INTELIGENȚĂ ARTIFICIALĂ (AI)

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:

Sănătate

• Alerte și diagnostice în timp real;

• Gestionarea proactivă a sănătății.

Producție

• Întreținere predictivă;

• Previziunea cererii;

• Controlul calității;

• Îmbunătățirea proceselor pentru a promova eficiența.

Retail

• Planificarea predictivă a stocurilor;

• Sisteme de recomandare;

• Predicția ratei churn.

Management Financiar

• Scorul de credit;

• Clasificarea cheltuielilor;

• Prognoza cashflow-ului;

• Detectarea fraudei.

Educație

• Predicția riscului de abandon școlar;

• Sisteme de notare îmbunătățite.

Provideri

Platforme de Date, Business Intelligence (BI), and Artificial Intelligence (AI)

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.

Platforme de date și conștientizarea AI/ML

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

Persoanele care se implică în formarea noastră sunt expuse la cel puțin următoarele tipuri de subiecte:

Importanța datelor (A. sprijin pentru decizii mai bune, B. eficiență, C. inovare)

  • Cum să devii o companie bazată pe date
    • Abordare, strategie și plan;
    • Cazuri de afaceri, încadrarea problemei și a soluției;
    • Competențe necesare pentru a sprijini transformarea digitală;
  • Identificarea datelor în cadrul organizației.
  • Strângerea datelor și pregătirea lor pentru:
    • Raportare și analiză avansată;
    • AI/ML;
  • Raportare și analiză avansată – practici și instrumente
  • AI/ML
    • Nivelul de pregătire;
    • Ingestia de date, EDA (exploratory data analysis) și pregătirea datelor;
    • Construirea și antrenarea modelelor;
    • Implementarea și operaționalizarea (ML Ops);
    • Validare și monitorizare;
    • AI/ML în soluții end-to-end;
    • Lucruri de luat în considerare privind securitatea, explicabilitatea și etica.

Pe baza nevoilor specific ale clienților putem livra o întreagă varietate de module de formare mai avansate.

Aplicabilități și cazuri de succes​

Producție/Auto
Platforma de analiză este o soluție a unuia dintre cei mai mari producători de automobile din Europa, care centralizează analiza calității datelor pentru ingineri pentru a permite reducerea eficientă a costurilor de garanție, ajutându-i să găsească problemele într-un timp scurt, să planifice întreținerea mașinilor și, în general, să ofere servicii mai bune clienților.
Healthcare
Platforma IPGE cu conformitate HIPPA, în care datele din lumea reală pot fi obținute fără probleme, de-identificate și sute de milioane de înregistrări de date ale pacienților sunt comparate cu cea mai mare acuratețe posibilă. Soluție bazată pe o combinație de procesare a limbajului natural și clasificare prin învățare profundă pentru a potrivi automat datele zgomotoase din lumea reală în tabele de chiuvete standardizate.
Previous slide
Next slide