Praktický průvodce maximalizací vaší investice do umělé inteligence

POV: Slyšeli jste hodně o umělé inteligenci a rozhodli jste se udělat vlastní výzkum. Kdekoli se obrátíte, odborník vysvětluje výhody a obchodní potenciál umělé inteligence, a proto jste dospěli k závěru, že ano, existuje obchodní případ pro řešení umělé inteligence ve vaší firmě.

Teď co?

Argument pro využití řešení umělé inteligence v různých oblastech, od nástrojů strojového učení, které posilují zákaznický servis, lepší personalizaci a doporučení produktů pro zákazníky, až po optimalizaci logistiky a dodavatelského řetězce, je silný. Když je integrována úspěšně, technologie umělé inteligence může mít obrovský návratnost investic, vedoucí k lepšímu prodeji, spokojenějším zákazníkům a optimalizovaným operacím, které ušetří tisíce dolarů každý rok. S tím na paměti není žádným překvapením, že investice do umělé inteligence se odhaduje, že překročí 200 miliard dolarů do roku 2025.

Ve mnoha případech však společnosti investují do umělé inteligence bez jasně stanovené mapy pro její nasazení. Investice do řešení umělé inteligence bez stanovené cesty pro integraci nebo implementaci je podobná jako nákup vysokovýkonného sportovního vozu bez znalosti, jak řídit řaditou převodovku.

Podívejme se na několik kroků, které by společnosti měly podniknout po investici do umělé inteligence, aby zajistily úspěšnou implementaci, včetně úvah o datech, školení, nejlepších postupech a toho, jak úspěšné nasazení může zlepšit celkovou zákaznickou zkušenost.

Základní role dat v implementaci umělé inteligence

Podíváme-li se na aplikace současné generace umělé inteligence a strojového učení, zdá se, že vyřešily velmi specifický problém: společnosti jsou zahlceny daty, které nemohou ručně převést na akční informace.

Ale háček je v tom, že účinnost motoru umělé inteligence je určena silou a užitím dat, ze kterých vychází. Aby se maximalizovala jakákoli investice do umělé inteligence, organizace musí optimalizovat svá data pro kvalitu, množství a relevanci.

Pečlivé základy dat lze dosáhnout ve třech fázích.

První fáze spočívá ve vývoji datové strategie na základě specifické aplikace systému umělé inteligence. Během této fáze společnost definuje, která data budou shromažďována, jak budou uložena a jak budou využita k podpoře iniciativ umělé inteligence.

Identifikace klíčových zdrojů dat znamená pochopení role, kterou společnost očekává, že její investice do umělé inteligence sehrála. Například využití umělé inteligence pro vytvoření robustnějšího a efektivnějšího motoru doporučení a personalizace produktů vyžaduje propojení uživatelských dat z CRM a produktových dat z Product Information Management (PIM) systému. Zjištění, která data má společnost k dispozici, a identifikace případných bílých míst může pomoci vybudovat iniciativy pro shromažďování dat.

Odtud společnost bude muset stanovit pravidla pro správu dat a implementovat rámce pro zajištění kvality dat, soulad s ochranou soukromí a bezpečnost. Společnost bude chtít také posoudit infrastrukturu pro ukládání dat a potenciálně investovat do škálovatelného řešení — implementace motoru umělé inteligence může vyžadovat velké objemy dat.

S pevnou datovou strategií na místě je další fáze načtení a inicializace dat. Načtení dat do systémů umělé inteligence je kritickým krokem, který vyžaduje pečlivé plánování a provedení. Cílem je streamovat procesy integrace dat, aby umožnily modelům umělé inteligence efektivní učení z dat.

Ale předtím, než mohou být data načtena, musí být zpracována, aby se odstranily nekonzistence nebo protichůdné a irelevantní informace, a musí být formátována, aby byla kompatibilní s algoritmy umělé inteligence. Tento proces může být únavný, ale s pečlivým plánováním a pevným pochopením relevantních dat, která budou importována, by to mělo být zvládnutelné i pro menší týmy.

