Когда решение ИИ подходит для вашего бизнеса?

В этом блоге мы поговорим о том, как определить проблемы в вашем бизнесе, решить которые может помочь искусственный интеллект. О том, что это действительно мощный инструмент для решения самых разных задач во всех возможных областях, говорить не приходится. Итак, давайте сначала посмотрим, когда вы можете использовать этот инструмент, а когда лучше пойти другим путем.

Входные данные

Алгоритмы машинного обучения, на которых основан ИИ, сильно зависят от большого количества качественных входных данных. Это исторические данные, на основе которых искусственный интеллект будет учиться вести себя и принимать решения в будущем. Для начала основной вопрос — есть ли у вас такие данные. 

В качестве альтернативы, сможете ли вы собрать и сохранить их в достаточном количестве и в разумные сроки. В зависимости от решаемой проблемы у вас могут не быть данные от вашей компании. Вы также можете найти бесчисленное множество различных свободно доступных источников данных в Интернете. В этом случае, однако, обращайте еще больше внимания на их качество.

Изоляция

Еще одним аспектом является изоляция проблемы от внешних воздействий. Если среда, в которой предполагается работать системе, слишком динамична и в ней могут часто возникать новые непредвиденные ситуации, ранее не возникавшие во входном наборе данных, алгоритм может не справиться с ними. Поэтому в идеале следует собирать исторические данные, содержащие все возможные ситуации, с которыми система может столкнуться на практике. 

У вас не будет проблем с новыми изменениями, внесенными с течением времени в подконтрольные вам условия (модификация производственной линии, новые продукты в производстве). Все, что вам нужно сделать, это собрать данные, полученные в новых измененных условиях. С их использованием вы только «научите» систему правильно работать в новой среде.

Черный ящик

Одним из недостатков алгоритмов искусственного интеллекта является то, что некоторые из них действуют как черный ящик. Вы вводите какие-то входные данные в систему, она их обрабатывает и выдает результат. 

Если вы не удовлетворены результатом, вы не можете просмотреть ни один промежуточный шаг расчета. Вы также не получаете никаких объяснений того, почему система решила именно так. Такое решение приемлемо для вас? Это также зависит от области, в которой вы работаете. Обязательно будьте более осторожны при работе с людьми.

Поддержка при принятии решения

Алгоритмы машинного обучения основаны на статистике и вероятности. Поэтому невозможно гарантировать, что вы всегда получите 100% точность. Не рекомендуется строго придерживаться результата, который обеспечит система. Скорее рассматривайте его как качественный вспомогательный инструмент для поддержки принятия решений. 

Как мы уже упоминали, решения и оценки, которые предлагают алгоритмы, основаны только на исторических проблемах. На их решениях и результатах, в которых алгоритм обучения пытается найти закономерности и связи, на основании которых он попытается в дальнейшем оценить правильные решения. 

Хотя благодаря этому искусственный интеллект может достигать даже более высокой точности, чем люди, в отдельных задачах, он также может иногда ошибаться, как и люди. Подумайте, какая частота ошибок приемлема для решения вашей задачи, или найдите разумный компромисс.

Заключение

Искусственный интеллект может быть очень полезным инструментом для поддержки принятия решений в компании, и часто это действительно инновационное решение, которое компании любят представлять себе. Если вы не уверены в применении в среде вашей компании или производственном процессе, не стесняйтесь обращаться к экспертам.

 У нас также работают опытные ИТ-специалисты, разрабатывающие ИИ-решения — они проконсультируют вас с ответами на вопросы, касающиеся внедрения ИИ в вашей компании.