Unternehmens-KI: Was ist das und wie funktioniert es?

Unternehmens-KI nutzt fortschrittliche KI-Techniken, um die digitale Transformation voranzutreiben. 

Künstliche Intelligenz hat sich in den letzten Jahren von allgemeiner Science-Fiction zu einer äußerst vertrauenswürdigen Realität entwickelt. 

Während dieser Transformationsphase haben IT-Unternehmen den Übergang von Mainframe-Computing zu Mini-Computing, Personal Computing und Handheld Computing erlebt. 

Die Softwarebranche erlebte den Übergang von benutzerdefinierten Anwendungen wie ISAM, VSAM und MVS zu Unternehmensanwendungen, SaaS und mobilen Anwendungen. 

In letzter Zeit sind KI-fähige Anwendungen entstanden. Und jetzt gewöhnen sich die Menschen an die KI-Präsenz in ihrem Leben, wie Online-Übersetzer, virtuelle Sprachassistenten, Internet-Suchmaschinen, Chatbots, GPS-Navigatoren usw. 

Von der Fertigung und dem Transport bis hin zu Kunden- und Gesundheitsdiensten reift die Unternehmens-KI in zahlreichen Branchen heran. 

In diesem Artikel werde ich auf Unternehmens-KI, ihre Funktionsweise, ihre Vorteile, Einschränkungen und einige Plattformen eingehen. 

Here we go!

What Is Enterprise AI?

Da Ihre Unternehmen aufgrund der industriellen Digitalisierung skalieren, nimmt die Einführung künstlicher Intelligenz durch Unternehmen von Tag zu Tag zu. Technologien wie Big Data, Cloud Computing, IoT und mehr schaffen eine perfekte Umgebung für die KI-Erweiterung. 

Daher ist Unternehmens-KI eine Kategorie von Unternehmenssoftware, die maschinelles Lernen mit künstlicher Intelligenz kombiniert, um Ihren Geschäftsablauf in großem Maßstab zu optimieren. Außerdem liefert es datengesteuerte Erkenntnisse für Ihr Unternehmen, um Entscheidungen auf kritischer Ebene zu leiten. 

Es ist eine komplizierte Technologie mit großem Umfang und Potenzial und hat daher zahlreiche Missverständnisse wie die Lösungen sind nur Roboter usw. Aber das ist nicht ganz richtig, KI umfasst verschiedene intelligente Technologien, die analysieren, lernen, Entscheidungen treffen, Schlussfolgerungen ziehen und Probleme einfach und bequem lösen. 

Viele KI-Technologien wie maschinelles Lernen, Deep Learning, Schwarmintelligenz, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und mehr werden bereits von verschiedenen Organisationen eingesetzt.

Mit Hilfe von Unternehmens-KI nutzen Entscheidungsträger wie Manager, Führungskräfte und Interessenvertreter die Effizienz und Erkenntnisse der KI und fügen menschlichen Mehrwert hinzu, um Prozesse zu verbessern und ihr Geschäft besser zu führen. 

How Does Enterprise AI Work?

Obwohl die in den Unternehmen ausgeführten Aufgaben nicht automatisch ablaufen, ist manchmal ein gewisses Maß an Technologie erforderlich, um die Prozesse zu rationalisieren. Die dafür verwendete Technologie wird Intelligenz genannt, d. h. die Fähigkeit, Wissen zu erwerben und es anzuwenden, um ein Ergebnis zu erzielen. 

Ein KI-Programm für Unternehmen konzentriert sich hauptsächlich auf drei kognitive Fähigkeiten:

• Lernen: KI konzentriert sich darauf, die erforderlichen Daten zu erfassen und einige Regeln zu erstellen, um Daten in verwertbare Informationen umzuwandeln. Diese Regeln werden als Algorithmen bezeichnet. Es stellt Computersystemen einfache bis fortgeschrittene Anweisungen zur Durchführung einer Aufgabe zur Verfügung. 
• Argumentation: Die Argumentation beinhaltet die Fähigkeit der KI, den am meisten benötigten Algorithmus aus dem Satz von Regeln auszuwählen, um ihn in einem bestimmten Kontext zu verwenden. 
• Selbstkorrektur: In Bezug auf die Selbstkorrektur hat KI die Fähigkeit, ein Ergebnis schrittweise zu optimieren und zu verbessern, bis es ein bestimmtes Ziel erreicht. 

