Você já pensou em quantas empresas falham? Os EUA Bureau of Labor Statistics calculou que 20% dos novos negócios entram em colapso nos dois primeiros anos, 45% nos primeiros cinco anos e 65% nos primeiros 10 anos. Apenas 25% dos novos jogadores vivem até 15 anos ou mais.
As principais razões para este estado de coisas, de acordo com Statistasão inflação, impostos, vendas ruins, custos de mão -de -obra, alta concorrência e regulamentos governamentais.
Os principais problemas que as empresas enfrentam (agosto de 2024; Statista)
Se você acha que é mais fácil para as empresas que conseguem sobreviver até a marca de 15 anos e se transformar em uma empresa completa, você está profundamente enganado.
De fato, grandes corporações (mesmo as do World 500) Sofra pouco menos com os mesmos problemas e, em alguns casos, eles até se multiplicam.
Anteriormente, para reduzir a carga crescente e otimizar todos os processos operacionais, as empresas usavam plataformas especializadas como o planejamento de recursos corporativos (Software program ERP), gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM), ou sistemas de inteligência de negócios (BI).
Com o tempo, no entanto, mesmo isso se tornou insuficiente. Hoje, as empresas que não apenas querem permanecer à tona, mas também ganham lucro suficientes estão cada vez mais se voltando para o uso da inteligência synthetic (IA).
O papel dos sistemas de IA nas empresas modernas
Geralmente, a IA refere -se à capacidade de um computador para imitar o trabalho do intelecto humano, que geralmente memoriza experiências anteriores para entender e responder à fala, decisões e problemas.
A tecnologia existe de várias formas e normalmente é subdividida em aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Essas subdivisões são divididas ainda em IA generativa, NLP, visão computacionale mais.
OO mercado de tecnologias de IA é enormecom cerca de US $ 244 bilhões em 2025, e crescerá muito mais do que isso para mais de US $ 800 milhões em 2030.
Crescimento do mercado de IA (2023-2030)
Empresas que adotam Soluções de Desenvolvimento de Software program de AI são obrigados a obter enormes vantagens porque a IA permite que eles trabalhem mais inteligentes e de maneira mais sensata.
Alguns dos maiores benefícios incluem uma melhoria na receita, pois a IA pode ajudar a automatizar as tarefas, fazer previsões, melhorar a percepção do cliente, ajudar os gerentes a tomar decisões e assumir o trabalho mundano.
Os modelos de aprendizado de máquina também oferecem vantagens substanciais em áreas como atendimento ao cliente, onde os chatbots podem responder às consultas 24/7, ou finanças, onde identifica fraudes mais rapidamente.
No gerenciamento da cadeia de suprimentos, a IA pode automatizar o controle de inventário e a previsão de riscos. Os recursos humanos apoiados pela pesquisa de IA podem identificar rapidamente os candidatos mais apropriados para um emprego, reduzir o tempo de contratação e acelerar o processo de recrutamento.
Por que construir seu próprio modelo de IA?
Embora as soluções de IA prontas para uso possam gerenciar tarefas básicas, elas nem sempre são ajustáveis o suficiente para aderir a condições específicas.
Ao criar um modelo de aprendizado de IA personalizado, você pode desenvolver uma solução que se adapte às suas intenções individuais e ajude a se destacar dos outros. Um modelo de IA personalizado pode ser ajustado para suportar seus desafios exatos, seja detectando fraudes, corrigindo a cadeia de suprimentos ou fazendo recomendações personalizadas de clientes.
Outro motivo para criar seu próprio modelo de IA é que você terá controle complete sobre seus dados e como o modelo é treinado.
Isso é especialmente importante se você trabalha em assistência médica ou finanças, onde proteger as informações do cliente e seguir os regulamentos de privacidade são obrigações não negociáveis.
Um modelo de IA personalizado permite usar seus próprios dados, treiná -los com segurança e garantir que ele segue todas as instruções necessárias, como GDPR ou HIPAA.
Terceiro, desenvolver sua própria IA também ajuda a ganhar superioridade. A IA pronta para uso está disponível para qualquer pessoa, incluindo seus concorrentes. Se você desenvolver seu próprio modelo de IA, poderá criar recursos exclusivos que outras pessoas não possuem.
Por exemplo, um varejista pode criar um mecanismo de recomendação mais preciso e personalizado do que as outras lojas que estão usando.
Etapas essenciais sobre como construir um modelo de IA de alto desempenho para a empresa
As empresas que assumem a liderança com a IA provavelmente colherão a maior recompensa. No entanto, para realmente maximizar, é necessário estruturar o processo de desenvolvimento certo de IA.
Etapa 1: esclareça o problema e especifique seus objetivos
Antes de começar com o desenvolvimento da IA, você deve retratar o problema com o qual o modelo de IA lidará. Seja prevendo vendas, diminuir a rotatividade de clientes ou detectar padrões anômalos, ter objetivos bem definidos e quantificáveis ajudará a direcionar todo o processo.
Etapa 2: Reúna e limpe os dados certos
Seus dados devem ser de boa qualidade para que os modelos de IA possam aprender e fazer previsões corretas.
Dessa forma, você precisa coletar registros de dados limpos e relevantes e remover duplicatas e valores ausentes. Depois disso, você precisa provar que os dados são consistentes, tornando -os em um formato padrão e preparando -os para treinamento de modelos.
