Maximální návratnost investic do umělé inteligence v podniku

Jak tomu bylo u mnoha technologií před ní, je umělá inteligence (AI) oslavována jako další velké inovace, které podniky prostě musí použít. Ironicky, základní technologie existuje již desetiletí, ale s nejnovějšími iteracemi, se hype dostal do horečnatého tempa – předstihuje realitu implementace napříč podnikem. Přesto, jak IT týmy čelí rostoucímu tlaku, aby se dostaly na palubu IT vlaku, musí vyvážit tento entuziasmus s realitou spodního řádku. Různé implementace vyžadují různé úrovně investic, což znamená, že musí také přinést různé výnosy – často na jiném časovém plánu.

Schopnost dodat úspěšné AI produkty závisí na mnoha faktorech: specifických strategiích, plánování a realizaci zvolených obchodními lídry; dostupnosti kvalifikovaných zdrojů; shodě s produktovou mapou; organizační akceptaci rizika; a časovém managementu proti očekávanému návratu investic (ROI).

Vyvážení těchto faktorů je výzvou, ale dodržování těchto tří kroků může udržet organizace na cestě k AI ROI.

Pochopit technologii

Mnohé podniky vstupují do AI scény s přesvědčením, že jsou pozadu, ale plně nerozumí proč, jak nebo dokonce co je tato technologie. Jako výsledek, jejich první úkolem je rozlišit mezi různými druhy AI, počínaje přesnou AI vs. generativní AI.

Přesná AI je použití machine learning a deep learning modelů ke zlepšení výsledků. Umožňuje podnikům automatizovat rozhodovací procesy, vytvářet efektivitu a zvyšovat ROI. Přesná AI se vyvinula v etablovanou technologii pro podniky, která pokračuje v významném přijetí a stává se více mainstreamovou denně.

Generativní AI (GenAI) je nová a získala na významu od doby, kdy OpenAI vydala ChatGPT na konci roku 2022. Skládá se z základních velkých jazykových modelů (LLM) trénovaných s miliardami parametrů pro generování nového semantického textu, GenAI nabízí významné příležitosti pro obchodní dopad a provozní efektivitu, ale je raná ve svém životním cyklu přijetí.

Jednou z významných překážek je standard pro kvalitu dat, který je zvýšen pro GenAI aplikace, protože nízkokvalitní datové sady mohou zavést transparentnost a etické problémy.

Spolehlivost dat začíná navrhováním a implementací pracovních postupů; stanovováním kanálů pro provedení; abstrahováním prostřednictvím API; kurátorstvím a demokratizací; a zpracováním různých typů dat. Místo předchozí generace požadavků na kvalitu dat, které zahrnovaly 4V (objem, rychlost, pravdivost a variabilita), AI potřebuje nové požadavky, které zahrnují 4P: předpověď, produktivita, přesnost a persona ve velkém měřítku.

Předpověď: AI algoritmy umožňují použití statistické analýzy pro nalezení vzorců v datech a identifikaci chování pro předpověď a prognózu budoucích událostí pomocí korelace historických dat v klidu a datového toku pro rozhodování v reálném čase.

Produktivita: AI umožňuje automatizaci obchodních procesů, která zvyšuje podnikovou provozní efektivitu a produktivitu, snižuje opakující se úkoly a uvolňuje čas zaměstnanců pro práci na strategičtějších úkolech.

Přesnost: Tento metrický údaj měří výsledky modelu způsobem, že modely machine learning mohou produkovat přesnost mezi akceptovatelným rozsahem stanoveným případem použití. Přesnost se také vypočítává jako počet skutečných pozitivů dělený celkovým počtem pozitivních předpovědí.

Persona ve velkém měřítku: Toto se týká procesu použití spolehlivých dat, jako jsou historie nákupů zákazníků, akcí na webu, sentimentální analýza zákazníků pro konkrétní produkty a odpovědi na dotazníky. Poskytuje individualizované zkušenosti napříč demografickými údaji.

Kromě kvality dat musí podniky zvážit mnoho dalších faktorů – interních i externích – při hodnocení své AI připravenosti: governance, compliance, cloudové investice, talent, nové obchodní modely, řízení rizika a vedení.

