Avancerede kunstig intelligens (AI)-modeller gør det nu muligt for virksomheder at fremskynde deres administrative og ledelsesmæssige processer uden behov for lange projektperioder eller betydelige investeringer i hardware. Dr. Yumeng Qin og Dr. Dominik Wurzer fra applord GmbH deler indsigter om, hvordan dette kan opnås, selv med løsninger i virksomhedens egne faciliteter.
Den kontinuerlige udvikling inden for AI-teknologi har indledt en ny æra for kommercielle sektorer, hvor en række processer kan automatiseres ved brug af AI-modeller. Disse modeller er designet til at klassificere dokumenter og udtrække informationer, udføre opgaver hurtigere og mere præcist end mennesker. Bygget på neurale netværk, der lærer at genkende og fortolke dokumenter, fungerer denne teknologi ved at henvise til historiske kategoriseringer af lignende strukturerede dokumenter.
Interessant nok eliminerer disse AI-modeller behovet for traditionelle optiske tegngenkendelsesmetoder (OCR). De er fortrænet med almindelige dokumentslag, som fakturaer og indkøbsordrer, og identificerer strukturen og karakteristika unikke for hver dokumentslag. Herefter klassificerer de nye dokumenter og udtrækker relevante informationer i overensstemmelse hermed.
Når man arbejder med branche-specifikke dokumenter, afhænger antallet af træningsprøver, der kræves for en AI-model, af opgavernes kompleksitet og mangfoldighed. Mens flere data ofte betyder bedre ydeevne, er kvaliteten og mangfoldigheden af træningsprøver afgørende. En AI-model trænet på meget ensartede dokumenter kan blive for specialiseret, så det er en fordel at bruge prøver fra forskellige kilder.
At sikre nøjagtigheden af AI’ens output er afgørende, især når forkerte resultater kan have betydelige konsekvenser. Modsat generative neurale netværk, der kan fabrikere svar, anvender specialiserede AI-modeller flere netværk, der kan validere og korrigere hinandens output. Brugere bør også have værktøjer til rådighed for at verificere og korrigere modelresultater, hvilket fremmer tillid og en samarbejdsorienteret tilgang til at forfine AI’ens nøjagtighed.
For små og mellemstore virksomheder (SME’er) er AI-modeller blevet stadig mere levedygtige. Tidligere gjorde den omkostningsprohibitive karakter af IT-infrastruktur, lange projektledelsestider og kompleks implementering AI til et uattraktivt forslag for SME’er. Dagens AI-modeller kan dog nemt integreres på standardservere, outputte strukturerede data i Excel, CSV eller JSON-formater, der nemt kan importeres i eksisterende systemer, samtidig med at dokumenter holdes sikkert i virksomhedens egne faciliteter.
Fordele ved AI-modeller i virksomhedens egne faciliteter:
– Datasekurity og privatlivets fred: On-premise AI-løsninger tillader virksomheder at beholde kontrollen over deres data, sikre at det forbliver på stedet og minimere risikoen for databrud. Dette er særligt vigtigt for virksomheder med strenge krav til databeskyttelse.
– Tilpasningsevne: Organisationer kan tilpasse AI-modeller til at passe til deres specifikke behov, hvilket muliggør bedre integration med deres eksisterende arbejdsgange og systemer.
– Omkostningseffektivitet: Ved at køre AI-systemer i virksomhedens egne faciliteter kan virksomheder reducere de løbende omkostninger forbundet med skytjenester, såsom dataoverførsel og lagringsgebyrer.
– Ydelse og hastighed: On-premise løsninger kan tilbyde hurtigere behandlingstider, da der ikke er nogen afhængighed af internetbåndbredde og ekstern skyinfrastruktur.
Ulemper ved AI-modeller i virksomhedens egne faciliteter:
– Opstartsomkostninger: Opsætning af AI-infrastruktur i virksomhedens egne faciliteter kan involvere betydelige forudgående investeringer, herunder køb af servere og andet nødvendigt hardware.
– Vedligeholdelse og opgraderinger: On-premise løsninger kræver et dedikeret IT-team til at håndtere vedligeholdelse, opdateringer og fejlfinding, hvilket kan belaste ressourcerne.
– Udfordringer med skalerbarhed: At udvide på AI-kapaciteter i virksomhedens egne faciliteter kan være mere komplekst og dyrt sammenlignet med at skalere cloud-baserede løsninger.
Nøglespørgsmål:
– Hvordan sikrer virksomheder kontinuerlig træning og forbedring af AI-modeller i virksomhedens egne faciliteter? Virksomheder skal have en strategi for periodisk opdatering af AI-modeller med ny data for at opretholde nøjagtigheden og effektiviteten. Dette indebærer tildeling af ressourcer til kontinuerlig indsamling og mærkning af data til at omtræne og opfriske modellerne.
– Hvad er konsekvenserne af at bruge fortrænede AI-modeller til specialiserede industrier? Mens fortrænede modeller kan give en solid base, kan virksomheder i specialiserede industrier have behov for yderligere træning af disse modeller med branche-specifikke data for at sikre høj nøjagtighed og relevans for deres specifikke opgaver.
Nødvendigheder:
– En væsentlig udfordring ved implementering af AI-modeller i virksomhedens egne faciliteter er at skaffe og mærke høj kvalitet samt mangfoldige træningsdata.
– At sikre interoperabiliteten af AI-modeller med eksisterende systemer og processer kan være vanskelig og kræve potentielt yderligere tilpasning.
– Der kan være modstand mod ændringer inden for organisationer, da enkelte medarbejdere kan frygte, at AI vil forstyrre eksisterende jobroller.
Omdiskuterede emner:
– Etiske overvejelser vedrørende brugen og potentiel misbrug af AI.
– Frygten for, at AI vil erstatte job og påvirke beskæftigelsen.
Relaterede Links:
– For at udforske mere om teknologien bag AI kan du besøge IBM Watson.
– For opdaterede nyheder om AI og maskinlæringsudviklinger kan du overveje MIT Technology Review.
Bemærk: Besøg kun disse hoveddomænelinks, hvis du er interesseret i det bredere emne om AI og teknologirelateret indhold. Sørg for at verificere URL’ernes gyldighed, før du tilgår dem.
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve