Γιατί οι επιχειρήσεις πρέπει να αξιολογούν τις περιπτώσεις χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης πριν επενδύσουν στην ανάπτυξή τους

Η τεχνητή νοημοσύνη εντάσσεται ολοένα και περισσότερο στον καθημερινό επιχειρησιακό σχεδιασμό. Οι εταιρείες διερευνούν τρόπους για να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες εργασίες, να βελτιώσουν την εξυπηρέτηση πελατών, να αναλύσουν πληροφορίες και να μειώσουν το λειτουργικό κόστος.

Ωστόσο, υπάρχει σημαντική διαφορά ανάμεσα στην εύρεση μιας ενδιαφέρουσας ιδέας για την τεχνητή νοημοσύνη και στον εντοπισμό ενός προβλήματος που μπορεί πράγματι να λύσει.

Πολλές επιχειρήσεις ξεκινούν να συζητούν για την ανάπτυξη μιας λύσης προτού κατανοήσουν πλήρως τι θέλουν να βελτιώσουν. Επιλέγουν μια τεχνολογία, εκτιμούν τον προϋπολογισμό και αρχίζουν να κατασκευάζουν μια λύση, χωρίς να ελέγξουν αν η ιδέα έχει επιχειρηματικό νόημα.

Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε ακριβά έργα που λειτουργούν τεχνικά, αλλά προσφέρουν ελάχιστη πρακτική αξία.

Πριν δαπανήσουν χρήματα για την ανάπτυξη λύσεων τεχνητής νοημοσύνης, οι επιχειρήσεις πρέπει να εξακριβώσουν αν η προτεινόμενη περίπτωση χρήσης επιλύει ένα υπαρκτό πρόβλημα, αν υπάρχουν τα κατάλληλα δεδομένα και αν μπορεί να αποφέρει μετρήσιμα αποτελέσματα.

Αν αφιερώσουν χρόνο για να απαντήσουν σε αυτά τα ερωτήματα, μπορούν να αποφύγουν περιττές δαπάνες και να βοηθήσουν τις εταιρείες να εστιάσουν σε ευκαιρίες που αξίζει να αξιοποιήσουν.

Ξεκινήστε κατανοώντας το πραγματικό επιχειρηματικό πρόβλημα

Κάθε χρήσιμο έργο τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να ξεκινά από ένα πρόβλημα που αντιμετωπίζουν ήδη οι εργαζόμενοι ή οι πελάτες.

Μια εταιρεία μπορεί να πει ότι θέλει ένα chatbot τεχνητής νοημοσύνης επειδή χρησιμοποιούν ένα και οι ανταγωνιστές της. Αυτό, όμως, δεν εξηγεί τι πρέπει να πετύχει το chatbot.

Περιμένουν οι πελάτες πολλή ώρα για να λάβουν απαντήσεις; Χειρίζονται επανειλημμένα οι εργαζόμενοι στην υποστήριξη τις ίδιες ερωτήσεις; Χάνονται σημαντικά αιτήματα εκτός ωραρίου λειτουργίας;

Κάθε πρόβλημα απαιτεί διαφορετική προσέγγιση.

Για παράδειγμα, αν οι πελάτες δεν μπορούν να βρουν βασικές πληροφορίες για τις παραγγελίες τους, η βελτίωση της υπάρχουσας πύλης πελατών μπορεί να λύσει το πρόβλημα χωρίς να χρειαστεί η ανάπτυξη ενός βοηθού τεχνητής νοημοσύνης.

Αν, ωστόσο, οι εργαζόμενοι στην υποστήριξη αφιερώνουν αρκετές ώρες για να απαντούν σε ποικίλες ερωτήσεις μέσω πολλών συστημάτων, ίσως αξίζει να εξεταστεί μια λύση τεχνητής νοημοσύνης.

Το πρώτο βήμα είναι να κατανοήσετε την τρέχουσα διαδικασία, να εντοπίσετε πού προκύπτουν δυσκολίες και να προσδιορίσετε γιατί συμβαίνουν.

Χωρίς αυτή την κατανόηση, οι επιχειρήσεις κινδυνεύουν να επενδύσουν σε τεχνολογία που δεν αντιμετωπίζει το αρχικό πρόβλημα.

