Praktični vodič kako najbolje iskoristiti svoje ulaganje u AI

POV: Čuli ste mnogo buke o umjetnoj inteligenciji i odlučili ste sami istražiti. Bez obzira kamo se okrenete, stručnjak vam objašnjava prednosti AI-ja i potencijal za otključavanje poslovanja, pa zaključujete da, da, postoji poslovni argument za AI rješenje unutar vašeg poslovanja.

Što sad?

Snažan je korak za korištenje rješenja umjetne inteligencije na bezbroj različitih načina, od alata za strojno učenje koji unaprjeđuju korisničku uslugu do bolje personalizacije i mehanizama za preporuku proizvoda za klijente do alata za optimizaciju logistike i opskrbnog lanca. Kada se uspješno integrira, AI tehnologija može imati golem ROI, što dovodi do bolje prodaje, zadovoljnijih kupaca i pojednostavljenih operacija koje štede tisuće dolara svake godine. Imajući sve ovo na umu, ne čudi ulaganje u AI predviđa se da će premašiti 200 milijardi dolara do 2025.

U mnogim slučajevima, međutim, tvrtke ulažu u AI bez jasnog plana za njegovo uvođenje. Ulaganje u AI rješenje bez zacrtanog puta za integraciju ili implementaciju pomalo je poput kupnje sportskog automobila visokih performansi, a da čak i ne znate kako voziti ručni mjenjač.

Pogledajmo nekoliko koraka koje bi tvrtke trebale poduzeti nakon ulaganja u umjetnu inteligenciju kako bi osigurale uspješnu implementaciju, uključujući razmatranje podataka, obuku, najbolje prakse i kako uspješna implementacija može općenito poboljšati korisničko iskustvo.

Bitna uloga podataka u implementaciji umjetne inteligencije

Gledajući aplikacije za trenutnu generaciju umjetne inteligencije i strojnog učenja, čini se da su riješile vrlo specifičan problem: tvrtke su preplavljene unosima podataka koje ne mogu ručno pretvoriti u djelotvorne uvide.

No caka je u tome što je učinkovitost AI motora određena snagom i korisnošću podataka od kojih mora graditi. Kako bi maksimalno povećale bilo koje ulaganje u umjetnu inteligenciju, organizacije moraju optimizirati svoje podatke za kvalitetu, količinu i relevantnost.

Čvrsti temelj podataka može se postići u tri faze.

Prva faza odnosi se na razvoj podatkovne strategije koja se temelji na specifičnoj aplikaciji za AI sustav. Tijekom ove faze, brend će definirati koji će se podaci prikupljati, kako će se pohranjivati ​​i kako će se koristiti za podršku AI inicijativama.

Identificiranje ključnih izvora podataka znači razumijevanje uloge koju tvrtka očekuje od svojih ulaganja u umjetnu inteligenciju. Na primjer, korištenje umjetne inteligencije za stvaranje robusnijeg i učinkovitijeg mehanizma za preporuku proizvoda i personalizaciju zahtijeva povezivanje korisničkih podataka iz CRM-a i izvor podataka o proizvodu iz Sustav upravljanja informacijama o proizvodu (PIM).. Pregledavanje podataka koje tvrtka ima na raspolaganju i utvrđivanje bilo kakvih slijepih točaka može pomoći u izgradnji inicijativa za prikupljanje podataka.

Odatle će robna marka morati postaviti pravila upravljanja podacima i implementirati okvire za osiguranje kvalitete podataka, usklađenost s privatnošću i sigurnost. Marka će također htjeti procijeniti infrastrukturu za pohranu podataka i potencijalno uložiti u skalabilno rješenje — implementacija AI motora može zahtijevati velike količine podataka.

S uspostavljenom solidnom podatkovnom strategijom, sljedeća faza je uvođenje i inicijalizacija podataka. Uključivanje podataka u sustave umjetne inteligencije ključni je korak koji zahtijeva pažljivo planiranje i izvođenje. Cilj je pojednostaviti procese integracije podataka kako bi se omogućilo AI modelima da učinkovito uče iz podataka.

Ali prije nego što se podaci mogu unijeti, potrebno ih je prethodno obraditi kako bi se uklonile nedosljednosti ili proturječne i nevažne informacije te formatirati kako bi se osigurala kompatibilnost s algoritmima umjetne inteligencije. Ovaj proces može biti naporan, ali uz pravilno planiranje i čvrsto razumijevanje koji će se relevantni podaci uvoziti, njime bi se moglo upravljati čak i manjim timovima.

