Вы когда-нибудь пробовали надежную диету, которая обещает успех за одну ночь и 10 фунтов, которые вы сбросите сразу? После ряда разговоров об удержании клиентов, NPS и, в конечном итоге, увеличении прибыли, ключевые лица, принимающие решения, сказали только одно в отношении того, как их организации будут достигать своих целей: «Мы собираемся внедрить ИИ». Но когда их спросили, каков их план, каждый, казалось, думал, что, двигаясь быстро и глубоко, обычно в карманы, эта штука с «ИИ» разберется сама. ИИ в деловом мире сегодня рассматривается как надежная диета.
ИИ легче использовать, чем когда-либо прежде, но он остается невероятно сложным. Правильное использование ИИ требует инвестиций в наборы навыков. Вместо того, чтобы предпринимать радикальные изменения в надежде на получение немедленных положительных результатов от новых модных технологий, ваша организация может решить, что лучше сделать шаг назад и изучить японскую концепцию, известную как «Кайдзен» или «бережливое производство + шесть сигм». Методология «бережливое производство + шесть сигм» опирается на совместные усилия команды по повышению производительности за счет систематического устранения потерь.
Как концепции «бережливое производство + шесть сигм» применимы к ИИ?
Интеллектуальный помощник может в режиме реального времени отображать наиболее эффективные изображения, копии и информацию о продуктах для персонализированного покупательского опыта. Компании могут проводить A/B-тестирование автоматически, предоставляя рейтинг кликов и статистику веб-страницы IA, различные тексты и изображения. Вскоре это также будет включать пространственную информацию клиента и информацию об отслеживании взгляда. Управляемый интеллектуальным помощником сайт электронной коммерции не только индивидуализирует себя для клиентов, но и находит улучшенные средства для выхода на рынок.
Хотя способность человеческого мозга к обучению невероятна, этот процесс может быть довольно запутанным. Нам всем приходилось несколько раз падать, прежде чем научиться безопасно ездить на велосипеде. Каждая неудача и успех записаны в нашей памяти и опыте, основанном на нашем обучении. Машинное обучение следует аналогичному процессу проб и ошибок, и, хотя он полезен для улучшения ИИ с течением времени, этот процесс может быть запутанным и подверженным ошибкам.
Учащиеся-люди стремятся адаптироваться к различиям в данных. Мы можем научиться ездить на велосипеде на тротуаре перед домом, в парке или на местной парковке. В чем люди отстают от машин, так это в обработке больших объемов числовых данных. Алгоритмы машинного обучения могут невероятно быстро анализировать числа, даже параллельно моделируя тысячи сценариев.
К сожалению, иногда малейшие отклонения могут сбить алгоритм машинного обучения. Машины еще не овладели искусством адаптации без вмешательства их создателей-людей. ИИ применительно к конкретной проблеме может быть мощным, но требует интерфейсов с участием человека, чтобы помочь ему адаптироваться к отклонениям. К счастью для нас, сложившиеся отрасли уже некоторое время борются с дисперсией.
Бережливое производство + шесть сигм
В частности, метод «бережливое производство + шесть сигм» направлен на повышение производительности вычислительного процесса за счет уменьшения дисперсии. Сокращение дисперсии помогает управлять целями вашего процесса и гарантирует, что вы достигнете своих целей. методологии стремятся предоставлять достоверные и точные данные, на которых основываются решения.
В конце концов, идеальная машина должна быть эффективной, а уменьшение расхождений в данных с помощью таких методологий, как «бережливое производство + шесть сигм», может помочь добиться улучшений в области ИИ. Для современного искусственного интеллекта и машинного обучения точные, надежные и достоверные данные являются лучшими, и они делают ваши алгоритмы машинного обучения более эффективными и разумными для вашего бизнеса.
Одного этапа очистки данных недостаточно для обеспечения точности машинного обучения. Когда во входных данных присутствует шум и систематическая ошибка, даже относительно умный ИИ может оказаться на неверном пути. Сокращение дисперсии бережливого производства с шестью сигмами может повысить точность результатов машинного обучения. Компаниям необходимо пересмотреть лежащие в их основе бизнес-процессы и уменьшить дисперсию входных данных, чтобы убедиться, что их ИИ точен, надежен и эффективен для достижения бизнес-целей.
Подобно эффективному плану диеты и физических упражнений, бизнес может добиться успеха с помощью ИИ, улучшая свои показатели на 1% каждый день. Небольшие улучшения складываются из достижений предыдущего дня. Поначалу изменения кажутся несущественными, поскольку ИИ помогает в простых задачах обработки данных. Постепенно вы начнете замечать улучшения по мере устранения недостатков. Со временем произойдут глубокие позитивные изменения, поскольку ваш бизнес войдет в третью волну с сотрудниками, дополненными искусственным интеллектом с использованием систем «человек в цикле».
Мы приглашаем вас встретиться с нашим интеллектуальным помощником, чтобы узнать больше о swivl , нашем решении для успеха клиентов на основе искусственного интеллекта на основе кайдзен, а также о том, как искусственный интеллект может расширить возможности вашей команды и вашего бизнеса.
Первоначально опубликовано на https://tryswivl.com 15 марта 2019 г.
