Les données sont une ressource commerciale croissante et en constante évolution qui peut être un cauchemar analytique ou le plus grand atout d’une entreprise. Étant donné que les grandes entreprises utilisent d’énormes quantités de données, cet actif critique peut rapidement devenir ingérable et saboter la précision et l’efficacité des équipes commerciales qui travaillent dur. Mais avec l’application réfléchie de l’IA, il n’est pas nécessaire qu’il en soit ainsi.
Non seulement l’IA peut maîtriser les données ingérables, mais elle peut également augmenter de manière exponentielle la valeur ajoutée de cet actif critique dans l’ensemble de l’entreprise. Le traitement de documents, l’interrogation de données et la formulation de recommandations ne sont que quelques exemples d’analyses de rentabilisation dans lesquelles l’IA peut rationaliser les opérations, améliorer la prise de décision et générer un avantage concurrentiel. Cet article explique quelles sont les bases techniques nécessaires pour commencer à utiliser l’IA et comment l’IA formée est un différenciateur concurrentiel.
Tirer parti de SAP
De nombreuses organisations utilisent déjà SAP, ce qui rend l’IA encore plus accessible. Même si la plupart des données d’entreprise ne sont pas parfaitement propres, heureusement, l’IA n’a pas besoin d’un ensemble de données parfait pour créer de la valeur. En effet, l’IA elle-même est un excellent outil pour analyser des données incomplètes et mal formatées afin d’identifier les tendances et de combler les lacunes manquantes. L’IA utilise des pondérations pour identifier logiquement les informations les plus importantes.
Cela signifie que lorsqu’un représentant commercial recherche un produit spécifique, l’IA n’a pas besoin de données parfaites pour identifier le numéro d’article correct. Par exemple, un moteur de recherche traditionnel aurait du mal à trouver le numéro de matériau correct pour la requête « Tuyau en acier de 2 pouces, 5 pieds » si la description longue dans les données de matériau SAP est « 5 pieds. 2 pouces. Tube en acier DIA ». Bien que des règles puissent être écrites pour convertir explicitement les « pieds » en « pieds ». d’autres descriptions de matériaux, notamment les fractions, les unités de mesure, les unités de vente, etc., créent un nombre infini de requêtes possibles qui sont difficiles à gérer pour les technologies de cartographie.
Mais grâce à l’application de l’IA, ces écarts peuvent être identifiés et standardisés en quelques secondes. Un moteur de recherche utilisant l’IA reconnaîtrait que les différences entre la requête et la description du matériau font référence au même produit. De plus, l’IA peut analyser plusieurs champs de données et appliquer les tendances historiques pour distinguer les matériaux dont les descriptions de produits sont très similaires. Bien que cela ne garantisse pas une précision à 100 %, cela signifie que l’IA est nettement plus puissante pour récupérer des données que la requête de recherche classique et améliorera la probabilité que les commerciaux puissent trouver les données dont ils ont besoin quand ils en ont besoin.
Mise à l’échelle avec une IA entraînée
Grâce à des modèles d’IA entraînés, les entreprises peuvent bénéficier d’avantages puissants qui ne sont pas possibles avec l’IA générique. Les ingénieurs en apprentissage automatique et les data scientists peuvent affiner les algorithmes génériques d’IA grâce à l’utilisation de paramètres sur les ensembles de données SAP pour obtenir une précision inégalée. Une formation approfondie permet à l’IA d’apprendre au fil du temps les modèles complexes, les nuances et les corrélations d’un ensemble de données spécifique et de son application métier.