Štoviše, ovaj postupak inicijalizacije potrebno je izvršiti samo jednom. Uz prethodno obrađene podatke, sljedeći korak je automatizacija podatkovnih cjevovoda za opskrbu sustava umjetne inteligencije pravilno formatiranim, relevantnim podacima na način koji minimalizira ručnu intervenciju. Odatle, sustav jednostavno treba nadzirati radi kvalitete i opremiti ga protokolima za praćenje verzija podataka tijekom vremena.

Na kraju, ulaganje u AI zahtijeva dosljedno održavanje i optimizaciju na strani podataka. Kroz stalno praćenje performansi umjetne inteligencije i dobivanje povratnih informacija od kupaca o njihovoj interakciji s umjetnom inteligencijom, tvrtke bi uvijek trebale biti u potrazi za poboljšanjima unutar procesa implementacije umjetne inteligencije i stalne integracije. Kada sustavi umjetne inteligencije predstavljaju tako veliko ulaganje — s velikim prednostima koje se slažu — jedino je mudro dati mu najbolje šanse za uspjeh putem najboljih praksi u vezi s podacima.

AI pismenost je neophodna za dugoročni uspjeh projekta

Ako ste na menadžerskoj poziciji, može biti lako vidjeti AI kroz ružičaste naočale. Uočavanje poslovnog potencijala može zamagliti činjenicu da među članovima tima može postojati otpor prema prihvaćanju novih sustava i novih tehnologija, osobito onih koje neki radnici vide kao prijetnju svojim poslovima. Zapravo, jedan Studija Pew istraživanja pokazalo je da više od 80 posto Amerikanaca osjeća pomiješane ili negativne emocije u vezi s porastom AI.

Nakon što tvrtka odluči investirati u AI rješenje, prvi korak je jasno definiranje uloge koju će AI imati i transparentno komuniciranje te uloge zaposlenicima. Kada zaposlenici shvate potencijal i korisnost umjetne inteligencije, to će ukloniti točke trenja u obuci da maksimalno iskoriste tehnologiju.

Učinkovito usvajanje umjetne inteligencije također zahtijeva suradnju između različitih timova i disciplina. Jedan od načina za poticanje ove suradnje je formiranje timova s ​​različitim skupovima vještina za rješavanje projekata umjetne inteligencije iz više perspektiva. Stvaranje foruma i iskorištavanje postojećih komunikacijskih kanala za dijeljenje uvida u umjetnu inteligenciju, najboljih praksi i priča o uspjehu može stvoriti dodatno uzbuđenje oko inicijative.

Na kraju dana, međutim, izvlačenje maksimuma iz vašeg ulaganja u umjetnu inteligenciju mora biti organizacijska odluka zagovarana od vrha prema dolje. Izvršno vodstvo mora biti uključeno u projekt i prenijeti taj entuzijazam cijelom timu.

Iskoristite svoju investiciju u umjetnu inteligenciju

Unatoč onome što kažu mnogi prodajni projekti, implementacija AI rješenja nije laka. Potrebno je planiranje, organizacijski angažman i obuka. Međutim, kada se uspješno izvede, može imati transformativni učinak na korisničko iskustvo, organizacijsku funkcionalnost i još mnogo toga.

Na praktičnoj razini, maksimalno iskorištavanje ulaganja u umjetnu inteligenciju svodi se na tri ključne stvari. Prvo i najvažnije, definiranje jasnih ciljeva pomoći će organizaciji u planiranju implementacije i razumijevanju kako izgleda uspjeh s AI. Zatim, zapamtite da ne mora sve biti dovršeno prvog dana. Primjena iterativnog pristupa implementaciji može usporiti proces i osigurati da vaš tim i tehnologija rade u korak.

Na kraju, umjetna inteligencija nije lijek za sve, pogotovo odmah iza vrata. Pravi uspjeh s umjetnom inteligencijom zahtijeva praćenje i procjenu, uzimanje onoga što radi, repliciranje tih uspjeha i njihovo optimiziranje. AI je dugoročna strategija čija vrijednost može promijeniti igru ​​poslovanja. Pristup tome na pametan i odmjeren način može doista pomoći u otključavanju te velike investicije.