Εντοπίστε εργασίες στις οποίες η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να έχει πρακτικό αντίκτυπο

Δεν απαιτεί κάθε επιχειρηματική δραστηριότητα τεχνητή νοημοσύνη.

Ορισμένες εργασίες ακολουθούν απλούς κανόνες και μπορούν να διεκπεραιωθούν με παραδοσιακή αυτοματοποίηση λογισμικού. Άλλες απαιτούν κατανόηση εγγράφων, αναγνώριση μοτίβων ή διαχείριση μεγάλου όγκου πληροφοριών.

Αυτή η διαφορά έχει σημασία όταν αποφασίζετε πού θα επενδύσετε.

Ας εξετάσουμε ένα οικονομικό τμήμα που παραλαμβάνει εκατοντάδες τιμολόγια κάθε εβδομάδα.

Αν οι εργαζόμενοι απλώς αντιγράφουν πληροφορίες ανάμεσα σε δύο συμβατά συστήματα, μπορεί να αρκεί μια τυπική διασύνδεση.

Αν, όμως, τα τιμολόγια φτάνουν σε διαφορετικές μορφές και οι εργαζόμενοι πρέπει να τα διαβάσουν, να τα ταξινομήσουν και να εξαγάγουν πληροφορίες προτού τις καταχωρίσουν στο λογιστικό λογισμικό, η επεξεργασία εγγράφων με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσφέρει μεγαλύτερη αξία.

Η επιχείρηση πρέπει να εξετάσει πόσο συχνά εκτελείται η εργασία, πόσο χρόνο απαιτεί και ποιες δυσκολίες αντιμετωπίζουν οι εργαζόμενοι.

Οι καλές ευκαιρίες συχνά εντοπίζονται σε διαδικασίες που περιλαμβάνουν επαναλαμβανόμενους χειροκίνητους ελέγχους, μεγάλο όγκο εγγράφων ή πληροφορίες που απαιτούν υπερβολικό χρόνο για να οργανωθούν.

Στόχος δεν είναι να εισαχθεί η τεχνητή νοημοσύνη παντού, αλλά να εντοπιστούν περιπτώσεις όπου οι δυνατότητές της προσφέρουν ουσιαστικό πλεονέκτημα.

Εξετάστε αν το πρόβλημα είναι αρκετά σημαντικό ώστε να αξίζει να επιλυθεί

Ένα πρόβλημα μπορεί να είναι ενοχλητικό, χωρίς να έχει αρκετά μεγάλο κόστος ή σημασία ώστε να δικαιολογεί μια νέα λύση τεχνητής νοημοσύνης.

Για παράδειγμα, οι εργαζόμενοι μπορεί να αφιερώνουν δέκα λεπτά την εβδομάδα για να ετοιμάσουν μια μικρή αναφορά. Η αυτοματοποίηση αυτής της εργασίας θα μπορούσε να εξοικονομήσει χρόνο, αλλά το κόστος ανάπτυξης και συντήρησης μπορεί να υπερβαίνει το όφελος.

Συγκρίνετέ το με μια εταιρεία logistics, όπου οι εργαζόμενοι αφιερώνουν αρκετές ώρες καθημερινά στον έλεγχο εγγράφων αποστολής.

Οι καθυστερήσεις σε αυτή τη διαδικασία θα μπορούσαν να επηρεάσουν την επικοινωνία με τους πελάτες, την τιμολόγηση και τα χρονοδιαγράμματα παράδοσης.

Η βελτίωση αυτής της ροής εργασιών μπορεί να στηρίξει ισχυρότερα την επιχειρηματική σκοπιμότητα του έργου.

Οι εταιρείες πρέπει να εξετάζουν πόσο συχνά παρουσιάζεται το πρόβλημα, πόσα άτομα επηρεάζει και τι συμβαίνει όταν η διαδικασία καθυστερεί ή ολοκληρώνεται λανθασμένα.

Πρέπει επίσης να εξετάζουν αν το πρόβλημα επηρεάζει τα έσοδα, το λειτουργικό κόστος, την ικανοποίηση των πελατών ή τη συμμόρφωση.

