Je, AI itavuruga Viwanda gani?

Ifuatayo ni ramani iliyo wazi, yenye maoni kidogo ambapo usumbufu utauma, nani atafaidika na jinsi ya kujiandaa bila kupoteza akili yako.

Makala unayoweza kupenda kusoma baada ya hii:

🔗 Wahandisi wa AI hufanya nini
Gundua majukumu muhimu, ujuzi, na kazi za kila siku za wahandisi wa AI.

🔗 Mkufunzi wa akili bandia ni nini?
Jifunze jinsi wakufunzi wa AI hufundisha miundo kwa kutumia mifano ya data ya ulimwengu halisi.

🔗 Jinsi ya kuanzisha kampuni ya AI
Mwongozo wa hatua kwa hatua wa kuzindua na kuongeza uanzishaji wako wa AI.

🔗 Jinsi ya kutengeneza mfano wa AI: Hatua kamili zimeelezewa
Kuelewa mchakato kamili wa kujenga, mafunzo, na kupeleka mifano ya AI.

Jibu la haraka: Je, AI itavuruga Viwanda gani? 🧭

Orodha fupi kwanza, maelezo baada ya:

Huduma za kitaalamu na fedha - faida ya haraka zaidi ya tija na upanuzi wa kiasi, hasa katika uchanganuzi, kuripoti, na huduma kwa wateja. [1]
Programu, IT, na mawasiliano ya simu - ambayo tayari imekomaa zaidi kwa AI, inayosukuma otomatiki, nakala za msimbo, na uboreshaji wa mtandao. [2]
Huduma kwa wateja, mauzo na uuzaji - athari kubwa kwenye maudhui, usimamizi wa risasi, na azimio la simu, na viwango vya tija vilivyopimwa. [3]
Sayansi ya afya na maisha - usaidizi wa maamuzi, taswira, muundo wa majaribio, na mtiririko wa mgonjwa, kwa utawala makini. [4]
Uuzaji wa reja reja na kielektroniki - bei, ubinafsishaji, utabiri, na upangaji bora. [1]
Utengenezaji na mnyororo wa usambazaji - ubora, matengenezo ya utabiri, na simulation; vikwazo vya kimwili uchapishaji polepole lakini usifute kinyume. [5]

Muundo unaostahili kukumbukwa: data-rich beats data-poor . Ikiwa michakato yako tayari inaishi katika mfumo wa dijitali, mabadiliko huja haraka zaidi. [5]

Ni nini hufanya swali kuwa muhimu ✅

Jambo la kuchekesha hutokea unapouliza, "Je, AI itavuruga sekta gani?" Unalazimisha orodha ya ukaguzi:

Kazi ni ya kidijitali, inajirudia, na inaweza kupimika vya kutosha kwa wanamitindo kujifunza haraka
Je, kuna kitanzi kifupi cha maoni ili mfumo uboreshwe bila mikutano isiyoisha
Je, hatari inaweza kudhibitiwa na sera, ukaguzi na ukaguzi wa kibinadamu
Je, kuna ukwasi wa kutosha wa data wa kutoa mafunzo na kurekebisha vizuri bila mipandauso ya kisheria

Ikiwa unaweza kusema "ndiyo" kwa nyingi kati ya hizo, usumbufu hauwezekani tu - ni jambo lisiloepukika. Na ndio, kuna tofauti. Fundi mahiri aliye na mteja mwaminifu anaweza kushtuka kwenye gwaride la roboti.

Mtihani wa litmus wa ishara tatu 🧪

Ninapochambua mfiduo wa AI ya tasnia, ninatafuta watatu hawa:

Uzito wa data - seti kubwa za data zilizoundwa au zenye muundo nusu zinazohusiana na matokeo
Hukumu inayoweza kurudiwa - kazi nyingi ni tofauti kwenye mada yenye vigezo wazi vya mafanikio
Upitishaji wa udhibiti - njia za ulinzi unaweza kutekeleza bila kuharibu nyakati za mzunguko

Sekta zinazowasha zote tatu ni za kwanza kwenye mstari. Utafiti mpana zaidi juu ya kuasili na tija unaunga mkono hoja ambayo hufaidika kuzingatia ambapo vizuizi ni vya chini na mizunguko ya maoni ni mifupi. [5]

Dive 1: Huduma za kitaalamu na fedha 💼💹

Fikiria ukaguzi, kodi, utafiti wa kisheria, utafiti wa usawa, uandishi wa chini, hatari, na ripoti ya ndani. Hizi ni bahari za maandishi, majedwali, na sheria. AI tayari inanyoa kwa saa nyingi kutokana na uchanganuzi wa kawaida, kuibua hitilafu, na kutoa rasimu ambazo wanadamu husafisha.

