Насколько мы слышим о науке о данных и искусственном интеллекте, даже 10% компаний еще не внедрили его в какой-либо форме в своих организациях. Не то чтобы вариантов не было, ведь существует бесчисленное количество поставщиков решений, которые предлагают заинтересованным компаниям услуги машинное и глубокое обучение, НЛП и автоматизацию. Если проблема не в этом, то в чем же проблема? Вот несколько причин, по которым все больше компаний не внедряют ИИ в той мере, в какой они могли бы.

Вы еще не знаете, чего они хотят

С чего начать внедрение ИИ? Среди автоматизации, анализа настроений, аналитики и других общих процессов многие компании даже не знают, что им делать. Найдите время, чтобы подумать о том, что является реалистичным, то есть о «низко висящем фрукте», и начните с этого.

Вы не контролируете свои данные

У вас есть какие-то данные. Где-то. Как-то. Ты думаешь. Правильно? Каждая организация индивидуальна и имеет разные формы данных, из которых можно сделать вывод, что вы с ними делаете. Может быть, у вас есть много текстовых данных в виде ответов на опросы, или, может быть, у вас есть история покупок у тысяч клиентов. Потратьте время на то, чтобы действительно решить, что вы хотите делать со своими данными - после того, как проведете их инвентаризацию.

При приеме на работу вы никуда не годитесь

Вы сами не профессионал в области науки о данных, поэтому, возможно, вам не стоит проводить анализ настроений. Вы разместили там несколько списков вакансий, но они расплывчаты, противоречивы и описывают работу, которой даже не существует. Сделайте домашнее задание, изучите разные названия должностей и решите, на чем вы хотите сосредоточить внимание своих следующих сотрудников. Вы не нанимаете писателя и не ожидаете, что он займется графическим дизайном, поэтому вы не должны нанять инженера по машинному обучению для анализа текста.

Вы не думаете о своих конечных целях

Не следует внедрять ИИ только потому, что этим занимаются все крутые ребята. Нельзя просто «потратить немного денег на службу машинного обучения», как провести неудачную маркетинговую кампанию. Все не так просто. Решите, чего вы хотите в качестве конечного результата. Вы хотите оптимизировать работу с клиентами? Хотите автоматизировать некоторые внутренние процессы? Решите, что вы хотите, а затем определите это оттуда.

Ваше руководство устарело

Лица, принимающие решения, должны полностью осознавать принимаемые ими решения, в том числе решать, что делать в отношении ИИ. Это не означает, что каждый человек, принимающий решения, должен получить степень в области искусственного интеллекта, но он должен знать ключевые термины, отрасль, цели, возможности и так далее. Обсуди разговор, чтобы принимать правильные решения и двигаться вперед. Не вините стажеров, если все пойдет не так.

Слишком много платформ

Выбор продукта или услуги AI - это не то же самое, что выбор новой игровой консоли, где есть лишь несколько вариантов. Существует бесчисленное множество удивительных продуктов и услуг искусственного интеллекта, у каждого из которых есть свои плюсы и минусы для каждой цели и организации. Хотите простой для анализа настроений? Вы хотите полностью реструктурировать свою CRM-систему, сделав ее более автоматизированной? Сделайте свою домашнюю работу, узнайте о поставщиках решений AI и прочтите, прежде чем совершать покупку или подписывать контракт.

Узнайте о внедрении ИИ и поставщиков решений ИИ на ODSC Europe 2021

Если какая-либо из этих проблем кажется вам знакомой, возможно, мы сможем помочь. На ODSC Europe 2021 у нас есть Virtual AI Expo, где вы можете увидеть некоторых потрясающих поставщиков услуг машинного и глубокого обучения, науки о данных и искусственного интеллекта. Поговорите с ними, просмотрите демонстрации, получите бесплатные пробные версии и узнайте все, что вам нужно знать, чтобы принимать обоснованные решения, которые мгновенно преобразуют ваш бизнес.

Некоторые партнеры включают

- KNIME: создает программное обеспечение для создания и внедрения науки о данных с использованием единой простой и интуитивно понятной среды, позволяющей каждому участнику процесса анализа данных сосредоточиться на других своих должностных обязанностях.
- DataRobot. SAS »: предлагает различные аналитические решения, которые помогают организациям извлекать больше пользы из своих данных, определять, что работает, а что необходимо улучшить.
- Microsoft Azure: достигайте своих целей с помощью свобода и гибкость для создания, управления и развертывания ваших приложений где угодно. Используйте предпочитаемые вами языки, фреймворки и инфраструктуру для решения больших и малых задач.
- ClearML: один набор инструментов с открытым исходным кодом, который автоматизирует подготовку, выполнение и анализ экспериментов с машинным обучением. Используйте инструменты для анализа данных корпоративного уровня в любом проекте машинного обучения.

Другие партнерские решения по машинному обучению включают: Neo4j, Appen, RavenPack, HPCC Systems, Manta, dotscience и многие другие.