Μια χρήσιμη περίπτωση χρήσης τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να αντιμετωπίζει ένα πρόβλημα που επηρεάζει την επιχειρηματική απόδοση και όχι απλώς μια ενόχληση που θα μπορούσε να εξαλείψει η τεχνολογία.

Ελέγξτε τη διαθεσιμότητα των δεδομένων προτού σχεδιάσετε την ανάπτυξη

Μια λύση τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορεί να λειτουργήσει αξιόπιστα χωρίς πρόσβαση σε κατάλληλες πληροφορίες.

Οι επιχειρήσεις υποθέτουν μερικές φορές ότι, επειδή διαθέτουν αρχεία πελατών, τιμολόγια ή επιχειρησιακές αναφορές πολλών ετών, τα δεδομένα τους είναι έτοιμα για την ανάπτυξη λύσεων ΤΝ.

Αυτό δεν ισχύει πάντα.

Οι πληροφορίες μπορεί να είναι αποθηκευμένες σε πολλές εφαρμογές, να περιέχουν πεδία που λείπουν ή να ακολουθούν ασυνεπείς μορφότυπους.

Για παράδειγμα, μια εταιρεία που σχεδιάζει να αναπτύξει ένα σύστημα πρόβλεψης πωλήσεων με ΤΝ μπορεί να διαπιστώσει ότι τα αρχεία πελατών είναι ελλιπή και ότι οι αναφορές πωλήσεων ενημερώνονται με διαφορετικό τρόπο σε κάθε τμήμα.

Αυτά τα ζητήματα μπορεί να επηρεάσουν την ποιότητα των προβλέψεων, ακόμη και όταν η υποκείμενη τεχνολογία λειτουργεί σωστά.

Πριν εγκρίνουν την ανάπτυξη, οι ομάδες πρέπει να επιβεβαιώσουν πού βρίσκονται τα απαραίτητα δεδομένα, αν είναι ακριβή και πώς μπορεί να αποκτηθεί πρόσβαση σε αυτά.

Πρέπει επίσης να κατανοήσουν αν οι απαιτήσεις ιδιωτικότητας ή ασφάλειας περιορίζουν τη χρήση τους.

Μερικές φορές, η βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων είναι το πιο πολύτιμο πρώτο βήμα. Αν η ανάπτυξη ξεκινήσει πριν ολοκληρωθεί αυτή η εργασία, μπορεί να προκύψουν καθυστερήσεις και πρόσθετο κόστος.

Κατανοήστε πώς θα ενταχθεί η ΤΝ στις υφιστάμενες ροές εργασίας

Μια πολλά υποσχόμενη περίπτωση χρήσης μπορεί και πάλι να είναι δύσκολο να υλοποιηθεί, αν δεν εντάσσεται στις υφιστάμενες λειτουργίες της εταιρείας.

Οι επιχειρήσεις βασίζονται σε πλατφόρμες ERP, εργαλεία CRM, λογιστικά συστήματα και άλλες εφαρμογές που οι εργαζόμενοι χρησιμοποιούν καθημερινά.

Η εισαγωγή της ΤΝ συχνά συνεπάγεται τη σύνδεση αυτών των συστημάτων και την αλλαγή του τρόπου με τον οποίο διακινούνται οι πληροφορίες μεταξύ των ομάδων.

Φανταστείτε μια εταιρεία που αναπτύσσει ένα εργαλείο ΤΝ για την επεξεργασία παραγγελιών αγοράς.

Το εργαλείο μπορεί να εξάγει με επιτυχία τα στοιχεία της παραγγελίας, αλλά οι εργαζόμενοι εξακολουθούν να χρειάζονται έναν τρόπο για να εξετάζουν τις εξαιρέσεις, να εγκρίνουν τις συναλλαγές και να ενημερώνουν το σύστημα ERP.

Αν αυτά τα βήματα δεν σχεδιαστούν εκ των προτέρων, η λύση μπορεί να δημιουργήσει άλλη μία αποσυνδεδεμένη διαδικασία.