Mithilfe von KI erwerben Geschäftstools das erforderliche Wissen, um Algorithmen zu erstellen und die am häufigsten benötigten Algorithmen für die Verwendung in einem Kontext auszuwählen. Es prognostiziert die Ergebnisse mehrerer Produkte, sodass Sie in kürzester Zeit durchdachte Entscheidungen treffen können. 

Somit von der Prozessautomatisierung bis hin zur datengetriebenen Entscheidungsfindung und Datenschutzbenötigen Unternehmen KI für ihre Geschäftsprozesse, um im Wettbewerb an der Spitze zu bleiben. 

Uses of Enterprise AI

KI-Lösungen für Unternehmen nutzen die Leistungsfähigkeit der Datenwissenschaft, um komplexe Datenmengen zu verarbeiten. Als nächstes präsentieren sie die Daten über einfache Schnittstellen, damit Unternehmen diese Lösungen nutzen können. 

Dies wird dazu beitragen, die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern, alle Geschäftsabläufe zu optimieren und Kosten zu senken. Unternehmens-KI wird jedoch verwendet, um:

• Umsatz maximieren: KI ist sehr nützlich im Bereich des Online-Geschäfts, wie z. B. beim Einkaufen. Hier verwenden KI-erweiterte Empfehlungsmaschinen Kundenpräferenzen, Engagement und Browserverlauf, um ihr Interesse festzuhalten, damit KI Vorschläge kuratieren kann.
• Kundenservice verbessern: Wir alle kennen intelligente persönliche Assistenten wie Alexa, Cortana und Siri. Neben diesen intelligenten Assistenten nutzen viele Unternehmen den Online-Kundensupport, dh Chatbots.
• Lieferketten optimieren: KI spielt im Bereich des Logistikmanagements eine große Rolle. Es bietet einen klaren Überblick über eine gesamte Lieferkette, um prädiktive Erkenntnisse zu vervollständigen, damit menschliche Datenanalysten sie gut übertreffen. 
• Aufgaben automatisieren: Die Automatisierung alltäglicher Aufgaben kann Ihrem Unternehmenswachstum zugute kommen und gleichzeitig Zeit und Ressourcen freisetzen, um wertvollere Aufgaben zu erledigen.
• Stärkung der Cybersicherheit: KI-Anwendungen wie Kreditkartenbetrugswarnungen, E-Mail-Spamfilter usw. informieren autorisierte Benutzer über potenzielle Sicherheitsbedrohungen. Es verfolgt auch den Transaktionsverlauf und den Standort. 
• Vorhandene Produkte upgraden: Mithilfe von Daten inspizieren computergestützte Systeme Produkte, um Fehler zu erkennen, die vom menschlichen Inspektionsteam unbemerkt bleiben. Es sammelt und bewertet auch Kundenfeedback, um über das in der Entwicklung befindliche Next-Gen-Modell des Produkts zu informieren. 
• Selbstfahrende Fahrzeuge: In der modernen Welt erfolgt die Paketzustellung jetzt kontaktlos. Hier verwendet die KI Computervisionstechnologie, IoT-Sensoren und GPS, um der Route zu folgen. Auch autonome Fahrzeuge werden in großem Umfang eingesetzt Lagerhallen Produkte in Regale zu stellen. 

