Maksimering af AI-avkastning i virksomhederne

Som har været tilfældet med mange teknologier før, bliver kunstig intelligens (AI) hyldet som den næste store innovation, som virksomheder simpelthen må bruge. Ironisk nok har den underliggende teknologi været til stede i årtier, men med de seneste iterationer er hypeen nået et feberpitch – overgået virkeligheden af implementering på tværs af virksomheden. Alligevel, da IT-teamene står over for øget pres for at komme om bord på IT-toget, må de balancere den entusiasme med virkeligheden af bundlinjen. Forskellige implementeringer kræver forskellige niveauer af investering, hvilket betyder, at de også må give en forskellig afkast – ofte på en anden tidsplan.

Evnen til at levere succesfulde AI-produkter afhænger af mange faktorer: specifikke strategier, planlægning og udførelse valgt af forretningsledere; tilgængelighed af dygtige ressourcer; tilpasning til produktvejledning; organisationsaccept af risiko; og tidsstyring mod forventet afkast på investering (ROI).

At balancere disse faktorer er udfordringen, men ved at følge disse tre trin kan organisationer holde sig på vej mod AI-afkast.

Forstå teknologien

Mange virksomheder går ind i AI-kampen med den tro, at de er bagud, men ikke fuldt ud forstår, hvorfor, hvordan eller selv hvad teknologien er. Som følge heraf er deres første opgave at skelne mellem forskellige smagsretninger af AI, begyndende med præcision AI vs. generativ AI.

Præcision AI er brugen af machine learning og dyb læring modeller til at forbedre resultater. Det giver virksomheder mulighed for at automatisere beslutningsprocesser, skabe effektivitet og øge afkast. Præcision AI er blevet en etableret teknologi for virksomheder, der fortsat ser betydelig adoption og bliver mere mainstream dag for dag.

Generativ AI (GenAI) er ny og er blevet kendt siden OpenAI udgav ChatGPT i slutningen af 2022. Den består af grundlæggende store sprogmodeller (LLM) trænet med milliarder af parametre til at generere nye semantiske tekstkontekster, GenAI tilbyder betydelige muligheder for forretningsimpact og operations-effektivitet, men det er tidligt i sin adoptionslivscyklus.

En væsentlig forhindring er standarden for datakvalitet, som er forhøjet for GenAI-applikationer, da lavkvalitetsdatasæt kan introducere gennemsigtigheds- og etiske problemer.

Data-pålidelighed begynder med at designe og implementere arbejdsgange; etablere pipelines til at udføre; abstrahere gennem API’er; kuraterer og demokratiserer; og behandler forskellige datatyper. I stedet for den tidligere generations datakvalitetskrav, der inkluderede 4V (volume, hastighed, sandhed og variation), har AI brug for nye krav, der inkluderer 4P: præcision, produktivitet, præcision og persona i stor målestok.

Præcision: AI-algoritmer giver mulighed for at bruge statistisk analyse til at finde mønstre i data og identificere adfærd til at forudsige og forudse fremtidige begivenheder ved at korrelere historiske data i ro og datastrømme til at træffe beslutninger i realtid.

Produktivitet: AI giver mulighed for at automatisere forretningsprocesser, hvilket øger virksomhedens operations-effektivitet og produktivitet, reducerer repetitive opgaver og giver medarbejderne mulighed for at arbejde på mere strategiske opgaver.

Præcision: Dette mål måler modelresultater på en måde, så maskinlæringsmodeller kan producere nøjagtighed mellem en accepteret række, bestemt af brugsændringer. Præcision beregnes også som antallet af sande positive divideret med det totale antal positive forudsigelser.

Persona i stor målestok: Dette refererer til processen med at bruge pålidelig data, såsom kunde-købs historik, på-sites handlinger, kundernes sentimentanalyse for bestemte produkter og spørgeskema-svar. Det giver individualiserede oplevelser på tværs af demografiske grupper.

Ud over datakvalitet må virksomheder overveje mange andre faktorer – både internt og eksternt – når de vurderer deres AI-beredskab: styring, overensstemmelse, cloud-investeringer, talent, nye forretningsoperationsmodeller, risikostyring og ledelsesforpligtelse.

