3 kluczowe obszary, które odpowiadają za efektywność sztucznej inteligencji

Ostatnia aktualizacja: 14 września, 2021

rozwój oprogramowania

Od czego zacząć swoją drogę ku optymalizacji rozwiązań AI

Sztuczna inteligencja niewątpliwie przeszła decydujący egzamin swojej przydatności podczas pandemii i obroniła się… celująco! Wiele firm i organizacji, a nawet rządów, nie wyobraża sobie już życia bez tej wyjątkowej technologii. A ponieważ sukces na rynku niesie ze sobą wzrost zainteresowania, nic dziwnego, że coraz więcej ekspertów zajmuje się tą tematyką.

Rozwój sztucznej inteligencji

W wielu firmach pytanie: „czy warto korzystać ze sztucznej inteligencji?” zastąpiła kwestia: „jak maksymalnie poprawić działanie tej technologii?”. W ostatnich miesiącach algorytmy oparte na AI musiały sprostać nie lada wyzwaniom. Przykładowo: czatboty zalewane były pytaniami dotyczącymi wirusa, a usługi rozpoznawania obrazów — wykorzystywane w przestrzeganiu dystansu społecznego.

Mimo ogromu zadań, jakie zdają się spoczywać na tego typu programach, eksperci zgodnie twierdzą, że sztuczna inteligencja nie odkryła jeszcze całego swojego potencjału. Dlatego też liderzy w branży IT na całym świecie każdego dnia pracują nad udoskonalaniem jej algorytmów i zapewnianiem kuszących perspektyw dla branży biznesowej. Jeśli zastanawiasz się, na czym należy się skupić przy pracy nad rozwojem sztucznej inteligencji, ten artykuł jest dla Ciebie.

1. Stwórz odpowiednią infrastrukturę i własne zasady gry

Czy jesteś w stanie wyszkolić zespół ludzi, którzy zajmą się pracą nad AI wewnątrz firmy? Gdzie pozyskać ekspertów chętnych pomóc Ci w tym zadaniu? Jacy partnerzy najlepiej sprawdzą się przy realizacji tego projektu? Jak twierdzi Peter A. High, autor książki „Getting to Nimble: How to Transform Your Company into a Digital Leader” odpowiedzi na te pytania są kluczowe, aby osiągnąć sukces.

Dane zmieniają się wraz z rozwojem biznesu, a ich źródeł nie można ograniczać do działu IT. Dlatego warto rozważyć stworzenie międzydziałowej infrastruktury i wyznaczenie pracowników. W zakresie ich obowiązków znalazłaby się przede wszystkim aktualizacja zasobów stosowanych do maszynowego uczenia się.

rozwój oprogramowania, źródła danych

2. Wykorzystaj konkretne przykłady zastosowań i pracuj nad algorytmami

Algorytmy AI najlepiej uczą się na konkretnych przykładach użycia. Jednak znalezienie odpowiedniej bazy do pracy może być skomplikowane. Rozwiązaniem problemu jest współpraca z liderami sektora biznesowego w celu uzyskania wglądu do faktycznych informacji.

Opracowywane algorytmy są jak pracownicy, których pracę trzeba regularnie oceniać i klasyfikować, a w razie dobrych rezultatów – nagradzać. W przeciwnym przypadku, gdy nie spełniają wymagań — rozważyć ich zwolnienie.

3. Zainwestuj w rzetelne źródła danych

Sztuczna inteligencja to nie magia, ale technologia, która wymaga dobrych danych dla efektywnego działania. Oznacza to konieczność poświęcenia mnóstwa zasobów na ich gromadzenie, konwersję, czyszczenie i standaryzację. Zdaniem Ravi’ego Rajana, specjalisty pracującego w firmie Cowbell Cyber,  jest to wręcz kluczowe w celu osiągnięcia lepszych wyników biznesowych.

Nie sposób pominąć megatrendu, jakim jest demokratyzacja danych, czyli zwiększanie dostępności informacji w formacie cyfrowym dla przeciętnego użytkownika. Jednym z jej założeń jest minimalizacja potrzeb zatrudnienia ekspertów ds. sztucznej inteligencji.

Cały proces wymaga wiele wysiłku od liderów branży IT, ale w ostatecznym rozrachunku może okazać się bardzo opłacalny!

źródła danych

Jeśli interesuje Cię tematyka sztucznej inteligencji, być może zaciekawią Cię inne nasze artykuły:

Poradnik tłumaczenia aplikacji

Instrukcja, jak wyszkolić wielojęzycznego asystenta głosowego

Tłumaczenie maszynowe treści globalnych

 

 

Powiązane wpisy

Summa Linguae korzysta z plików cookie dla lepszego rozumienia sposobu korzystania ze strony internetowej. Dalsze korzystanie z tej strony internetowej jest równoznaczne z wyrażeniem zgody na politykę cookies.

Więcej