Sztuczna inteligencja może również przewodzić innowacyjnym wysiłkom firmy, wcielając się w rolę „oświeconego dyrygenta orkiestry”. Obrazowym przykładem jest firma Google, która wdrożyła system o nazwie „AutoML”, platformę AI automatyzującą proces budowania modeli uczenia maszynowego. Ten system pozwala osobom niebędącym ekspertami na tworzenie skomplikowanych modeli przy minimalnym kodowaniu, umożliwiając w ten sposób członkom zespołu realizację wspólnych celów w ramach spójnej orkiestry dążącej do perfekcji. AutoML pomaga również zidentyfikować najlepsze modele i parametry, zmniejszając prawdopodobieństwo wystąpienia błędów ludzkich i zwiększając szybkość opracowywania modeli. AutoML firmy Google jest używany w różnych branżach i aplikacjach, co skutkuje lepszą wydajnością i wydajnością. Na przykład w branży opieki zdrowotnej AutoML został wykorzystany do opracowania modeli do diagnozowania raka i identyfikacji potencjalnych terapii lekowych. W branży finansowej został wykorzystany do poprawy wykrywania oszustw i analizy ryzyka kredytowego. Jeśli chodzi o wyniki, system ten pomógł klientom osiągnąć nawet 18-krotnie szybsze opracowywanie modeli i poprawę dokładności modeli o 37%. Innym przykładem firmy wykorzystującej sztuczną inteligencję w podobny sposób jest IBM, który wdrożył platformę opartą na sztucznej inteligencji o nazwie „Watson Studio”, która umożliwia naukowcom danych, programistom i analitykom biznesowym współpracę nad projektami AI. Watson Studio zapewnia wspólną platformę do przygotowywania danych, opracowywania modeli i wdrażania, pomagając dostosować członków zespołu do wspólnych celów i umożliwiając im wydajniejszą i wydajniejszą pracę. IBM Watson Studio był również używany w różnych branżach i aplikacjach, co skutkowało lepszą wydajnością i wydajnością. W branży handlu detalicznego rozwiązanie Watson Studio zostało wykorzystane do poprawy obsługi klienta i personalizacji poprzez analizę danych klientów i dostarczanie spersonalizowanych rekomendacji. W energetyce został wykorzystany do optymalizacji wydajności turbin wiatrowych. Firma IBM poinformowała, że rozwiązanie Watson Studio pomogło klientom skrócić czas opracowywania modeli nawet o 80% i poprawić ich dokładność nawet o 25%. Podsumowując, firmy te wykorzystują sztuczną inteligencję do kierowania i koordynowania procesu innowacji poprzez automatyzację i usprawnianie różnych zadań związanych z procesem innowacji, takich jak budowanie modeli uczenia maszynowego, przygotowywanie danych oraz opracowywanie i wdrażanie modeli. Pomaga to dostosować członków zespołu do wspólnych celów i umożliwia im wydajniejszą i wydajniejszą pracę, prowadząc do poprawy wydajności i wydajności w różnych branżach i zastosowaniach. Są to cenne narzędzia koordynacji dla liderów inicjatyw innowacyjnych.