• Vorausschauende Wartung: Fertigungsunternehmen sind auf verschiedene Ausrüstungsvorgänge angewiesen. Predictive-Maintenance-Lösungen sorgen für die erforderliche Stabilität, indem sie die Ausfälle vorhersagen. Es integriert IoT-Sensoren und Geräte auf Maschinen, die über KI-Algorithmen verfügen, um gesammelte Informationen zu analysieren. 
• Unternehmensentscheidungsmanagement: Die Entscheidungsfindung in Unternehmen basiert jetzt auf KI-Technologien, die darauf abzielen, die sich wiederholende Datenverarbeitung innerhalb Ihres Unternehmens zu automatisieren, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. 

Enterprise AI Platforms

Unternehmens-KI-Plattformen sind die Frameworks, die den gesamten Lebenszyklus von Unternehmens-KI-Projekten in großem Maßstab beschleunigen können. Es bietet eine strukturierte und dennoch flexible Möglichkeit, langfristig KI-basierte Lösungen zu entwickeln. 

Darüber hinaus ermöglicht eine Unternehmens-KI-Plattform die Skalierung von KI-Diensten vom Konzept bis zu einem System im Produktionsmaßstab. Mit einigen spezifischen Richtlinien können KI-gesteuerte Lösungen Ihr Unternehmen wachsen lassen.

Darüber hinaus ermöglicht es eine effektivere, effizientere und schnellere Zusammenarbeit zwischen KI-Ingenieuren und Wissenschaftlern, wenn es gut konzipiert ist. Mit einer geeigneten Lösung können Sie die Kosten auf verschiedene Weise verwalten, indem Sie Aufgaben mit geringem Wert automatisieren, Doppelarbeit vermeiden und die Wiederverwendbarkeit und Reproduzierbarkeit Ihrer gesamten Arbeit verbessern. 

Wenn Sie einige ressourcenintensive Aktivitäten durchführen möchten, wie das Extrahieren von Daten, das Kopieren von Daten oder das Verwalten der Datenqualität, können KI-gesteuerte Lösungen hilfreich sein.

Darüber hinaus hilft eine Unternehmens-KI-Plattform dabei, Qualifikationslücken zu schließen. Es ist eine Anlaufstelle für neue Talente und hilft bei der Unterstützung und Entwicklung von Best Practices für Maschinelles Lernen Ingenieure und KI-Wissenschaftler. 

Schließlich sorgt eine Unternehmens-KI-Plattform dafür, dass die Arbeit gleichmäßig und schnell unter den Teammitgliedern verteilt wird. Innerhalb dieser Plattform sind die Elemente in fünf Ebenen organisiert:

• Erfahrungsschicht
• Intelligenzschicht
• Betriebs- und Bereitstellungsebene
• Experimentierschicht
• Daten- und Integrationsschicht

Diese Ebenen arbeiten zusammen, um die Nutzung neuer KI-Fähigkeiten zu ermöglichen und eine neue Stufe für die Integration der Technologie in zukünftige Projekte zu schaffen.  

Schauen wir uns einige Beispiele für KI-Plattformen für Unternehmen an:

# 1. Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker ist eine verwaltete Workflow-Plattform für maschinelles Lernen und eine Entwicklungsumgebung, die speziell für die Erstellung von Modellen auf Unternehmensebene, Datenkennzeichnung, Feinabstimmung, Schulung und Bereitstellung ausgestattet ist. 

# 2. Databricks

Databricks beschreibt sich selbst als das Data Lakehouse, das die rohen Repository-Funktionen von Data Lakes und den gut gepflegten Analysecharakter von Data Warehouses kombiniert. 

# 3. H2O Fahrerlose KI

H2O Fahrerlose KI stellt sicher, dass niemand am Steuer sitzt. Das bedeutet, dass alle typischen Hindernisse, die Unternehmen davon abhalten, in das maschinelle Lernen einzusteigen, automatisiert sind. 

# 4. Google Cloud Vertex-KI

Google Cloud Vertex-KI bietet eine Bibliothek mit vortrainierten ML-Modellen und eine benutzerfreundliche Oberfläche für Produktivität im großen Maßstab, indem es das Ganze bringt Googles Cloud Dienstleistungen unter einem Dach. 

