L’intelligenza artificiale non è la soluzione ideale per tutti i casi d’uso. Tuttavia, più set di dati che coprono l’inventario dei negozi, l’analisi POC, l’affluenza nei negozi, le tendenze stagionali, la tracciabilità delle spedizioni, la capacità dei materiali e delle fabbriche, la disponibilità dei lavoratori, ecc. potrebbero essere sfruttati per costruire modelli di IA basati su probabilità per attenuare gli intoppi nella catena di approvvigionamento.
Le organizzazioni stanno ora cercando di espandere i casi d’uso dell’Artificial Intelligence (AI) in altre aree funzionali, oltre alla catena di approvvigionamento, come il marketing, le vendite, la finanza e l’assistenza clienti, per citarne solo alcune.
Non c’è IA senza dati
L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico si nutrono di grandi quantità di dati per costruire modelli e addestrarli per ottenere risultati significativi. Con la continua crescita dell’adozione dell’IA, la fame di dati si acuisce ulteriormente.
Serve una strategia per i dati e l’intelligenza artificiale
Prima che la vostra organizzazione si imbarchi nel prossimo progetto di IA, dovreste iniziare con una serie di domande di base come: quali dati utilizzerete? Avete i diritti per usarli? Che tipo di pulizia, elaborazione e bilanciamento richiede il vostro caso d’uso? I dati sono sufficientemente rilevanti e possono contenere le risposte e il valore che cercate? Quali dati scarterete e dopo quanto tempo? Utilizzerete dati sintetici per aumentare il vostro attuale ambiente di dati? Come misurerete la qualità dei dati? Quali misure di salvaguardia avete messo in atto per prevenire la deriva del modello derivante da dati errati o distorti?
Il futuro dell’Artificial Intelligence (AI)
È stata lanciata un’idea nascente dell’Artificial Intelligence incentrata sui dati, in cui per ottenere i risultati giusti si mantiene fisso il modello o il codice e si migliora in modo iterativo la qualità dei dati. Si tratta di un concetto audace per affrontare la sfida crescente che vede l’80% del tempo di un professionista dell’AI speso per la pulizia e la gestione dei dati prima ancora che il modello di addestramento venga costruito.
Le organizzazioni dovranno ripensare al modo in cui i dati vengono reperiti per ottenere i risultati di business più appropriati e orientati all’intelligenza artificiale, unitamente a tecnologie innovative per sfruttare i dati, assicurando al tempo stesso di disporre di un sistema di protezione per governare il ciclo di vita dei dati. Questo differenzierà veramente le organizzazioni del futuro orientate all’IA!
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