Schlüssel zur Projektrealisierung in KI

Einleitung

In diesem Artikel werden die Schlüssel beschrieben, auf die Projekte für künstliche Intelligenz vor und nach der Implementierung achten sollten. Die in diesem Artikel erzielten Schlussfolgerungen beziehen sich auf die Arbeitserfahrungen des Autors und die Inspiration aus der Literatur. Als Senior Consulting Company hat die Alter Solutions GmbH viele große Unternehmen getroffen, die große Schritte in der künstlichen Intelligenz planen. Während des Gesprächs stellten wir jedoch fest, dass viele Führungskräfte mit künstlicher Intelligenz nicht sehr vertraut sind und die Projektauswahl und das Management immer noch auf der Ebene allgemeiner IT-Projekte bleiben. Oder stellen sie sich künstliche Intelligenz als einfache Anwendung einer Software vor. Und es gibt kein klares und quantifizierbares Verständnis der durch künstliche Intelligenz hervorgerufenen Veränderungen. Hier haben wir eine detaillierte Analyse der Projektumsetzung aus drei Perspektiven.

Projekt Lebenszyklus

Der Lebenszyklus eines Projekts ist ein sehr wichtiger Teil des tatsächlichen Prozesses und hat eine entscheidende Führungsrolle für die Kontrolle der Projektkosten, das Zeitmanagement und die Definition der Hard- und Software-Anforderungen. Die folgende Abbildung ist eine Standarddefinition der Projektzykluszusammenfassung des Microsoft Artificial Intelligence-Teams. Daraus können wir ersehen, dass Geschäftsmodelle, Technologien und Daten für künstliche Intelligenz an wichtigen Orten geschrieben werden. Bei allen Singularitäten ist das Verständnis von Geschäftsmodellen jedoch immer das Erste. Darüber hinaus hat Microsoft diesen Projektzyklus in der Datenwissenschaft definiert, da künstliche Intelligenz untrennbar mit Daten verbunden ist und verwandte Branchenvorteile von Daten untrennbar sind. Die Vorteile von Daten können die Marktposition von Kunden in verwandten Bereichen sichern. Bei der Definition von Projekten für künstliche Intelligenz sollten wir uns nicht nur auf das Wort künstliche Intelligenz konzentrieren, sondern von der Gesamtsituation ausgehen und von der Strategie ausgehen, um die richtige Richtung der Geschäftsentwicklung sowie der Forschung und Entwicklung sicherzustellen. Die Zusammenfassung des Lebenszyklus von Microsoft ist perfekt, wir können sie als Standardlösung für unsere Projekte verwenden. Nur in Einzelfällen wird es Ergänzungen und Abzüge geben, um sich an die Bedürfnisse der Kunden anzupassen, um eine perfekte Einheit von Theorie und Praxis zu erreichen.

Microsoft Definition des Lebenszyklus

Als internationales Beratungsunternehmen bietet Alter Solutions Deutschland seinen Kunden ein komplettes Leistungsspektrum von der strategischen Planung bis zur Projektabwicklung. Der Unterschied zu anderen Unternehmen auf dem Markt besteht darin, dass unser Verständnis von künstlichen Intelligenzprojekten nicht auf einen einzigen Punkt beschränkt ist, sondern aus strategischer Sicht, zusammen mit der reichen Arbeitserfahrung unseres Teams, können wir Projektrisiken von Kunden reduzieren, Entwicklungszyklen verkürzen und warten Budgetieren und sorgen Sie für strategische Korrektheit, um sicherzustellen, dass die Kunden dem Markt voraus sind. Aus dieser Perspektive betrachtet Alter Solutions Deutschland zwei Aspekte mit jeweils drei Hauptpunkten. Die Kunst der Arbeit besteht darin, einen Gleichgewichtspunkt zu finden, um den Kunden einen echten, sichtbaren Nutzen zu bieten:

  • KI Einfluß
    • KI Technologie
    • Geschäftsmodel
    • Weiterbildung
  • Akzeptanz der KI Anwendung
    • KI Methode
    • Wirschaftliche Auswirkung: Revenue Erhöhung & Kosten Reduzierung
    • Überhöhungsfaktor der Daten

