Käytännön opas siihen, miten hyödyntää AI-sijoituksesi parhaalla tavalla

POV: Olet kuullut paljon meteliä AI:sta, ja päättänyt tehdä oman tutkimuksesi. Riippumatta siitä, mihin käännät, asiantuntija korostaa AI:n hyötyjä ja liiketoiminnan avaavia mahdollisuuksia, ja niin päättälet, että on olemassa liiketoimintatapaus AI-ratkaisun käyttöönotolle liiketoiminnassasi.

Mitä nyt?

Pitch AI-ratkaisujen käyttöönotolle monin eri tavoin, kuten koneoppimisen työkaluista, jotka tukevat asiakaspalvelua, parempaan mukauttamiseen ja tuotteen suositusmoottoreihin asiakkaille, logistiikkaan ja toimitusketjun optimointityökaluihin, on vahva. Kun AI-teknologia integroidaan onnistuneesti, se voi johtaa massiivisiin tuottoihin, joista seuraa paremmat myynti, tyytyväisemmät asiakkaat ja sujuvammat toimintaprosessit, jotka säästävät tuhansia dollareita joka vuosi. Kaiken tämän huomioon ottaen ei ole yllättävää, että AI-sijoitukset on arvioitu ylittävän 200 miljardia dollaria vuoteen 2025 mennessä.

Monissa tapauksissa yritykset kuitenkin sijoittavat AI:hin ilman selvää tiekarttaa sen käyttöönotolle. Sijoittaminen AI-ratkaisuun ilman määriteltyä tietä sen integroimiseksi tai käyttöönotolle on hieman kuin ostaisit urheiluauton ilman tietämistä, miten vaihdetaan vaihteita.

Tarkastellaan muutamia askelia, joita yritysten tulisi tehdä AI-sijoituksen jälkeen varmistaakseen onnistuneen käyttöönoton, mukaan lukien tietojen huomioon ottaminen, koulutus, parhaat käytännöt ja miten onnistunut käyttöönotto voi parantaa asiakaskokemusta yleensä.

Tiedon olennainen rooli AI-käyttöönotossa

Katsottaessa nykyisen sukupolven AI- ja koneoppimisen sovelluksia, ne näyttävät ratkaisevan hyvin tietyn ongelman: yritykset ovat ylikuormittuneita tietoja, joita ne eivät voi muuttaa toimintatiedoksi manuaalisesti.

Mutta ongelmaksi muodostuu se, että AI-moottorin tehokkuus määräytyy sen rakentamiseen käytettävän tiedon vahvuuden ja hyödyllisyyden mukaan. AI-sijoituksen maksimoimiseksi organisaatioiden on optimoidaan tietonsa laadun, määrän ja merkityksen mukaan.

Vakaa tietopohja voidaan saavuttaa kolmessa vaiheessa.

Ensimmäisessä vaiheessa kehitetään tietostrategia, joka perustuu AI-järjestelmän tiettyyn sovellukseen. Tässä vaiheessa määritellään, mitä tietoja kerätään, miten ne tallennetaan ja miten niitä käytetään AI-aloitteiden tukemiseen.

Avainasemassa olevien tietolähteiden tunnistaminen tarkoittaa ymmärtämistä siitä, minkälaisen roolin yritys odottaa AI-sijoituksensa pelaavan. Esimerkiksi AI:n käyttäminen luomaan vahvempi ja tehokkaampi tuotteen suositus- ja mukauttamismoottori edellyttää asiakastietojen yhdistämistä CRM:stä ja tuotetietojen hakemista Product Information Management (PIM) -järjestelmästä. Tietojen saatavuuden arviointi ja tietojen aukkojen tunnistaminen voi auttaa rakentamaan tietojen keräämisen aloitteita.

Siitä lähtien yritys haluaa asettaa tietohallintosäännöt ja toteuttaa kehykset tietojen laadun varmistamiseksi, tietosuojan mukaisuuden varmistamiseksi ja turvallisuuden toteuttamiseksi. Yritys haluaa myös arvioida tietovarastoinfrastruktuuria ja mahdollisesti investoida skaalautuvaan ratkaisuun — AI-moottorin toteuttaminen voi vaatia suuria tietomääriä.

Kun vankka tietostrategia on paikallaan, seuraava vaihe on tietojen käyttöönotto ja alkuasetukset. Tietojen käyttöönotto AI-järjestelmiin on tärkeä askel, joka vaatii huolellista suunnittelua ja toteutusta. Tavoitteena on sujuvoittaa tietojen integrointiprosessit, jotta AI-mallit voivat oppia tehokkaasti tiedoista.