# 5. DataRobot

DataRobot verwandelt Daten in Wert, indem es End-to-End-Automatisierung für die Erstellung, Verwaltung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in großem Maßstab anbietet. Das Ziel ist es, die wichtigsten Beteiligten auf dieselbe Seite zu bringen, wodurch die Notwendigkeit eines benutzerdefinierten Vorhersagecodes entfällt. 

Why Do Enterprises Need AI platforms?

Unternehmens-KI ist ein wesentlicher Faktor für die aktuelle digitale Transformation. In den kommenden Tagen wird jede Unternehmenssoftwareanwendung KI-fähig sein. Organisationen sind heute darauf angewiesen ERP or CRM Systeme, um ihr Geschäft zu führen.

Später, ohne den Einsatz von Unternehmens-KI-Fähigkeiten, wären Organisationen nicht in der Lage, diesen Effekt zu betreiben und zu konkurrieren. 

Um den transformativen Wert der künstlichen Intelligenz zu nutzen, müssen Sie die KI-Anwendungen in großem Maßstab bereitstellen, um verschiedene Szenarien in der gesamten Wertschöpfungskette Ihres Unternehmens zu adressieren. 

Eine Unternehmens-KI-Plattform bietet Funktionen und Tools, die es verschiedenen Organisationen ermöglichen, die Herausforderungen beim Betrieb und Aufbau dieser Anwendungen effektiv mit minimalem Aufwand, Overhead und Zeit zu bewältigen. 

Core Principles of Enterprise AI

Die Kernprinzipien einer Unternehmens-KI-Plattform können in umfassenden und bequemen Unternehmensanforderungen organisiert werden. Lassen Sie uns die Checkliste besprechen. 

# 1. Vereinheitlichen Sie Extraprise- und Unternehmensdaten

Um Re-Engineering-Aktivitäten in Ihrem Unternehmen zu verarbeiten, müssen Sie Daten aus verschiedenen Systemen und Sensoren in ein einheitliches Datenabbild integrieren.

Die Grundlage besteht darin, Datensätze im Petabyte-Bereich schnell zu aggregieren und zu verarbeiten, die kontinuierlich von mehreren IT-Systemen, Sensornetzwerken und Internetquellen gesammelt werden.

# 2. Aktivieren Sie mehrere Cloud-Bereitstellungen

Um große Datasets effektiv zu speichern und zu verarbeiten, benötigen Sie eine elastische Cloud-Scale-In/Out-Architektur, die Private Cloud-, Public Cloud- und Hybrid Cloud-Bereitstellungen unterstützt. Dies wird durch Containertechnologie erreicht. 

# 3. Bereitstellen von Optionen für die Edge-Bereitstellung

Eine Unternehmens-KI-Plattform ermöglicht die lokale Verarbeitung, um Computersituationen mit geringer Latenz oder Anforderungen zu unterstützen, bei denen die Netzwerkbandbreite intermittierend ist. Es hat die Fähigkeit, KI-Vorhersagen, Analysen und Inferenzen auf Edge- und Remote-Gateway-Geräten auszuführen. 

# 4. Greifen Sie direkt auf mehrere Formatdaten zu

KI-Anwendungen benötigen eine Reihe von Plattformdiensten, um Daten in Mikrobatches, Batches, iterativ im Speicher und Echtzeit-Streams über Server hinweg zu verarbeiten, um das Testen von Analysealgorithmen und -funktionen zu unterstützen. Die Architektur unterstützt Datenvirtualisierung, sodass Entwickler Daten manipulieren können. 

# 5. Implementieren Sie das Unternehmensobjektmodell

Eine Unternehmens-KI-Plattform muss ein Objektmodell unterstützen, das Entitäten wie Produkte, Kunden und Vermögenswerte darstellt. Außerdem stellt es Beziehungen zwischen den Entitäten gemäß den Datenspeichern und -formaten dar. 

