Wykorzystanie sztucznej inteligencji i danych w innowacjach biznesowych: wywiad z dyrektorem generalnym Devkit.agency Bogdanem Iwanowem

przez

Jako badacz z wieloletnim doświadczeniem w dynamicznym świecie technologii i biznesu mogę śmiało powiedzieć, że AI/ML rewolucjonizuje procesy decyzyjne w firmach każdej wielkości. Droga do wdrożenia tych technologii nie zawsze jest łatwa, ale warto nią podążać.

Poruszanie się po krajobrazie korporacyjnym to ciągła wyprawa wymagająca regularnych wyborów na każdym kroku. Każdy wybór, obejmujący długoterminowe strategie i codzienne zadania, kształtuje los Twojego przedsiębiorstwa. Niestety, wiele firm popełnia błąd, stosując uniwersalną metodologię opartą na danych, nie biorąc pod uwagę ich specyficznych wymagań. Jednak wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji/ML proces decyzyjny przeszedł transformacyjną zmianę.

Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) firmy mogą odblokowywać kluczowe dane, usprawniać zadania i podejmować mądrzejsze decyzje. Aby jednak osiągnąć to skutecznie, niezbędna jest przemyślana strategia i głęboka wiedza na temat technologii. Aby rzucić światło na zawiłości wdrażania AI/ML we współczesnych firmach, U.Today rozmawiało z Bogdanem Ivanovem, dyrektorem generalnym DevKit, którego wiedza branżowa oferuje unikalny wgląd w wyzwania i zalety dzisiejszego wdrożenia AI/ML.

Jako analityk często zastanawiam się nad głównymi przeszkodami, jakie napotykają firmy, podejmując decyzje, oraz nad wpływem, jaki te przeszkody wywierają na ich codzienną działalność. Złożoność dzisiejszego krajobrazu biznesowego stwarza niezliczone wyzwania, takie jak:

Jako inwestor kryptowalut Mówi: Poruszanie się w dzisiejszym świecie biznesu nie polega tylko na wymyśleniu innowacyjnej koncepcji lub rozwiązaniu konkretnego wyzwania. To skomplikowany taniec, a na jego wynik znaczący wpływ mają wybory dokonane przez przywódców u steru. Sama obfitość dostępnych obecnie danych może być przytłaczająca i utrudniać rozróżnienie, co jest naprawdę ważne. Zamiast pomagać w podejmowaniu świadomych decyzji, ten zalew informacji często mąci wody. Co więcej, potrzeba analiz w czasie rzeczywistym nigdy nie była bardziej nagląca. Aby dotrzymać kroku konkurencji, firmy muszą szybko interpretować dane i działać na ich podstawie, jednak zalew informacji często powoduje opóźnienie podejmowania decyzji, zamiast je przyspieszać.

Mówiąc prościej, czy mógłbyś wyjaśnić, w jaki sposób techniki sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) mogą rozwiązać te problemy i poprawić jakość podejmowania decyzji?

Bogdan Iwanow zwraca uwagę, że technologie AI/ML wykroczyły poza zwykłe zadania automatyzacji. Mogą teraz rozumieć złożone dane i rozpoznawać wzorce w dużych, chaotycznych zbiorach danych. Ta umiejętność pozwala firmom przewidywać potencjalne problemy, zanim one wystąpią. Przetwarzając ogromne ilości danych, AI/ML może natychmiast odkryć ukryte informacje, minimalizując w ten sposób ryzyko kosztownych błędów. W konsekwencji przyspiesza i usprawnia proces podejmowania decyzji, czyniąc go szybszym i bardziej precyzyjnym. Na przykład w jednym z naszych projektów finansowych modele AI/ML DevKit pozwalają firmie dokładniej ocenić historię kredytową i zachowania finansowe pożyczkobiorcy. Skutkuje to dokładniejszym profilem ryzyka, co prowadzi do mądrzejszych decyzji kredytowych i zmniejsza prawdopodobieństwo niewypłacalności.

Czy mógłbyś podać kilka praktycznych przykładów, w których DevKit.agency wykorzystało sztuczną inteligencję/ML do usprawnienia procesu podejmowania strategicznych decyzji biznesowych?

Rzeczywiście, chętnie podam kilka przykładów jako przykładów. Początkowo zaprojektowaliśmy narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które rozwiązuje problem zabezpieczania skomplikowanych, rozbudowanych baz kodu. Konwencjonalne podejścia mogą często działać powolnie i być podatne na błędy podczas wykrywania i naprawiania luk. Dzięki zastosowaniu technologii AI DevKit firma znacząco usprawniła podejmowanie decyzji w kilku kluczowych aspektach:

  1. Rozwiązanie AI zastępuje intuicyjne podejmowanie decyzji wnioskami opartymi na danych, które pomagają firmie ustalać priorytety luk w zabezpieczeniach na podstawie ich wagi, skupiając się najpierw na kwestiach krytycznych.
  2. Ograniczając liczbę fałszywych alarmów, platforma AI eliminuje niepotrzebne dochodzenia, oszczędzając czas i wysiłek zespołu ds. bezpieczeństwa, co pozwala mu podejmować lepsze decyzje dotyczące inwestowania zasobów.
  3. Zdolność platformy do identyfikowania bardziej realnych luk w zabezpieczeniach poprawia stan bezpieczeństwa firmy, przyczyniając się do bardziej świadomego i skutecznego podejmowania decyzji w zarządzaniu ryzykiem.

