Ser eficiente en las operaciones comerciales diarias mejora la productividad de los empleados y reduce las tareas administrativas que consumen mucho tiempo. Además, este concepto significa no tener que depender por completo de proveedores externos y piezas de maquinaria costosas.
Por lo tanto, la eficiencia de tu organización minimiza los costos a medida que produce continuamente resultados sobresalientes. Los flujos de trabajo te permiten automatizar tareas operativas repetitivas y eliminar errores humanos no intencionales.
Además, este componente comercial esencial te brinda información del día a día sobre las actividades que ocurren dentro de tus procesos. Además, recibirás una idea de cómo tu organización cumple efectivamente con sus KPIs.
A continuación te compartimos cinco técnicas infalibles para simplificar el flujo de trabajo con IA dentro de tu empresa.
1. Implementa y rastrea tu infraestructura de machine learning
Las infraestructuras de machine learning (ML) son las herramientas, los recursos y los procesos que necesitas para establecer y operar modelos de aprendizaje automático.
Esta herramienta comercial vital brinda a tu organización la oportunidad de obtener una visión general de las tendencias recientes de comportamiento de los consumidores. Además, ML apoya el establecimiento y mejora de nuevas ofertas de productos.
Un sistema operativo de ML de pila completa te permite seleccionar la infraestructura de ML adecuada. A su vez, puedes ejecutar tareas de ML a mayor velocidad y a menores costos. Un gran sitio para construir con IA te ayuda a lanzar cualquier carga de trabajo en demanda y maximizar cada rendimiento para ejecutarlo en cualquier dispositivo de almacenamiento.
2. Descubrir problemas subyacentes
Garantizar el éxito de la implementación de tu flujo de trabajo con IA comienza con la identificación de cualquier productividad.
Esta estrategia te ayuda a comprender qué aspectos del flujo de trabajo necesitan tiempo y recursos adicionales. Descubrir y resolver posibles desafíos de IA dentro de tu organización tiene el potencial de transformar tu empresa.
Las empresas pueden enfrentar un problema con respecto a la implementación de IA; no hay suficiente fuerza laboral para comprender la transición impulsada por máquinas. En consecuencia, solo unas pocas personas saben cómo operar este tipo de maquinaria con éxito. Afortunadamente, puedes solucionar este problema organizativo subcontratando a un científico de datos.
3. Preparar datos
La preparación de datos comerciales es uno de los pasos esenciales para implementar el flujo de trabajo con IA. A su vez, es probable que tus proyectos futuros fracasen si no proporcionas a tu fuerza laboral datos precisos.
Por ejemplo, cuando un ingeniero etiqueta el modelo como datos insuficientes; tu empleado no recibirá resultados perspicaces del análisis de datos. Esta estrategia comienza con la recopilación de datos etiquetados, lo que te permite entrenar cada modelo de IA de manera efectiva.
Si los modelos no funcionan como se esperaba, debes mejorar el modelo específico. Además, debes prestar un mejor servicio a tus ingenieros centrándote en los datos de entrada y etiquetando cada detalle correctamente.
4. Simular los modelos
Cada modelo de IA existe dentro de un sistema completo y necesitas trabajar con tus otros componentes. Dicho esto, deberás simular y probar cada modelo para garantizar su precisión. Este proceso es fundamental porque hacerlo ayuda a prevenir posibles accidentes de maquinaria en el futuro.
Debes asegurarte de la efectividad de cada modelo para establecer su nivel de robustez antes de la implementación. Además, los modelos deben responder consistentemente a cada pregunta, independientemente de la situación dada. Las preguntas identifican la precisión general, el rendimiento esperado y los casos de borde de cobertura de los modelos de IA.
Después de asegurarte de la eficacia de los modelos, puedes verificar que cada modelo funcionará bajo demanda.
5. Implementar los modelos
El paso final para simplificar su flujo de trabajo con IA es implementar el hardware de destino. Este proceso requiere que los usuarios muestren un modelo listo para la implementación. A su vez, esta estrategia les permite hacer coincidir cada modelo con su entorno designado.
Este entorno puede incluir escritorio, nube, arreglos de puertas programables en campo y laboratorio de matrices. Estas herramientas deben ofrecer a sus usuarios el derecho de implementar cada modelo en múltiples entornos sin tener que volver a escribir los códigos originales.
Además, puedes utilizar una herramienta de generación automática de código que reduce los errores de embalaje manual que puedes encontrar durante los procesos de venta retail.
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