# 6. KI-Microservices aktivieren

Damit Entwickler schnell Apps erstellen können, die die besten Komponenten nutzen, benötigen Sie einen umfassenden Katalog von Softwarediensten, die auf KI basieren. Dieser Katalog von Microservices sollte unternehmensweit verfügbar sein oder veröffentlicht werden, vorbehaltlich von Autorisierungs- und Sicherheitszugriffskontrollen. 

# 7. Bereitstellung von Datensicherheit und Governance

Eine Unternehmens-KI-Plattform bietet Benutzerzugriffsauthentifizierung auf mehreren Ebenen, robuste Verschlüsselung und Autorisierungskontrollen. Zugriff auf jedes Datenobjekt, aggregierter Dienst, ML-Algorithmus, und Methode ist genehmigungspflichtig. Es muss programmgesteuert und dynamisch einstellbar sein.

# 8. Unterstützung der vollständigen Entwicklung von KI-Modellen über den gesamten Lebenszyklus

Die KI-Plattform muss den gesamten Lebenszyklus der Entwicklung von Algorithmen unterstützen, um Datenwissenschaftlern beim Entwerfen, Entwickeln, Bereitstellen und Testen zu helfen tiefe Lernen und ML-Algorithmen schnell. 

# 9. Offen für IDEs, Frameworks und Tools von Drittanbietern

Die Fähigkeit, zusammen mit anderen Komponenten, Produkten und Technologien zu arbeiten, ist sehr wichtig, um sie zu verbessern Datenwissenschaft und Entwicklerproduktivität. Dies ermöglicht eine weitere Zusammenarbeit und hält das Tempo aufrecht, das für kontinuierliche Innovationen erforderlich ist. 

# 10. Kollaborative KI-Anwendungsentwicklung zulassen

Data Scientists arbeiten im Allgemeinen isoliert, um ML-Algorithmen zu entwickeln und anhand kleiner Datenteilmengen zu testen, die von der IT aus mehreren Quellsystemen bereitgestellt werden. Die meiste Zeit wird für die Datennormalisierung und Datenbereinigung aufgewendet, um die gleichen Maße, Zustände, Entitäten und Ereignisse darzustellen. 

Um diese Grenzen zu überwinden, ermöglicht eine KI-Plattform für Unternehmen Datenwissenschaftlern, Algorithmen in den Programmiersprachen für die Verfügbarkeit von Produktionsdaten zu erstellen, zu testen und abzustimmen. Auf diese Weise wird die Arbeit unter den Entwicklern aufgeteilt und die Arbeit wird mit Leichtigkeit abgeschlossen. Dadurch können Sie ML-Algorithmen sofort in der Produktion einsetzen. 

Advantages of Enterprise AI

Heutzutage freuen sich die meisten Unternehmen auf KI, um bestehende Abläufe zu maximieren, anstatt ihre Geschäftsmodelle radikal zu ändern. Lassen Sie uns also einige der Vorteile der Verwendung von Unternehmens-KI besprechen.

Verbesserter Kundenservice

KI hat die Fähigkeit zu beschleunigen KUNDENDIENST und personalisieren Sie es in Ihrem Unternehmen. Ihre Mitarbeiter oder Kunden müssen nicht lange warten, bis ihre Probleme rechtzeitig gelöst werden. 

Verbesserte Überwachung

Mit Enterprise AI können Sie Daten in Echtzeit verarbeiten. Dies bedeutet, dass Unternehmen jetzt eine sofortige Überwachung implementieren können. Beispielsweise verwenden Fabrikhallen Bilderkennungsanwendungen und ML-Modelle in der Prozessqualitätskontrolle zur Überwachung von Flaggen- und Produktionsproblemen. 

