L’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) offrono alle aziende l’unica cosa che gli esseri umani non possono fare: la scalabilità. Nel tempo, gli esseri umani limitano la capacità di scalabilità di un’azienda; possono lavorare solo tante ore con una data efficienza. D’altra parte, AI e ML possono funzionare 24 ore su 24 concentrandosi esclusivamente su un determinato progetto. Mentre le organizzazioni navigano attraverso l’impatto di COVID-19 e il futuro di una forza lavoro remota, la scalabilità e l’efficienza possono essere la chiave per il successo del ripristino di un’organizzazione.

I vantaggi di AI e ML non vengono senza le loro sfide; tuttavia, le sfide principali sono la mancanza di competenze e di tempo per una corretta attuazione. A luglio, Deloitte ha rilevato in un sondaggio che il 69% degli intervistati ha affermato che il divario di competenze per l’implementazione dell’IA variava da moderato a grave a estremo. Allo stesso tempo, molte aziende trascurano l’investimento necessario per costruire i processi e l’infrastruttura necessari per addestrare, testare, distribuire e mantenere con successo AI e ML nella loro azienda.

Tali sfide spesso inducono le aziende a ridurre la priorità dei progetti AI e ML, soprattutto in tempi di incertezza. Ciò è stato sempre più evidente durante la pandemia COVID-19. Ma mentre alcune organizzazioni hanno attinto ai loro sforzi, l’attuale stato globale richiede una maggiore necessità di AI e ML per supportare processi aziendali critici. Ciò è particolarmente vero oggi, data la crescente forza lavoro remota, le considerazioni per il ritorno al posto di lavoro e il lavoro che si svolge in silos in tutto il mondo.

Sebbene impegnativo, non è impossibile implementare correttamente AI e ML. In questo panorama aziendale in continua evoluzione influenzato da COVID, quattro passaggi sono fondamentali per implementare efficacemente un forte sistema di intelligenza artificiale e ML che aiuti a semplificare i processi aziendali critici nonostante l’incertezza e le risorse limitate.

Alcune aziende considerano erroneamente i progetti AI e ML come una “pallottola d’argento” per risolvere tutti i loro problemi. Ciò si traduce spesso in aspettative eccessive, un approccio sfocato e risultati insoddisfacenti. Invece, le aziende dovrebbero identificare quei problemi specifici che avranno il maggiore impatto dall’implementazione di soluzioni AI e ML ed essere iper-concentrate sulla risoluzione di tali problemi.

Il secondo passaggio nella creazione di un potente algoritmo AI e ML consiste nel selezionare i dati di origine su cui verrà addestrato il tuo algoritmo. Sono disponibili due opzioni principali: addestramento sui propri dati o addestramento su un set di dati su scala più ampia. Sulla base dell’esperienza, addestrare il tuo algoritmo sui tuoi dati ti mette in una posizione di svantaggio. Addestrando un set di dati su scala più ampia, la probabilità di successo aumenta perché i dati sono più rappresentativi e vari. Attraverso concetti avanzati come il transfer learning, le aziende possono utilizzare modelli semi-addestrati basati su set di dati più grandi e quindi addestrare l ‘”ultimo miglio” utilizzando il proprio contenuto specifico unico per la propria attività.

Le regole di standby della gestione dei dati si applicano qui: garbage in, garbage out. In definitiva, la qualità e l’accuratezza dei modelli di machine learning dipendono dall’essere rappresentativi. AI e ML, alimentati con i dati giusti, possono semplificare le operazioni e aumentare i vantaggi dei viaggi di migrazione verso il cloud e DX delle aziende.

Quando si avvia un progetto AI o ML, il passaggio più critico è ripulire i dati su cui verrà addestrato il proprio algoritmo, soprattutto se si utilizzano i propri dati o modelli.

L’intelligenza artificiale e il machine learning sono tutti basati sulla probabilità. Quando gli poni una domanda, ad esempio “È un gatto?”, I risultati che ricevi sono l’algoritmo che dice: “Dei tre bucket su cui sono stato addestrato, la probabilità che questa immagine sia un gatto è .91, la probabilità che questa immagine sia un cane è .72 e la probabilità che questa immagine sia un uccello è .32 “.

Questo è il motivo per cui la formazione su dati diversi è così importante. Se i tuoi dati di allenamento includono solo immagini di gatti, cani e uccelli e chiedi all’algoritmo di analizzare l’immagine di un coccodrillo, risponderà solo in base ai secchi su cui è stato addestrato: gatti, cani e uccelli.

Se hai selezionato e ripulito correttamente i tuoi dati, la formazione dovrebbe essere un ultimo passaggio facile, ma è anche un’opportunità per tornare ai primi due passaggi e perfezionare ulteriormente in base alla tua formazione.

Il front-end dell’addestramento di un algoritmo AI e ML può richiedere molto tempo, ma seguire questi quattro passaggi può rendere più facile ottenere risultati significativi. In tutti i settori, AI e ML possono mostrare rapidamente il ROI. Ad esempio, nel settore assicurativo, AI e ML possono aiutare gli assicuratori a cercare rapidamente i contratti, in modo che i dipendenti non vagliano contratti e archivi in ​​tutto il mondo per rispondere a semplici domande. Ciò significa efficienze di tempo per un settore che COVID-19 ha fortemente influenzato.

Nel complesso, le aziende possono attenuare l’impatto di COVID concentrandosi su un quadro più ampio con AI e ML. L’implementazione di progetti AI e ML aumenta la produttività aziendale nonostante questi tempi di incertezza. Mentre proseguiamo sulla strada del recupero, abbiamo bisogno di strumenti come AI e ML per rimanere concentrati su un quadro più ampio, attività mission-critical.

Di Fantasy

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