Co více, tento inicializační proces je potřeba provést pouze jednou. S předběžně zpracovanými daty je dalším krokem automatizace datových kanálů, aby se motoru umělé inteligence dodávala správně formátovaná a relevantní data způsobem, který minimalizuje manuální zásah. Odtud systém potřebuje pouze monitorovat kvalitu a vybavit protokoly pro sledování verzí dat v průběhu času.

Nakonec investice do umělé inteligence vyžaduje stálou údržbu a optimalizaci na straně dat. Prostřednictvím stálého monitorování výkonu umělé inteligence a získávání zpětné vazby od zákazníků na jejich interakce s umělou inteligencí by společnosti měly vždy hledat zlepšení v procesu implementace a integrace umělé inteligence. Když systémy umělé inteligence představují tak významnou investici — s významnými výhodami — je pouze rozumné dát jí nejlepší šanci na úspěch prostřednictvím nejlepších postupů pro zpracování dat.

Gramotnost umělé inteligence je nutná pro dlouhodobý úspěch projektu

Pokud jste ve vedoucí pozici, může být snadné vidět umělou inteligenci růžovými brýlemi. Vidět obchodní potenciál může zastínit fakt, že mezi členy týmu může existovat odpor vůči přijetí nových systémů a technologií, zejména těch, které někteří pracovníci považují za hrozbu pro jejich pracovní místa. Ve skutečnosti jedna studie Pew Research ukázala, že více než 80 procent Američanů pociťuje smíšené nebo negativní emoce vůči vzestupu umělé inteligence.

Jakmile společnost rozhodne investovat do řešení umělé inteligence, prvním krokem je jasně definovat roli, kterou umělá inteligence bude hrát, a transparentně komunikovat tuto roli zaměstnancům. Když zaměstnanci pochopí potenciál a užitnost umělé inteligence, odstraní se body tření při jejich školení, aby mohli využít co nejlépe tuto technologii.

Účinná adopce umělé inteligence také vyžaduje spolupráci mezi různými týmy a disciplínami. Jedním ze způsobů, jak povzbudit tuto spolupráci, je vytvořit týmy s různými sadami dovedností, aby řešily projekty umělé inteligence z různých perspektiv. Vytvoření fór a využití stávajících komunikačních kanálů pro sdílení informací, nejlepších postupů a úspěchů umělé inteligence může vybudovat další nadšení kolem iniciativy.

Na konci dne však maximalizace investice do umělé inteligence musí být organizačním rozhodnutím, které je podporováno shora dolů. Vedoucí vedení musí být pro projekt nadšeno a komunikovat toto nadšení po celém týmu.

Maximalizace vaší investice do umělé inteligence

Navzdory tomu, co říkají mnohé prodejní prezentace, implementace řešení umělé inteligence není snadná. Vyžaduje plánování, organizační souhlas a školení. Když je provedena úspěšně, může mít transformační dopad na uživatelskou zkušenost, funkčnost organizace a mnoho dalšího.

Z praktického hlediska maximalizace investice do umělé inteligence spočívá ve třech klíčových věcech. Především definování jasných cílů pomůže organizaci naplánovat implementaci a pochopit, co znamená úspěch s umělou inteligencí. Dále si pamatujte, že vše nemusí být dokončeno první den. Iterativní přístup k implementaci může zpomalit proces a zajistit, že váš tým a technologie pracují v souladu.

Nakonec umělá inteligence není všelék, zejména hned zpočátku. Skutečný úspěch s umělou inteligencí vyžaduje monitorování a hodnocení, využití toho, co funguje, replikaci úspěchů a optimalizaci. Umělá inteligence je dlouhodobou strategií, jejíž hodnota může být pro firmu hrou měnícím. Přístup k ní inteligentním a měřeným způsobem může pomoci skutečně odemknout tuto velkou investici.