| Anotācija |
Pēdējos gados mākslīgais intelekts ir piedzīvojis eksplozīvu izaugsmi.
Uzņēmumos mākslīgajam intelektam tiek uzticēts arvien vairāk, un tas pakāpeniski
piedalās tādos svarīgos darbos kā procesu uzlabošana, klientu mijiedarbība un datu
analīze. Tomēr mazie un vidējie uzņēmumi parasti saskaras ar daudzām grūtībām,
ieviešot mākslīgo intelektu. Šīs grūtības nav tikai viena problēma – līdzekļu un
personāla trūkums, bet ietver arī neskaidrus biznesa lietojumprogrammu scenārijus,
vājus datus un digitālos pamatus, tehnoloģiskos ierobežojumus un bažas, kas saistītas
ar pārvaldību, atbilstību un pat uzticēšanos. Tāpēc ir nepieciešams ietvars un rīks, kas
var palīdzēt MVU visaptveroši diagnosticēt, vai tie ir gatavi mākslīgā intelekta
ieviešanai, un izprast savas vājās vietas.
Tāpēc šī maģistra darba pētījuma mērķis ir izstrādāt mākslīgā intelekta ieviešanas
atbalsta sistēmu maziem un vidējiem uzņēmumiem. Šī sistēma ir paredzēta, lai sniegtu
MVU atbalstu sagatavošanās posmā to mākslīgā intelekta vadītajā transformācijā,
tostarp spēju novērtēšanā, ievainojamību identificēšanā un ieteikumu sniegšanā.
Pētījums galvenokārt balstās uz literatūras apskatiem un oficiālajiem statistikas datiem.
Turklāt, lai nodrošinātu, ka sistēma sniedz ne tikai teorētisku, bet arī praktisku biznesa
atbalstu, šajā darbā tika izstrādāta arī Excel izklājlapas prototipa versija, kuras pamatā
ir datu analīze. Šī izklājlapa atbalsta loģisko saskaņošanu un vizuāli demonstrē sistēmas
praktisko pielietojumu.
Runājot par rezultātiem, šajā darbā ir sniegti gan akadēmiski, gan praktiski
rezultāti. Akadēmiskais aspekts ir teorētisks ietvars, kas izstrādāts MVU, integrējot
testēšanu, novērtēšanu un ieteikumus. Praktiskais rezultāts ir intuitīvs un lietotājam
draudzīgs Excel prototips, kas izstrādāts, pamatojoties uz šo teorētisko ietvaru. Šis
prototips pārveido teorētisko ietvaru par vieglu pašnovērtējuma un gadījumu
izvērtēšanas rīku, kas paredzēts, lai palīdzētu MVU novērtēt savu gatavību, spēju
trūkumus un saņemt atbilstošus atbalsta ieteikumus. Sākotnējie novērtējumi liecina, ka
tā skaitļošanas loģika ir precīza un rezultāti ir skaidri un viegli saprotami.
Šis maģistra darbs sastāv no 76 lappusēm, tostarp 19 attēliem, 17 tabulām un 52
atsaucēm, kā arī trim pielikumiem. |
