Siirtymässä hypestä eteenpäin: AI:n ja ML:n käyttäminen liiketoimintatuloksissa

Kirjoittaja: Krishnan Venkata, LatentView Analytics -digianalytiikkayrityksen asiakaspäällikkö.

Yli vuosikymmenen ajan yritykset, pienistä startup-yrityksistä suuriin konserneihin, ovat puhuneet tekoälyän (AI) ja koneoppimisen (ML) lupaavuudesta. Näiden ennustusten mukaan AI ja ML muuttaisivat modernin työn, automatisoivat jokapäiväiset prosessit ja antaisivat ihmisille mahdollisuuden keskittyä korkeamman tason tehtäviin.

Kymmenen vuoden jälkeen monille yrityksille AI:n lupaama on osoittautunut vain lupaamukseksi, eikä siitä ole tullut mitään muuta. Vaikka monet näistä organisaatioista ovat tehneet askelia digitaalisen muutoksen nopeuttamiseksi, joitakin yleisiä esteitä, jotka usein jättävät AI/ML-unelman toteutumattomaksi.

Mitkä ovat olleet suurimmat tekijät, jotka ovat estäneet AI:n ja ML:n muuttumasta todelliseksi?

• Järjestämättömyys: Ensimmäinen askel onnistuneeseen AI-strategiaan on datan kerääminen. Mutta yhtä tärkeää on suunnitella datan järjestämistä; yritykset, jotka keräävät datan ilman suunnitelmaa siitä, miten sitä analysoidaan ja miten siitä hyödytään, jäävät käyttämättömäksi resurssiksi. Mikä on öljyn arvo, jos sitä ei voida käyttää?
• Osaamisen puute: Digitaalisen muutoksen lupaamukset pitkäaikaisista kustannussäästöistä, alkuvaiheen kustannukset uuden teknologian omaksumiseen voivat olla suuria. Tämä johtaa siihen, että jotkut yritykset ottavat osittaisen lähestymistavan AI-työkalujen integroimiseen, ilman että he huomioivat, miten yksittäinen ratkaisu sopii laajempaan tiieverkkoon.
• Prosessien ja kurin puute: AI- ja ML-ratkaisut ovat luonnostaan johtajien ja esimiesten johtamia ja esittämiä, mutta niiden onnistuminen riippuu instituutionaalisen hyväksynnän saamisesta alusta alkaen. Varhaiset omaksumiset tarvitsevat valmistelevan ja johdattelevan tienviitoittimen, jotta uusien työkalujen integroiminen olisi mahdollisimman sujuvaa.

Edellinen vuosi on osoittanut, ettei ole aikaa hukattavaksi digitaalisen muutoksen ja automaation kautta AI:n ja ML:n avulla. Fortune Business Insightsin mukaan maailmanlaajuinen tekoälymarkkinan on odotettavissa kasvavan 267 miljardiin dollariin vuoteen 2027 mennessä, mikä edustaa lähes kymmenkertaista kasvua 27 miljardin dollarin arvosta vuonna 2019. COVID-19-pandemian aiheuttama pitkäaikainen etätyö on pakottanut yritykset omaksumaan uusia ratkaisuja; Twilion COVID-19-digitaalisen vuorovaikutuksen raportin mukaan 97 % johtajista sanoi, että pandemia kiihdytti heidän digitaalisen muutoksen pyrkimyksiään.

Mitä se vaatii, jotta voidaan siirtyä AI:n ja ML:n hypestä todelliseen toimintaan? Joitakin teknologioita ja strategioita voidaan käyttää eroon tekemiseksi epäonnistumisen ja menestyksen välillä:

1. AIOps, MLOps, DataOps

Lisääminen -Ops teknologiaan tai sovellukseen on varma resepti uuden buumisanalle, mutta ei kaikki nämä uudet ratkaisut ole höyryä ilman sisältöä. Itse asiassa strategiat kuten AIOps, MLOps ja DataOps voivat tarjota ratkaisun haasteeseen, joka liittyy kaiken kerätyn datan järjestämiseen yrityksessä. Nämä työkalut soveltavat Agile-hallintaperiaatteita AI:hen, koneoppimiseen ja datahallintaan, mikä yksinkertaistaa tietämystä ja ponnistelua, jota tarvitaan uusien ratkaisujen hyödyntämiseen. Liiketoiminnan aloittaville, jotka etsivät tapaa päästä alkuun AI/ML:ssä, nämä strategiat ovat välttämättömiä.

2. Low Code/No Code

Monimutkaisimmat ja nuance-richest ML-mallit vaativat aina omistautuneita kehittäjiä ja data-analyytikkoja, jotta ne voidaan toteuttaa onnistuneesti. Kuitenkin monien yritysten haasteet eivät ole läheskään yhtä monimutkaisia, ja ne voidaan ratkaista yksinkertaisemmilla, yleispätevillä AI-ratkaisuilla. Low-code- ja no-code-alustat madaltavat esteitä työntekijöille, joilla on vähän tai ei ollenkaan taustaa ohjelmistokehityksessä. No-code-työkalut mahdollistavat minkä tahansa työntekijän rakentaa ratkaisuja, kuten suositusmoottoreita, visuaalisen, raahaus-ja-pudotus-alustan kautta, kun taas low-code-alustat voivat suorittaa monimutkaisia tehtäviä vain muutamalla koodirivillä.

3. AutoAI ja AutoML

Jos tekoäly ja koneoppiminen automatisoivat liiketoimintaprosesseja, miksi ne itse tarvitsevat automaatiota? Tärkeä tekijä AI:n ja ML:n menestyksessä on hienosäätö: kun nämä työkalut oppivat työssään ja integroivat enemmän dataa, ne voivat jatkuvasti parantaa suorituskykyään ja tarjota parempia tuloksia. AutoAI ja AutoML suorittavat tämän hienosäätöprosessin ilman, että niitä tarvitsee ihmisen syöttää, luoden näin loputtoman hyväntekeväisyyskehän. Ihmiset voivat tarkistaa mallin suorituskyvyn estääkseen harhaa ja vahvistaa, että työkalu palvelee yrityksen tarpeita, mutta AutoML mahdollistaa työntekijöiden omistautumisen muihin haasteisiin päivittäin.

Kun piirilevyvalmistajat ja ohjelmistoyritykset rikkovat uusia rajoja luonnollisen kielen prosessoinnissa, AI/ML-kenttä on saavuttamassa käännekohtaan, josta seuraavat uudet sovellukset räjähtävät. Yritysten on valmistauduttava reagoimaan näihin uusiin teknologioihin; ne, jotka eivät ole valmiit nyt, jäävät kilpailijoiden jälkeen, jotka ovat valmiit.