#tekoäly #koneoppiminen #ai #artificialintelligence #machinelearning
Monet yritykset lähtevät liikkeelle tekoälyprojekteihin ilman aiempaa kokemusta kokeillen toteuttaa ratkaisuja erilaisilla POC-projekteilla. Tutkitusti näistä vain 10-15% onnistuu tavoitteissaan tekoälyn suhteen.
Tekoäly ja koneoppiminen ovat luonnollinen osa yritysten digitaalista kyvykkyyttä. Me Bilotilla olemme toteuttaneet yli 50 tekoälyprojektia ja oppineet matkan varrella niin paljon, että saamme lähes kaikki aloitetut projektit tuotantoon saakka. Näin onnistumme tekoälyprojekteissa:
Käytämme itse seuraavaa kehikkoa tekoälyprojektien läpiviennissä.
Systemaattinen lähestymistapa vähentää turhia ja kalliita iteraatioita projektin sisällä sekä minimoi turhiin AI-POC projekteihin hukatun ajan ja rahan. Näin tekoälyn tuottamat liiketoimintahyödyt realisoituvat nopeammin ja pienemmillä kustannuksilla.
Asiakkaitamme tekoälyn alueella ovat mm. VTV, MetsäWood, Altia, Reima, Kone, Lantmännen Feed ja YIT. Lue lisää tekoälyprojektin onnistumisen edellytyksistä blogiteksteistämme “Miksi yritys tarvitsee tekoälystrategian” ja “Tekoäly ei ole kehittynyttä business intelligenceä”.
Tyypillisesti projektit tekoälyn hyödyntämisessä lähtevät liikkeelle Bilotin vetämillä työpajoilla ja haastatteluilla, joissa varmistetaan, että tehtävä tekoälyratkaisu on kaikilta osin validi toteuttavaksi.
Nämä työpajat on hankittavissa ilman sitoumusta jatkoprojekteista. Olemme pitäneet työpajoja noin 100 kappaletta, joten kokemusta erilaisista liiketoiminnoista ja tilanteista on runsaasti. Työpajojen jälkeen tekoälyn käyttöönotossa edetään projektimoodissa aiemman kehikon vaiheistuksen mukaisesti.
Mikäli yhdessä päätämme, niin sovellamme AI-jack tekoälykiihdytintä projektissa. Se nopeuttaa huomattavan paljon tekoälyprojektin toteutusta ja vähentää virheitä, koska lähes kaikki tarvittava koodi on jo valmiina. Lue esittely AI-jackista.
AI-jack tekoälykiihdytin on myös julkaistu open-source versiona, eli siitä ei synny toimittajalukkoa. Osaamisestamme ja asenteestamme tekoälyä kohtaan kertoo se, että olemme kehittäneet ko. ratkaisun kaikkien käytettäväksi auttaaksemme tekoälyn valjastamisessa liiketoimintaa varten. Olemme järjestäneet tekoälystä myös hackatloneja: AI-hackissa ratkotaan asiakkaiden oikeita business ongelmia tekoälyn avulla.
Bilot osti tekoälyn asiantuntijan Louhia Analyticsin vuonna 2018. Arvolupauksessamme asiakkaiden kilpailuetua kehitetään yhdistämällä koneoppimista ja tekoälyä yritysten ydinprosesseihin erityisesti markkinoinnin, myynnin johtamisen ja verkkokaupan järjestelmiin.
Mietityttääkö tekoälyn suhteen jokin? Etsitkö kumppania tekoälyprojektiin? Otahan meihin rohkeasti yhteyttä ja jutellaan tekoälyasioista tarkemmin! Tutustu moniin kirjoittamiin artikkeleihimme tekoälystä ja voit myös varata ajan keskustelulla aiheesta ao. kalenterista!
05.05.2020
post
Tässä artikkelissa kerron, että miten avoimen lähdekoodin tekoälykiihdytintä sovelletaan business ongelman ratkaisussa. Artikkelin rakenne on seuraava: Mikä on AI-JACK?Business ongelma AI-JACK:in käyttöTuloksetMiksi…
Lue lisää 
30.04.2020
post
Laadunvalvontaa konenäöllä Teollisuudessa konenäön yksi ilmeisimpiä sovelluskohteita on laadunvalvonta; konenäkö tunnistaa esim. tuotantolinjalla vialliset/virheelliset tuotteet huomattavasti paremmin kuin ihminen, väsymättä. Yhtenä käytännön esimerkkinä…
Lue lisää
24.04.2020
post
Me Bilotilla autamme yrityksiä kehittämään moderneja digitalisaatioratkaisuja ja niihin liittyviä liiketoimintaprosesseja. Eräs keskeinen osa-alue tässä on tekoälyn- ja koneoppimisen hyödyntäminen. Vuosien aikana olemme…
Lue lisää
24.04.2020
post
Bilot Plc (Helsinki, Finland) is today releasing the Beta version of its AI accelerator AI-JACK for R on GitHub. AI-JACK is a…
Lue lisää
24.04.2020
post
At Bilot, we keep focusing on making our business processes smoother, faster and more reliable. This includes everything from marketing side to technical, programming work.
Lue lisää
20.04.2020
post
Konenäkö on nopeasti yleistyvä tekniikka ratkoa liiketoimintaan liittyviä ongelmia uudella tavalla, esimerkiksi sitä voidaan käyttää, mm.: Tuotteiden laadunvalvontaan tuotantolinjallaInformoimaan että taloyhtiön roskikset tulisi…
Lue lisää
14.04.2020
post
Asiakaspoistuma-analyysin tavoitteena on ennustaa poistuvat asiakkaat ja löytää syyt poistuman taustalla. Tämä auttaa yritystä toteuttamaan toimenpiteitä, joilla asiakaspito paranee, ja tämä näkyy suoraan…
Lue lisää
03.04.2020
post
Modernissa maailmassa dataa liikkuu valtavia määriä erilaisten tietojärjestelmien välillä. Valitettavasti kaikki ei aina suju kuin Strömsössä, vaan osa datasta voi jäädä matkalle, tulla…
Lue lisää
26.03.2020
post
Tässä artikkelissa paneudutaan aikasarjaennustamiseen ja kuinka sitä voidaan hyödyntää esimerkiksi tuotteiden kysynnän ennustamiseen. Artikkelin sisältö: Ongelman kuvausAikasarjaennustaminenTyypilliset menetelmät aikasarjojen ennustamisessaHaasteita aikasarjojen…
Lue lisää
