Maksimoida AI:n tuotto yrityksissä

Kuten useiden teknologioiden kanssa ennen sitä, tekoäly (AI) on saanut mainetta seuraavana suurena innovaationa, jota yritykset eivät voi olla ilman. Ironisesti, taustalla oleva teknologia on ollut olemassa jo vuosikymmeniä, mutta viimeisimmän kehityksen myötä, hype on saavuttanut kuumeen, joka ylittää toteutusrealiteetin ympäri yrityksiä. Kuitenkin, kun IT-tiimit kohtaavat kasvavan paineen päästä mukaan IT-junaan, heidän on tasapainotettava intohimoa taloudellisen realiteetin kanssa. Eri toteutukset vaativat eri tasoja investointeja, mikä tarkoittaa, että niiden on myös tuotettava erilainen tuotto – usein eri aikataululla.

Onnistuneiden AI-tuotteiden toimittamiseen vaikuttavat useat tekijät: liiketoimintajohtajien valitsemat strategiat, suunnittelu ja toteutus; osaavien voimavarojen saatavuus; soveltuvuus tuotteen kehityssuunnitelmaan; organisaation riskin hyväksyntä ja ajanhallinta odotettuun tuottoon (ROI) nähden.

Näiden tekijöiden tasapainottaminen on haaste, mutta seuraamalla näitä kolmea askelta organisaatiot voivat pysyä AI-tuoton polulla.

Tekoälyn teknologian ymmärtäminen

Monet yritykset tulevat mukaan tekoälyyn uskoen, että he ovat jäljessä, mutta eivät täysin ymmärrä, miksi, miten tai edes mitä teknologia on. Sen vuoksi heidän ensimmäinen tehtävänsä on erottaa eri tekoälytyypit, aloittaen tarkkuus-tekoälystä ja generatiivisesta tekoälystä.

Tarkkuus-tekoäly on koneoppimisen ja syväoppimismallien käyttö parantamaan tuloksia. Se mahdollistaa yrityksille automatisoida päätöksentekoprosessit, luoda tehokkuutta ja lisätä tuottoa. Tarkkuus-tekoäly on kehittynyt vakiintuneeksi työhevoseksi yrityksille, jotka jatkavat merkittävän käytön lisääntymistä ja tulevat yhä enemmän virstaan.

Generatiivinen tekoäly (GenAI) on uusi ja on noussut merkittäväksi, kun OpenAI julkaisi ChatGPT:n vuoden 2022 lopulla. Perustuu perussuurelle kielimallille (LLM), joka on koulutettu miljardilla parametrilla luomaan uusia semanttisia tekstikonteksteja, GenAI tarjoaa merkittäviä mahdollisuuksia liiketoiminnan vaikutukselle ja operatiiviselle tehokkuudelle, mutta se on edelleen varhaisessa vaiheessa omaksumisessa.

Toinen merkittävä este on datan laadun standardi, joka on korkeampi GenAI-sovelluksille, koska huonolaatuiset tietojoukot voivat aiheuttaa läpinäkyvyyden ja eettiset ongelmat.

Datan luotettavuus alkaa suunnittelusta ja toteutuksesta; perustamisesta putkistoihin; abstraktiosta API:en kautta; kuratoinnista ja demokratisoinnista; ja eri tietotyyppien prosessoinnista. Sen sijaan, että edellinen sukupolvi datan laatuvaatimuksia, jotka sisälsivät 4V:t (volymi, nopeus, totuus ja monimuotoisuus), tekoäly tarvitsee uusia vaatimuksia, jotka sisältävät 4P:t: ennusteen, tuottavuuden, tarkkuuden ja henkilön määrän.

Ennusteen: Tekoälyalgoritmit sallivat tilastollisen analyysin käytön löytääkseen datassa olevat mallit ja tunnistaa käyttäytymisen ennustaa ja ennustaa tulevia tapahtumia korreloimalla historiallista dataa ja tekevät päätöksiä reaaliajassa.

Tuottavuus: Tekoäly mahdollistaa liiketoimintaprosessien automatisoinnin, joka lisää yritysten operatiivista tehokkuutta ja tuottavuutta, vähentää toistuvia tehtäviä ja vapauttaa henkilöstön ajan strategisempiin tehtäviin.

Tarkkuus: Tämä mittari mittailee mallin tuloksia tavalla, jossa koneoppimismallit voivat tuottaa tarkkuutta hyväksyttävän vaihtelun puitteissa, jotka määritellään käyttötapauksilla. Tarkkuus lasketaan myös oikeiden positiivisten määränä jaettuna positiivisten ennusteiden yhteismäärällä.

Henkilökohtaisuus mittakaavassa: Tämä viittaa prosessiin, jossa käytetään luotettavia tietoja, kuten asiakkaan ostohistoriaa, verkkotoimintaa, asiakkaan mielipidettä tietyille tuotteille ja kyselyvastauksia. Se tarjoaa yksilöllisiä kokemuksia eri demografiaryhmille.

