Сегодня интеграция ИИ в корпоративные процессы заключается не столько в простом внедрении новой технологии, сколько в стратегическом обеспечении будущего успеха. Это означает подготовку ваших сотрудников и развитие вашей культуры для изменений, обеспечивая при этом масштабируемость ваших решений ИИ для удовлетворения потребностей рынка. Какова должна быть окупаемость инвестиций? Экономия затрат, повышение производительности, улучшение опыта клиентов и многое другое. Но как к этому подойти? Этот блог - ответ, поскольку вы исследуете основные элементы, необходимые предприятиям для использования возможностей ИИ для трансформации.

Вопроса больше не существует: «Должны ли предприятия внедрять ИИ?» - это должно быть «Как быстро они могут интегрировать ИИ, чтобы оставаться впереди?»

Как лицо, принимающее решения, вы понимаете, что ИИ — это не просто очередное обновление технологии, а фундаментальный сдвиг в том, как предприятия работают, конкурируют и создают ценность.

Компании, которые когда-то полагались на традиционную автоматизацию, теперь переходят к принятию решений на основе ИИ, интеллектуальному прогнозированию и автономным операциям.

С этим больше не возникает вопроса о потенциале ИИ, а принимается правильная стратегия ИИ, адаптированная для таких предприятий, как ваша, которая обеспечивает измеримое влияние на бизнес в масштабе.

Это также выровняло подход предприятий к интеграции ИИ в их операции, который выходит за рамки развертывания моделей машинного обучения или автоматизации рабочих процессов. И этот уровень включает переосмысление бизнес-моделей, преобразование рабочей силы и принятие решений на основе данных на каждом уровне.

Организации, которые стратегически внедряют ИИ, установят новые отраслевые стандарты, в то время как те, которые задерживаются, могут столкнуться с риском сбоев и потери конкурентного преимущества.

Там этот блог существует только для того, чтобы вы были одним из тех предприятий, которые используют эту разрушительную технологию ИИ, чтобы максимально использовать ее.

Современные драйверы для предприятий для внедрения ИИ

• Предприятия сталкиваются с массовым распространением данных из различных источников, что требует наличия упреждающей системы для извлечения пользы из этих данных.
• На мировом рынке компании вынуждены внедрять инновации или рискуют потерять долю рынка, требуя решения, которое может обеспечить быстрые инновации.
• С ростом операционных расходов компании ищут способы сделать больше с меньшими затратами.
• Клиенты теперь ожидают персонализированного, немедленного и бесшовного опыта.
• В деловой практике наблюдается стремление к устойчивости.
• Растет стремление к инновациям не только для выживания, но и для лидерства на рынке.

Эволюционная роль ИИ в трансформации корпоративных операций

Нормальные компании рассматривают ИИ как свой стимул к повышению эффективности, в то время как предприятия — основной движущий фактор для трансформации.

Компании, которые стратегически используют ИИ, могут опережать конкурентов, создавать управляемые данными экосистемы принятия решений и создавать автономные интеллектуальные рабочие процессы, которые оптимизируют операции в масштабе.

Давайте рассмотрим, как ИИ развивался на предприятиях и как он революционизирует операции:

От автоматизации до принятия решений

В первые дни, когда компании ссылались на ИИ, они говорили о его внедрении для автоматизации некоторых бизнес-процессов, устранения повторяющихся задач и повышения операционной эффективности.

Сегодня предприятия используют ИИ за пределами автоматизации. Они используют возможности ИИ для принятия стратегических решений, активно занимаются ситуациями с прогнозной аналитикой и обслуживанием и переходят к более автономным операциям. Эта эволюция также пересекается с растущим интересом к пониманию. Бизнес-аналитика vs бизнес-аналитикаПоскольку организации стремятся различать реактивные идеи и прогнозы на будущее, чтобы максимизировать потенциал ИИ.

