリューションを提供します。複数の文書の比較'と'ハイライトを表示'
無料のデモをスケジュールしてください!
詳細については、ケーススタディやその他の投稿をご覧ください。
人工知能と自動化は、弁護士が大量の文書をレビューして合併と買収を加速するのを支援します.
生産性のパワーを解き放つ: インテリジェントなドキュメント処理ソリューションが法務部門にどのように革命をもたらすかを発見する
説明可能なAI（XAI）; MLの結果の背後にある理論的根拠を理解する
#人工知能 #機械学習 #アドバンテージ #組織 #v500システム
マキシミリアン・チャルネッキ
このブログ投稿はもともと英語で書かれていましたが、アラビア語、中国語、デンマーク語、オランダ語、フィンランド語、フランス語、ドイツ語、ヒンディー語、ハンガリー語、イタリア語、日本語、ポーランド語、ポルトガル語、スペイン語、スウェーデン語、トルコ語に魔法のような変貌を遂げました。 微妙なコンテンツが輝きを失った場合は、元の英語の輝きを取り戻しましょう。