Lisäksi datan laadun, yritysten on otettava huomioon useat muut tekijät – sekä sisäiset että ulkoiset – arvioitaessaan tekoälyvalmiutta: hallinto, noudattaminen, pilvi-investoinnit, kyvyt, uudet liiketoimintamallit, riskien hallinta ja johtamisen sitoutuminen.

Organisaatioiden on aloitettava tekoälyvisio, joka vastaa heidän tavoitteitaan ja strategisia tavoitteita. Ostovoiman hyväksyntä C-suitessa on kriittinen, koska tekoälytoteutukset vaativat merkittäviä etukäteisinvestointeja. CIO:n on selkeästi artikuloidaan polku ROI:lle koko C-suitelle – todellinen CIO:n testi IT-toiminnon korottamisessa strategiseksi toiminnoksi.

Seuraavaksi organisaation on sovittava yhteen ihmiset, prosessit ja teknologia. Tekoäly vaatii uusia taitoja ja sertifikaatteja, kuten syväoppimismalleja ja koneoppimista, koska organisaatiot ovat perinteisesti integroineet tekoälyn ihmisten työnkulkuun. Kuitenkin GenAI kääntää dynamiikan, mutta useimmat parhaat käytännöt ja vastuullisen käytön ohjeet sisältävät edelleen “ihmisen silmukassa” -komponentin ylläpitämiseksi eettisiä standardeja ja arvoja.

Tekoälytoteutus vaatii myös uusia liiketoimintaprosesseja hallinnolle ja datan laadun varmistamiselle, mahdollistaen data- tutkijoille, jotka vastaavat uusien tekoälymallien toimittamisesta, ratkaista monimutkaisia liiketoimintahaasteita.

Kun uusia tekoälytuotteita suunnitellaan, kehitetään ja valmistetaan tuotantoon, yritysten on myös oltava valppaina tekoälyteollisuuden uusimmista sääntelypolitiikoista. Euroopan tekoälylakia on asetettu parhaat käytännöt tekoälyn käytölle – ja seuraukset siitä, että niitä ei noudateta. Sen vuoksi yritykset ovat rakentaneet tiimejä luomaan, arvioimaan ja päivittämään ponnisteluita tekoälysääntelyjen ympärillä.

Kun yritykset tulevat yhä enemmän data-ohjatuiksi, heidän on kehitettävä perustavanlaatuisia strategioita suojella data-omaisuutta, joka mahdollistaa heidän toimittaa parhaat näkymät analytiikka-prosessiautomaatioalustoilla. Siitä he voivat valita tekoälytekniikat ja uudet alustat, jotka ovat heille merkityksellisimpiä.

Liiketoimintatapauksen määrittäminen

Lopulta, todellinen tuotto tekoälyinvestoinnista vaatii myyntiä asiakkaille, mikä tarkoittaa, että tekoälyvalmius vaatii uuden liiketoimintamyyntiä, koska teknologia ajaa muutosta yrityksissä eri aloilla.

Onnistuneen tekoälytuotteen kehittäminen vaatii läheisen ymmärryksen alanomaisten asiakaspoluista ja tekoälyratkaisujen sovittamista liiketoimintatavoitteisiin. Asiakaslähtöisyys on avainroolissa kehittäessä uusia toimintamalleja, ja modernit teknologiat käytetään lisäämään tehokkuutta.

Esimerkiksi asiakkaat, jotka etsivät pieniä voittoja tekoälykypsyydessä, voivat luottaa ohjelmistovarantoonsa ja pilvi-infrastruktuuriinsa kehittääkseen uusia tuotteita ja ratkaisuja. Tämä pitää työntekijöiden tyytyväisyyden korkealla ja ylläpitää heidän keskittymistään ylittääkseen asiakastodennäköisyyden.

Tekoälytuoton täysimääräisen potentiaalin vapauttaminen

Tekoäly on ydintään edistyneitä algoritmeja, datan laatua, laskentatehoa, infrastruktuuria koodina, hallintoa, vastuullista tekoälyä eettisyyden suojelemiseksi ja datan luottamuksellisuuden suojelemiseksi. Tekoälysovelluksen valmiuden perusteet ja datan hallinnan haasteet vaativat kovia data-ohjattuja kehyksiä, ihmisiä, prosesseja, strategiaa, eettisyyttä ja teknologia-alustoja.

Samaan aikaan Mckinsey raportoi, että 65%:ia yrityksistä käyttää tekoälytekniikoita – kaksinkertainen määrä edellisestä vuodesta. Se osoittaa momentumia, mutta toteutukset ovat edelleen hitaita siirtymässä utopiasta todellisiin liiketoimintatapauksiin mittakaavassa. GenAI toimittaa uusia läpimurtoja, mahdollistaen organisaatioille hyödyntää uusia kykyjä kehittämällä semanttisia ja monimodalisia LLM:ejä. Se demokratisoi tekoälykykyjen täydellisen spektrin, mahdollistaen niiden luominen uusia tulovirtauksia.

Oikean strategian, johtamisen sitoutumisen ja oikeiden käyttötapausten investoinnin kanssa yritykset voivat saavuttaa merkittävän arvon ja ajaa muodonmuutosta kasvua tekoälyn kautta.