• Предсказательный интеллект прогнозирует тенденции рынка, поведение клиентов и риски.
• Рецептный ИИ Он выводит процессы за рамки прогнозов, например, рекомендует действия по улучшению принятия решений с помощью таких решений, как финансовое планирование на основе ИИ или оптимизация цепочки поставок на основе ИИ.
• Автономный ИИ Это может включать в себя такие решения, как самооптимизация облачных инфраструктур, управляемые ИИ меры реагирования на угрозы кибербезопасности и многое другое.

Этот переход от автоматизации задач к бизнес-аналитике и принятию стратегических решений отличает роль ИИ в современных предприятиях. Для полного использования этой трансформации многие организации изучают возможности ИИ. Что такое ИИ как услугаЭто позволяет им внедрять масштабируемые решения ИИ без значительных инвестиций в инфраструктуру.

От экономичной опции до превращения в движущую силу для трансформации бизнеса

Ранее предприятия рассматривали ИИ как механизм экономии затрат, помогающий снизить затраты на рабочую силу, повысить эффективность и оптимизировать рабочие процессы. Однако с развитием ИИ их мнение о ИИ перешло от операционного инструмента к стратегическому бизнес-двигателю, помогая им ускорить путь трансформации предприятия.

Прошли те времена, когда ИИ на предприятиях использовался только для автоматизации процессов и сокращения расходов в таких областях, как поддержка клиентов (чат-боты) и финансы (автоматизированное выставление счетов).

Теперь предприятия используют ИИ для стимулирования своих усилий по цифровой трансформации.

• Они движутся в сторону Гиперперсонализированный опыт клиентов, что приводит к увеличению вовлеченности, конверсии и Премиальные сервисные предложенияКак Netflix, рекомендующий следующие часы в соответствии с предыдущей историей и рейтингами зрителей.
• Они принимают Автоматизация процессов на основе ИИ Чтобы быстрее масштабироваться с меньшим количеством ресурсов, Amazon сделал это для своих складов.
• Они реализуют ИИ-мощный прогнозный интеллект принимать решения, основанные на данных, в режиме реального времени, повышая эффективность, прогнозируя доходы и снижая бизнес-риски.
• Они используют Бизнес-модели AI-FirstКак и модели контента, созданные ИИ, инструменты кибербезопасности, основанные на ИИ, цифровые двойники (помогающие компаниям недвижимости и обрабатывающей промышленности моделировать операции для лучшего принятия решений), финансовые услуги, такие как робо-консультанты, и многое другое, чтобы сохранить актуальность предприятий сегодня, монетизируя ИИ как основной продукт.
• Они используют автоматизацию для Гиперавтоматизация с поддержкой AI быстро масштабировать операции, расширяться на новые рынки и ускорять инновации.

Используя эту развитую роль ИИ в корпоративных приложениях, они могут трансформировать свой бизнес. В 10 раз быстрее конкурентов опираясь на традиционные модели.

От простого ИИ к различным ролям в качестве корпоративного ИИ и потребительского ИИ

С масштабом бизнеса роль ИИ изменится. Это делает высказывание сильным, что ИИ не является универсальной технологией. То, как ИИ работает на предприятиях, сильно отличается от приложений ИИ, ориентированных на потребителя.

Это делает важным знать разницу между корпоративным ИИ и потребительским ИИ, чтобы избежать слишком больших расходов на варианты использования с меньшей стоимостью для вашего предприятия.

Оглядываясь	Вступительный ИИ	Искусственный интеллект
Цель	Бизнес-аналитика, автоматизация процессов, принятие решений	Личное удобство, развлечения и помощь
Масштабируемость	Обрабатывает массивные наборы данных и интегрируется в корпоративные системы (ERP, CRM, SCM)	Работает с меньшими индивидуальными наборами данных пользователя
Безопасность и соблюдение	Необходимо соблюдать отраслевые правила (GDPR, HIPAA, AI Act).	Менее регулируемые, но проблемы конфиденциальности существуют
настраиваемость	Разработанные модели ИИ для отраслевых потребностей	Обобщенные модели ИИ для более широкого использования
Обучение ИИ	Требует проприетарных, структурированных данных для точности	Обучение общедоступным наборам данных и взаимодействиям с пользователями

В то время как потребительский ИИ часто отдает приоритет удобству использования (например, Google Assistant, Siri, ChatGPT), корпоративный ИИ обычно сталкивается с более строгими требованиями к масштабируемости, объяснимости и нормативному соблюдению, характерным для таких отраслей, как здравоохранение, финансы и производство.