Grâce à la gestion du cycle de vie du ML, les résultats s’améliorent continuellement à travers les étapes de planification, de collecte de données, de formation, de développement de pipeline, de publication, de déploiement, de surveillance, de retour d’information et d’amélioration. Ce processus crée des modèles d’IA adaptés à l’ensemble de données et aux besoins uniques d’une entreprise, permettant à l’IA d’apprendre et de grandir avec l’organisation. Ceci est particulièrement important pour les organisations qui opèrent sur un marché diversifié avec des produits émergents et celles qui servent des clients ayant des besoins complexes. Bas du formulaire
Lier tout cela ensemble
Lorsque vous travaillez avec des ensembles de données simples et directs, l’IA générique peut offrir un énorme avantage. Cependant, en réalité, les entreprises modernes traitent des données volumineuses et complexes, et cela est particulièrement vrai pour celles qui servent les marchés mondiaux. Mais cela ne veut pas dire que les avantages de l’IA sont hors de portée !
La simple base de SAP suffit pour commencer à déployer et à former des modèles dans des solutions personnalisées sophistiquées. D’ici quelques semaines seulement, les précieux modèles reflétant les connaissances de l’industrie commenceront à se former et à façonner la précision et les performances de l’IA. Notre équipe a vu des organisations leaders du secteur de l’énergie déployer des cadres d’IA en moins d’un mois et récolter les avantages de modèles personnalisés en moins de 2 mois. Tout cela est réalisable grâce à la base solide des systèmes SAP et à l’application d’une IA entraînée.
Si l’innovation des processus est une initiative clé pour votre organisation, réfléchissez à la meilleure façon d’organiser les parties prenantes techniques, opérationnelles et exécutives qui adhéreront au projet. Il peut être avantageux de créer un comité d’IA ou un conseil d’administration de la technologie et du cyberespace qui facilite la discussion, la planification et l’organisation de dirigeants passionnés et prêts à soutenir les innovations technologiques.
Cette équipe peut également aider à identifier et à prioriser les domaines dans lesquels l’IA peut être appliquée pour relever les défis de l’entreprise et les projets qui auront la plus grande valeur. La place de marché SAP regorge de solutions spécifiques à l’industrie pour exploiter vos données dans l’application de l’automatisation de l’intelligence.
Pour en savoir plus, visitez-nous ici.
mai 29, 2024
Appliquer l’IA pour la croissance des ventes : par où commencer et comment évoluer
Les données sont une ressource commerciale croissante et en constante évolution qui peut être un cauchemar analytique ou le plus grand atout d’une entreprise. Étant donné que les grandes entreprises utilisent d’énormes quantités de données, cet actif critique peut rapidement devenir ingérable et saboter la précision et l’efficacité des équipes commerciales qui travaillent dur. Mais avec l’application réfléchie de l’IA, il n’est pas nécessaire qu’il en soit ainsi.
Non seulement l’IA peut maîtriser les données ingérables, mais elle peut également augmenter de manière exponentielle la valeur ajoutée de cet actif critique dans l’ensemble de l’entreprise. Le traitement de documents, l’interrogation de données et la formulation de recommandations ne sont que quelques exemples d’analyses de rentabilisation dans lesquelles l’IA peut rationaliser les opérations, améliorer la prise de décision et générer un avantage concurrentiel. Cet article explique quelles sont les bases techniques nécessaires pour commencer à utiliser l’IA et comment l’IA formée est un différenciateur concurrentiel.
Tirer parti de SAP
De nombreuses organisations utilisent déjà SAP, ce qui rend l’IA encore plus accessible. Même si la plupart des données d’entreprise ne sont pas parfaitement propres, heureusement, l’IA n’a pas besoin d’un ensemble de données parfait pour créer de la valeur. En effet, l’IA elle-même est un excellent outil pour analyser des données incomplètes et mal formatées afin d’identifier les tendances et de combler les lacunes manquantes. L’IA utilise des pondérations pour identifier logiquement les informations les plus importantes.
