Käytännön opas AI-sijoituksestasi irti

POV: Olet kuullut paljon melua tekoälystä, joten päätät tehdä oman tutkimuksen. Riippumatta siitä, minne käännyt, asiantuntija kertoo tekoälyn eduista ja liiketoiminnan avaamismahdollisuuksista, joten päätät, että kyllä, yrityksesi AI-ratkaisulle on perusteltua liiketoimintaa.

Mitä nyt?

Tekoälyratkaisujen hyödyntäminen lukemattomilla eri tavoilla, asiakaspalvelua tukevista koneoppimistyökaluista asiakkaille parempiin personointi- ja tuotesuositusmoottoreihin logistiikan ja toimitusketjun optimointityökaluihin, on vahva. Onnistuneesti integroituna tekoälyteknologialla voi olla valtava ROI, mikä johtaa parempaan myyntiin, tyytyväisempiin asiakkaisiin ja virtaviivaistettuun toimintaan, mikä säästää tuhansia dollareita vuosittain. Kaiken tämän mielessä ei ole yllättävää, että tekoälyyn investoidaan ennustetaan olevan 200 miljardia dollaria vuoteen 2025 mennessä.

Monissa tapauksissa yritykset kuitenkin investoivat tekoälyyn ilman selkeää etenemissuunnitelmaa sen käyttöönottamiseksi. Investointi tekoälyratkaisuun ilman hahmoteltua integrointi- tai toteutuspolkua on vähän kuin ostaisi korkean suorituskyvyn urheiluautoa tietämättä edes vaihteenvaihtoa.

Katsotaanpa muutamia vaiheita, jotka yritysten tulisi tehdä tekoälyön investoinnin jälkeen varmistaakseen onnistuneen toteutuksen, mukaan lukien tietonäkökohdat, koulutus, parhaat käytännöt ja kuinka onnistunut käyttöönotto voi parantaa asiakaskokemusta yleisesti.

Tietojen keskeinen rooli tekoälyn toteutuksessa

Tekoälyn ja koneoppimisen nykyisen sukupolven sovelluksia tarkasteltaessa ne näyttävät ratkaissevan hyvin erityisen ongelman: yritykset ovat ylikuormitettuja tietosyötteistä, joita ne eivät voi muuttaa käsin käyttökelpoisiksi oivalluksiksi.

Mutta saalis on, että tekoälymoottorin tehokkuus määräytyy sen datan vahvuuden ja hyödyllisyyden perusteella, josta sen on rakennettava. Maksimoidakseen tekoälyinvestointeja organisaatioiden on optimoitava tietonsa laadun, määrän ja osuvuuden mukaan.

Vankka tietopohja voidaan saavuttaa kolmessa vaiheessa.

Ensimmäisessä vaiheessa on kyse tietostrategian kehittämisestä, joka perustuu tekoälyjärjestelmän tiettyyn sovellukseen. Tässä vaiheessa brändi määrittelee, mitä dataa kerätään, miten se tallennetaan ja miten sitä käytetään tukemaan tekoälyaloitteita.

Keskeisten tietolähteiden tunnistaminen tarkoittaa, että ymmärrät roolin, jonka yritys odottaa tekoälysijoituksensa olevan. Esimerkiksi tekoälyn hyödyntäminen tehokkaamman ja tehokkaamman tuotesuositus- ja personointimoottorin luomiseen edellyttää käyttäjätietojen yhdistämistä CRM:stä ja tuotetietojen hankkimista Tuotetietojen hallintajärjestelmä (PIM).. Yrityksen käytettävissä olevien tietojen kartoittaminen ja mahdollisten kuolleiden kulmien tunnistaminen voi auttaa rakentamaan tiedonkeruualoitteita.

Sen jälkeen brändin on asetettava tiedonhallintasäännöt ja otettava käyttöön puitteet tietojen laadunvarmistusta, tietosuojan noudattamista ja turvallisuutta varten. Brändi haluaa myös arvioida tiedontallennusinfrastruktuuria ja mahdollisesti investoida skaalautuvaan ratkaisuun – tekoälymoottorin käyttöönotto voi vaatia suuria tietomääriä.

Kun vankka tietostrategia on käytössä, seuraava vaihe on tietojen käyttöönotto ja alustus. Tietojen sisällyttäminen tekoälyjärjestelmiin on ratkaiseva vaihe, joka vaatii huolellista suunnittelua ja toteutusta. Tavoitteena on virtaviivaistaa tietojen integrointiprosesseja, jotta tekoälymallit voivat oppia datasta tehokkaasti.

Mutta ennen kuin tiedot voidaan ottaa käyttöön, ne on esikäsiteltävä epäjohdonmukaisuuksien tai ristiriitaisten ja merkityksettömien tietojen poistamiseksi ja muotoiltava, jotta ne ovat yhteensopivia tekoälyalgoritmien kanssa. Tämä prosessi voi olla vaivalloinen, mutta asianmukaisella suunnittelulla ja vakaalla ymmärryksellä siitä, mitkä olennaiset tiedot tuodaan, sen pitäisi olla hallittavissa myös pienikokoisille ryhmille.