Πριν δεσμευτούν για την ανάπτυξη, οι επιχειρήσεις πρέπει να προσδιορίσουν σε ποια συστήματα χρειάζεται να έχει πρόσβαση η ΤΝ, ποιες πληροφορίες πρέπει να ανταλλάσσει και σε ποια σημεία απαιτείται έγκριση από εργαζόμενο.

Μια περίπτωση χρήσης γίνεται πιο εφαρμόσιμη όταν είναι κατανοητή ολόκληρη η ροή εργασίας και όχι μόνο η επιμέρους εργασία της ΤΝ.

Εκτιμήστε την επιχειρηματική αξία πριν δαπανήσετε χρήματα

Η ανάπτυξη ΤΝ απαιτεί περισσότερα από έναν αρχικό προϋπολογισμό λογισμικού.

Οι εταιρείες μπορεί να χρειαστεί να πληρώσουν για την ενσωμάτωση, την προετοιμασία δεδομένων, τις δοκιμές, την εκπαίδευση εργαζομένων, τους ελέγχους ασφάλειας και τη συνεχή συντήρηση.

Αυτές οι δαπάνες πρέπει να συγκρίνονται με ρεαλιστικά επιχειρηματικά οφέλη.

Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι μια ομάδα αφιερώνει 200 ώρες τον μήνα στην εξέταση εγγράφων. Αν μια λύση ΤΝ μπορούσε να μειώσει τον φόρτο χειρωνακτικής εργασίας κατά 80 ώρες, η εταιρεία θα μπορούσε να εκτιμήσει την αξία αυτού του χρόνου.

Ωστόσο, οι ώρες που εξοικονομούνται δεν μετατρέπονται αυτομάτως σε οικονομική εξοικονόμηση. Η επιχείρηση πρέπει να εξετάσει αν οι εργαζόμενοι μπορούν να αξιοποιήσουν τον χρόνο σε άλλες εργασίες με αξία ή αν το κόστος θα μειωθεί πράγματι.

Είναι επίσης σημαντικό να συνυπολογιστεί ο χρόνος που θα αφιερώνουν οι εργαζόμενοι στην εξέταση λανθασμένων αποτελεσμάτων και στη διαχείριση εξαιρέσεων.

Οι επιχειρήσεις που καταρτίζουν ένα ευρύτερο σχέδιο υιοθέτησης μπορούν να αξιοποιήσουν έναν οδικό χάρτη επιχειρηματικής ΤΝ με έμφαση στις περιπτώσεις χρήσης και την απόδοση επένδυσης (ROI), ώστε να κατανοήσουν πώς η επιχειρηματική αξία, η ετοιμότητα υλοποίησης και οι κίνδυνοι μπορούν να καθοδηγήσουν τις επενδυτικές αποφάσεις.

Μια ρεαλιστική επιχειρηματική τεκμηρίωση βοηθά τα αρμόδια στελέχη να συγκρίνουν τις ευκαιρίες, αντί να εγκρίνουν έργα με βάση υποθέσεις.

Δοκιμάστε την ιδέα με ένα μικρό πιλοτικό πρόγραμμα

Ένας από τους αποτελεσματικότερους τρόπους για να αξιολογηθεί μια περίπτωση χρήσης ΤΝ είναι να δοκιμαστεί πριν από τη δέσμευση σε πλήρη ανάπτυξη.

Ένα πιλοτικό πρόγραμμα επιτρέπει στις επιχειρήσεις να εξετάσουν αν η προτεινόμενη λύση μπορεί να ανταποκριθεί σε πραγματικές εργασίες, χρησιμοποιώντας περιορισμένο όγκο δεδομένων και μια ελεγχόμενη ροή εργασίας.

Για παράδειγμα, μια εταιρεία που σχεδιάζει ένα σύστημα επεξεργασίας εγγράφων με ΤΝ μπορεί να ξεκινήσει με έναν τύπο τιμολογίου από μια μικρή ομάδα προμηθευτών.

Η ομάδα μπορεί να μετρήσει την ακρίβεια εξαγωγής στοιχείων, τον χρόνο επεξεργασίας και τον αριθμό των εγγράφων που χρειάζονται χειροκίνητη διόρθωση.

Έτσι προκύπτουν πρακτικά στοιχεία για το τι λειτουργεί και τι χρειάζεται βελτίωση.