Обе области требуют этих качеств, но реализация корпоративного ИИ обычно требует более надежных решений из-за критически важных для бизнеса приложений, обработки конфиденциальных данных и отраслевых правил. Эта дополнительная сложность представляет проблемы, но также возможности для мощных, адаптированных решений при эффективной реализации.

От создания бизнеса с использованием ИИ до переосмысления в предприятиях, основанных на ИИ

Тенденция предприятий, которые говорят, что используют ИИ в качестве инструмента для конкретных операций, больше похожа на создание предприятий с ИИ. Теперь предприятия переопределяют себя как компании, работающие на ИИ.

Но в чем разница между Предприятия, дополненные ИИ, Vs. предприятия, впервые использующие ИИ?

• Компании, которые интегрируют ИИ в свои существующие рабочие процессы (например, в виде клиентских услуг на основе ИИ), известны как «люди, которые используют ИИ для решения своих задач». Расширенные бизнесы.
• Компании, которые переопределяют всю структуру своей компании вокруг ИИ, где ИИ играет ключевую роль в принятии решений, инновациях продуктов и вовлечении клиентов, называются Предприятия, впервые использующие ИИ.

Если взять пример бизнеса электронной коммерции, то:

Традиционные предприятия розничной торговли и электронной коммерции используют ИИ только для рекомендаций по продуктам, в то время как компании электронной коммерции, работающие с ИИ, используют ИИ для курирования выбора моды, управления запасами и прогнозирования тенденций. Короче говоря, в более позднем примере ИИ используется в корпоративных операциях в качестве ядра бизнес-модели.

Компании как Amazon, Tesla и Google Они уже перешли на компании, работающие на основе ИИ, интегрируя ИИ в качестве фундаментальной части бизнес-ДНК.

ИИ в основных функциях предприятия

В настоящее время предприятия, особенно предприятия, используют генеративный ИИ для разработки своих продуктов, автоматизации обслуживания клиентов и многого другого.

Исследования показывают, что генеративный ИИ может внести от 2,6 до 4,1 триллиона долларов. ежегодно 63 проанализированных варианта использования Для предприятий. Интересно, что ошеломляющий 75% от этой величины Он сосредоточен всего в четырех ключевых областях: операции с клиентами, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения и НИОКР, подчеркивая, где преобразование, основанное на ИИ, наиболее сильно влияет.

Проверьте наш исследовательский документ Генные стратегии ИИ для бизнес-лидеров.

Ген ИИ дает предприятиям возможность эффективно работать и быстрее внедрять инновации, становясь эффективным вариантом для предприятий, стремящихся повысить свою производительность и воспользоваться преимуществами своей преобразующей способности.

Это только о генном ИИ; есть больше случаев использования ИИ, а также, что заставляет предприятия переосмыслить свои операции. Некоторые из основных корпоративных функций, которые ИИ переопределяет с гиперавтоматизацией и генеративными возможностями на основе ИИ, включают:

Стратегия, управляемая ИИ

ИИ превратился в стратегический инструмент, позволяющий предприятиям стимулировать трансформацию бизнеса, инновации и конкурентные преимущества. Как они это делают, используя его для поддержки своей стратегии, осуществляемой:

• Анализ рынка для выявления тенденций на развивающихся рынках, предпочтений клиентов и потенциальных возможностей для формирования текущих бизнес-стратегий вокруг этого.
• Достичь конкурентного интеллекта, следя за деятельностью, стратегиями и вещами каждого конкурента, которые они могут сделать в ближайшем будущем.
• Эффективно проводить сегментацию клиентов для создания групп клиентов с различными интересами, проводить целевые маркетинговые кампании и обучать рекомендации для гиперперсонализации.