Etapa 3: Faça parceria com uma empresa de desenvolvimento de IA para criar um modelo de IA
Trabalhar com uma equipe profissional de desenvolvimento de IA é o método mais fácil e razoável de criar modelos de IA. Especialistas controlam as partes problemáticas do desenvolvimento da IA, para que seu modelo funcione bem e atenda aos seus objetivos.
Eles escolherão o algoritmo mais adequado, dependendo do seu projeto (por exemplo, aprendizado supervisionado para prognósticos de vendas e aprendizado sem supervisão para capturar padrões); Aconselhe a arquitetura do modelo aplicável (por exemplo, aprendizado profundo para tarefas elaboradas, como reconhecimento de imagem ou árvores de decisão para empregos mais não complicados); sistematize os dados para treinar o modelo, ajustá -lo e avaliar sua saída em novos dados; Teste o modelo; Revise a velocidade de aprendizado e os tamanhos de lote para polir a precisão e a competência do modelo.
Etapa 4: implante o modelo para uso do mundo actual
Quando o modelo de IA foi aprimorado e aprovado, ele pode ser aplicado na empresa. Basicamente, a implantação de modelos de IA implica conectar o modelo aos sistemas de negócios existentes e fornecer evidências de que pode operar com dados reais.
Etapa 5: Assista e retrabalhe seu modelo de IA
Os modelos de IA podem se degradar ao longo do tempo devido a desvios nos padrões de dados (um fenômeno chamado modelo de desvio). Dessa forma, é melhor manter o monitoramento, a reciclagem e a experimentação regulares para preservar a precisão e a pertinência.
Possíveis desafios na construção de modelos de IA para empresas
Em 2023, o principal problema do uso da IA nas empresas foi a escassez de especialistas no campo. Quase 40% das empresas então relataram questões em Encontrar e contratar talento relevantecomo engenheiros de dados, cientistas de dados e arquitetos de dados.
Até 2025, parece que esse problema foi superado, mas surgiram outros problemas que não podem ser ignorados.
Uma das principais preocupações é a segurança e a privacidade dos dados. Os modelos de IA não são invencíveis. Eles primeiro devem seguir os decretos do GDPR e da CCPA e o segundo têm fortes medidas de segurança para proteger informações comerciais.
Outra dificuldade é a integração com os sistemas existentes e a infraestrutura mais antiga. O uso de APIs, microsserviços e contêiner pode facilitar a integração, mas geralmente requer ajuda externa de especialistas correspondentes.
Melhores métodos para incorporar o modelo de IA corporativo
A incorporação de modelos de IA nos sistemas corporativos requer um planejamento cuidadoso para garantir que eles entreguem valor a longo prazo.
A primeira coisa a fazer é escolher uma infraestrutura expansível. Os modelos de IA têm fome de recursos e, portanto, é melhor empregar soluções baseadas em nuvem para que o sistema possa escalar com sua base de usuários e dados.
Além disso, manter a precisão dos projetos de IA exige supervisão e assistir regulares. Com o tempo, o modelo pode solicitar a retomada para acompanhar as circunstâncias.
A colaboração entre as equipes de negócios, TI e IA não é menos essencial para garantir o alinhamento holístico com as metas da empresa.
Finalmente, a integração da IA deve ser vista como um processo duradouro. Sempre ajustar o modelo, dependendo das mudanças e condições, garantirá que ele permaneça válido e impactante.
Por que trabalhar com especialistas para o desenvolvimento do modelo de IA
No geral, parceria com experiente Equipes de desenvolvimento de IA pode acelerar o processo de desenvolvimento, diminuir os custos e aumentar a precisão do modelo.
Ainda assim, não basta confiar cegamente na experiência da IA. A questão mais importante no uso da inteligência synthetic é que a estrutura da IA não afeta a segurança dos dados e não expõe registros confidenciais ao risco de vazamentos.
Para aqueles que se preocupam com a segurança dos dados enquanto usam Software program AInós da Scand somos capazes de executar localmente os grandes modelos de idiomas da IA, como o LLAMA (3B/8B Parameters), Starcoder e Deepseek-R1. Como resultado, nossos clientes podem obter toda a utilidade da IA e, ao mesmo tempo, manter suas informações comerciais totalmente privadas.
Perguntas frequentes
Quais são os principais benefícios da IA para as empresas?
Alguns dos maiores benefícios incluem receita porque a IA automatiza tarefas, ajuda a tomar decisões e assume um trabalho de rotina. A IA também tem vantagens dignas de nota no suporte ao cliente e na detecção de fraude.
Qual é a melhor maneira de começar a construir um modelo de IA?
A melhor posição para começar a construir um modelo de IA é decidir que problema você deseja que o modelo resolva e estabeleça metas mensuráveis. Segundo, obtenha e arrange bons dados porque os modelos de IA dependem de dados limpos e relevantes para serem capazes de aprender.
Quais são os tipos mais comuns de modelos de IA usados nos negócios?
Os modelos mais difundidos incluem redes de aprendizado profundo, árvores de decisão e algoritmos de agrupamento.
Como posso garantir que meu modelo de IA seja seguro e compatível com os regulamentos?
Para garantir tudo isso, empregue diferentes medidas de proteção de dados, por exemplo, criptografia e anonimização e verifique se ela adere a regulamentos relevantes, como GDPR ou HIPAA.
Como o Scand se mostra segurança ao usar a IA?
Se uma empresa não quiser riscos de dados sensíveis e ferramentas públicas de IA não são permitidas, é possível recorrer ao native Serviços de Desenvolvimento LLM. Utilizamos assistentes de IA locais em VSCode, Ollama, LM Studio e LLAMA.CPP.