Mutta ennen kuin tietoja voidaan käyttöönottoon, ne on käsiteltävä poistamaan epäjohdonmukaisuudet tai ristiriitaiset ja merkityksettömät tiedot ja muotoiltava varmistamaan yhteensopivuus AI-algoritmiensa kanssa. Tämä prosessi voi olla työläs, mutta oikean suunnittelun ja vankkaan ymmärrykseen siitä, mitkä relevantit tiedot tuodaan, se pitäisi olla hallittavissa jopa pienemmille tiimeille.

Mitä enemmän, tämä alkuasetusprosessi tarvitaan vain kerran. Kun tiedot on käsitelty, seuraava askel on automatisoida tietoputket, jotta AI-järjestelmään voidaan toimittaa oikein muotoiltuja, relevantteja tietoja, jolloin manuaalinen väliintulo minimoidaan. Siitä lähtien järjestelmä tarvitsee vain seurantaa laadun varmistamiseksi ja protokollaa, jolla seurataan tietoversioita ajan myötä.

Lopuksi AI-sijoituksen edellyttää jatkuvaa ylläpitoa ja optimointia tietojen osalta. AI:n suorituskyvyn jatkuvan seurannan ja asiakaspalautteen keräämisen kautta heidän vuorovaikutuksistaan AI:n kanssa yritysten tulisi aina etsiä parannuksia AI-toteutusprosessissa ja jatkuvassa integroimisessa. Kun AI-järjestelmät edustavat niin suurta sijoitusta — jolla on suuria hyötyjä — on vain järkevää antaa sille paras mahdollinen mahdollisuus menestykseen parhaiden tietokäytäntöjen kautta.

AI-kirjallisuus on välttämätöntä pitkän aikavälin projekti-onnistumisen kannalta

Jos olet johtajan asemassa, on helppo nähdä AI:n läpi ruusunpunaisen lasin. Liiketoimintapotentiaalin näkeminen voi peittää sen tosiasian, että tiimiläisten joukossa voi olla vastustusta uusia järjestelmiä ja teknologioita kohtaan, erityisesti sellaisia, joita jotkut työntekijät näkevät uhkana heidän työlleen.

Kun yritys on päättänyt sijoittaa AI-ratkaisuun, ensimmäinen askel on määritellä selvästi AI:n rooli ja viestittää se avoimesti työntekijöille. Kun työntekijät ymmärtävät AI:n potentiaalin ja hyödyt, se poistaa kitkaa heidän kouluttamisessaan AI-teknologian hyödyntämiseksi.

AI:n tehokas omaksuminen edellyttää myös yhteistyötä eri tiimien ja alojen välillä. Yksi tapa edistää tätä yhteistyötä on muodostaa monialaisia tiimejä, joilla on erilaiset taidot, jotta voidaan käsitellä AI-projekteja useista näkökulmista. Foorumien luominen ja olemassa olevien viestintäkanavien hyödyntäminen AI:n oivallusten, parhaiden käytäntöjen ja menestystarinojen jakamiseen voi lisätä jännitystä aloitteesta.

Lopulta kuitenkin AI-sijoituksensa hyödyntäminen on organisaation päätös, jonka tulee olla johtajuuden tukema. Johtajuuden on oltava mukana hankkeessa ja viestittävä innostustaan koko tiimille.

AI-sijoituksensa hyödyntäminen

Huolimatta siitä, mitä moni myyntipuhuja sanoo, AI-ratkaisun toteuttaminen ei ole helppoa. Se vaatii suunnittelua, organisaation sitoutumista ja koulutusta. Kun toteutetaan onnistuneesti, se voi kuitenkin vaikuttaa muodonmuutoksellisesti käyttäjäkokemukseen, organisaation toiminnallisuuteen ja paljon muuhun.

Käytännöllisellä tasolla AI-sijoituksensa hyödyntäminen tulee ajoittain kolmeen tärkeään asiaan. Ensinnäkin, selkeiden tavoitteiden määrittely auttaa organisaatiota suunnittelemaan toteutusta ja ymmärtämään, mitä AI:n onnistuminen tarkoittaa. Seuraavaksi, muistakaa, ettei kaiken tarvitse olla valmis päivänä yksi. Iteratiivisen lähestymistavan ottaminen toteutukseen voi hidastaa prosessia ja varmistaa, että tiimisi ja teknologia toimivat yhdessä.

Lopuksi, AI ei ole kaikkien ongelmien ratkaisu, etenkin aluksi. AI:n todellinen menestys vaatii seurantaa ja arviointia, ottamista siitä, mitä toimii, ja sen toistamista ja optimointia. AI on pitkän aikavälin strategia, jonka arvo voi olla pelimuuttava yritykselle. Sen lähestyminen älykkäästi ja mitattavasti voi auttaa todella avaamaan tämän suuren sijoituksen.