Как будто Л’Ореаль Согласно исследованию Accenture, 91% потребителей предпочитают взаимодействовать с брендами, которые знают своих клиентов, помнят их предпочтения и предоставляют соответствующие рекомендации. Это возможно с ИИ.

Хотя L’Oréal занимает 40% мирового рынка средств по уходу за кожей, что необходимо для повышения удовлетворенности клиентов и лояльности к бренду.

L’Oréal разобрался с этой формулой не только с точки зрения ее актуальности для рынка, но и с инновационной косметической формулой. Красавица.

Он создал интеллектуального виртуального консультанта по красоте под названием «Гений красоты» - виртуального помощника ИИ, который рекомендует продукты клиентам в соответствии с их предпочтениями и историей покупок. Они интегрировали этого виртуального помощника в свой веб-сайт и мобильное приложение, чтобы обеспечить лучший опыт работы с клиентами через точки соприкосновения.

Не только с точки зрения обеспечения отличного опыта работы с клиентами, но и с точки зрения использования ИИ и биотехнологий (например, технологии биопечати кожи, представленной на VivaTech 2024), которые еще больше повышают инновационность формул, обеспечивая актуальность для современных потребностей потребителей, таких как устойчивость и персонализация.

Не говоря уже об этом бренде, они создали уникальную модель ИИ, которая расширяет их усилия в производстве косметических продуктов, одновременно достигая самых высоких стандартов инклюзивности, устойчивости и персонализации.

Автономная операция

Раньше предприятия в значительной степени полагались на человеческий надзор и автоматизацию на основе правил.Операции были изолированными, трудоемкими и реактивными, с ограниченной масштабируемостью.

Но со временем они осознали растущие затраты на рабочую силу и глобальную конкуренцию, нормативное и социальное давление на чистые нулевые выбросы, сбои в цепочке поставок после COVID и геополитическую нестабильность, увеличение потребительского спроса на более быстрые, персонализированные и 24/7 услуги, а также прорывы в области ИИ, IoT и 5G. Все эти болевые точки побуждают предприятия переключать свое внимание на автономные операции, масштабируемость, устойчивость и инновации через самоподдерживающиеся системы.

Этот сдвиг отражает более широкую эволюцию бизнес-стратегии, где происходят ИИ, машинное обучение (ML) и передовые технологии автоматизации.

Они подпитывают это с точки зрения:

• Принятие решений в реальном времени Усиление обучения (RL) и глубокое обучение для оценки вариантов и автономного действия.
• Предсказательная и проактивная оптимизация С помощью предиктивной аналитики, ML-powered LSTM (Long Short-Term Memory) для прогнозирования временных рядов.
• Системы самообучения Работает на базе генеративного ИИ, AutoML и адаптивных нейронных сетей.
• Интеграция возможностей AI Такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP) и воплощенный ИИ с умными вещами.

Все эти решения могут помочь предприятиям в управлении цепочками поставок, производстве, ИТ-операциях (AIOps), обслуживании клиентов и управлении энергопотреблением.

Симфония - немецкий многонациональный технологический конгломерат, который в основном фокусируется на нескольких сегментах, от промышленной автоматизации до медицинского транспорта. Однако с растущим спросом он стремился повысить свою производительность и эффективность производства. Следовательно, он создал Industrial Copilot для промышленной автоматизации и обрабатывающей промышленности, в частности, для оказания помощи инженерам и работникам фабрик в таких задачах, как генерация кода, диагностика неисправностей и оптимизация процессов. Эта инициатива помогает инженерам создавать визуализации панели за 30 секунд и генерировать код только с 20% адаптацией.

ИИ в трансформации HR и рабочей силы

Будь то компания среднего или корпоративного уровня, отдел кадров играет решающую роль в обеспечении положительной и растущей рабочей силы.

Однако, когда дело доходит до крупномасштабного найма и поиска подходящего кандидата на решающую должность (особенно на руководящую должность), может потребоваться несколько месяцев, чтобы нанять идеального менеджера с несколькими раундами собеседования и оценки, связанными с ним.

