Hvordan udvikler du din kunstig intelligens (AI) strategi

AI-strategi definerer en vejviser for integration af AI i forretningsvirksomhed for at forbedre driftseffektiviteten. Kunstig intelligens kan bruges til at skabe effektive forretningsprodukter og -tjenester. Det kan optimere forretningsprocesser ved at automatisere gentagne opgaver. Men for at realisere AI-potentialen har en organisation brug for en strategisk plan for at bestemme sin AI-maturitet, liste udfordringerne og spore sin fremgang.

AI har en dyb indvirkning på forretningslandskabet og driver innovation. AI-markedets størrelse var på omkring 330 milliarder dollars i 2021, og det vil være omkring 1400 milliarder dollars i 2029, med en vækst på 20,1 %. Desuden fandt en Gartner-undersøgelse, at

• 80% af forretningsledere mener, at AI-automatisering kan bruges til enhver forretningsbeslutning.
• Med 72% af ledere, der rapporterer, at de har eller kan tilbyde den nødvendige AI-kompetence.
• 54% af AI-applikationer overføres med succes fra pilot til produktion.

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

Hvad er en AI-strategi?

At starte et AI-projekt uden en AI-strategi vil føre til komplikationer, vagt forventninger, uønskede forsinkelser og til sidst projektets opgivelse. En organisation skal definere sine AI-behov, de nødvendige ressourcer og tidsrammen for at opbygge en handlebar AI-strategi, der kan guide forretningsvæksten.

Fase 1 – Forretningsplan og AI

Forretningsstrategi og AI-strategi

Det første skridt for en organisation i at opbygge sin AI-strategi er at identificere sine mål og formål. Organisationen skal se på sin forretningsstrategi og strømlinjeforme den for at harmonere med AI-strategien. I dette skridt skal organisationen besvare følgende spørgsmål:

• Hvad er vores forretningsmål, og hvordan kan AI hjælpe os med at opnå dem?
• Hvorfor og hvor bruger vi AI?
• Hvad slags og hvor mange ressourcer vil det kræve for at gennemføre AI-strategien?

Identificer brugsændringer

At identificere brugsændringer er en naturlig overgang fra de spørgsmål, der er stillet ovenfor. I dette skridt skal organisationen identificere sine smertepunkter. Til det formål skal organisationen liste 3-5 relevante brugsændringer, rangere dem efter deres betydning og vælge de, der kan hjælpe med at opnå væsentlige forretningsmål eller minimere de største forretningsproblemer. For eksempel kan computer vision bruges i sundhedssektoren til analyse af medicinske billeder (f.eks. CT-scanner).

Fase 2 – Gennemføring (en skridt-for-skridt-proces for en gennemførlig AI-strategi)

Datastrategi

Der er ingen AI uden data. Data er en aktiv for en organisation. Datastrategi henviser til en omfattende plan for en organisation til at håndtere sine data. En virksomhed skal identificere sine datakilder, gemme dem, opdatere dem og bruge dem til forretningsmål og AI/ML-pipelines. Mens AI-strategien udformes, skal virksomheden harmonisere sin datastrategi med AI-strategien.

Revison og risikovurdering

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

Til det formål bruger revisorer AI-rammer, dataregler og AI-etik til revision af AI/ML-pipelines. Ved at gennemføre risikovurderinger af ML-pipelines opbygger en organisation tillid til sit AI-system.

Teknologi-infrastruktur

Teknologi-infrastruktur henviser til den hardware og software, der kræves for din AI-strategi. I dette skridt bestemmer organisationen den nødvendige beregningskraft, programmeringsbiblioteker, rammer, cloud-computing-tjenester, data-behandlings- og analyseværktøjer og installationsværktøjer, der er nødvendige for at opbygge AI-systemet.

Kompetent arbejdskraft

Organisationen skal identificere det team, der er nødvendigt for at opbygge AI-systemet. Dataingeniører, dataanalytikere, datavidenskabsmænd, maskinlæringsingeniører, softwareingeniører og AI-arkitekter er nødvendige for at opbygge AI-applikationen. Organisationen skal kommunikere kompetencekravene til HR-afdelingen for at forstå og dække over kompetencegabene. Rekruttering af talent afhænger af den type AI-produkt, organisationen har brug for. For sprogmodeller kræves medarbejdere med ekspertise i NLP (Natural Language Processing), og for objektgenkendelse og lokalisation kræves medarbejdere med erfaring i CV (Computer Vision).

For hjælp til rekruttering besøg vores bedste AI-rekrutteringsfirmaer-guide.

Implementering

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

• Dataindsamling
• Dataforbehandling
• Dataanalyse
• Modellering og evaluering
• Implementering

AI-arkitekten forstår organisationens AI-mål og leder teamet. Dataanalytiker modtager data fra dataingeniører og forbehandler dem. Efter forbehandling og analyse deler dataanalytikerne nøgleindsigter med teamet og interessenter. Maskinlæringsingeniører opbygger en ordentlig valideringsstrategi for modellering. Når modellen med det bedste resultat er valgt, vælger softwareingeniørteamet en sikker platform til at implementere modellen. Efter implementering overvåges modellen løbende og opdateres for at opnå de ønskede resultater.

Fordele ved at have en AI-strategi

Forbedret effektivitet: AI er effektiv i beslutningstagning og kan automatisere gentagne opgaver. Ved at automatisere kedelige processer kan medarbejderne fokusere på højværditasker.

Klarhed: En tydeligt defineret AI-strategi skaber en vejviser, der er let at følge og sandsynligvis vil lykkes. I AI-strategien kommunikeres rollerne og ansvarerne for alle i teamet. Desuden øger det tilliden hos interessenterne til at investere i projektet.

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

AI-strategi – Vej fremad

AI-strategi er en organisations omfattende plan for at integrere kunstig intelligens i sin forretningsstrategi i takt med datastrategien. AI-økosystemmet vil fortsætte med at udvide sig eksponentielt med nyeste forskningsmetoder, massive data og enorme beregningsressourcer, der katalyserer væksten. En organisation skal følge med takten og revidere sin AI-strategi for at få det bedste ud af AI-boomet.

Ønsker du mere AI-relateret indhold? Besøg unite.ai.