AI-támogatott adattranszformáció: rutinfeladatok automatizálva
Korábbi, mesterséges intelligenciával foglalkozó posztjainkban áttekintettük az AI rövid történetét, és bemutattuk, hogy mi a DSS-nél mire figyelünk oda az AI használata közben. Ezután egy konkrét példával ismertettük, hogyan használjuk az AI-t az ipari digitalizáció támogatására.
Most pedig a szinte korlátlan lehetőségeket rejtő AI-támogatott adattranszformációt mutatjuk be néhány újabb példán keresztül.
Mit jelent az AI-támogatott adattranszformáció?
Amint látni fogjuk, az AI-támogatott adattranszformációra nagyon sokféle megoldás épülhet, de ezek közös jellemzője, hogy az AI segítségével nem strukturált adatokból adott kritériumoknak megfelelő, strukturált adatokat állítanak elő.
A feldolgozandó forrásadatok formátuma sokféle lehet: a legegyszerűbb nyilván az, ha úgynevezett egyszerű (nem képformátumú) PDF-eket kell feldolgozni, de megoldható ettől eltérő, komplexebb forrásadatok feldolgozása, transzformációja is, ilyen lehet pl. egy hangfelvétel vagy egy képformátumú (beszkennelt) szöveg.
A kimenő formátum esetében szintén a leggyakoribb igény a szöveges, sablon alapú output, de az ügyféligény függvényében többféle formátum is lehetséges.
Fontos megemlíteni azt is, hogy mindegyik esetben a kapott adatok humán validációja szükséges – így nem fordulhat elő, hogy az AI tévedése folytán hibás kimenő adatokat kapunk.
De mire is jó ez az egész?
Ügyfeleink oldalán a legfontosabb előnyt a rutinszerű feladatok automatizálása jelenti – ezzel munkaidő-megtakarítás, így költségcsökkentés érhető el. Emellett érdemes megemlíteni azt is, hogy az automatizált megoldásnak köszönhetően a rutinfeladatok esetében különösen gyakori emberi hiba, tévesztés valószínűsége is csökkenthető.
Nézzük a példákat!
A DSS, saját, belső célra készített fejlesztése egy CV-anonimizáló megoldás, amely a szakmai önéletrajzok releváns információit ülteti át egy adott dokumentumsablonba azzal, hogy közben a személyes adatokat (név, cím, elérhetőségek, legutóbbi munkahely) is eltünteti. A kapott dokumentum pedig igény esetén tovább szerkeszthető.
Nagy banki ügyfelünk számára készítjük elő egy olyan AI-támogatott alkalmazás fejlesztését, amely az ebben a szektorban különösen komplex műszaki specifikációk készítését támogatja.
Ipari ügyfelünk számára már koncepciószinten (proof-of-concept) készen áll az az alkalmazás, amely a tanúsítási jegyzőkönyvek megírását automatizálja – a jelenlegi komoly élőmunkaigényt jelentő szövegírás helyett mindössze a végső szakmai validációt kell elvégezniük a szakértő munkatársaknak.
Végül, nyomtatott áramkörök többkörös, komplex tesztelési folyamatait támogatja az az előkészületben levő megoldásunk, amely a tesztelő cég ügyfelei által előírt formátumban és szerkezetben állítja elő a tesztelési jegyzőkönyveket.
Láthatjuk, hogy az AI-támogatott adattranszformáció segítségével a vállalati működés széles területein érhetünk el viszonylag gyorsan és költséghatékonyan hatékonyságjavulást, munkaerőköltség-csökkentést – és ez még csak az út kezdete.
Ha Ön is azon gondolkozik, hogyan oldhatna meg az AI segítségével a cége előtt álló kihívásokat, gondolkozzunk együtt! Beszéljünk róla egy jó kávé mellett – nézzük meg, hogyan tudunk ebben segíteni!