Einfluss

Die Auswirkungen künstlicher Intelligenz sind enorm und betreffen nahezu alle Branchen der Industrie. Aus unserem ersten Kapitel zur Interpretation der deutschen Politik für künstliche Intelligenz ist ersichtlich, dass die Regierung als Hauptstütze der nationalen Strategie den Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf die Gesamtgesellschaft wie Arbeitslosigkeit und Wiederbeschäftigung mehr Aufmerksamkeit widmet. Berufsbildung, Sozialethik, Umweltschutz und andere Aspekte. Wenn wir dann relevante strategische Unternehmensentwicklungspläne formulieren, müssen wir auch die Anforderungen der Regierung berücksichtigen und mit der strategischen Ausrichtung des Landes Schritt halten. Dies wird natürliche Vorteile für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz von Unternehmen bringen, z. B. die finanzielle Unterstützung der Regierung und die politischen Zugeständnisse für Projekte der künstlichen Intelligenz. Die Interpretation der nationalen Politiken zeigt, dass Umerziehung ein wichtiger Aspekt ist. Gleichzeitig kann nur eine gute Umschulung der Mitarbeiter die Fähigkeit des Unternehmens sein, sich ununterbrochen weiterzuentwickeln. Daher werden nur Technologien und Geschäftsmodelle für künstliche Intelligenz, die keine einschlägigen beruflichen Umschulungsprojekte anbieten, nicht in der Lage sein, Projekte kontinuierlich aufrechtzuerhalten.

Bei der Technologie der künstlichen Intelligenz gibt es noch viele Missverständnisse: Im ersten Kapitel zitieren wir die Definition der künstlichen Intelligenz in Berufsverbänden. In der Praxis bleiben die meisten Menschen jedoch auf der Ebene neuronaler Netze. Bei der Anwendung der künstlichen Intelligenz in der Implementierungsphase handelt es sich hauptsächlich um die Spitzentechnologie für künstliche Intelligenz. In einem bestimmten Geschäftsmodell besteht die Hauptleistung darin, einige menschliche Fähigkeiten zu replizieren, um die Effizienz der Geschäftsabläufe zu verbessern. Bei der Auswahl der Technologie für künstliche Intelligenz müssen wir daher den Anforderungen des Geschäftsmodells folgen und gleichzeitig die Komplexität der beruflichen Umschulung vereinfachen. Auf diese Weise kann das Unternehmensprojekt effizienter abgeschlossen werden und das Unternehmen kann echte Gewinne erwirtschaften. Wenn es kein künstliches Intelligenzprojekt der Technologie für künstliche Intelligenz gibt, ist es so, als ob Menschen ihre Seele verloren haben, und es macht keinen Sinn.

Das Geschäftsmodell, das der künstlichen Intelligenz entspricht, ist der umstrittenste Teil der eigentlichen Anwendung. Eines ist sicher, sich wiederholende Workflows werden durch automatisierte Programme ersetzt. Für diese auf großen Daten basierenden Analyseklassen wird die Arbeit der großen Computing-Klassen durch künstliche Intelligenz ersetzt oder verbessert. Daher konzentriert sich der Fokus der menschlichen Arbeit auf die Bereiche, die der Mensch am besten kann, und auf Orte, die künstliche Intelligenz nicht bieten kann, wie strategische Planung, Unternehmenskultur, sozialer Einfluss, Zusammenarbeit und gegenseitiger Nutzen. Bei der Formulierung oder Verbesserung von Geschäftsmodellen hat die Maximierung der Mitarbeiterbefreiung, die Verbesserung der Arbeitseffizienz, die Auswahl der richtigen Technologie für künstliche Intelligenz und das Sammeln von effektiveren Daten oberste Priorität. Im Gegenteil, ohne das richtige Geschäftsmodell, aber das alte Modell fortzusetzen, führt dies unweigerlich dazu, dass immer mehr Menschen ihren Arbeitsplatz verlieren und die Gesellschaft instabiler werden. Dies sind die Gewerkschaften, die nicht sehen wollen.

Einfluss Kreis

Akzeptanz

Derzeit ist die Umsetzung der meisten Projekte zur künstlichen Intelligenz nicht optimal: Viele Projekte versuchen ständig, das Projekt von Versuch und Irrtum abzuschließen. Dies hat viele negative Auswirkungen, z. B. überfälliges Projekt, Budget, Produkt, das nicht den Erwartungen entspricht, Instabilität der KI-Technologie usw. So wird die Beurteilung eines Projekts für künstliche Intelligenz zu einem zentralen Thema. Basierend auf einer Vielzahl von Materialrecherchen sowie unserer langjährigen Berufserfahrung basieren die Bewertungskriterien auf drei Aspekten: Erstens, ob die Technologie machbar ist und ob die Genauigkeit den Anforderungen entspricht. Zweitens, ob die relevanten Daten verfügbar sind und ob es einen Vorteil in der Branche gibt. Drittens, ob das Projekt letztendlich dem Unternehmen Vorteile bringen kann oder ob das Einkommen gestiegen ist oder der Verbrauch gesunken ist. Nur wenn diese drei Aspekte gleichzeitig erfüllt werden, sollte dieses Projekt ernst genommen werden.

