Tekoälyn ROI:n maksimointi Enterprisessa

Kuten monien sitä edeltävien teknologioiden kohdalla, tekoälyä (AI) ylistetään seuraavana suurena innovaationa, jota yritysten on yksinkertaisesti käytettävä. Ironista kyllä, taustalla oleva tekniikka on ollut olemassa vuosikymmeniä, mutta viimeisimpien iteraatioiden myötä hype on saavuttanut kuumeisen nousun – ohittaen toteutuksen koko yrityksessä. Kuitenkin, kun IT-tiimit kohtaavat kasvavaa painetta päästä IT-junaan, heidän on tasapainotettava tämä innostus todellisuuden kanssa. Erilaiset toteutukset vaativat eritasoisia investointeja, mikä tarkoittaa, että niiden on myös tuotettava erilainen tuotto – usein eri aikataulussa.

Kyky toimittaa menestyviä tekoälytuotteita riippuu useista tekijöistä: erityisistä strategioista, yritysjohtajien valitsemasta suunnittelusta ja toteutuksesta; ammattitaitoisten resurssien saatavuus; sovi tuotteen etenemissuunnitelmaan; organisaation riskin hyväksyminen; ja ajanhallinta suhteessa odotettuun sijoitetun pääoman tuottoprosenttiin (ROI).

Näiden tekijöiden tasapainottaminen on haaste, mutta näiden kolmen vaiheen noudattaminen voi pitää organisaatiot tiellä kohti tekoälyn tuottoa.

Ymmärrä tekniikka

Monet yritykset lähtevät tekoälyn taisteluun uskoen olevansa takana, mutta eivät täysin ymmärrä miksi, miten tai edes mikä tekniikka on. Tämän seurauksena heidän ensimmäinen tehtävänsä on erottaa erilaisia ​​tekoälyn makuja, alkaen täsmällisestä tekoälystä verrattuna generatiiviseen tekoälyyn.

Precision AI on käyttö koneoppiminen ja syvä oppiminen malleja tulosten parantamiseksi. Sen avulla yritykset voivat automatisoida päätöksentekoprosesseja, mikä parantaa tehokkuutta ja lisää sijoitetun pääoman tuottoprosenttia. Precision AI on kypsynyt vakiintuneeksi työhevosteknologiaksi yrityksille, joka näkee edelleen merkittävää käyttöä ja joka on yleistymässä päivä päivältä.

Generatiivinen AI (GenAI) on uusi ja noussut näkyväksi sen jälkeen, kun OpenAI julkaisi ChatGPT:n vuoden 2022 lopulla. GenAI tarjoaa merkittäviä mahdollisuuksia liiketoiminnan vaikutukselle ja toiminnan tehokkuudelle, mutta se koostuu perustavanlaatuisista suurista kielimalleista (LLM), jotka on koulutettu miljardeilla parametreilla luomaan uutta semanttista tekstikontekstia. se on omaksumisen elinkaarensa alussa.

Yksi merkittävä este on tietojen laadun standardi, joka on korkea GenAI-sovelluksissa, koska heikkolaatuiset tietojoukot voivat aiheuttaa läpinäkyvyyttä ja eettisiä ongelmia.

Tietojen luotettavuus alkaa työnkulkujen suunnittelusta ja toteutuksesta; putkilinjojen perustaminen suoritettaviksi; abstraktio API:iden kautta; kuratointi ja demokratisointi; ja käsittelee eri tietotyyppejä. Aiemman sukupolven datan laatuvaatimusten sijaan, jotka sisälsivät 4V:t (tilavuus, nopeus, todenmukaisuus ja vaihtelu), tekoäly tarvitsee uusia vaatimuksia, jotka sisältävät 4P:t: ennustamisen, tuottavuuden, tarkkuuden ja persoonallisuuden mittakaavassa.

Ennustus: Tekoälyalgoritmit sallivat tilastollisen analyysin avulla löytää tiedoista malleja ja tunnistaa käyttäytymismalleja tulevien tapahtumien ennustamiseksi ja ennustamiseksi korreloimalla historiallisia tietoja levossa ja datan suoratoistoa, jotta päätökset voidaan tehdä reaaliajassa.

Tuottavuus: AI mahdollistaa liiketoimintaprosessien automatisoinnin, mikä lisää yrityksen toiminnan tehokkuutta ja tuottavuutta, vähentää toistuvia tehtäviä ja vapauttaa henkilöstön aikaa strategisempien tehtävien tekemiseen.

Tarkkuus: Tämä mittari mittaa mallin tuloksia siten, että koneoppimismallit voivat tuottaa tarkkuuden käyttötapausten määrittämän hyväksyttävän alueen välillä. Tarkkuus lasketaan myös jaettuna todellisten positiivisten määrällä positiivisten ennusteiden kokonaismäärällä.

Persona mittakaavassa: Tämä tarkoittaa prosessia, jossa käytetään luotettavia tietoja, kuten asiakkaiden ostohistoriaa, paikan päällä tapahtuvia toimia, asiakkaiden mielipideanalyysiä tiettyjen tuotteiden osalta ja kyselyvastauksia. Se tarjoaa yksilöllisiä kokemuksia kaikissa väestöryhmissä.

Tietojen laadun lisäksi yritysten on otettava huomioon lukuisia muita tekijöitä – sekä sisäisiä että ulkoisia – arvioidessaan tekoälyvalmiuksiaan: hallinto, vaatimustenmukaisuus, pilvisijoitukset, lahjakkuus, uudet liiketoimintamallit, riskienhallinta ja johtajuuden sitoutuminen.

