Персонализиран AI: кога да създавате собствени решения

Изкуственият интелект решава потребителски задачи с помощта на невронни мрежи - математически модели, които имитират работата на човешкия мозък. Невронната мрежа, като набор от алгоритми, е моделирана по подобие на човешката нервна система. Тя може да интерпретира данни, да разпознава модели, да се учи и да се самоусъвършенства. Освен невронни мрежи, ИИ използва и други инструменти: машинно обучение, дълбоко обучение.

Има ли вашият бизнес нужда от персонализирани решения, базирани на ИИ? Вече сме писали за агентите на ИИ. В тази статия управителите на Емат ООД обсъдиха стандартния и нестандартния ИИ.

Готов за употреба (стандартен) AI
ИИ прави много задачи по-бързи и по-евтини, автоматизира процеси, анализира големи количества данни и, разбира се, генерира приходи. Днес компаниите най-често използват готови системи или инструменти за ИИ: чатботове, персонажи с ИИ или решения за обслужване на клиенти, които могат да отговарят на потребители или клиенти без задълбочена разработка. Тези решения помагат за тестване на идеи. Те могат да се използват тук и сега.

Но предприятията, работещи в сложни или тясно специализирани области, често не могат да адаптират стандартните решения за ИИ към своите работни процеси. Или пък невронната мрежа не може да използва техните собствени данни. В този случай са необходими нестандартни решения.

Персонализиран AI
Автоматизирането на клиентски запитвания, обработката на изследователски въпроси или анализирането на сложни масиви от данни изисква специален подход и най-често решения за разработка по поръчка за конкретни бизнес цели, задачи и данни. Както всяко персонализирано решение, персонализираният ИИ отнема повече време (за разработване и внедряване) и обикновено е по-скъп в началото.

Решенията за ИИ по поръчка са персонализирани за конкретни задачи и са свързани с работните процеси на компанията. При обучението на модела на ИИ се използват данни за клиентите, за да може той да се справи по-добре с конкретни задачи.

Например приложението за техническа проверка на гуми, Емат ЕООД това е собствена мобилна разработка на компанията за Android, която позволява на клиента да преустрои цялата услуга и да въведе логика за модериране на ИИ за проверка на гуми.

Платформата за онлайн телефония, създадена от програмистите на Емат, реши проблема с обработката на телефонни обаждания към отделите за продажби, поддръжка и сервиз на голяма търговска компания. Въведохме въвеждане на серийни номера, като използвахме AI за разпознаване на глас. Платформата ни позволява да проследяваме времето за изчакване, да свързваме нови телефони и софтуер на трети страни.

Персонализиране на готови инструменти за изкуствен интелект
Най-често компаниите използват вече съществуващи системи за ИИ с отворен код. Такива решения са по-лесни и по-евтини от разработването от нулата. Те се персонализират за конкретни задачи - чрез конфигурации, предварително обучение върху вътрешни данни или интеграция с други системи.

В промишлеността и бизнеса такива решения се използват особено често. Готовите инструменти за изкуствен интелект се персонализират и внедряват не само в отделни процеси, но и в ключови бизнес процеси, като логистика, доставки, складиране, разпределение на запасите, планиране на ресурсите, инвестиционни стратегии и вериги за доставки.

Изграждане на AI от нулата
Ако не може да се намери готово решение, компаниите могат да решат да разработят свое собствено решение за ИИ от нулата. Този подход най-често се избира от предприятия със специални оперативни нужди, тясно специализирани области или мащабни изисквания, с които готовите инструменти не могат да се справят.

В този случай ИТ компанията създава свой собствен модел, а фирмата клиент може да контролира всички процеси - от обучението по ИИ до работата в конкретни сценарии в индустрията.

Например готовите модели за компютърно зрение изискват дълбока персонализация, а самите процеси на визуална инспекция или класификация могат да варират значително в различните отрасли. Ето защо персонализираните решения за ИИ в тази област са особено търсени днес, според специалистите по разработка на Emat. Такива системи се обучават да разпознават, тълкуват и разбират изображения или видеосъдържание, съобразени с конкретни бизнес цели.

Компаниите често разработват свои собствени платформи за разговорен ИИ, които могат да поддържат диалог и да предоставят точни и последователни отговори. Такива ИИ обработват запитвания на клиенти, чат и комуникация в рамките на компанията.

Освен това се разработват персонализирани системи с ИИ за задачи като прогнозен анализ, откриване на аномалии и предотвратяване на измами.

Кога наистина се нуждаете от персонализирано решение с изкуствен интелект?
Понякога на пазара просто няма готово решение за даден проблем или проблемът е толкова уникален, че трябва да бъде решен въпреки разходите. В други случаи, ако данните на компанията са важни, разработването на ИИ по поръчка става част от стратегията и ключов елемент на бизнеса.

Една компания може да се възползва от разработването на ИИ по поръчка, ако:

• готовите решения ограничават ефективността и не се справят
• не се справят с необходимата производителност или качество.
• наличните инструменти изискват твърде много настройки и персонализиране
• не съществуват готови решения
• данните на компанията са стратегически актив и изискват специална защита
• необходимо е да се избегне зависимостта от един доставчик и да се осигури изключителност
• важно е да има пълен контрол върху персонализирането и функционирането на системата за изкуствен интелект
• изискват уникални функции или интеграции, които не са налични в стандартните продукти.
• нуждаете се от специални функции или интеграции с други системи, които не се предлагат в стандартните продукти