Door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie (AI) van ondernemingen, ontstaat een systeem dat repetitieve taken kan automatiseren, vragen kan beantwoorden en de besluitvorming kan verbeteren. De AI beheert machine learning-uitbreidingen en geautomatiseerde services om bevredigende klantervaringen te leveren en onderzoeksprojecten te stroomlijnen. Enterprise AI kan worden omschreven als een combinatie van: machine learning en deep learning-algoritmen. 

Met enterprise AI kunnen managers en medewerkers vertrouwen op zowel de efficiëntie die door de AI wordt gecreëerd als de inzichten die worden verkregen uit de business intelligence het genereert. Enterprise AI heeft echter zijn eigen unieke uitdagingen. Enterprise AI is een nieuw softwaresysteem en is nog volop in ontwikkeling. De voortdurende evolutie ervan is afhankelijk van de ontwikkeling van nieuwe, krachtigere algoritmen voor diep leren. Naarmate het blijft evolueren, zal het verantwoordelijkheid nemen voor het verzamelen van onderzoek en het uitvoeren van een grotere verscheidenheid aan repetitieve taken.

Enterprise AI heeft toepassingen die nuttig zijn voor bijna alle bedrijfsmodellen, waaronder:

• Gezondheidszorg
• Bankieren
• Productie
• Retail

Diepe leer algoritmen ondersteunen de AI, die op zijn beurt een verscheidenheid aan machine learning-algoritmen bestuurt.

Hoe Enterprise AI momenteel wordt gebruikt

Enkele van de meer populaire toepassingen van enterprise AI zijn verkoopautomatisering, human resources, beveiliging, compliance, resourceplanning en e-commerce. Hier zijn enkele andere voorbeelden van de services die AI momenteel ondersteunt:

• chatbots: Een chatbot die wordt ondersteund door enterprise AI kan gesprekken gemakkelijk begrijpen en reageert in realtime. Sommige bedrijven gebruiken chatbots als vertegenwoordigers tijdens de klantervaring. Sommigen gebruiken ze zelfs voor personeelsdoeleinden.

• Geautomatiseerde processen: Dankzij de consistentie en schaalbaarheid van enterprise AI kunnen veel vervelende en routinematige taken worden volledig geautomatiseerd, bespaart u uren handenarbeid. Enterprise AI kan ook worden gebruikt om klantenserviceprogramma's te automatiseren en interacties met klanten te personaliseren. 

• Gegevensprivacy en -beheer: Enterprise AI kan werken met Gegevensbeheer software om het vermogen van een bedrijf om grote hoeveelheden gevoelige gegevens te beheren te verbeteren. Het kan ook worden gebruikt om te gaan met privacywetten (GDPR, CCPA, LGPD), om te registreren wie onder dergelijke wetten valt en om hun verzoeken om gegevensprivacy af te handelen.

• Enterprise AI-zoeksoftware: Enterprise AI kan grote hoeveelheden gegevens snel en efficiënt scannen en openen. effectief AI-zoeksoftware stelt gebruikers in staat om snel nuttige informatie op te sporen, wat een betere besluitvorming en probleemoplossing ondersteunt. Maar deze functie moet verder worden ontwikkeld, omdat deze problemen heeft met ongestructureerde gegevens en vaak niet voldoet aan het voorspellen van klantgedrag. 

• Genereren van leads: Sommige enterprise AI-platforms kunnen bieden: Geautomatiseerde marketing oplossingen die potentiële klanten omzetten in betalende klanten. Ze kunnen verkoopleads identificeren en communiceren met de potentiële klanten, waardoor ze inzicht krijgen in hun engagementvoorkeuren, en kunnen: gebruik chatbots. 

• Gegevensanalyse: Enterprise AI kan worden gebruikt om aangepaste verkoopaanbevelingen te genereren met behulp van de geschiedenis en voorkeuren van een klant. deze vorm van Data analytics kan vooral nuttig zijn bij B2B-ondernemingen, die voorspelbaarder zijn dan individuele mensen. Met de juiste machine learning kan enterprise AI helpen de reacties op producten en diensten te voorspellen.

Enterprise AI-applicaties ontwikkelen

Enterprise AI-applicaties kunnen in verschillende situaties beter presteren dan traditionele, op regels gebaseerde datasystemen, variërend van medische beelddiagnostiek tot fraudedetectie. Tegelijkertijd zijn ze moeilijker te ontwikkelen en te bedienen. Het bouwen van enterprise AI vereist andere tools, nieuwe vaardigheden, een nieuwe technologiestack en een enterprise AI-platform. Andere overwegingen zijn onder meer:

• Het gebruik van kwaliteitsgegevens: Gegevens van hoge kwaliteit is belangrijker in enterprise AI-systemen. Net als bij meer traditionele systemen worden de gegevens die door enterprise AI worden verwerkt, gebruikt voor communicatie en onderzoek, maar met enterprise AI wordt het ook gebruikt voor het trainen van algoritmen voor machine learning en het grotere, algemene AI-systeem. Het hebben en gebruiken van schone, hoogwaardige gegevens in de hele organisatie is een voorwaarde voor het ontwikkelen van een enterprise AI-systeem. Het trainen van een AI met verkeerde informatie zal tot problemen leiden.