Kwa nini kuna usumbufu sasa: rekodi nyingi za kidijitali, vivutio vikali vya kupunguza muda wa mzunguko, na uwazi wa vipimo vya usahihi.
Ni mabadiliko gani: kazi ya vijana inabana, ukaguzi wa wakubwa hupanuka, na mwingiliano wa wateja hupata data nyingi zaidi.
Ushahidi: Sekta zinazotumia sana AI kama vile huduma za kitaalamu na kifedha zinachapisha ukuaji wa tija kwa kasi zaidi kuliko vile vile vya ujenzi au rejareja asilia. [1]
Tahadhari (dokezo la mazoezi): Hatua ya busara ni kuunda upya mtiririko wa kazi ili watu wasimamie, waongezeke, na kushughulikia kesi za makali - usipunguze safu ya uanafunzi na utarajie ubora kushikilia.

Mfano: mkopeshaji wa soko la kati hutumia miundo iliyoboreshwa ili kuandaa memo za mikopo kiotomatiki na vighairi vya bendera; waandishi wa chini waandamizi bado wanamiliki kuondoka, lakini muda wa pasi ya kwanza hupungua kutoka saa hadi dakika.

Dive 2: Programu, IT, na mawasiliano ya simu 🧑💻📶

Sekta hizi ni watengenezaji zana na watumiaji wazito zaidi. Majaribio ya msimbo, uzalishaji wa majaribio, majibu ya matukio na uboreshaji wa mtandao ni mambo ya kawaida, wala si vikwazo.

Kwa nini kuna usumbufu sasa: misombo ya tija ya wasanidi programu kama timu zikifanya majaribio kiotomatiki, kiunzi na urekebishaji.
Ushahidi: Data ya AI Index inaonyesha rekodi ya uwekezaji wa kibinafsi na kuongezeka kwa matumizi ya biashara, na AI ya uzalishaji ikiongezeka. [2]
Jambo la msingi: Hili ni kidogo kuhusu kubadilisha wahandisi na zaidi kuhusu timu ndogo zinazosafirisha zaidi, na kurudi nyuma kidogo.

Mfano: timu ya jukwaa inaoanisha msaidizi wa msimbo na majaribio ya machafuko yanayotokana na kiotomatiki; tukio la MTTR kushuka kwa sababu vitabu vya kucheza vinapendekezwa na kutekelezwa kiotomatiki.

Dive 3: Huduma kwa wateja, mauzo na uuzaji ☎️🛒

Uelekezaji wa simu, muhtasari, madokezo ya CRM, mfuatano wa nje, maelezo ya bidhaa na uchanganuzi zimeundwa mahsusi kwa AI. Malipo huonekana katika tikiti zilizotatuliwa kwa saa, kasi ya kwanza na ubadilishaji.

Jambo la uthibitisho: Utafiti wa eneo kubwa ulipata la wastani la 14% la tija kwa mawakala wa usaidizi wanaotumia gen-AI msaidizi-na 34% kwa wanaoanza . [3]
Kwa nini ni muhimu: mabadiliko ya haraka-kwa-mahiri ya kukodisha, mafunzo, na muundo wa shirika.
Hatari: over-automatisering unaweza nuke brand uaminifu; kuwaweka wanadamu kwenye miinuko nyeti.

Mfano: kampuni za utangazaji hutumia modeli kubinafsisha vibadala vya barua pepe na kudhibiti hatari; mapitio ya kisheria yanajumuishwa kwenye utumaji wa ufikiaji wa juu.

