Image Recognition to świetne narzędzie. Pozwala zebrać dane rzeczywiste w formie zdjęcia i zdigitalizować je w automatyczny i obiektywny sposób. Jeszcze niedawno brzmiało to jak Science Fiction.

Dzisiaj o Image Recognition możesz przeczytać wszędzie. Media jasno komunikują korzyści z powiązanych z IR rozwiązań. Bardzo wiele firm z branży FMCG obecnie wdraża narzędzie IR, a nawet korzysta z niego już od jakiegoś czasu. Dzisiaj pytaniem nie jest zatem, czy powinieneś wdrożyć Image Recognition. Właściwe pytanie, jakie należy sobie postawić, to: jak to zrobić sensownie i efektywnie.

Czy Image Recognition może działać samodzielnie?

Jeśli połączysz Image Recognition z elementami AI, otrzymasz rozwiązanie praktycznie doskonałe. Będziesz w stanie gromadzić dużą ilość danych szybko i sprawnie, a następnie pozyskiwać wiedzę z nich wynikającą, którą wykorzystasz do generowania sugestii najlepszych działań. Takich, których prawdopodobieństwo zakończenia się sukcesem jest największe.

Niedawno wspominaliśmy o jasnym kierunku rozwoju na rynkach FMCG: 83% firm inwestuje w rozwiązania Big Data. Większość z nich generuje dzięki nim konkretny przychód. Oczywiście decyzja o wdrożeniu AI nie powinna opierać się tylko o sam fakt, że wykorzystanie tego typu narzędzi stale wzrasta. Trend ten pokazuje jednak, że rozwiązania z zakresu Sztucznej Inteligencji na dobre zadomowiły się na rynku. Pomagają menedżerom znacznie lepiej prognozować i zarządzać, zastępując działania realizowane w oparciu o intuicję decydentów oraz metodę prób i błędów. Dotyczy to także Image Recognition, które może być źródłem bardzo wartościowych informacji dla AI.

Twoja organizacja musi określić, w jakim celu, jakim zakresie i jakich procesach chce wykorzystać narzędzia AI

Image Recognition – źródło cennych danych

Należy pamiętać o tym, że Sztuczna Inteligencja nie może być tylko i wyłącznie „sztuką dla sztuki”. Odpowiednie profilowanie, adaptowanie i targetowanie są niesamowicie istotne, jeśli chcesz zarządzać nowocześnie oraz realizować strategie sprzedażowe, które naprawdę działają. Dlatego Twoja organizacja musi na samym początku określić, w jakim celu, w jakim zakresie i w jakich procesach chce te narzędzia wykorzystać. Następnie musi zapewnić stałą dostawę dużej ilości bardzo dobrej jakości danych (m.in. za pomocą Image Recognition). Wówczas takie rozwiązanie pomoże Ci więcej zarabiać, zwiększać efektywność czy zmniejszać koszty.

Nie tylko AI, ale… Dobre AI!

Przyjrzymy się teraz możliwościom, jakie oferują branży FMCG różne rozwiązania – tradycyjna analityka oraz Sztuczna Inteligencja (w różnych wymiarach).

  1. Analityka i raportowanie wskażą Ci jedynie – jakie problemy mogą stać obecnie przed Twoją firmą.
  2. Rozwiązanie AI nie tylko precyzyjniej zdiagnozuje problemy, ale też podpowie – jak je w jak najlepszy sposób rozwiązać.
  3. Natomiast Dobre AI pozwoli Ci uniknąć potencjalnych problemów – jeszcze zanim tak naprawdę się pojawią i zaszkodzą Twoim działaniom.

Czym jest Dobre AI?

Dobre AI to takie, które ma korzystny wpływ na Twoje działania. Musi być ono poprawnie osadzone w procesach biznesowych, które powinny zostać właściwie skonfigurowane do współpracy z AI. Należy przy tym wziąć pod uwagę, czy takie działanie w danym przypadku ma sens i przyniesie rzeczywiście korzyści.

Kluczową różnicą pomiędzy jakimkolwiek AI a Dobrym AI jest to, że Dobre AI nie jest jedynie mechanizmem dostarczania informacji wynikających z danych. Dobre AI pozwala osiągać założone cele przy użyciu swoich unikalnych cech.

Podsumowanie

Jak już wspomniałem, główną korzyścią płynącą z Image Recognition są obiektywne dane. Sztuczna Inteligencja „wyłapuje” w nich zależności, tworzy clustry i opisuje ich właściwości. Jednakże, w celu faktycznej obiektywności rezultatów takich analiz musisz upewnić się, że nie ma konieczności manualnego agregowania rezultatów w arkuszach kalkulacyjnych, które potem muszą być odpowiednio zaadaptowane dla każdego z potencjalnych adresatów przy dodatkowym zderzeniu z danymi z innych źródeł.
Nic nie może być „częściowo obiektywne” – jakakolwiek manipulacja danymi zaburza rezultaty. Musisz się upewnić, że Twoje AI pokrywa 100% procesu biznesowego: od zbierania danych, poprzez agregację form i źródeł, aż do dostarczenia odpowiednich wniosków do odpowiednich ludzi.

Jeśli chcesz wiedzieć więcej…

Napisz do mnie maila na piotr.lapinski@assecobs.pl
Chętnie opowiem więcej o rozwiązaniu i odpowiem na Twoje pytania o to jak wygląda wdrożenie i jak wspólnie możemy użyć Image Recognition by Asseco aby osiągnąć jasne cele biznesowe.

Dowiedz się więcej o rozwiązaniu Image Recognition by Asseco.

Autor

Project Manager