W drugim przypadku znajdziemy system AI/ML zaprojektowany w celu usprawnienia obsługi faktur w organizacji FinTech. Problem niejasnych faktur i ręcznego wprowadzania danych prowadzi do potencjalnych błędów i zmniejsza przejrzystość statusów faktur. Dzięki integracji platformy AI/ML do przetwarzania faktur firma usprawniła procedury decyzyjne, szczególnie w obszarach takich jak:

  1. Platforma automatycznie dokładniej wyodrębnia dane z faktur, dostarczając decydentom bardziej wiarygodne dane i umożliwiając im dokonywanie pewnych i świadomych wyborów dotyczących zobowiązań finansowych.
  2. Dzięki śledzeniu w czasie rzeczywistym i wglądowi w status faktur decydenci mogą skuteczniej monitorować przepływy pieniężne i podejmować proaktywne decyzje, aby uniknąć potencjalnych wąskich gardeł finansowych lub opóźnień.
  3. Dopasowując dane na fakturach do zamówień i umów, platforma przyspiesza proces zatwierdzania, umożliwiając decydentom poleganie na automatycznej weryfikacji AI w celu szybszego zatwierdzania płatności.
  4. Krótszy czas przetwarzania prowadzi do szybszych płatności, poprawy przepływu środków pieniężnych i umożliwia decydentom zarządzanie kapitałem obrotowym, planowanie wydatków i negocjowanie lepszych ofert.

Te ilustracje wyraźnie pokazują, że nasze technologie AI/ML dają wymierne rezultaty, umożliwiając firmom oparcie swoich wyborów na solidnych danych i osiągnięcie wyższego poziomu dobrobytu.

Jakie typowe przeszkody napotykają w dzisiejszym świecie firmy, wdrażając sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe (ML) i w jaki sposób DevKit pomaga im w pokonywaniu tych trudności?

Bogdan Iwanow: Wdrażanie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w firmach może wiązać się z poważnymi przeszkodami, takimi jak komplikacje integracyjne, niedobory talentów i dylematy etyczne. Chociaż istnieje ogromny potencjał, droga do jego realizacji wykracza poza zwykłe przyjęcie technologii; wymaga silnego przywództwa i dobrze określonej wizji inwestycji w sztuczną inteligencję/uczenie się, aby zapewnić optymalne zyski. W DevKit zapewniamy bezproblemową integrację rozwiązań AI/ML z istniejącymi strukturami biznesowymi, zapewniając bezproblemowe przejście. Nasi specjaliści AI/ML nie tylko prowadzą klientów przez całą fazę wdrożenia – od projektu po eksploatację – ale także przestrzegają rygorystycznych zasad etycznych. Naszym celem w DevKit jest pomaganie organizacjom w przezwyciężaniu tych wyzwań i pełnym wykorzystaniu zalet AI/ML.

Zapytanie: Jakie nadchodzące tendencje w AI/Machine Learning mogą znacząco wpłynąć na procesy decyzyjne w biznesie?

Postęp sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) prowadzi nas w kierunku przełomowych zmian, które zrewolucjonizują sposób, w jaki firmy podchodzą do podejmowania decyzji. Obliczenia kwantowe umożliwiające szybką analizę danych oraz sieci neuronowe, szczególnie w zakresie głębokiego uczenia się i generatywnej sztucznej inteligencji, umożliwiają systemom sztucznej inteligencji uczenie się na podstawie obszernych zbiorów danych, rozpoznawanie wzorców i wykonywanie złożonych zadań, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów i analityka predykcyjna. Łącznie technologie te utorują drogę przedsiębiorstwom do podejmowania szybkich i inteligentnych decyzji, które będą sprzyjać wzrostowi poprzez odblokowanie nowych możliwości.

Jakie sugestie masz w dzisiejszym świecie dla firm, które chcą skutecznie wykorzystywać technologię AI/ML w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji biznesowych?

Aby zmaksymalizować korzyści płynące z technologii AI/ML, dla kadry kierowniczej i menedżerów biznesowych ważna jest konsekwentna ocena dokładności i trafności danych generowanych przez sztuczną inteligencję. Zadając pytania takie jak: „Czy dane te przyczyniają się do podejmowania decyzji, czy można je ulepszyć, czy też należy je odrzucić?” przedsiębiorstwa mogą zapewnić taktyczne i skuteczne wykorzystanie sztucznej inteligencji/ML w celu osiągnięcia pożądanych rezultatów. Ta przyszłościowa metoda pomaga im zapobiegać przeciążeniu informacjami i pozwala skupić się w AI/ML na dostarczaniu praktycznych spostrzeżeń zgodnych z celami biznesowymi.

U.Today: Jak firmy mogą współpracować z Devkit.agency?

W DevKit podchodzimy do współpracy przy wdrażaniu technologii AI/ML. Najpierw przeprowadzamy wstępną dyskusję, aby zrozumieć Twoje cele biznesowe i przeprowadzić kompleksową ocenę. Korzystając z tych informacji, tworzymy rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji/ML, które bezproblemowo integruje się z Twoimi obecnymi systemami. Nasz zespół oferuje ciągłe wsparcie i otwartą komunikację, zawsze mając na uwadze wspólne cele. Aby poznać ofertę dostosowaną do Twoich potrzeb, skontaktuj się z nami poprzez formularz na naszej stronie internetowej.

2024-09-17 14:06