Siirtymässä hypestä eteenpäin: AI:n ja ML:n käyttöönotto liiketoiminnan tuloksien saavuttamiseksi

By: Krishnan Venkata, Chief Client Officer at digital analytics firm LatentView Analytics.

Yli vuosikymmenen ajan yritykset, joista osa on pieniä startup-yrityksiä ja osa suuria konserneja, ovat puhuneet tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) lupausten toteutumisesta. Näiden ennustusten mukaan AI ja ML muuttaisivat modernin työn, automatisoivat arkipäivän prosesseja ja antaisivat ihmisille mahdollisuuden keskittyä korkeamman tason tehtäviin.

Kymmenen vuoden jälkeen monille yrityksille AI:n lupaamaa ei ole toteutunut. Vaikka monet näistä organisaatioista ovat tehneet askelia digitaalisen muutoksen nopeuttamiseksi, joitakin yleisiä esteitä ei ole voitu ylittää, jotta AI/ML-unelma voitaisiin toteuttaa.

Mitkä ovat olleet suurimmat esteet, jotka ovat hidastaneet AI:n ja ML:n muutosta?

• Järjestämättömyys: Onnistuneen AI-strategian ensimmäinen askel on datan kerääminen. Yhtä tärkeää on kuitenkin suunnitella datan järjestämistä; yritykset, jotka keräävät datan aarteita ilman suunnitelmaa siitä, miten dataa analysoidaan ja käytetään, jäävät käyttämättömän, käytännössä käyttökelvottoman resurssin kanssa. Mikä on öljyn löytämisen arvo, jos sinulla ei ole keinoja saada sitä maasta tai jalostaa sitä käyttöön?
• Osittainen omaksuminen: Digitaalisen muutoksen lupaamien pitkän aikavälin kustannussäästöjen lisäksi uuden teknologian alkuperäinen hintalappu voi olla jyrkkä. Tämä johtaa siihen, että jotkut yritykset ottavat osittaisen lähestymistavan AI-työkalujen integroimiseen, ilman että otetaan huomioon, miten yksittäinen ratkaisu sopii laajempaan tiieverkkoon.
• Puuttuvat prosessit/kurinpidon puute: AI- ja ML-ratkaisut ovat luonnostaan johtajien esittämiä ja esiteltyjä, mutta niiden menestys riippuu institutionaalisen hyväksynnän saamisesta alusta lähtien. Varhaiset omaksujat tarvitsevat valmista tietä laajemmalle omaksumiselle, jotta uusien työkalujen integroiminen olisi mahdollisimman sujuvaa.

Edellinen vuosi on osoittanut, ettei ole aikaa hukattavaksi digitaalisen muutoksen ja arkipäivän prosessien automatisoinnin kautta AI: n ja ML: n avulla. Fortune Business Insightsin mukaan tekoälyn maailmanlaajuinen markkina 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 siirtyminen etätyöhön on pakottanut yritykset omaksumaan uusia ratkaisuja; Twilion COVID-19 Digital Engagement Report osoitti, että 97 %:lla johtajista oli nopeutunut digitaalisen muutoksen pyrkimyksiä.

Mitä se vaatii, jotta voidaan siirtyä AI:n ja ML:n hypestä ja tosiasiallisesti käyttää näitä työkaluja? Joitakin teknologioita ja strategioita voidaan käyttää eroon tekemiseen onnistumisen ja epäonnistumisen välillä:

1. AIOps, MLOps, DataOps

Lisääminen -Ops teknologiaan tai sovellukseen on varma resepti uuden buuzz-sanalle, mutta ei kaikki nämä uudet ratkaisut ole höyryä. Itse asiassa strategiat kuten AIOps, MLOps ja DataOps voivat tarjota ratkaisun haasteeseen, joka liittyy kaiken kerätyn datan järjestämiseen yrityksessä. Nämä työkalut soveltavat Agile-hallinnon periaatteita tekoälyyn, koneoppimiseen ja datahallintaan, mikä yksinkertaistaa dramaattisesti tietoa ja ponnistelua, joita tarvitaan uusien ratkaisujen hyödyntämiseksi. Liiketoiminnan, joka tekee ensimmäisiä askeliaan AI/ML: ään ja haluaa päästä käyntiin, nämä strategiat ovat välttämättömiä.

2. Low Code/No Code

Monimutkaisimmat ja nuansseikkaimmat ML-mallit vaativat aina omistautunutta kehittäjiä ja data-tieteilijöitä varmistaakseen menestystä. Kuitenkin haasteet, joita monilla yrityksillä on, eivät ole läheskään yhtä monimutkaisia, ja ne voidaan ratkaista yksinkertaisemmilla, yhden kokoon sopivilla 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, intuitiivisten, raahaus-ja-pudotus-alustojen avulla, 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? Tekoälyn ja ML:n onnistumisen kannalta olennainen asia on hienosäätö: kun nämä työkalut oppivat työssä ja integroivat enemmän dataa, ne voivat jatkuvasti parantaa suorituskykyään ja tarjota parempia tuloksia. AutoAI ja AutoML suorittavat tämän hienosäätöprosessin ilman, että siinä tarvitaan ihmisen osallistumista, luoden jatkuvan hyvän kehän. Ihmiset voivat tarkistaa mallin suorituskyvyn varmistaakseen, ettei työkalu sisällä harhaa ja vahvistaakseen, että työkalu palvelee yrityksen tarpeita, mutta AutoML mahdollistaa työntekijöiden ottamisen muihin haasteisiin päivittäin.

Kun piirilevyvalmistajat ja ohjelmistoyritykset tekevät uusia löytöjä luonnollisen kielen prosessoinnissa, AI/ML-kenttä on saavuttamassa käännekohtaa, jossa uusia sovelluksia tulee räjähdysmäisesti. Yritysten on oltava valmiina reagoimaan näihin uusiin teknologioihin; ne, jotka eivät ole järjestyksessä nyt, jäävät kilpailijoille, jotka ovat.