Sztuczna Inteligencja AI w firmie

Rozwiązania AI w Twojej Firmie! – diagnoza i warsztat

Sztuczna inteligencja, dzięki swoim wszechstronnym zastosowaniom, stała się obiektem intensywnych rozmów, debat, i spekulacji. Wiele przekazów ostrzega przed zagrożeniami i to oczywiście ma swoje uzasadnienie, my zachęcamy do spojrzenia na jasną użytkową stronę AI, bo daje ona coraz więcej fantastycznych możliwości. Oczywiście, ważne jest aby poprawnie zdiagnozować obszary w firmie, gdzie sztuczna inteligencja będzie najskuteczniejszy narzędziem i zapewni najwięcej korzyści.

Dlatego zanim przejdziemy do konkretnych działań proponujemy Państwu tematyczną DIAGNOZĘ i WARSZTAT określenia potencjału wdrożenia AI w firmie. Swoistą analizę poszczególnych obszarów firmy pod kontem wykorzystania rozwiązań AI. Pozwoli nam to stworzyć dedykowaną mapę drogową możliwych rozwiązań, którą następnie będziemy mogli sparametryzować i wybrać do realizacji te elementy, których wskaźniki oczekiwanej efektywności do kosztów będą największe.

Diagnoza potencjału i wdrożenie opiera się na siedmiu krokach:

1. DIAGNOZA podejścia do rozwiązań AI w firmie oraz stopień jej przygotowania na takie rozwiązania  – wywiady z kluczowymi osobami
2. AUDYT działań i procesów w firmie wykorzystujących digitalizację i automatyzację oraz m.in. sposoby zbierania, składowania, obróbki i wykorzystywania danych.
3. WARSZTAT – przepracowanie możliwych obszarów wsparcia i optymalizacji za pomocą AI.
4. EWALUACJA i określenie potencjału tj.  zdefiniowanie obszaru/obszarów, które mogą  odnieść największą korzyść z zastosowania modułu sztucznej inteligencji np. personalizacja, predykcja zapotrzebowania na towary dla produkcji, prognozowanie popytu/sprzedaży, optymalizacja zarządzania asortymentem, wspieranie efektywności procesów biznesowych, szacowanie ryzyka finansowego, głęboka wielowarstwowa segmentacja klientów, aktywne zarządzanie kampaniami marketingowymi, aktywne dostosowywanie cenowe, analiza nastrojów klientów, generowanie leadów, efektywne zarządzanie personelem w sieciach, opracowanie szans rozwoju na tle branży i rynku czyli szerokie wykorzystanie modeli predykcyjnych.
5. WYBÓR ROZWIĄZANIA i przygotowanie oferty ramowej wdrożenia.
6. PRZYGOTOWANIE MODELU – zebranie i przygotowanie danych potrzebnych do nauki modelu w wybranej domenie, trening przykładowych modeli i zmierzenie ich skuteczności połączone z dostrajaniem parametrów. Prezentacja działającego „proof of concept” algorytmu AI dla wybranego problemu. Dopasowanie wizualizacji danych do potrzeb klienta.
7. WDROŻENIE rozwiązania w firmie i stałe wsparcie ekspertów.
   

ZOBACZ TAKŻE SZKOLENIE – AI W PRAKTYCE MARKETINGU- Kliknij Tutaj.

Jak to działa? Przykład dla procesu predykcji:

• Zaczynamy od definicji co powinno być wejściem do systemu, czyli analizujemy dostępne dane statystyczne firmy, a także możliwe do wykorzystania dane w domenie publicznej. Razem z definicją zmiennych, które wpływają na zmianę rezultatu posłużą one do analizy problemu.
• Następnie przetwarzanie danych tj. wyodrębnienie najważniejszych informacji z danych wejściowych i ich odpowiednia modyfikacja za pomocą algorytmów do przetwarzania danych. W tym etapie dane są automatycznie czyszczone i przetwarzane do formatu odpowiedniego dla modeli i algorytmów AI.
• Budowanie algorytmu predykcji czyli wykonanie szeregu automatycznych analiz za pomocą odpowiednio wybranych i skonfigurowanych algorytmów AI, takich jak nowoczesne warianty głębokich sieci neuronowych (DNN) lub bardziej tradycyjne algorytmy genetyczne (AG).
• W systemie wykorzystujemy nowy model symulacji bazujący na AI, którego celem jest oszacowanie zdefiniowanej wartości lub zmiennej, takiej jak np. cena czy koszt produktu na podstawie ustalonych wcześniej cech. W połączeniu z algorytmami metaheurystycznymi powstaje samo-wnioskujący system, który pozwoli na optymalizację zadanego problemu oraz jego umiejscowienie w procesie decyzyjnym.
• Wyjście systemu, czyli podanie kilku propozycji optymalnego rozwiązania z podaną przewidywaną pewnością.
• Wykorzystujemy nasz uniwersalny moduł Data InsAIght wspierający procesy decyzyjne z zastosowaniem symulacji i optymalizatorów bazujących na algorytmach sztucznej inteligencji.

DNNy – głębokie sieci neuronowe – sieci inspirowane działaniem ludzkiego mózgu, opierające swoje wnioskowanie na jednostkach zwanych neuronami. Szeroko używane w problemach klasyfikacji, przetwarzania języka naturalnego, przewidywania i analizy danych.

AG – algorytmy genetyczne – inspirowane zjawiskami zachodzącymi w przyrodzie takimi jak np. ewolucja zwierząt, zasada roju, czy zachowania stadne. Używane do znalezienia rozwiązań problemów optymalizacyjnych, bliskich najlepszemu we względnie krótkim czasie (podzbiór algorytmów metaheurystycznych).

UMÓW BEZPŁATNĄ KONSULTACJĘ – Kliknij Tutaj.

Opis systemu Data InsAIght:

• System jest dostępny w chmurze, umożliwiając łatwy i szybki dostęp.
• Dostęp do systemu będzie umożliwiony przez prosty interfejs webowy, co zaoszczędzi czas potrzebny na wdrożenie i zaadaptowanie oprogramowania do systemów firmy.
• System jest uczony zarówno na danych firmowych jak i na danych publicznie dostępnych z całego otoczenia biznesowego (np. GUS, instytucje branżowe, raporty dedykowane, dostępne prognozy, a także potencjał tkwiący w danych z internetu)
• System jest  stworzony modułowo, umożliwiając tym samym łatwe dodawanie kolejnych elementów i modyfikację tych istniejących.

SERDECZNIE ZAPRASZAM:Umów Konsultację