Lisäksi tämä alustusprosessi tarvitsee tehdä vain kerran. Kun tiedot on esikäsitelty, seuraava vaihe on dataputkien automatisointi, jotta tekoälyjärjestelmään voidaan toimittaa oikein muotoiltu, asiaankuuluva data tavalla, joka minimoi manuaalisen toiminnan. Sieltä järjestelmän laatua on yksinkertaisesti valvottava ja siihen on asennettava protokollat ​​dataversioiden seuraamiseksi ajan mittaan.

Lopuksi investoinnit tekoälyyn edellyttävät jatkuvaa ylläpitoa ja optimointia datapuolella. Seuraamalla jatkuvasti tekoälyn suorituskykyä ja saamalla asiakkailta palautetta heidän vuorovaikutuksestaan ​​tekoälyn kanssa yritysten tulisi aina etsiä parannuksia tekoälyn käyttöönottoprosessissaan ja jatkuvassa integraatiossa. Kun tekoälyjärjestelmät ovat niin suuri investointi – ja suuria etuja – on vain järkevää antaa sille parhaat mahdollisuudet menestyä parhaiden datakäytäntöjen avulla.

Tekoälylukutaito on välttämätön pitkän aikavälin projektien onnistumiselle

Jos olet johtoasemassa, tekoäly voi olla helppo nähdä ruusunpunaisten lasien läpi. Liiketoiminnan potentiaalin näkeminen voi hämärtää sen tosiasian, että tiimin jäsenet saattavat vastustaa uusien järjestelmien ja uusien teknologioiden hyväksymistä, erityisesti sellaisia, joita jotkut työntekijät pitävät uhkana työpaikoilleen. Itse asiassa yksi Pew Tutkimustutkimus osoitti, että yli 80 prosenttia amerikkalaisista kokee sekavia tai negatiivisia tunteita tekoälyn noususta.

Kun yritys on päättänyt investoida tekoälyratkaisuun, ensimmäinen askel on määritellä selvästi tekoälyn rooli ja viestiä siitä avoimesti työntekijöille. Kun työntekijät ymmärtävät tekoälyn mahdollisuudet ja hyödyn, se poistaa kitkapisteitä kouluttaessaan heitä hyödyntämään teknologiaa parhaalla mahdollisella tavalla.

Tehokas tekoälyn käyttöönotto edellyttää myös yhteistyötä erilaisten tiimien ja tieteenalojen välillä. Yksi tapa kannustaa tätä yhteistyötä on muodostaa tiimejä, joilla on erilaisia ​​taitoja käsittelemään tekoälyprojekteja useista eri näkökulmista. Foorumien luominen ja olemassa olevien viestintäkanavien hyödyntäminen tekoälynäkemysten, parhaiden käytäntöjen ja menestystarinoiden jakamiseen voi lisätä jännitystä aloitteen ympärille.

Loppujen lopuksi tekoälyinvestoinneistasi parhaan hyödyn saaminen edellyttää kuitenkin ylhäältä alaspäin tehtävää organisatorista päätöstä. Johdon on oltava mukana projektissa ja viestittävä tämä innostus koko tiimille.

Ota kaikki irti tekoälysijoituksestasi

Huolimatta siitä, mitä monet myyntipuheenvuorot sanovat, tekoälyratkaisun käyttöönotto ei ole helppoa. Se vaatii suunnittelua, organisatorista sisäänostoa ja koulutusta. Kun se suoritetaan onnistuneesti, sillä voi kuitenkin olla muuttava vaikutus käyttökokemukseen, organisaation toimivuuteen ja paljon muuta.

Käytännön tasolla AI-sijoituksesi hyödyntäminen riippuu kolmesta avainasiasta. Ensinnäkin selkeiden tavoitteiden määrittäminen auttaa organisaatiota suunnittelemaan täytäntöönpanoa ja ymmärtämään, miltä menestys näyttää tekoälyn kanssa. Muista seuraavaksi, että kaiken ei tarvitse olla valmiina ensimmäisenä päivänä. Iteratiivinen lähestymistapa käyttöönottoon voi hidastaa prosessia ja varmistaa, että tiimisi ja teknologiasi toimivat lujasti.

Lopuksi, tekoäly ei ole parannuskeino kaikkeen, etenkään heti portin ulkopuolella. Todellinen menestys tekoälyn kanssa edellyttää seurantaa ja arviointia, toimivan ottamista, onnistumisten kopioimista ja niiden optimointia. Tekoäly on pitkän aikavälin strategia, jonka arvo voi muuttaa yritykselle peliä. Kun lähestyt sitä älykkäästi ja harkitusti, tämä suuri investointi voi todella avautua.