Dive 4 ya kina: Sayansi ya afya na maisha 🩺🧬

Kuanzia upigaji picha na majaribio hadi nyaraka za kimatibabu na muundo wa majaribio, AI hufanya kama usaidizi wa uamuzi kwa penseli ya haraka sana. Oanisha miundo yenye usalama madhubuti, ufuatiliaji wa asili na ukaguzi wa upendeleo.

Fursa: kupunguza mzigo wa kazi wa kitabibu, utambuzi wa mapema, na mizunguko ya ufanisi zaidi ya R&D.
Ukaguzi wa ukweli: Ubora wa EHR na ushirikiano bado unazuia maendeleo.
Ishara ya kiuchumi: Kujitegemea huchanganua kiwango cha sayansi ya maisha na benki kati ya vikundi vya juu zaidi vya thamani kutoka kwa gen-AI. [4]

Mfano: timu ya radiolojia hutumia majaribio ya usaidizi kuweka kipaumbele katika masomo; wataalamu wa radiolojia bado wanasoma na kuripoti, lakini matokeo muhimu yanajitokeza mapema.

Dive 5: Uuzaji wa reja reja na e-commerce 🧾📦

Mahitaji ya utabiri, ubinafsishaji wa matumizi, uboreshaji wa mapato, na bei za kurekebisha zote zina misururu thabiti ya maoni ya data. AI pia huboresha uwekaji wa hesabu na uchoshi wa maili ya mwisho hadi iokoe pesa nyingi.

Dokezo la sekta: Uuzaji wa reja reja ni mpataji wa wazi ambapo ubinafsishaji hukutana na malengo; matangazo ya kazi na malipo ya malipo katika majukumu yaliyowekwa wazi ya AI yanaakisi mabadiliko hayo. [1]
Hapo chini: ofa bora zaidi, kuisha kwa bidhaa chache, mapato bora zaidi.
Jihadharini: ukweli wa bidhaa potofu na hakiki za kufuata kizembe husababisha madhara kwa wateja. Walinzi, watu.

Upigaji mbizi wa kina 6: Utengenezaji na usambazaji 🏭🚚

Huwezi LLM njia yako karibu na fizikia. Lakini unaweza kuiga , kutabiri , na kuzuia . Tarajia ukaguzi wa ubora, mapacha ya kidijitali, kuratibu, na matengenezo ya ubashiri kuwa kazi kuu.

Kwa nini uasiliaji haulingani: mizunguko mirefu ya maisha ya kipengee na mifumo ya zamani ya uchapishaji wa polepole, lakini manufaa huongezeka kadiri data ya kihisia-moyo na MES inavyoanza kutiririka. [5]
Mwelekeo wa jumla: jinsi mabomba ya data ya kiviwanda yanavyokomaa, huathiri sehemu mbalimbali za viwanda, wasambazaji na nodi za ugavi.

Mfano: tabaka za mmea huona QC juu ya mistari iliyopo; kasoro za uwongo-hasi huanguka, lakini ushindi mkubwa ni uchanganuzi wa haraka wa sababu kutoka kwa kumbukumbu za kasoro zilizoundwa.

Dive 7: Vyombo vya habari, elimu na ubunifu 🎬📚

Uzalishaji wa maudhui, ujanibishaji, usaidizi wa uhariri, ujifunzaji unaobadilika, na usaidizi wa kuweka alama unakuzwa. Kasi ni karibu ujinga. Hiyo ilisema, asili, hakimiliki, na uadilifu wa tathmini unahitaji umakini mkubwa.

Mawimbi ya kutazama: uwekezaji na matumizi ya biashara yanaendelea kupanda, hasa karibu na gen-AI. [2]
Ukweli wa vitendo: matokeo bora bado yanatoka kwa timu zinazoshughulikia AI kama mshirika, sio mashine ya kuuza.

Washindi na wapambanaji: pengo la ukomavu 🧗♀️

Tafiti zinaonyesha mgawanyiko unaoongezeka: kikundi kidogo cha makampuni-mara nyingi katika programu, mawasiliano ya simu, na thamani inayoweza kupimika ya fintech-dondoo, huku mtindo, kemikali, mali isiyohamishika na ujenzi ukiwa umechelewa. Tofauti si bahati-ni uongozi, mafunzo, na mabomba ya data. [5]

Tafsiri: teknolojia ni muhimu lakini haitoshi; chati ya shirika, motisha, na ujuzi hufanya kuinua vitu vizito.