Bessere Qualität

Unternehmen können mit minimalen Fehlern und einer hohen Einhaltung von Compliance-Standards rechnen. KI hilft bei der Durchführung von Qualitätsaufgaben, die zuvor manuell erledigt wurden. Im Bereich der Finanzabstimmung hat maschinelles Lernen Zeit, Fehler und Kosten erheblich reduziert. 

Schnellere Produktentwicklung

KI ermöglicht kürzere Entwicklungszyklen und verkürzt die Zeit zwischen Kommerzialisierung und Design für einen schnelleren ROI der Entwicklung. 

Besseres Talentmanagement

Unternehmen nutzen KI-Software, um ihren Einstellungsprozess zu rationalisieren, die Produktivität zu steigern und voreingenommene Unternehmenskommunikation zu minimieren, indem sie erstklassige Kandidaten prüfen. Es ist implementiert in Spracherkennung und andere Werkzeuge zu geben Chatbots die Fähigkeit, Mitarbeitern und Stellenbewerbern einen personalisierten Service anzubieten. 

Erweiterung des Geschäftsmodells

Digital Natives, darunter Airbnb, Uber, Amazon und andere, haben KI genutzt, um neue und anspruchsvolle Geschäftsmodelle zu implementieren. KI-fähige Geschäftsmodelle leiten eine neue Ära der Produktivität in Unternehmen ein, um Benutzern zu helfen, bessere Ergebnisse zu erzielen. 

Limitations of Enterprise AI

Das größte Risiko der Unternehmens-KI ist das Misstrauen der Mitarbeiter. Viele Mitarbeiter sind noch immer nicht von ihren Werten überzeugt und haben Angst oder Misstrauen gegenüber KI. Abgesehen davon gibt es weitere Einschränkungen für den Einsatz von KI im Unternehmen. Sie sind:

• Aufgeblasene Erwartung
• KI-Fehler
• Mangel an technischer Kapazität
• Fachkräftemangel
• Regulierungs- und Kontrollfragen
• Hohe Anschaffungskosten
• Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt

Learning Resources

Wenn Sie mehr über Unternehmens-KI erfahren möchten, finden Sie hier einige Bücher und Kurse, die Sie in Betracht ziehen können:

# 1. Beherrschung des KI-Unternehmertums 

Udemy bietet den Kurs „AI Entrepreneurship Mastery 2023“ an, in dem Sie lernen, wie Sie Ihr Unternehmen mithilfe von KI erfolgreich aufbauen, ausbauen und erweitern können. 

# 2. Die Theorie und Praxis der Unternehmens-KI von Ilya Katsov:

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Dieses Buch enthält die Referenzimplementierungen und Rezepte für Produktionsabläufe, Marketing und Lieferkette mit Enterprise AI. 

# 3. Enterprise Artificial Intelligence und Machine Learning für Manager:

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Dieses Buch von Nikhil Krishnan ist ein praktischer Leitfaden zu ML und KI für Behörden und Unternehmen. 

# 4. Transformation der künstlichen Intelligenz im Unternehmen:

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Dieses Buch von Rashed Haq bietet Führungskräften eine ausführliche Anleitung zum Erstellen und Erweitern ihrer KI- und ML-Fähigkeiten.

# 5. Unternehmens-KI für Dummies:

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Dieses Buch von Zachary Jarvinen bringt Führungskräften anhand von Beispielen, Prosa und Anwendungen bei, KI zu verstehen und zu verstehen, wie kompliziert diese Welt ist. 

Fazit

Unternehmens-KI treibt voran Digital-Transformation mit seinen modernen Techniken. Infolgedessen setzen immer mehr Unternehmen aus verschiedenen Branchen darauf, um die Produktivität, den Kundenservice und die Produktqualität zu steigern und gleichzeitig Zeit und Mühe zu sparen. 

Wenn Sie also ein Geschäftsinhaber sind, möchten Sie vielleicht Unternehmens-KI in Ihrem Unternehmen implementieren und die Vorteile selbst erleben.