Giải pháp trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp cho người mới bắt đầu: Thông minh theo chiều dọc là gì?
Trí tuệ nhân tạo đã hoàn toàn làm đảo lộn thế giới kinh doanh. Cho dù bạn là một startup mới nổi hay một tập đoàn toàn cầu có giá trị tỷ đô, cách bạn kinh doanh ngày nay đã thay đổi đáng kể so với năm chỉ làm năm năm trước.
Trong mô hình hiện đại, một trong những tài sản lớn nhất của công ty bạn là dữ liệu được tạo ra bởi nhân viên, khách hàng và người tiêu dùng. Và, đáng tiếc, hầu hết các doanh nghiệp đang để tiền đó trên bàn bằng cách đơn giản là lưu trữ dữ liệu đó ở một nơi nào đó để thu hồi bụi số.
Vấn đề: Làm thế nào để bạn kiểm tra toàn bộ hệ sinh thái dữ liệu của công ty, triển khai các mô hình để xác định và suy luận các mục hành động, và biến những hiểu biết đó thành kết quả tích cực cho doanh nghiệp?
Giải pháp: Thống nhất trí tuệ
TNW Conference 2024 - Gọi tất cả các startup tham gia vào ngày 20-21 tháng 6
Trưng bày startup của bạn trước những nhà đầu tư, những người thay đổi và khách hàng tiềm năng với các gói Startup được tạo ra bởi chúng tôi.
Thật không may, “thông minh theo chiều dọc” chỉ là một từ ngữ quảng cáo. Nếu bạn cố gắng Google nó, bạn chỉ sẽ nhận được hàng trang các công ty chuyên về nó giải thích tại sao nó quan trọng. Không ai thực sự nói cho bạn biết nó là gì trong bối cảnh của các giải pháp Trí tuệ Nhân tạo hiện đại.
Tôi đã nói chuyện với đội ngũ tại NowVertical Group, một công ty dữ liệu lớn chuyên về trí tuệ theo chiều dọc, để tìm hiểu chính xác nó có nghĩa gì.
Và hóa ra rằng nó khá đơn giản. Thông minh theo chiều dọc là sự kết hợp của chuyên gia con người và phân tích dữ liệu lớn được áp dụng với độ chính xác và thời điểm như phẫu thuật.
Như Sasha Grujicic, Giám đốc điều hành của NowVertical Group, nói với Neural, chúng ta đang trải qua một đại dịch một thế kỷ một lần. Và, khác với hầu hết các ngành khác, thế giới của Trí tuệ Nhân tạo đã có một đợt sóng tích cực trong thời gian giãn cách do COVID.
Điều đó có nghĩa là vô số doanh nghiệp đang phải đuổi kịp khi đến với các quy định ngành, các chương trình tuân thủ liên bang và toàn cầu, và quản lý dữ liệu. Đối với những người đã bị tụt lại, thách thức của việc tích hợp các giải pháp mới có vẻ như không thể vượt qua.
Hơn nữa, như Grujicic mô tả:
Sự động lực này sẽ không giảm sút... ngay cả trong tình hình kinh tế hiện nay.
Điều này không có nghĩa là mọi thứ đều chống lại suy thoái, nhưng Trí tuệ Nhân tạo đã trở thành một công nghệ cốt lõi cho doanh nghiệp giống như internet hay điện.
May mắn thay, đối với những người lạc lõng, khái niệm về thông minh theo chiều dọc là một giải pháp đầy đủ. Nó không phải là một giải pháp phổ quát, đó chính là điểm.
Thay vì mua một đống gói phần mềm và sau đó thuê các nhà khoa học máy tính đào tạo để biến những giải pháp chung thành một cái gì đó có thể làm việc cho công ty của bạn, một công ty giải pháp trí tuệ theo chiều dọc mang đến sự chuyên nghiệp trong ngành cùng với các giải pháp thuật toán và quản lý dữ liệu theo yêu cầu.
Đó là một cách tinh tế để nói rằng thông minh theo chiều dọc luôn đòi hỏi sự chuyên gia con người vì nó liên quan đến việc triển khai mô hình không chỉ là việc triển khai.
Bạn có thể triển khai hàng nghìn mô hình và phân tích một lượng dữ liệu lớn, nhưng nếu bạn không biết những thông tin cần tìm kiếm hoặc cách đảm bảo toàn bộ nền tảng của bạn đáp ứng tuân thủ quy định, thì bạn chỉ đang làm mù mịt trong bóng tối.
Và nó còn xa hơn nữa. Khi doanh nghiệp mở rộng và các nền tảng phát triển, làm thế nào bạn có thể đảm bảo rằng dữ liệu của bạn (và khách hàng của bạn) đang được bảo vệ với các giao thức và biện pháp bảo mật mới nhất?
Như Grujicic giải thích, đó cũng là một phần của thông minh theo chiều dọc. Hai câu hỏi quan trọng mà ông nói mọi doanh nghiệp nên đặt là:
Dữ liệu của bạn trông như thế nào và có những rủi ro nào liên quan đến nó?
Tóm lại, bất kỳ công ty nào đang tạo ra dữ liệu có thể hưởng lợi từ việc tích hợp một giải pháp thông minh theo chiều dọc.
Thông minh theo chiều dọc có thể là một từ ngữ quảng cáo hấp dẫn, nhưng sự thật đơn giản là việc kết hợp chuyên môn con người thuộc lĩnh vực cụ thể với phân tích dữ liệu lớn được động lực bởi trí tuệ nhân tạo không thực sự là tùy chọn trong thời đại máy học.
