Напреднали модели на изкуствен интелект (AI) вече позволяват на бизнесите да ускорят своите административни и управленски процеси без нуждата от продължителни проекти или значителни инвестиции в хардуер. Д-р Юмег Чин и д-р Доминик Вурцер от компанията applord GmbH споделят насоки за постигане на това, дори с решения на място (on-premise).
Непрекъснатото развитие в технологиите на AI е отворило нова ера за комерсиалния сектор, където множество процеси могат да бъдат автоматизирани с помощта на модели на AI. Тези модели са проектирани за класифициране на документи и извличане на информацията в тях, изпълнявайки задачи по-бързо и точно от хората. Изградени върху невронни мрежи, които се учат да разпознават и интерпретират документи, тази технология работи, като се позовава на исторически категоризации на подобно структурирани документи.
Интересно, тези модели на AI отстраняват нуждата от традиционни методи за оптично разпознаване на текста (OCR). Те са предварително обучени с общи видове документи като фактури и поръчки, идентифицирайки структурата и характеристиките, уникални за всеки вид документ. След това те класифицират новите документи и извличат съответната информация.
При работа с документи, специфични за отрасъла, броят на образците за обучение, необходими за AI модел, зависи от сложността и разнообразието на задачите. Въпреки че повече данни често означават по-добри резултати, качеството и разнообразието на образците за обучение е от съществено значение. AI модел, обучен върху много подобни документи, може да стане твърде специализиран, затова е полезно да се използват образци от различни източници.
Забезпечаването на точността на изходите от AI е от съществено значение, особено когато грешните резултати могат да имат сериозни последици. За разлика от генеративните невронни мрежи, които могат да измислят отговори, специализираните модели на AI използват множество мрежи, които могат да проверяват и коригират изходите една на друга. Потребителите трябва също да имат инструменти на разположение за проверка и коригиране на резултатите на модела, за да се насърчи доверието и колаборативният подход за подобряването на точността на AI.
През последните години AI моделите стават все по-жизнеспособни и за малки и средни предприятия (SMEs). В миналото цената, продължителността на проектите и сложната имплементация правеха AI непривлекателна за SMEs. Все пак, AI моделите от днес могат лесно да бъдат интегрирани на стандартни сървъри, които изпращат структурирани данни в Excel, CSV или JSON формати, които могат лесно да се внасят в съществуващите системи, като същевременно се пазят документите сигурно на място.
Предимства на AI моделите на място:
– Сигурност на данните и поверителност: Решенията на място за AI позволяват на бизнесите да контролират своите данни, като гарантират, че те остават на място и намаляват риска от нарушения на данните. Това е особено важно за компании с изисквания за строга защита на данните.
– Персонализация: Организациите могат да персонализират AI моделите според своите конкретни нужди, което позволява по-добро интегриране със съществуващите им работни процеси и системи.
– Ценова ефективност: Чрез използването на AI системи на място бизнесите могат да намалят текущите разходи, свързани с облачните услуги, като таксите за трансфер на данни и складиране.
– Производителност и скорост: Решенията на място могат да предложат по-бързо обработване, тъй като няма зависимост от интернет скоростта и външната облачна инфраструктура.
Недостатъци на AI моделите на място:
– Начални разходи за настройка: Настройката на AI инфраструктурата на място може да включва значителни начални инвестиции, включително покупката на сървъри и други необходими хардуерни компоненти.
– Поддръжка и модернизация: Решенията на място изискват отделен ИТ екип за управление на поддръжката, актуализациите и отстраняването на неизправности, което може да е натоварващо за ресурсите.
– Предизвикателства за разширяемост: Разширяването на AI възможностите на място може да бъде по-сложно и скъпо спрямо разширяването на облачните решения.
Ключови въпроси:
– Как бизнесите гарантират непрекъснатото обучение и подобряването на AI моделите на място? Бизнесите трябва да имат стратегия за периодичното актуализиране на AI моделите с нови данни, за да поддържат точността и ефективността. Това включва разпределение на ресурси за постоянното събиране и маркиране на данни за презадълбочаване и опресняване на моделите.
– Какви са последствията от използването на предварително обучени AI модели за специализирани отрасли? Въпреки че предварително обучените модели могат да осигурят здрава основа, бизнесите в специализирани отрасли може да се наложи допълнително обучение на тези модели с данни, специфични за отраслта, за да се гарантира висока точност и релевантност за конкретните им задачи.
Ключови предизвикателства:
– Основно предизвикателство при внедряването на AI модели на място е придобиването и маркирането на висококачествени, разнообразни обучителни данни.
– Гарантирането на съвместимостта на AI моделите със съществуващите системи и процеси може да бъде трудно и може да изисква допълнителна персонализация.
– Има възможност за съпротива към промените в организациите, тъй като някои служители може да се опасяват, че AI може да наруши съществуващите работни роли.
Контроверзи:
– Етични аспекти относно използването и потенциалното злоупотребление на AI.
– Страхът, че AI ще замести работните места и влиянието върху заетостта.
Свързани връзки:
– За да научите повече за технологията зад AI, може да посетите IBM Watson.
– За актуални новини относно развитието на AI и машинното обучение, разгледайте MIT Technology Review.
Забележка: Посетете само тези основни домейни, ако сте интересувани от по-широка тема на AI и технологийното съдържание. Уверете се, че потвърждавате валидността на URL адресите преди да получите достъп.