Ένα πιλοτικό πρόγραμμα πρέπει επίσης να δοκιμάζει δύσκολες περιπτώσεις, όπως ελλιπή έγγραφα, ασυνήθιστους μορφότυπους και πληροφορίες που λείπουν.

Στόχος δεν είναι να δημιουργηθεί μια τέλεια επίδειξη. Είναι να διαπιστωθεί αν η λύση μπορεί να λειτουργεί αξιόπιστα υπό κανονικές επιχειρηματικές συνθήκες.

Αν το πιλοτικό πρόγραμμα αποκαλύψει σοβαρά προβλήματα, η εταιρεία μπορεί να προσαρμόσει την προσέγγισή της πριν δαπανήσει περισσότερα χρήματα.

Εξετάστε τους κινδύνους πριν αυτοματοποιήσετε αποφάσεις

Ορισμένες εφαρμογές ΤΝ υποστηρίζουν τους εργαζομένους, προετοιμάζοντας πληροφορίες ή προτείνοντας ενέργειες. Άλλες μπορεί να επηρεάζουν αποφάσεις που αφορούν πελάτες, οικονομικά ζητήματα ή ευαίσθητα αρχεία.

Αυτές οι περιπτώσεις χρήσης απαιτούν διαφορετικά επίπεδα ελέγχου.

Για παράδειγμα, η χρήση ΤΝ για τη σύνοψη εσωτερικών πρακτικών συσκέψεων ενέχει διαφορετικούς κινδύνους από τη χρήση της για την έγκριση χρηματοοικονομικών συναλλαγών.

Πριν ξεκινήσει η ανάπτυξη, οι επιχειρήσεις θα πρέπει να εξετάσουν τι μπορεί να συμβεί αν το σύστημα δώσει λανθασμένο αποτέλεσμα.

Θα μπορούσε να προκαλέσει οικονομικές απώλειες; Θα μπορούσαν οι πελάτες να λάβουν παραπλανητικές πληροφορίες; Θα μπορούσαν να εκτεθούν εμπιστευτικά δεδομένα;

Οι ομάδες θα πρέπει να αποφασίσουν πότε είναι απαραίτητος ο ανθρώπινος έλεγχος και πώς θα διορθώνονται τα λάθη.

Θα πρέπει επίσης να επιβεβαιώσουν ποιος θα είναι υπεύθυνος για την παρακολούθηση του συστήματος μετά την εφαρμογή του.

Ο έγκαιρος εντοπισμός αυτών των κινδύνων διευκολύνει τον σχεδιασμό κατάλληλων μέτρων προστασίας, αντί να προστεθούν αυτά αφού προκύψουν προβλήματα.

Συγκρίνετε πολλαπλές περιπτώσεις χρήσης αντί να επιλέξετε την πρώτη ιδέα

Οι επιχειρήσεις έχουν συχνά πολλές πιθανές ευκαιρίες αξιοποίησης της τεχνητής νοημοσύνης στις πωλήσεις, στα οικονομικά, στις λειτουργίες και στην εξυπηρέτηση πελατών.

Η επιλογή της πρώτης ιδέας που συζητήθηκε σε μια σύσκεψη μπορεί να οδηγήσει στην παράβλεψη ενός απλούστερου έργου με μεγαλύτερες προοπτικές.

Καλύτερη προσέγγιση είναι η σύγκριση των ευκαιριών με βάση τα ίδια κριτήρια.

Κάθε προτεινόμενη περίπτωση χρήσης μπορεί να αξιολογηθεί με βάση πέντε πρακτικά ερωτήματα:

1. Επιχειρηματική αξία: Θα βελτιώσει μια σημαντική διαδικασία ή ένα σημαντικό αποτέλεσμα;
2. Ετοιμότητα δεδομένων: Είναι διαθέσιμες και αξιόπιστες οι απαιτούμενες πληροφορίες;
3. Τεχνική εφικτότητα: Μπορεί η λύση να λειτουργήσει με τα υπάρχοντα συστήματα;
4. Προσπάθεια υλοποίησης: Πόσος χρόνος, προϋπολογισμός και εσωτερική υποστήριξη θα χρειαστούν;
5. Λειτουργικός κίνδυνος: Τι θα μπορούσε να πάει στραβά και μπορούν να αντιμετωπιστούν αυτοί οι κίνδυνοι;

Αυτή η σύγκριση βοηθά τις επιχειρήσεις να εντοπίσουν ευκαιρίες που προσφέρουν ουσιαστικά οφέλη χωρίς περιττή πολυπλοκότητα.