Balance der Akzeptanz

Wie bereits erwähnt, beeinflusst die Technologie der künstlichen Intelligenz nicht nur die Strategie, sondern auch die Projektauswahl. Der Grund dafür ist die Vielfalt der Technologieimplementierungen für dasselbe Ziel. Zum Beispiel hat die heißeste Technologie für tiefes Lernen heutzutage eine Hochgeschwindigkeitsentwicklung seit 2012 begonnen, aber zuvor war diese Technologie sehr schwierig zu implementieren, und natürlich auch, weil sie sehr hohe Anforderungen an Datenmuster und Hardware stellt. Und wenn die Daten sehr klein sind, ist ihre Genauigkeit nicht sehr gut. Aus diesem Grund verwenden wir bei der tatsächlichen Anwendung häufig eine Kombination mehrerer Modelle, um deren Schwächen auszugleichen und eine höhere Genauigkeit zu erreichen. In ähnlicher Weise können wir bei der Auswahl des Modells nicht durch Ausprobieren auswählen. Es ist jedoch jetzt die Theorie, dass die Welt zügellos ist und die tatsächlichen Szenen in seltenen Zeiten verwendet werden. Dies erfordert die Einbeziehung von Experten mit praktischer Erfahrung, um Projektrisiken zu reduzieren. Das ist die Stärke von Alter Solutions Deutschland.

Ob ein künstliches Intelligenzprojekt effektiv ist oder nicht, die intuitivste Leistung ist, ob das Unternehmen greifbare Vorteile bringt. Dies manifestiert sich in zwei Dimensionen: Erstens kann es die Produktivität erhöhen und die Rentabilität steigern, zweitens können Kosten gesenkt werden. Es ist richtig, dass diese Projekte unkluge Investitionen sind und keine effektive Kapitalrendite erzielen. In Deutschland befindet es sich derzeit noch in der Phase der Datenerhebung und -speicherung. Ziel ist es, die Big-Data-Plattform zur Maximierung der Automatisierung von Geschäftsprozessen zu nutzen. Dann ist es die intelligente Verwendung von Daten. Wie wir bereits analysiert haben, liegt die Stärke Deutschlands im IoT und in der industriellen Fertigung. Diese haben eine gute Entwicklungs- und Anwendungsumgebung für die Entwicklung von KI geschaffen. Gleichzeitig profitieren Unternehmen von der umfassenden Anwendung von KI, um die Produktionskapazität zu erhöhen und die Produktionseffizienz zu optimieren.

Fazit

Durch die Interpretation der deutschen KI-Politik haben wir den Haupttrend der KI-Entwicklung aus strategischer Sicht gesehen. Durch die Analyse der bestehenden Fälle auf dem aktuellen Markt haben wir die aktuelle Situation des KI-Marktes und die Anforderungen an die damit verbundenen Fähigkeiten ermittelt. Und wir stellen unsere eigene Theorie vor: unter der Führung des absoluten Gewinns, konzentrieren Sie sich auf die Auswirkungen von KI auf Technologie, Geschäftsmodell und Umerziehung; bei der Umsetzung des Projekts, auf der Suche nach Gleichgewicht, Zwischen Technologie, Gewinn und Daten angesiedelt, bietet es den Kunden letztendlich eine reale Rendite. Alter Solutions Deutschland als Pionier der Branche werden wir den Anwendungswert von KI in der Industrie weiter erforschen, den Kunden echte Gewinne bringen und die Kunden die Vorteile der Technologie voll ausspielen. Im nächsten Artikel werden wir die in diesem Kapitel vorgestellte Theorie anhand eines konkreten Falls bestätigen. Der Wert dieses Falls wird in Verbindung mit den Ergebnissen der deutschen nationalen Politik- und Marktanalyse bewertet. Spüren Sie außerdem den großen Wert, den künstliche Intelligenz unserem täglichen Leben und Unternehmen bringt.

Referenz

[1] https://blog.prolego.io/your-best-ai-projects-satisfy-3-criteria-a72e466e87ce [2] https://docs.microsoft.com/de-de/azure/machine-learning/team-data-science-process/lifecycle