Virksomhederne må begynde med at etablere en AI-vision, der matcher deres mål og strategiske mål. Opbakning fra C-suite er afgørende, da AI-udrulninger kræver betydelig forudgående investering. CIO’en må tydeligt formulerer vejen til ROI for hele C-suite – en sand test af CIO’en i at hæve IT fra en enable-funktion til en strategisk.

Derefter må organisationen afstemme mennesker, processer og teknologi. AI kræver nye færdigheder og certificeringer, såsom dyb læring og maskinlæringsmodeller, da organisationer traditionelt har integreret AI i menneskelige arbejdsgange. Men GenAI omvender dynamikken, men de fleste bedste praksis og ansvarlige brugsretningslinjer inkluderer stadig en “menneske i løkken” komponent for at fastholde etiske standarder og værdier.

En AI-udrulning kræver også nye forretningsprocesser for styring og datakvalitetsgaranti, hvilket giver datavidenskabsfolk, der er ansvarlige for at levere nye AI-modeller, mulighed for at løse komplekse forretningsproblemer.

Da nye AI-produkter designes, udvikles og fremstilles til produktion, må virksomheder også være opmærksomme på AI-industriens seneste reguleringer. Den europæiske AI-akt har etableret bedste praksis for brug af AI – og konsekvenser for ikke at følge disse politikker. Som følge heraf har virksomheder oprettet hold til at skabe, evaluere og opdatere bestræbelser omkring AI-reguleringer.

Da virksomheder bliver mere data-drevne, må de udvikle grundlæggende strategier til at beskytte de dataaktiver, der giver dem mulighed for at levere de bedste indsigt gennem analytics-processautomatiseringsplatforme. Herfra kan de vælge de AI-teknologier og nye platforme, der giver mest mening for dem.

Definér forretningsfaldet

Til sidst kræver sandt afkast på en AI-investering salg af fordelene til kunder, hvilket betyder, at AI-beredskab kræver en ny forretningsmentalitet, da teknologien driver transformation for virksomheder på tværs af brancher.

Succesfuld AI-produktudvikling kræver en intim forståelse af branche-specifikke kunderejser og afstemning af AI-løsninger med forretningsmål. Kunde-centriskitet spiller en nøglerolle i udviklingen af nye operationsmodeller, og moderne teknologier bruges til at øge effektivitet.

For eksempel kan kunder, der søger efter små sejre i AI-modenhed, stole på deres softwareaktiver og cloud-infrastruktur til at udvikle nye produkter og løsninger. Dette holder tilfredshed blandt medarbejdere højere og fastholder deres fokus på at overgå kunde-forventninger.

Det sagde, skal kernen af organisationen fokusere på at forkorte tid til marked og forbedre processtyring for at forkorte produktudviklingslivscyklussen og øge effektiviteten af at levere nye produkter. For eksempel bruges en distribueret forstærket data-analyseplatform til at automatisere indtagelse, kuratering, demokratisering, behandling og analyse i realtid – alt dette øger produktivitet og afkast.

Frigør det fulde potentiale for AI-afkast

AI i sin kerne står for avancerede algoritmer, datakvalitet, beregningskraft, Infrastruktur som kode, styring, ansvarlig AI med etik til at beskytte data-integritet og fortrolighed. Essensen af AI-applikationsberedskab og udfordringerne ved datastyring kræver hårdt data-drevne rammer, mennesker, proces, strategi, etik og teknologi-platforme.

Sammen med Mckinsey-rapporter, der viser, at 65% af virksomheder bruger AI-teknologier – dobbelt så mange som sidste år. Dette demonstrerer momentum, men udrulningerne bevæger sig stadig langsomt fra nysgerrighed til rigtige forretningsbrugsændringer i stor målestok. GenAI leverer nye gennembrud, der giver organisationer mulighed for at udnytte nye muligheder gennem udviklingen af semantiske og multi-modale LLM’er. Det demokratiserer et fuldt spektrum af AI-kapaciteter, der giver dem mulighed for at generere nye indtægtsstrømme.

Med den rigtige strategi, ledelsesforpligtelse og investering i de rigtige brugsændringer kan virksomheder opnå betydelig værdi og drive transformerende vækst gennem AI.