En praktisk guide til at få mest muligt ud af din investering i kunstig intelligens

POV: Du har hørt meget støj om kunstig intelligens, og derfor beslutter du dig for at lave din egen research. Lige meget hvor du vender dig hen, forklarer en ekspert AI's fordele og forretningsfrigørende potentiale, og så konkluderer du, at ja, der er en business case at lave for en AI-løsning i din virksomhed.

Hvad nu?

Pitchet for AI-løsninger, der kan bruges på et utal af forskellige måder, fra maskinlæringsværktøjer, der styrker kundeservice til bedre personalisering og produktanbefalingsmotorer til kunder til logistik- og forsyningskædeoptimeringsværktøjer, er stærkt. Når den integreres med succes, kan AI-teknologi have massiv ROI, hvilket fører til bedre salg, mere tilfredse kunder og strømlinede operationer, der sparer tusindvis af dollars hvert år. Med alt dette i tankerne er det ingen overraskelse, at investering i kunstig intelligens er det forventes at toppe $200 milliarder i 2025.

I mange tilfælde investerer virksomheder dog i kunstig intelligens uden at have en klar køreplan for at udrulle det. At investere i en kunstig intelligens-løsning uden en skitseret vej til integration eller implementering er lidt som at købe en højtydende sportsvogn uden overhovedet at vide, hvordan man kører et pindskift.

Lad os tage et kig på et par af de trin, virksomheder bør tage efter at have investeret i kunstig intelligens for at sikre en vellykket implementering, herunder dataovervejelser, træning, bedste praksis og hvordan en vellykket udrulning kan forbedre kundeoplevelsen generelt.

Datas essentielle rolle i AI-implementering

Når man ser på applikationerne til den nuværende generation af kunstig intelligens og maskinlæring, ser de ud til at have løst et meget specifikt problem: virksomheder er overvældet af datainput, som de ikke kan omsætte til handlingsvenlig indsigt manuelt.

Men fangsten er, at effektiviteten af ​​en AI-motor bestemmes af styrken og anvendeligheden af ​​de data, den skal bygge ud fra. For at maksimere enhver AI-investering skal organisationer optimere deres data for kvalitet, kvantitet og relevans.

Et solidt datagrundlag kan opnås i tre faser.

Den første fase handler om at udvikle en datastrategi baseret på den specifikke applikation til AI-systemet. I denne fase vil et brand definere, hvilke data der vil blive indsamlet, hvordan de vil blive gemt, og hvordan de vil blive brugt til at understøtte AI-initiativer.

At identificere nøgledatakilder betyder at forstå den rolle, en virksomhed forventer, at dens AI-investering spiller. For eksempel kræver udnyttelse af AI til at skabe en mere robust og effektiv produktanbefalings- og personaliseringsmotor, at brugerdata fra en CRM forbindes og produktdata hentes fra en Product Information Management (PIM) system. At gøre status over, hvilke data virksomheden har til rådighed og identificere eventuelle blinde vinkler kan hjælpe med at opbygge dataindsamlingsinitiativer.

Derfra skal et brand opstille regler for datastyring og implementere rammer for datakvalitetssikring, overholdelse af privatliv og sikkerhed. Mærket vil også vurdere datalagringsinfrastruktur og potentielt investere i en skalerbar løsning - implementering af en AI-motor kan kræve store mængder data.

Med en solid datastrategi på plads er næste fase data onboarding og initialisering. Onboarding af data i AI-systemer er et afgørende skridt, der kræver omhyggelig planlægning og udførelse. Målet er at strømline dataintegrationsprocesser for at gøre det muligt for AI-modeller at lære effektivt af dataene.

Men før data kan indbygges, skal de forbehandles for at fjerne uoverensstemmelser eller modstridende og irrelevant information og formateres for at sikre kompatibilitet med AI-algoritmer. Denne proces kan være besværlig, men med ordentlig planlægning og en fast forståelse af, hvilke relevante data der vil blive importeret, burde den være overskuelig for selv de mindre teams.

Hvad mere er, skal denne initialiseringsproces kun udføres én gang. Med forbehandlede data er næste trin at automatisere datapipelines for at forsyne AI-systemet med korrekt formaterede, relevante data på en måde, der minimerer manuel indgriben. Derfra skal systemet blot overvåges for kvalitet og udstyres med protokoller til at spore dataversioner over tid.

Endelig kræver investering i kunstig intelligens konsekvent vedligeholdelse og optimering på datasiden. Gennem konstant overvågning af AI'ens ydeevne og fremkaldelse af kundefeedback om deres interaktioner med AI, bør virksomheder altid være på jagt efter forbedringer inden for deres AI-implementeringsproces og løbende integration. Når AI-systemer repræsenterer så stor en investering – med store fordele at matche – er det kun klogt at give det den bedste chance for succes gennem bedste datapraksis.

AI Literacy er nødvendig for langsigtet projektsucces

Hvis du er i en lederstilling, kan det være nemt at se AI gennem rosenfarvede briller. At se forretningspotentialet kan sløre det faktum, at der kan være modstand blandt teammedlemmer til at acceptere nye systemer og nye teknologier, især dem, som nogle arbejdere ser som en trussel mod deres job. Faktisk en Pew Research studie viste, at mere end 80 procent af amerikanerne føler blandede eller negative følelser omkring fremkomsten af ​​kunstig intelligens.

Når først en virksomhed har besluttet at investere i en AI-løsning, er det første skridt klart at definere den rolle, AI vil spille og på en gennemsigtig måde at kommunikere denne rolle til medarbejderne. Når medarbejderne forstår AI's potentiale og nytte, vil det fjerne friktionspunkter i træningen af ​​dem til at få mest muligt ud af teknologien.

Effektiv AI-adoption kræver også samarbejde mellem forskellige teams og discipliner. En måde at fremme dette samarbejde på er at danne teams med forskellige færdigheder til at tackle AI-projekter fra flere perspektiver. At skabe fora og udnytte eksisterende kommunikationskanaler til at dele AI-indsigt, bedste praksis og succeshistorier kan skabe yderligere spænding omkring initiativet.

Men i sidste ende skal det at få mest muligt ud af din AI-investering være en organisatorisk beslutning, der forkæmpes fra toppen og ned. Executive ledelse skal være med på projektet og kommunikere denne entusiasme i hele teamet.

Få mest muligt ud af din AI-investering

På trods af hvad mange salgstaler siger, er det ikke let at implementere en AI-løsning. Det kræver planlægning, organisatorisk buy-in og træning. Når det udføres med succes, kan det dog have en transformativ indvirkning på brugeroplevelsen, organisatorisk funktionalitet og meget mere.

På det praktiske plan kommer det meste ud af din AI-investering ned til tre vigtige ting. Først og fremmest vil det at definere klare mål hjælpe organisationen med at planlægge implementering og forstå, hvordan succes ser ud med AI. Dernæst skal du huske, at alt ikke behøver at være afsluttet på dag ét. At tage en iterativ tilgang til implementering kan bremse processen og sikre, at dit team og teknologien arbejder i låst trin.

Endelig er AI ikke en kur-alle, især lige ud af porten. Ægte succes med kunstig intelligens kræver overvågning og evaluering, at man tager hvad der virker, replikerer disse succeser og optimerer dem. AI er en langsigtet strategi, hvis værdi kan være spilskiftende for en virksomhed. At nærme sig det på en smart og afmålt måde kan hjælpe med virkelig at låse op for den store investering.