ИИ в корпоративных HR-операциях может помочь сократить время найма на 75% при предварительном скрининге и найме персонала. до 80% при планировании собеседований.

Это не разговор о будущем. Сегодня многие предприятия, в том числе Amazon, Unilever, Delta Airlines, Siemens, P&G, Electrolux, Domino’s, Hilton, Nomad HealthИ многие другие используют ИИ для преобразования своих кадров и рабочей силы.

Они делают это в виде:

• Приобретение талантов и набор персонала на основе ИИ для проверки резюме и сопоставления кандидатов
• ИИ в планировании рабочей силы Отслеживание производительности труда сотрудников
• AI-управляемое обучение и развитие с персонализированными программами повышения квалификации
• ИИ-мощные HR-чатботы Занятость и поддержка сотрудников

Внедряя все эти приложения ИИ в рабочую силу вашего предприятия, вы можете оптимизировать найм, удержание сотрудников и производительность труда с помощью продуманного планирования, создавая более эффективную и адаптивную рабочую силу.

AI в кибербезопасности

С помощью Цифровая трансформация предприятий Волны, гибридные рабочие модели, внедрение облачных технологий, распространение IoT и взаимосвязанные цепочки поставок, кибер-угрозы значительно выросли.

Согласно отчету IBM за 2024 год, средняя стоимость взлома достигла 4,48 миллиона долларов, в то время как атаки вымогателей выросли на 10% по сравнению с прошлым годом (что считается самым высоким показателем за всю историю).

Традиционные системы безопасности, основанные на правилах, опирающиеся на исторические данные и ручное вмешательство, изо всех сил пытаются идти в ногу с эксплойтами нулевого дня, полиморфными вредоносными программами и атаками, управляемыми ИИ. В этом ландшафте предприятия больше не могут позволить себе реактивную защиту. Им нужны проактивные, интеллектуальные решения.

В этом случае ИИ не подлежит обсуждению в обеспечении современной кибербезопасности, поскольку:

• ИИ может анализировать петабайты данных в режиме реального времени, обнаруживая аномалии быстрее, чем аналитики-люди.
• Модели машинного обучения (ML) могут идентифицировать тонкие шаблоны (например, необычное время входа в систему и боковые сетевые движения), которые уклоняются от традиционных инструментов.
• Генеративный ИИ (GenAI) может имитировать сценарии атак, защиту от стресс-тестирования и прогнозировать уязвимости перед эксплуатацией.

В этом генеративный ИИ играет ключевую роль. Посмотрите наш блог на Как генеративный ИИ формирует будущее Для лучшего понимания.

Финансовый сектор склонен к мошенническим действиям, а мошенничество с кредитными картами реально. Это может привести к значительной потере доходов, а также заставить клиентов потерять веру в вас.

American Express Таким образом, он использует модели ML, которые анализируют данные транзакций и идентифицируют мошеннические транзакции, предоставляют оповещения в режиме реального времени и даже в некоторой степени предотвращают их.

Модель зрелости ИИ: где находится ваш бизнес?

Организации развиваются с ИИ в разных темпах. Чтобы оценить готовность и наметить дорожную карту, предприятия должны оценить свое положение на четырех этапах зрелости. Это включает в себя:

1. Исследовательская фаза

Это первый шаг для предприятий, чтобы принять ИИ. На этом этапе вы можете экспериментировать с различными моделями ИИ и вариантами использования, запуская изолированные проекты с доказательством концепции (PoC) с минимальной интеграцией в основные бизнес-процессы. С помощью этого вы можете собирать данные о возможной рентабельности инвестиций и определять решение, которое лучше всего работает для вашего предприятия.

2.Фаза оперативного ИИ

На этапе операционного ИИ ваше предприятие может выйти за рамки экспериментов и перейти к систематической реализации. В вашей организации могут быть решения ИИ, развернутые в нескольких бизнес-функциях со стандартизированными процессами разработки и развертывания.

