Если вы новичок в искусственном интеллекте, держу пари, вы не знаете, с чего начать.
Если вы только начинаете, то, скорее всего, еще не так жарко. Возможно, ваши модели не дают измеримой ценности. Или, может быть, они вообще никогда не работали. Но ждать! Преимущества ИИ хорошо известны, верно? Что тут происходит?
Большинство компаний поручают своим специалистам по обработке данных и / или инженерам исследовать модели. Я имею в виду, а почему бы и нет? Это очевидное место для начала. Но если между бизнес-потребностями, проектами в области науки о данных и людьми, которые используют интеллект, существует разрыв, вы рискуете решить неправильную проблему с помощью моделей, которые никогда не будут использоваться. Итак, как узнать, какие проблемы следует решать с помощью ИИ? Как узнать с чего начать?
Холст AI
Холсты не новы. Есть холсты Lean, Business Model и многое другое. Их цель проста: перестать тратить время на застрявшие идеи. Полотна помогут вам:
- Решите правильную проблему
- Создавайте решения сложных проблем
- Определите, с чего начать
- Содействовать согласованию между различными заинтересованными сторонами
- Быстро двигаться
AI Canvas - это инструмент, который помогает бизнесу согласовывать стратегию, определять требования к данным, набрасывать идеи и определять, как немедленно использовать искусственный интеллект в бизнесе.
Пример: холст AI для управления напряжением
Канва AI заполняется с помощью серии упражнений в течение 2–4-дневного семинара.
В семинарах должны участвовать разные люди, заинтересованные в успехе любой программы искусственного интеллекта. Должны иметь; исполнительный спонсор, руководитель отдела данных, технологический лидер и те, кто наиболее близок к вашему клиенту. Цель состоит в том, чтобы согласовать разные группы людей с учетом точек зрения этих разных людей.
Практический семинар по искусственному интеллекту в KUNGFU.AI
Задачи семинара:
- Понять бизнес-цели, проблемы и стратегию
- Создайте стратегию ИИ, которая поддерживает бизнес-стратегию и направляет всю разработку ИИ.
- Определите меры успеха
- Определите объем данных, зависимости и ограничения
- Составьте дорожную карту сценариев использования ИИ, наиболее соответствующих потребностям бизнеса и имеющимся данным.
- Найдите возможности для пополнения данных
- Выявление технологических и культурных рисков
- Определите первый проект, который принесет наибольшую пользу
AI Canvas - чрезвычайно полезный инструмент для быстрого начала работы над проектами AI, снижая риск потери времени и усилий. Вы также получите долгосрочную стратегию для будущих сценариев использования и выявите пробелы в данных. Эта часть является ключевой! Создавая свою первую возможность искусственного интеллекта, вы также начинаете собирать нужные данные для возможностей искусственного интеллекта в будущем.
Основа искусственного интеллекта для планирования Baxter.
Baxter Planning - это компания-разработчик программного обеспечения из Остина, которая предоставляет решения по планированию и оптимизации запасов услуг, которые поддерживают требования цепочки поставок услуг в различных отраслях. Они признаны новаторами в области планирования уже более 25 лет.
Следующим этапом планирования инноваций является использование искусственного интеллекта для всего, от прогнозирования спроса на продукцию до автоматизации задач планирования. И Baxter Planning процветает, оставаясь на переднем крае.
Мы в KUNGFU.AI объединились с Voltage Control, чтобы провести семинар с использованием холста AI. Цель была проста. Нам нужно было определить, где Baxter Planning следует внедрить ИИ, который принесет наибольшую пользу клиентам.
У нас была возможность собрать вместе бизнес-лидеров, лидеров данных и технологических лидеров, которые обычно не имеют возможности сотрудничать. И с их точки зрения произошло кое-что очень интересное. Хотя мы нашли отправную точку для улучшения продуктов ИИ, мы также выявили некоторые критические пробелы в данных.
Это понимание привело к важному выводу. Мы должны создать план получения данных, необходимых для создания возможностей. И на основе стратегии сбора данных мы можем построить итеративную дорожную карту продукта ИИ, выбрав методы, которые могут работать с ограниченными данными, и в то же время создавать более продвинутые методы по мере того, как становятся доступными более надежные данные.
Это понимание было большим. В результате вы сэкономите время и силы, потраченные впустую, экспериментируя с инструментами искусственного интеллекта, которые никогда не достигают уровня точности и не приносят пользы.
Никогда не угадаешь, что откроешь на этих семинарах. Но отрицательный вывод - это все же положительный результат. Вместо того, чтобы начинать работу над идеями, которые в конечном итоге застрянут, мы можем заранее определить ограничения, придумать план игры по их преодолению и построить лучшую дорожную карту продукта с учетом ограничений.