• Gegevens integratie: Sommige grote bedrijven hebben meerdere operationele systemen, gecombineerd met verschillende niet-verbonden teams en processen, en gebruiken honderden verschillende gegevensbronnen. Geïntegreerde gegevens van vele bronnen is een belangrijke functie, en sommige enterprise AI-providers beweren dat ze dit aankunnen.

• Modellen voor machine learning ontwikkelen: De ontwikkeling van machine learning omvat het verkrijgen van gegevens uit vertrouwde bronnen en vereist het selecteren van het meest geschikte algoritme voor machine learning. Het machine learning-trainingsproces kan intimiderend lijken, maar het ontwikkelen van het benodigde begrip is niet zo moeilijk. De methoden die worden gebruikt voor het ontwikkelen van modellen voor machine learning zijn enigszins ingeburgerd. (Dit kan worden uitbesteed.) Bouwen aan een betrouwbaar, flexibel machine learning-model dat de activiteiten kan stroomlijnen en de bedrijfsplanning kan ondersteunen, vergt een zekere mate van geduld en doorzettingsvermogen (en als er een aannemer bij betrokken is, moet dat gedrag worden uitgebreid).

De uitdagingen van het werken met AI

Hoewel enterprise AI-applicaties aanzienlijke voordelen bieden, brengen ze ook meer uitdagingen met zich mee dan traditionele software. Deze uitdagingen zijn aanzienlijk en kunnen kostbaar zijn. Enkele van de meer voor de hand liggende uitdagingen zijn:

• Personeel: Zoals bij de meeste IT-functies, kan het moeilijk zijn om personeel met de juiste opleiding te vinden. Momenteel zijn er relatief weinig mensen met een enterprise AI-training of ervaring. Er kunnen echter personen met deep learning en/of machine learning-ervaring worden gebruikt, met dien verstande dat ze wat interne zelftraining nodig hebben en mogelijk wat cursussen.

• Onderhoud: In tegenstelling tot traditionele bedrijfssoftware, hebben de toepassingen van enterprise AI veel meer aandacht nodig (en kan het nodig zijn een andere IT-persoon in te huren). De prestaties van een machine learning-model zullen in de loop van de tijd afnemen (genaamd modelafwijking). Bovendien (in een proces genaamd technische schuld), kan het netwerk van een organisatie in de loop van de tijd veranderen en uitbreiden, terwijl de beperkingen van het machine learning-algoritme hetzelfde blijven. Enterprise AI-applicaties zijn dynamisch en hebben voortdurend onderhoud en aanpassingen nodig. 

• Toegang tot hoogwaardige gegevens: Enterprise AI en machine learning-algoritmen vertrouwen voor hun training op nauwkeurige of hoogwaardige gegevens. Gegevens die bevooroordeeld, verouderd, ongestructureerd of fouten bevatten, kunnen leiden tot beslissingen die het bedrijf schaden en slechte klantervaringen veroorzaken. Gegevens van slechte kwaliteit kan een negatieve invloed hebben elk deep learning- of machine learning-algoritme. (Een integreren Beheer van mastergegevens platform en een Data Governance-programma voorafgaand aan een enterprise AI-platform aanzienlijk kunnen helpen bij het leveren van hoogwaardige gegevens en een goed trainingsproces.)

• Dataveiligheid: Hoewel het genereren en verwerken van aanzienlijke hoeveelheden gegevens grotere zakelijke kansen kan bieden, vergroot het ook de opslag en zwakke punten in de beveiliging. Hoe meer gegevens en hoe meer gebruikers toegang hebben, hoe groter de kans dat een hacker toegang krijgt tot uw systemen. (Aan de positieve kant, AI's worden steeds beter in) opsporen van hackers.)

Pogingen om een ​​enterprise AI-platform op een gegevensverwerkingssysteem te slaan dat er niet klaar voor is, kan een ongelooflijke verspilling van tijd en geld zijn. Een gedegen en intelligente planning en voorbereiding zijn de sleutel tot de voorbereiding op dit softwareplatform. Hoewel bedrijven hun hele bedrijfsstrategie niet alleen op enterprise AI moeten baseren, kan het een opmerkelijk nuttig hulpmiddel zijn, als het op de juiste manier is ontworpen. 

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com