Test before invest
Inteligența artificială poate fi aplicată în majoritatea domeniilor în care sunt implicați experți umani, ajutându-i și sporindu-le capacitățile naturale. Mai jos sunt prezentate doar câteva exemple care v-ar putea inspira atunci când alegeți să implementați o soluție bazată pe AI:
• Alerte și diagnostice în timp real;
• Gestionarea proactivă a sănătății.
• Întreținere predictivă;
• Previziunea cererii;
• Controlul calității;
• Îmbunătățirea proceselor pentru a promova eficiența.
• Planificarea predictivă a stocurilor;
• Sisteme de recomandare;
• Predicția ratei churn.
• Scorul de credit;
• Clasificarea cheltuielilor;
• Prognoza cashflow-ului;
• Detectarea fraudei.
• Predicția riscului de abandon școlar;
• Sisteme de notare îmbunătățite.
Organizațiile caută constant modalități de a deveni mai orientate către date, depunând eforturi a utiliza tehnologii de analiză a datelor în locul intuiției, experienței sau mediului extern pentru a-și ghida planificarea strategică, inovarea și operațiunile. Se fac investiții considerabile în crearea unor platforme de date fiabile și sigure, care reprezintă fundamentul pentru o utilizare mai profundă a datelor prin tehnici și instrumente de business intelligence (BI) și inteligență artificială. Beneficiile preconizate sunt sprijinul pentru decizii mai bune, eficiență și inovare.
Inteligența artificială își croiește drumul în fiecare domeniu al vieții și al afacerilor. Stimulată de tehnologiile de învățare automată și de expert systems, inteligența artificială revoluționează abordarea transformării datelor structurate și nestructurate în informații sau acțiuni valoroase.
Adoptarea unor astfel de tehnologii necesită, însă, un anumit nivel de pregătire din partea organizațiilor, care implică cel puțin două dimensiuni de bază. Prima este legată de creșterea nivelului de conștientizare/alfabetizare în materie de date & AI a tuturor oamenilor din fiecare nivel organizațional, care se realizează deobicei prin training. Cea de-a doua dimensiune se referă la o bună înțelegere a ceea ce poate fi realizat cu aceste tehnologii, dar și ce costuri și beneficii implică. Această înțelegere se poate dobândi, de regulă, prin implicarea în activități de demonstrare, testare și experimentare.
Indivizii, proiectele și organizațiile au propriul context unic și nevoi specifice, astfel încât nu există o formare „standard”. De aceea, abordarea pe care o adoptăm pentru efortul de formare constă într-un set de faze care se rezumă toate la o valoare globală mai mare: descoperire, adaptare, livrare, urmărire.
Faza 1: începem o etapă de Discovery cu clientul, scopul final fiind de a înțelege nevoile și obiectivele reale, contextul și cunoștințele și experință a oamenilor;
Faza 2: adaptăm conținutul pentru a se potrivi audienței specifice și obiectivelor de învățare ale acesteia și concepem modul de desfășurare în ceea ce privește durata și tipurile de activități;
Faza 3: organizăm sesiuni intense, extrem de interactive și practice; teoria este bună, dar noi prețuim „Arată-mi codul!” de la Linus Torvalds.
Faza 4: după un timp, ne reunim din nou în cadrul unor sesiuni de monitorizare pentru a înțelege progresul, a răspunde la întrebări și a planifica următorii pași
Importanța datelor (A. sprijin pentru decizii mai bune, B. eficiență, C. inovare)
Pe baza nevoilor specific ale clienților putem livra o întreagă varietate de module de formare mai avansate.
Solutii de digitalizare