Picha kubwa ya kiuchumi, bila chati ya hali ya juu 🌍

Utasikia madai ya ubaguzi kuanzia apocalypse hadi utopia. Mtu wa kati anasema:

Ajira nyingi zinakabiliwa na kazi za AI, lakini mfiduo ≠ kuondolewa; athari zimegawanyika kati ya kuongeza na uingizwaji. [5]
Uzalishaji wa jumla unaweza kuongezeka , hasa pale ambapo kupitishwa ni kweli na utawala hudhibiti hatari. [5]
Usumbufu hutukuta kwanza katika sekta zenye data nyingi , baadaye katika sekta zisizo na data ambazo bado zinaweka dijitali. [5]

Ikiwa unataka nyota moja ya kaskazini: vipimo vya uwekezaji na matumizi vinaongezeka kwa kasi, na hiyo inahusiana na mabadiliko ya kiwango cha sekta katika muundo wa mchakato na ukingo. [2]

Jedwali la kulinganisha: ambapo AI inafika kwanza dhidi ya kasi zaidi 📊

Si kamili kwa maelezo mafupi ambayo ungeleta kwenye mkutano.

Viwanda	Zana za msingi za AI zikicheza	Hadhira	Bei*	Kwa nini inafanya kazi / inasumbua 🤓
Huduma za kitaalamu	Majaribio ya GPT, urejeshaji, hati ya QA, ugunduzi wa hitilafu	Washirika, wachambuzi	kutoka bure hadi biashara	Tani za hati safi + wazi KPIs. Kazi ya vijana inabana, mapitio ya wazee yanapanuka.
Fedha	Mifano ya hatari, muhtasari, sims za matukio	Hatari, FP&A, ofisi ya mbele	$$$ ikiwa imedhibitiwa	Msongamano mkubwa wa data; inadhibiti jambo.
Programu na IT	Usaidizi wa nambari, jena ya majaribio, roboti za matukio	Devs, SRE, PMs	kwa kila kiti + matumizi	Soko la ukomavu wa juu. Watengenezaji wa zana hutumia zana zao wenyewe.
Huduma kwa wateja	Usaidizi wa wakala, uelekezaji wa nia, QA	Vituo vya mawasiliano	bei ya viwango	Lifti inayoweza kupimika katika tikiti/saa-bado inahitaji wanadamu.
Sayansi ya afya na maisha	Imaging AI, muundo wa majaribio, zana za uandishi	Madaktari, ops	biashara + marubani	Utawala-nzito, uboreshaji mkubwa.
Uuzaji wa reja reja na kielektroniki	Utabiri, bei, mapendekezo	Bidhaa, ops, CX	kati hadi juu	Loops ya maoni ya haraka; tazama maelezo ya hallucinated.
Utengenezaji	Maono QC, mapacha ya dijiti, matengenezo	Wasimamizi wa mimea	capex + SaaS mchanganyiko	Vikwazo vya kimwili huchelewesha mambo… kisha kuongeza faida.
Vyombo vya habari na elimu	Maudhui ya Gen, tafsiri, mafunzo	Wahariri, walimu	mchanganyiko	IP na uadilifu wa tathmini huifanya iwe ya kupendeza.

*Bei inatofautiana sana na muuzaji na matumizi. Baadhi ya zana zinaonekana nafuu hadi bili yako ya API itakaposema.

Jinsi ya kujiandaa ikiwa sekta yako iko kwenye orodha 🧰

Mtiririko wa kazi wa orodha, sio majina ya kazi. Kazi za ramani, pembejeo, matokeo, na gharama za makosa. AI inafaa ambapo matokeo yanaweza kuthibitishwa.
Unda mgongo wa data nyembamba lakini thabiti. Huhitaji ziwa la data ya mwezi - unahitaji data inayodhibitiwa, inayoweza kurejeshwa, iliyo na lebo.
Jaribio katika maeneo ya majuto ya chini. Anza mahali ambapo makosa ni ya bei nafuu na ujifunze haraka.
Oanisha marubani na mafunzo. Manufaa bora huonekana wakati watu hutumia zana. [5]
Amua pointi zako za kibinadamu-katika-kitanzi. Ni wapi unaamuru ukaguzi dhidi ya kuruhusu uchakataji wa moja kwa moja
Pima na kabla/baada ya misingi. Muda wa utatuzi, gharama kwa kila tikiti, kiwango cha makosa, NPS—chochote kinachogusa P&L yako.
Tawala kwa utulivu lakini kwa uthabiti. Vyanzo vya data ya hati, matoleo ya miundo, vidokezo na idhini. Kagua kama unavyomaanisha.

