Sådan udvikler du din kunstig intelligens (AI)-strategi

AI-strategi definerer en køreplan for integration af AI i forretningen for at øge den operationelle effektivitet. Kunstig intelligens kan bruges til at lave effektive forretningsprodukter og -tjenester. Det kan optimere forretningsprocesser ved at automatisere gentagne opgaver. Men for at aktualisere AI-potentialet har en organisation brug for en strategisk plan for at bestemme dens AI-modenhed, liste udfordringerne og spore dens fremskridt.

AI har en dyb indvirkning på forretningslandskabet og driver innovation. AI marked størrelsen var omkring 330 milliarder dollars i 2021, og den ville være omkring 1400 milliarder dollars i 2029, hvilket voksede med en CAGR på 20.1 %. Desuden en Gartner undersøgelse fandt det

• 80 % af virksomhedslederne mener, at AI-automatisering kan bruges til enhver forretningsbeslutning.
• Med 72 % af lederne rapporterer, at de har eller kan hente det AI-talent, de har brug for.
• 54 % af kunstig intelligens-applikationer overgår succesfuldt fra pilot til produktion.

I denne blog vil vi undersøge, hvad en AI-strategi er, dens planlægnings- og udførelsesfase og dens fordele.

Hvad er en AI-strategi?

At starte et AI-projekt uden en AI-strategi vil føre til komplikationer, vage forventninger, uønskede forsinkelser og i sidste ende projektopgivelse. En organisation skal definere sine AI-behov, de nødvendige ressourcer og tidslinje for at opbygge en handlingsorienteret AI-strategi til at guide virksomhedens vækst.

Fase 1- Forretningsplan og AI

Forretningsstrategi og AI-strategi

Det første skridt for en organisation i at lave sin AI-strategi er at identificere dens mål og målsætninger. Organisationen bør revidere sin forretningsstrategi og strømline den for at tilpasse sig AI-strategien. I dette trin skal organisationen besvare følgende spørgsmål:

• Hvad er vores forretningsmål, og hvordan kan kunstig intelligens hjælpe os med at nå dem?
• Hvorfor og hvor bruger vi kunstig intelligens?
• Hvilken slags og hvor mange ressourcer vil det tage at udføre AI-strategien?

Identificer use cases

At identificere use cases er en naturlig overgang fra spørgsmålene ovenfor. I dette trin bør organisationen identificere sine smertepunkter. Til det formål bør organisationen liste 3-5 relevante use cases, rangere dem efter deres betydning og udvælge dem, der kan hjælpe med at nå væsentlige forretningsmål eller minimere det store forretningsproblem. For eksempel kan computersyn bruges i sundhedsvæsenet til medicinsk billedanalyse (f.eks. CT-scanning).

Fase 2 - Udførelse (en trin-for-trin proces for en levedygtig AI-strategi)

Datastrategi

Der er ingen AI uden data. Data er et aktiv for en organisation. Datastrategi refererer til en omfattende plan for en organisation til at administrere sine data. En virksomhed bør identificere sine datakilder, gemme dem, opdatere dem og bruge dem til forretningsmål og AI/ML-pipelines. Mens den formulerer AI-strategien, bør virksomheden afstemme sin datastrategi med AI-strategien.

Revision og risikovurdering

En AI-applikation skal være agnostisk, når variabler som farve, køn eller race ændres. Biased AI-applikationer kan være skadelige. En grundig risikovurdering er nødvendig af juridiske, etiske og sociale hensyn.

Til dette formål bruger revisorer AI-rammer, databestemmelser og AI-etik til revision AI/ML pipelines. Ved at udføre risikovurderinger af ML pipelines, en organisation bygger tillid i sit AI-system.

Teknologisk infrastruktur

Teknologiinfrastruktur refererer til den hardware og software, der kræves til din AI-strategi. I dette trin bestemmer organisationen beregningskraft, programmeringsbiblioteker, rammer, cloud computing-tjenester, databehandlings- og analyseværktøjer og implementeringsværktøjer, der er nødvendige for at bygge AI-systemet.

Dygtig mandskab

Organisationen skal identificere det team, den har brug for til at bygge AI-systemet. Dataingeniører, dataanalytikere, dataforskere, maskinlæringsingeniører, softwareingeniører og AI-arkitekter er påkrævet for at lave AI-applikationen. Organisationen bør kommunikere talentkravene til HR-teamet for at forstå og bygge bro over videnshullerne. Talentrekruttering er forskellig baseret på den type AI-produkt en organisation har brug for. Til sprogmodeller kræves medarbejdere med ekspertise i NLP (Natural Language Processing) til objektdetektion, og lokaliseringsmedarbejdere med erfaring i CV (Computer Vision).

For hjælp med ansættelse besøg vores bedste AI rekrutteringsvirksomheder guide.

Implementering

Når alt er på plads, er det tid til at eksekvere planen. Implementeringen består af følgende trin:

• Data indsamling
• Dataforarbejdning
• Dataanalyse
• Modellering og evaluering
• Deployment

AI-arkitekten forstår organisationens AI-mål og leder teamet. Dataanalytiker modtager data fra dataingeniører og forbehandler dem. Efter forbehandling og analyse deler dataanalytikeren nøgleindsigt med teamet og interessenterne. Maskinlæringsingeniør laver en korrekt valideringsstrategi for modellering. Når modellen med det bedste resultat er valgt, vælges en sikker platform af softwareingeniørteamet til at implementere modellen. Efter implementering overvåges og opdateres modellen løbende for at opnå ønskede resultater.

Fordele ved at have en AI-strategi

Forbedret effektivitet: AI er effektiv i beslutningstagning og kan automatisere gentagne opgaver. Ved at automatisere hverdagsagtige processer kan medarbejderne fokusere på opgaver af høj værdi.

Klarhed: En klart defineret AI-strategi skaber en køreplan, der er let at følge og sandsynligvis vil lykkes. I AI-strategien kommunikeres rollerne og ansvaret for alle i teamet. Derudover øger det interessenternes tillid til at investere i projektet.

Konkurrencefordel: At have en AI-strategi giver en uforholdsmæssig fordel. For eksempel vil et revisionsfirma, der bruger AI-applikationer, arbejde hurtigere og til gengæld gøre mere forretning.

AI-strategi – Vejen frem

AI-strategi er en organisations omfattende plan for at integrere kunstig intelligens i sin forretningsstrategi i tandem med datastrategi. AI-økosystemet vil fortsætte med at ekspandere eksponentielt med banebrydende forskningsmetoder, massive data og enorme beregningsressourcer, der katalyserer væksten. En organisation er nødt til at følge med tempoet og revidere sin AI-strategi for at få mest muligt ud af AI-boomet.

Vil du have mere AI-relateret indhold? Besøg forene.ai.