Kiedy myślimy o wdrażaniu nowoczesnych technologii, takich jak uczenie maszynowe (ML) czy sztuczna inteligencja (AI), na myśl często przychodzą nam jedynie wielkie korporacje z ogromnymi budżetami, takimi jak Amazon, Google czy Microsoft. To właśnie one są postrzegane jako firmy, które mają środki na zatrudnianie sztabów programistów i zespołów IT, aby wdrażać zaawansowane rozwiązania technologiczne. Jednak rzeczywistość jest zupełnie inna. ML i AI nie są zarezerwowane tylko dla dużych firm. W rzeczywistości są to technologie, które mogą przynieść ogromne korzyści także małym i średnim przedsiębiorstwom, bez potrzeby zatrudniania zespołów programistów.

W tym artykule rozwiejemy dwie najczęstsze obiekcje związane z wdrażaniem ML i AI:

1. „Uczenie maszynowe jest tylko dla dużych firm.”
2. „Do wdrożenia ML potrzeba zespołu programistów.”

Obiekcja #1: „Uczenie maszynowe jest tylko dla dużych firm.”

Ten mit wynika z przekonania, że tylko duże organizacje mają wystarczające zasoby finansowe i technologiczne, aby wdrażać ML i AI. Owszem, to prawda, że początkowo technologie te były kosztowne i trudne do zastosowania w mniejszych firmach. Jednak obecnie, dzięki rozwojowi nowych narzędzi oraz łatwemu dostępowi do platform analitycznych, ML jest w zasięgu także małych i średnich firm.

Dlaczego ML jest również dla małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP)?

• Dostępność narzędzi w chmurze: Narzędzia takie jak Google Colab, Microsoft Azure czy Amazon SageMaker pozwalają na korzystanie z zaawansowanych algorytmów ML bez potrzeby inwestowania w drogi sprzęt. Co więcej, wiele z nich jest dostępnych za darmo lub w modelu pay-as-you-go, co oznacza, że płacisz tylko za to, co faktycznie wykorzystasz.
• Proste wdrożenia dzięki gotowym modelom: Wiele platform ML oferuje gotowe, wstępnie wytrenowane modele, które można łatwo zaadaptować do konkretnych potrzeb biznesowych. Oznacza to, że firmy nie muszą tworzyć modeli od podstaw, a zamiast tego mogą skupić się na dostosowywaniu ich do swoich danych.
• Rozwiązania oparte budowaniu rozwiązać z minimalnym użyciem kodu, a nawet bez kodu (low-code): Dla małych firm dostępne są rozwiązania low-code lub no-code, które umożliwiają budowanie aplikacji i wdrażanie ML bez potrzeby pisania skomplikowanego kodu. Przykłady to DataRobot, KNIME czy RapidMiner, które pozwalają na wizualne tworzenie modeli ML i przetwarzanie danych.

Dzięki tym narzędziom małe i średnie firmy mogą korzystać z uczenia maszynowego na równi z gigantami branżowymi. Wdrożenie ML nie musi być ani kosztowne, ani skomplikowane. Co więcej, firmy te mogą skupić się na rozwiązaniu swoich problemów biznesowych – od poprawy jakości produktów, przez lepsze prognozowanie sprzedaży, po optymalizację kosztów – przy jednoczesnym wykorzystaniu gotowych narzędzi i modeli.

Obiekcja #2: „Do wdrożenia ML potrzeba zespołu programistów.”

Wiele osób uważa, że ML i AI to dziedziny, które wymagają zaawansowanej wiedzy technicznej, a bez zespołu programistów ich wdrożenie jest niemożliwe. Jest to jednak przestarzałe przekonanie. Dzisiejsze narzędzia analityczne są projektowane w taki sposób, aby mogły być wykorzystywane przez osoby nietechniczne – analityków biznesowych, specjalistów ds. jakości czy menedżerów projektów. Wprowadzenie ML w firmie nie wymaga już znajomości skomplikowanych języków programowania takich jak Python czy R.

Dlaczego zespoły nieprogramistów mogą skutecznie wdrażać ML?

• Platformy low-code/no-code: Narzędzia takie jak DataRobot, H2O.ai czy KNIME umożliwiają budowanie modeli ML w oparciu o interfejsy graficzne. Użytkownicy mogą tworzyć i trenować modele za pomocą prostych przeciągnięć i upuszczeń, bez potrzeby pisania ani jednej linijki kodu.
• Automatyzacja procesów przetwarzania danych: Wiele narzędzi ML oferuje funkcje automatyzacji, takie jak automatyczne czyszczenie danych, selekcja zmiennych, tuningowanie parametrów modelu czy ocena wyników. Dzięki temu można stworzyć skuteczne modele bez głębokiej wiedzy technicznej.
• Kursy i szkolenia dla nietechnicznych specjalistów: Wiele firm oferuje szkolenia z ML i AI dostosowane do osób nietechnicznych. Szkolenia te koncentrują się na zrozumieniu, jak wykorzystywać modele ML do rozwiązywania problemów biznesowych, bez potrzeby nauki programowania.

Dzięki tym możliwościom, firmy z branży produkcyjnej, usługowej czy handlowej mogą zacząć wykorzystywać potencjał ML bez konieczności budowania całych zespołów IT. Specjaliści ds. jakości, analitycy biznesowi czy menedżerowie projektów mogą efektywnie używać ML do analizy danych, optymalizacji procesów oraz przewidywania przyszłych wydarzeń.

Podsumowanie – ML i AI dla każdej firmy, niezależnie od skali

Utwierdzanie przekonania, że ML i AI to technologie dostępne wyłącznie dla dużych korporacji, jest dziś jedną z największych barier ograniczających rozwój małych i średnich przedsiębiorstw. W rzeczywistości, dzięki nowoczesnym narzędziom i platformom, każda firma, bez względu na wielkość, może czerpać korzyści z analizy danych przy użyciu uczenia maszynowego. Co więcej, wdrożenie ML nie wymaga zespołu programistów, a specjaliści z różnych działów firmy mogą samodzielnie wykorzystywać gotowe narzędzia i modele.

Chcesz dowiedzieć się, jak zwiększyć efektywność procesów i przewidywać problemy zanim się pojawią, kliknij tutaj.