Kesi za makali na tahadhari za uaminifu 🧩

Hallucinations kutokea. Tibu wanamitindo kama wanafunzi wanaojiamini: haraka, muhimu, wakati mwingine sio sahihi sana.
Kuteleza kwa udhibiti ni kweli. Vidhibiti vitabadilika; hiyo ni kawaida.
Utamaduni huamua kasi. Kampuni mbili zilizo na zana sawa zinaweza kuona matokeo tofauti kabisa kwa sababu moja hurekebisha mtiririko wa kazi.
Sio kila KPI inaboresha. Wakati mwingine unazunguka tu kazini. Hiyo bado ni kujifunza.

Vijipicha vya ushahidi unaweza kutaja katika mkutano wako ujao 🗂️

Mafanikio ya tija hujikita katika sekta zinazohitaji sana AI (huduma za kitaalamu, fedha, IT). [1]
Uinuko uliopimwa katika kazi halisi: mawakala wa usaidizi waliona 14% wastani wa faida za tija; 34% kwa wanaoanza . [3]
Uwekezaji na matumizi yanaongezeka katika tasnia. [2]
Mfiduo ni mpana lakini haufanani; tija inategemea kupitishwa na utawala. [5]
Mabwawa ya thamani ya sekta: benki na sayansi ya maisha kati ya kubwa zaidi. [4]

Nuance inayoulizwa mara kwa mara: je, AI itachukua zaidi ya inavyorudisha ❓

Inategemea upeo wa muda wako na sekta yako. Kazi kuu inayoaminika zaidi inaelekeza kuongeza tija na usambazaji usio sawa. Mafanikio huongezeka haraka ambapo kupitishwa ni kweli na utawala ni wa busara. Tafsiri: nyara huenda kwa watendaji, sio watengenezaji wa sitaha. [5]

TL;DR 🧡

Ikiwa unakumbuka jambo moja tu, kumbuka hili: AI itavuruga Viwanda gani? Zile zinazotumia taarifa dijitali, hukumu inayoweza kurudiwa, na matokeo yanayoweza kupimika. Leo hizo ni huduma za kitaalamu, fedha, programu, huduma kwa wateja, usaidizi wa maamuzi ya afya, takwimu za reja reja na sehemu za utengenezaji. Mengine yatafuata jinsi mabomba ya data yanavyokomaa na utawala utatua.

Utajaribu zana ambayo inateleza. Utaandika sera utakayorekebisha baadaye. Unaweza kufanya otomatiki kupita kiasi na kuirudisha nyuma. Huko sio kutofaulu-huo ni mstari wa maendeleo duni. Zipe timu zana, mafunzo na ruhusa ya kujifunza hadharani. Usumbufu si wa hiari; jinsi unavyoelekeza ni kabisa. 🌊

Marejeleo

Reuters - Sekta zinazotumia sana AI zinaonyesha kuongezeka kwa tija, PwC inasema (Mei 20, 2024). Kiungo
Stanford HAI — Ripoti ya Fahirisi ya AI ya 2025 (Sura ya Uchumi) . Kiungo
NBER - Brynjolfsson, Li, Raymond (2023), AI ya Uzalishaji Kazini (Karatasi ya Kufanya kazi w31161). Kiungo
McKinsey & Company — Uwezo wa kiuchumi wa AI ya uzalishaji: Mpaka unaofuata wa tija (Juni 2023). Kiungo
OECD - Athari za Akili Bandia kwenye tija, usambazaji na ukuaji (2024). Kiungo

Pata AI ya Hivi Punde kwenye Duka Rasmi la Msaidizi wa AI

Kuhusu Sisi

Rudi kwenye blogu

Nchi/eneo