Должны быть хорошо налаженные каналы передачи данных и структуры управления с ИИ, в первую очередь ориентированные на автоматизацию рутинных задач и повышение операционной эффективности. Ваша организация, наконец, достигает измеримой рентабельности инвестиций в ИИ и разработала промежуточные технические возможности.

3 Интеллектуальная фаза предприятия

Интеллектуальные предприятия глубоко внедряют ИИ в свои процессы принятия решений и стратегического планирования. На этом этапе у вас также есть возможности ИИ, которые выходят за рамки автоматизации, чтобы обеспечить прогнозные идеи, которые стимулируют бизнес-инновации. У вас есть оптимизированный подход к поддержанию сложных экосистем данных с возможностями аналитики в реальном времени и установили передовые технические компетенции.

Ваши решения ИИ достигли уровня и достигли возможностей для решения сложных бизнес-задач и создания новых возможностей для получения дохода за счет улучшенных продуктов и услуг.

4.Фаза автономного предприятия

Автономное предприятие представляет собой самый высокий уровень зрелости ИИ. Если ваша организация попадает в эту категорию, то она работает в основном с самооптимизирующимися бизнес-процессами, где системы ИИ принимают и выполняют решения с минимальным человеческим контролем.

У вас будет механизм для поддержания сложных экосистем ИИ с возможностями непрерывного обучения, которые адаптируются к меняющимся рыночным условиям. С другой стороны, вы используете человеческий опыт, чтобы сосредоточиться на стратегических инновациях, а не на оперативном управлении, оставляя другие обязанности перед ИИ для обработки рутинного принятия решений на предприятии.

Что дальше? - Создание готовой к будущему стратегии предприятия на основе ИИ

По мере того, как ИИ эволюционирует от автоматизации до совместного пилотирования бизнес-решений, предприятия должны переосмыслить свои стратегии, чтобы использовать весь потенциал ИИ. Будущее принадлежит организациям, которые рассматривают ИИ как основной двигатель инноваций, устойчивости и конкурентной дифференциации. Вот как подготовить:

1. Создать Центр передового опыта ИИ (CoE)

• Создайте специальную кросс-функциональную команду (объединяющую технических экспертов, бизнес-лидеров и специалистов по доменам), ответственную за управление ИИ, передовую практику и обмен знаниями. 
• Убедитесь, что стратегии, которые они создают, соответствуют инициативам ИИ стратегическим бизнес-целям.

Здесь CoE служит центральным центром экспертизы ИИ, обеспечивая согласованные стандарты и одновременно способствуя инновациям на предприятии.

2. Инвестировать в инфраструктуру фундаментальных данных

• Успех ИИ зависит от высококачественных, доступных данных. Поэтому инвестируйте в современную архитектуру данных, которая может обрабатывать различные типы данных, поддерживать их происхождение и обеспечивать управление.
• Внедрение сетки данных или подходов к структуре данных, которые демократизируют доступ к данным при сохранении безопасности и соответствия.

Помните, что даже самые сложные модели ИИ не работают без надежной и хорошо структурированной базы данных.

3. Разработка стратегии талантов AI-Ready

• Принятие стратегии предприятия, основанной на ИИ, означает наличие навыков, которые могут устранить разрыв в навыках ИИ с помощью многогранного подхода:
  • Повышение квалификации существующих сотрудников
  • Набор специализированных талантов 
  • Сотрудничество с внешними экспертами (вы можете выбрать Нанять специализированных экспертов ИИ от ITES компаний
• Поощряйте культуру непрерывного обучения с помощью программ ИИ-грамотности для всех сотрудников, а не только для технического персонала.
• Создайте четкие карьерные пути для специалистов по ИИ и вознаградите межфункциональное сотрудничество, которое объединяет экспертизу и технические возможности домена.

4. Реализация ответственных рамок ИИ

• Встраивайте этику и ответственность в свою стратегию ИИ с нуля.
• Установите четкие руководящие принципы для разработки и развертывания ИИ, которые касаются справедливости, прозрачности, конфиденциальности и безопасности.
• Создать механизмы управления, которые обеспечивают соответствие систем ИИ организационным ценностям и нормативным требованиям.

