Comment l'apprentissage automatique et l'IA peuvent avoir un impact sur votre organisation

L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) ont un incroyable potentiel pour simplifier, accélérer et améliorer de nombreux aspects de notre vie quotidienne. Dans un exemple, Facebook a été contraint de fermer un moteur AI après que les développeurs ont découvert que l'IA avait créé son propre langage unique que les humains ne pouvaient pas interpréter. Les chercheurs de Facebook ont ​​découvert que les chatbots avaient dévié du script et communiquaient dans une nouvelle langue développée sans intervention humaine.

Malgré cela, le battage médiatique positif entourant ces technologies et le niveau d'investissement sont Nous sommes prêts à croître de façon exponentielle, ayant un impact sur chaque partie de notre vie personnelle et professionnelle. Donc, la question devient essentiellement: Êtes-vous prêt à embrasser l'apprentissage automatique et l'IA?

Des termes tels que l'analyse prédictive, la science des données, l'apprentissage cognitif / profond, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont souvent utilisés de façon interchangeable, mais il est important de noter la distinction

AI qui peut percevoir son propre environnement et prend des mesures qui maximisent ses chances de succès. AI comprend des systèmes qui lisent et interprètent des applications de traitement du langage écrit et du langage naturel comme Amazon Alexa.

L'apprentissage automatique est un type d'IA, où les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés. Les programmes d'apprentissage automatique apprennent à grandir et à changer lorsqu'ils sont exposés à de nouvelles données. C'est la vraie définition de la formation en cours d'emploi

Commencez vite, évoluez régulièrement

Alors, par où commencer? C'est l'un de ces cas où le démarrage est plus important que par où commencer. Construire des capacités d'intelligence artificielle comme l'apprentissage automatique est un processus évolutif qui se prête à des cycles de découverte, de conception, de prototypage et de livraison courts et ciblés. Cela garantira que les idées, les budgets et les résultats seront qualifiés rapidement et fourniront un cadre éprouvé pour maximiser le succès.

Par exemple, beaucoup de cas d'utilisation de l'IA et de l'apprentissage machine dans la planification de la chaîne logistique sont déjà connus. apportant des avantages significatifs avec une meilleure compréhension des affaires et une prise de décision plus intelligente grâce à l'optimisation des processus d'approvisionnement

Cas d'utilisation # 1: planification de la demande et précision des prévisions

de optimisation de la chaîne d'approvisionnement est un algorithme du «meilleur des cas» pour la planification et la prévision de la demande. Les algorithmes optimaux basculent automatiquement vers la méthode de calcul et les paramètres d'entrée les plus appropriés en fonction des informations de demande en temps réel. Cela garantira la création de prévisions optimales pour chaque produit à chaque étape de son cycle de vie. L'algorithme évalue les erreurs de prévision pour chaque cycle et recommande ou adopte automatiquement la méthode de prévision qui produira le meilleur résultat

Cas d'utilisation n ° 2: Optimisation de l'inventaire

L'optimisation des stocks reste un problème coûteux pour de nombreuses organisations. L'optimisation des stocks multi-échelles (MEIO) utilisant l'apprentissage automatique ajuste automatiquement les valeurs optimales des stocks de sécurité et les paramètres d'inventaire à tous les échelons de la chaîne d'approvisionnement pour répondre aux exigences des clients tout en minimisant l'investissement global. MEIO s'efforce de maintenir l'équilibre optimal entre les composants, le travail en cours et l'inventaire des produits finis.

La réussite de ces technologies et capacités émergentes sera un processus évolutif. Comprendre comment l'apprentissage automatique et l'IA peuvent avoir un impact positif sur votre organisation prendra du temps, mais cela ne devrait pas vous empêcher d'embrasser l'avenir en profitant des capacités d'apprentissage automatique déjà disponibles aujourd'hui.

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