Cela signifie que lorsqu’un représentant commercial recherche un produit spécifique, l’IA n’a pas besoin de données parfaites pour identifier le numéro d’article correct. Par exemple, un moteur de recherche traditionnel aurait du mal à trouver le numéro de matériau correct pour la requête « Tuyau en acier de 2 pouces, 5 pieds » si la description longue dans les données de matériau SAP est « 5 pieds. 2 pouces. Tube en acier DIA ». Bien que des règles puissent être écrites pour convertir explicitement les « pieds » en « pieds ». d’autres descriptions de matériaux, notamment les fractions, les unités de mesure, les unités de vente, etc., créent un nombre infini de requêtes possibles qui sont difficiles à gérer pour les technologies de cartographie.
Mais grâce à l’application de l’IA, ces écarts peuvent être identifiés et standardisés en quelques secondes. Un moteur de recherche utilisant l’IA reconnaîtrait que les différences entre la requête et la description du matériau font référence au même produit. De plus, l’IA peut analyser plusieurs champs de données et appliquer les tendances historiques pour distinguer les matériaux dont les descriptions de produits sont très similaires. Bien que cela ne garantisse pas une précision à 100 %, cela signifie que l’IA est nettement plus puissante pour récupérer des données que la requête de recherche classique et améliorera la probabilité que les commerciaux puissent trouver les données dont ils ont besoin quand ils en ont besoin.
Mise à l’échelle avec une IA entraînée
Grâce à des modèles d’IA entraînés, les entreprises peuvent bénéficier d’avantages puissants qui ne sont pas possibles avec l’IA générique. Les ingénieurs en apprentissage automatique et les data scientists peuvent affiner les algorithmes génériques d’IA grâce à l’utilisation de paramètres sur les ensembles de données SAP pour obtenir une précision inégalée. Une formation approfondie permet à l’IA d’apprendre au fil du temps les modèles complexes, les nuances et les corrélations d’un ensemble de données spécifique et de son application métier.
Grâce à la gestion du cycle de vie du ML, les résultats s’améliorent continuellement à travers les étapes de planification, de collecte de données, de formation, de développement de pipeline, de publication, de déploiement, de surveillance, de retour d’information et d’amélioration. Ce processus crée des modèles d’IA adaptés à l’ensemble de données et aux besoins uniques d’une entreprise, permettant à l’IA d’apprendre et de grandir avec l’organisation. Ceci est particulièrement important pour les organisations qui opèrent sur un marché diversifié avec des produits émergents et celles qui servent des clients ayant des besoins complexes. Bas du formulaire
Lier tout cela ensemble
Lorsque vous travaillez avec des ensembles de données simples et directs, l’IA générique peut offrir un énorme avantage. Cependant, en réalité, les entreprises modernes traitent des données volumineuses et complexes, et cela est particulièrement vrai pour celles qui servent les marchés mondiaux. Mais cela ne veut pas dire que les avantages de l’IA sont hors de portée !
La simple base de SAP suffit pour commencer à déployer et à former des modèles dans des solutions personnalisées sophistiquées. D’ici quelques semaines seulement, les précieux modèles reflétant les connaissances de l’industrie commenceront à se former et à façonner la précision et les performances de l’IA. Notre équipe a vu des organisations leaders du secteur de l’énergie déployer des cadres d’IA en moins d’un mois et récolter les avantages de modèles personnalisés en moins de 2 mois. Tout cela est réalisable grâce à la base solide des systèmes SAP et à l’application d’une IA entraînée.
Si l’innovation des processus est une initiative clé pour votre organisation, réfléchissez à la meilleure façon d’organiser les parties prenantes techniques, opérationnelles et exécutives qui adhéreront au projet. Il peut être avantageux de créer un comité d’IA ou un conseil d’administration de la technologie et du cyberespace qui facilite la discussion, la planification et l’organisation de dirigeants passionnés et prêts à soutenir les innovations technologiques.
Cette équipe peut également aider à identifier et à prioriser les domaines dans lesquels l’IA peut être appliquée pour relever les défis de l’entreprise et les projets qui auront la plus grande valeur. La place de marché SAP regorge de solutions spécifiques à l’industrie pour exploiter vos données dans l’application de l’automatisation de l’intelligence.
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