Ответственный ИИ — это не просто этический императив, но и необходимый для поддержания доверия клиентов и снижения бизнес-рисков.

5.Разработать четкие рамки ИИ-ROI

• Создайте конкретные механизмы для измерения влияния ИИ на бизнес, особенно для вашего бизнеса, перегибающего ваши инвестиции, для неопределенных обещаний, соблазненных захватывающими возможностями ИИ, которые обсуждаются повсюду.
• Создать комплексные ROI-фреймворки, учитывающие как количественные показатели (сбережение затрат, рост доходов), так и качественные результаты (повышенное качество решений, улучшенный опыт работы с клиентами).
• Примите фреймворки AI ROI, которые информируют вас о распределении ресурсов и помогают расставить приоритеты инициатив с максимальной стратегической ценностью.

6.Подготовьтесь к мультимодальной интеграции ИИ

• По мере того, как ИИ выходит за рамки текстовых и структурированных данных, чтобы включать изображения, голос, видео и зондирование окружающей среды, подготовьте свою инфраструктуру и варианты использования для мультимодальных приложений ИИ.
• Организации, которые рано внедряют мультимодальный ИИ, получат значительные конкурентные преимущества.

Мультимодальный Интеграция Такой подход позволит более естественно взаимодействовать между человеком и ИИ и откроет новые возможности для взаимодействия с клиентами, операций и разработки продуктов.

7. Сотрудничество между человеком и ИИ

Наиболее успешной реализацией ИИ является реализация, которая дополняет человеческие возможности, а не заменяет их.

• Проектирование рабочих процессов и систем, которые используют уникальные сильные стороны как ИИ (обработка обширных данных, идентификация моделей), так и людей (творчество, этическое суждение, контекстное понимание).
• Сосредоточьтесь на расширении человеческих возможностей и освобождении вашей рабочей силы от рутинных задач, чтобы сосредоточиться на более ценных видах деятельности.
• Сотрудники, обладающие навыками «AI-флекторности» (например, быстрое проектирование, интерпретация моделей), работают вместе с автономными системами.
• Развернуть ИИ-копилоты для таких ролей, как менеджеры цепочек поставок (прогнозирование спроса) или маркетологи (оптимизация кампании).

Встраивая ИИ в свою ДНК, поощряя культуру экспериментов и уделяя приоритетное внимание этической масштабируемости, ваша организация может перейти от постепенной автоматизации к новаторским инновациям. 

Почему MindInventory является идеальным партнером вашего предприятия в области инноваций в области ИИ

ИИ — это не просто проект, это вечное путешествие инноваций. корпоративное программное обеспечение Партнер, вы получаете больше, чем поставщик. Это стратегический союзник, который стремится превратить обещание ИИ в вашу конкурентную реальность.

От создания интеллектуальных рабочих процессов до новаторских экосистем генеративного ИИ мы даем предприятиям возможность руководить, адаптироваться и процветать в эпоху интеллектуальной автоматизации.

• Сотрудничайте с нашей Эксперты AI проводить оценку готовности ИИ для выявления случаев использования с высокой отдачей (например, автоматизировать 50% обработки счетов вручную).
• Создание MVP-решений с такими инструментами, как TensorFlow, PyTorch или Azure Cognitive Services, обеспечивающими быстрое время-к-значению.
• Мониторинг, оптимизация и обновление систем ИИ, чтобы опережать развивающиеся угрозы и возможности.
• Перемещайте отраслевые требования и новые правила ИИ в наши рамки управления.

Анализ опыта с Услуги по развитию ИИМы видели, что организации, которые сотрудничают с нами, видят на 50% более быстрые циклы внедрения ИИ и 3X ROI в среднем.

Наша работа в многопроектной строительной компании с проектом – Нео-интеллект — За два года мы сэкономили 700 миллионов долларов, повысили эффективность в 2 раза, и многие другие говорят о наших возможностях.

Итак, вы также ищете партнера, который может помочь вам принять ИИ как правильный путь для вашего бизнеса?

FAQs об ИИ в бизнесе