Organisaatioiden on aloitettava luomalla tekoälyvisio, joka vastaa niiden tavoitteita ja strategisia tavoitteita. Sisäänosto C-sarjasta on kriittinen, koska tekoälyn käyttöönotto vaatii merkittäviä etukäteissijoituksia. Tietohallintojohtajan on selkeästi ilmaistava polku ROI:hon koko C-sarjaan – tietohallintojohtajan todellinen testi IT:n nostamisessa mahdollistavasta toiminnosta strategiseksi.

Seuraavaksi organisaation on yhdenmukaistettava ihmiset, prosessit ja teknologia. Tekoäly vaatii uusia taitoja ja sertifikaatteja, kuten syväoppimismalleja ja koneoppimista, koska organisaatiot ovat perinteisesti integroineet tekoälyn ihmisten työnkulkuihin. GenAI kuitenkin kääntää dynaamisen, mutta useimmat parhaat käytännöt ja vastuullisen käytön ohjeet sisältävät silti "ihminen silmukassa" -komponentin eettisten standardien ja arvojen ylläpitämiseksi.

Tekoälyn käyttöönotto vaatii myös uusia liiketoimintaprosesseja hallintoa ja tietojen laadunvarmistusta varten, jotta uusien tekoälymallien toimittamisesta vastaavat datatieteilijät voivat ratkaista monimutkaisia ​​liiketoimintaongelmia.

Kun uusia tekoälytuotteita suunnitellaan, kehitetään ja valmistetaan tuotantoa varten, yritysten on myös pysyttävä valppaina tekoälyteollisuuden uusimpien sääntelypolitiikkojen suhteen. Eurooppalainen tekoälylaki on luonut parhaat käytännöt tekoälyn käyttöön– ja seuraukset näiden periaatteiden noudattamatta jättämisestä. Tämän seurauksena yritykset ovat muodostaneet ryhmiä luomaan, arvioimaan ja päivittämään tekoälysäännöksiä koskevia toimia.

Kun yritykset muuttuvat yhä enemmän datalähtöisiksi, niiden on kehitettävä perustavia strategioita tietoresurssien suojaamiseksi, jotta ne voivat tarjota parhaat näkemykset analytiikkaprosessien automatisointialustojen kautta. Sieltä he voivat valita heille sopivimmat tekoälytekniikat ja uudet alustat.

Määritä Business Case

Lopuksi tekoälyinvestoinnin todellinen tuotto edellyttää hyödyn myymistä asiakkaille, mikä tarkoittaa, että tekoälyvalmius vaatii uutta liiketoiminta-ajattelutapaa, koska teknologia ajaa muutosta yrityksissä eri toimialoilla.

Onnistunut tekoälyn tuotekehitys edellyttää syvällistä ymmärrystä toimialakohtaisista asiakaspoluista ja tekoälyratkaisujen yhteensovittamista liiketoimintatavoitteiden kanssa. Asiakaskeskeisyydellä on keskeinen rooli uusien toimintamallien kehittämisessä, ja tehokkuutta lisätään nykyaikaisilla teknologioilla.

Esimerkiksi asiakkaat, jotka etsivät pieniä voittoja tekoälyn kypsyydestä, voivat luottaa ohjelmistoomaisuuksiinsa ja pilviinfrastruktuuriinsa uusien tuotteiden ja ratkaisujen kehittämisessä. Tämä pitää työntekijöiden tyytyväisyyden korkeampana ja keskittyy asiakkaiden odotusten ylittämiseen.

Organisaation ytimen tulisi kuitenkin keskittyä markkinoilletuloajan lyhentämiseen ja uuden prosessinhallinnan parantamiseen tuotekehityksen elinkaaren lyhentämiseksi ja uusien tuotteiden toimittamisen tehostamiseksi. Esimerkiksi hajautettua lisättyä data-analytiikkaalustaa käytetään automatisoimaan tiedonkeruu, kuratointi, demokratisointi, käsittely ja analytiikka reaaliajassa – mikä kaikki lisää tuottavuutta ja sijoitetun pääoman tuottoprosenttia.

Avaa AI ROI:n täysi potentiaali

Tekoälyn ytimessä tarkoittaa edistyneitä algoritmeja, tiedon laatua, laskentatehoa, infrastruktuuria koodina, hallintoa, vastuullinen tekoäly eettisesti tietosuojan ja luottamuksellisuuden suojelemiseksi. Tekoälysovellusvalmiuden oleelliset asiat ja tiedonhallinnan haasteet edellyttävät kovuutta datalähtöisiä puitteita, ihmisiä, prosesseja, strategiaetiikkaa ja teknologia-alustoja.

Samanaikaisesti, Mckinsey raportoi, että 65 prosenttia yrityksistä käyttää tekoälytekniikoita– kaksinkertainen viime vuoteen verrattuna. Se osoittaa vauhtia, mutta käyttöönotot etenevät edelleen hitaasti uteliaisuudesta todellisiin yrityskäyttötapauksiin mittakaavassa. GenAI tarjoaa uusia läpimurtoja, joiden avulla organisaatiot voivat hyödyntää uusia ominaisuuksia semanttisten ja multimodaalisten LLM-yritysten kehittämisen avulla. Se demokratisoi kaiken kirjon tekoälyominaisuuksia, jolloin ne voivat luoda uusia tulovirtoja.

Oikealla strategialla, johtajuuden sitoutumisella ja investoinneilla oikeisiin käyttötapauksiin yritykset voivat saada merkittävää lisäarvoa ja ajaa muuttavaa kasvua tekoälyn avulla.