Podniky musí začít stanovením AI vize, která odpovídá jejich cílům a strategickým objektivům. Schválení ze strany C-suite je kritické, protože AI nasazení vyžadují významné počáteční investice. CIO musí jasně artikulovat cestu k ROI celé C-suite – skutečný test CIO při elevaci IT z enablement funkce na strategickou.

Další, organizace musí sladit lidi, procesy a technologii. AI vyžaduje nové dovednosti a certifikace, jako jsou hluboké učící modely a machine learning, protože podniky tradičně integrovaly AI do lidských pracovních postupů. Nicméně, GenAI obrací dynamiku, ale většina nejlepších praktik a odpovědných pokynů pro použití stále zahrnuje “člověka v smyčce” komponent pro udržení etických standardů a hodnot.

AI nasazení také vyžaduje nové obchodní procesy pro governance a zajištění kvality dat, umožňující datovým vědcům odpovědným za dodání nových AI modelů řešit složité obchodní problémy.

Jak jsou navrhovány, vyvíjeny a vyráběny nové AI produkty pro výrobu, podniky musí také zůstat bdělé nad nejnovějšími regulačními politikami AI průmyslu. Evropský AI akt stanovil nejlepší praktiky pro použití AI – a důsledky za nedodržování těchto politik. Jako výsledek, podniky vytvořily týmy pro vytvoření, vyhodnocení a aktualizaci úsilí kolem AI regulací.

S tím, jak se podniky stávají stále více datově orientovanými, musí vyvinout základní strategie pro ochranu datových aktiv, která jim umožní dodat nejlepší přehledy prostřednictvím automatizace analytických procesů. Odtud mohou vybrat AI technologie a nové platformy, které pro ně mají nejvíce smyslu.

Definovat obchodní případ

Nakonec, skutečný návrat investic do AI vyžaduje prodej výhod zákazníkům, což znamená, že AI připravenost vyžaduje novou obchodní mentalitu, protože technologie pohání transformaci pro podniky napříč odvětvími.

Úspěšný vývoj AI produktů vyžaduje intimní pochopení průmyslově specifických zákaznických cest a sladění AI řešení s obchodními objektivy. Zákaznická centričnost hraje klíčovou roli ve vývoji nových operačních modelů, a moderní technologie se používají ke zvýšení efektivity.

Například, zákazníci, kteří hledají malé výhry v AI zralosti, se mohou spolehnout na své softwarové aktivity a cloudovou infrastrukturu pro vývoj nových produktů a řešení. To udržuje spokojenost mezi zaměstnanci vyšší a udržuje jejich zaměření na překračování zákaznických očekávání.

To řečeno, jádro organizace by se mělo zaměřit na zkrácení času na trh a zlepšení nového procesního managementu, aby zkrátilo životní cyklus produktového vývoje a zvýšilo efektivitu dodání nových produktů. Například, distribuovaná augmentovaná platforma pro analýzu dat se používá k automatizaci ingestování, kurátorství, demokratizace, zpracování a analýzy v reálném čase – vše, co zvyšuje produktivitu a ROI.

Odemknout plný potenciál AI ROI

AI ve svém jádru stojí za pokročilými algoritmy, kvalitou dat, výpočetní silou, Infrastrukturou jako kód, governance, odpovědnou AI s etikou pro ochranu datové soukromí a důvěrnosti. Základní principy AI aplikace připravenosti a výzvy datové správy vyžadují tvrdé datové rámce, lidi, procesy, strategie, etiku a technologické platformy.

Současně, Mckinsey hlásí, že 65% podniků používá AI technologie – dvojnásobek z loňska. To demonstruje momentum, ale nasazení se stále pohybují pomalu z zvědavosti k skutečnému obchodnímu použití ve velkém měřítku. GenAI dodává nové průlomy, umožňující organizacím využít nové schopnosti prostřednictvím vývoje sémantických a multimodálních LLM. To demokratizuje plný rozsah AI schopností, umožňující jim generovat nové příjmové prameny.

S pravou strategií, vedoucími závazky a investicemi do správných případů použití, podniky mohou získat významnou hodnotu a pohánět transformační růst prostřednictvím AI.