Ένα μικρότερο έργο με αξιόπιστα δεδομένα και σαφή αποτελέσματα μπορεί να αποτελέσει καλύτερο σημείο εκκίνησης από μια μεγάλη πρωτοβουλία στην οποία συμμετέχουν πολλά τμήματα.

Η καλύτερη περίπτωση χρήσης δεν είναι πάντα η πιο φιλόδοξη. Είναι εκείνη που ο οργανισμός μπορεί ρεαλιστικά να υλοποιήσει, να διαχειριστεί και να βελτιώσει.

Πότε να αναβάλετε ή να απορρίψετε μια ιδέα για τεχνητή νοημοσύνη

Η αξιολόγηση μιας περίπτωσης χρήσης δεν οδηγεί πάντα στην έγκρισή της.

Μερικές φορές, η σωστή απόφαση είναι να αναβληθεί η ανάπτυξη, μέχρι η επιχείρηση να διαθέτει καλύτερα δεδομένα, πιο αποτελεσματικές διαδικασίες ή σαφέστερους στόχους.

Σε άλλες περιπτώσεις, το πρόβλημα μπορεί να λυθεί με παραδοσιακό λογισμικό και χαμηλότερο κόστος.

Η απόρριψη μιας ιδέας για τεχνητή νοημοσύνη δεν σημαίνει ότι η εταιρεία μένει πίσω.

Σημαίνει ότι ο οργανισμός αποφασίζει με βάση τις επιχειρηματικές ανάγκες και όχι υπό την πίεση να υιοθετήσει νέα τεχνολογία.

Μια αποτελεσματική διαδικασία αξιολόγησης θα πρέπει να επιτρέπει στις ομάδες να προχωρούν, να αναθεωρούν την ιδέα, να την αναβάλλουν ή να την εγκαταλείπουν οριστικά.

Αυτή η ευελιξία προστατεύει τους πόρους και αφήνει περιθώρια για καλύτερες ευκαιρίες.

Συμπέρασμα

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να περιορίσουν τις επαναλαμβανόμενες εργασίες, να διευκολύνουν την πρόσβαση σε πληροφορίες και να υποστηρίξουν τη λήψη καλύτερων αποφάσεων. Ωστόσο, τα οφέλη αυτά δεν είναι εξασφαλισμένα μόνο και μόνο επειδή μια εταιρεία επενδύει στην ανάπτυξη.

Τα αποτελέσματα εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από την επιλογή του σωστού προβλήματος.

Πριν εγκρίνουν ένα έργο τεχνητής νοημοσύνης, οι επιχειρήσεις θα πρέπει να κατανοήσουν την υφιστάμενη ροή εργασιών, να ελέγξουν την ετοιμότητα των δεδομένων, να εκτιμήσουν την πιθανή αξία, να εξετάσουν τις προκλήσεις της υλοποίησης και να δοκιμάσουν σημαντικές παραδοχές.

Θα πρέπει επίσης να είναι πρόθυμες να εξετάσουν απλούστερες εναλλακτικές λύσεις, όταν η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι απαραίτητη.

Σκοπός της αξιολόγησης των περιπτώσεων χρήσης τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι να επιβραδύνει την καινοτομία. Είναι να διασφαλίσει ότι ο χρόνος, τα χρήματα και η προσπάθεια επενδύονται σε λύσεις που μπορούν να προσφέρουν πραγματική επιχειρηματική αξία.

Οι εταιρείες που λαμβάνουν αυτές τις αποφάσεις εγκαίρως είναι καλύτερα προετοιμασμένες να αναπτύξουν πρακτικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης, τις οποίες μπορούν να χρησιμοποιούν οι εργαζόμενοι και να υποστηρίζει μακροπρόθεσμα η επιχείρηση.