Come Sviluppare la Tua Strategia di Intelligenza Artificiale (AI)

La strategia di intelligenza artificiale definisce una roadmap per integrare l’AI nel business per migliorare l’efficienza operativa. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per creare prodotti e servizi aziendali efficienti. Può ottimizzare i processi aziendali automatizzando le attività ripetitive. Tuttavia, per attualizzare il potenziale dell’AI, un’organizzazione necessita di un piano strategico per determinare la sua maturità AI, elencare le sfide e monitorare i progressi.

L’AI ha un impatto profondo sul paesaggio aziendale e guida l’innovazione. Il mercato dell’AI era di circa 330 miliardi di dollari nel 2021 e sarà di circa 1400 miliardi di dollari nel 2029, con una crescita del 20,1%. Inoltre, uno studio di Gartner ha scoperto che

• l’80% degli esecutivi aziendali ritiene che l’automazione dell’AI possa essere utilizzata per qualsiasi decisione aziendale.
• Il 72% degli esecutivi riporta di avere o poter reperire il talento necessario per l’AI.
• Il 54% delle applicazioni di AI transita con successo dalla fase di prova alla produzione.

In questo blog, esploreremo cosa sia una strategia di AI, la sua fase di pianificazione e esecuzione, e i benefici di avere una strategia di AI.

Cosa è una Strategia di AI?

Iniziare un’impresa di AI senza una strategia di AI porterà a complicazioni, aspettative vaghe, ritardi indesiderati e, infine, abbandono del progetto. Un’organizzazione necessita di definire le proprie esigenze di AI, le risorse necessarie e il cronogramma per costruire una strategia di AI azionabile per guidare la crescita aziendale.

Fase 1- Piano Aziendale e AI

Strategia Aziendale e Strategia di AI

Il primo passo per un’organizzazione nel fare la sua strategia di AI è identificare i propri obiettivi e gli obiettivi. L’organizzazione dovrebbe rivedere la propria strategia aziendale e allinearla con la strategia di AI. In questo passo, l’organizzazione dovrebbe rispondere alle seguenti domande:

• Quali sono i nostri obiettivi aziendali e come l’AI può aiutarci a raggiungerli?
• Perché e dove stiamo utilizzando l’AI?
• Quali e quante risorse saranno necessarie per eseguire la strategia di AI?

Identificare i Casi d’Uso

Identificare i casi d’uso è una transizione naturale dalle domande poste sopra. In questo passo, l’organizzazione dovrebbe identificare i propri punti deboli. A questo scopo, l’organizzazione dovrebbe elencare 3-5 casi d’uso rilevanti, classificarli in base alla loro importanza e selezionare quelli che possono aiutare a raggiungere obiettivi aziendali significativi o minimizzare i principali problemi aziendali. Ad esempio, la visione computerizzata può essere utilizzata nel settore sanitario per l’analisi di immagini mediche (ad esempio, una scansione CT).

Fase 2- Esecuzione (un processo passo-passo per una Strategia di AI Viable)

Strategia dei Dati

Non c’è AI senza dati. I dati sono un asset per un’organizzazione. La strategia dei dati si riferisce a un piano complessivo per un’organizzazione per gestire i propri dati. Un’azienda dovrebbe identificare le proprie fonti di dati, archiviarle, aggiornarle e utilizzarle per gli obiettivi aziendali e i pipeline di AI/ML. Mentre formula la strategia di AI, l’azienda dovrebbe allineare la propria strategia dei dati con la strategia di AI.

Audit e Valutazione dei Rischi

Un’applicazione di AI deve essere agnostica quando le variabili come il colore, il genere o la razza vengono modificate. Le applicazioni di AI pregiudicate possono essere dannose. Una valutazione dei rischi approfondita è necessaria per considerazioni legali, etiche e sociali.

A questo scopo, gli auditor utilizzano framework di AI, regolamenti dei dati e etica di AI per auditing i pipeline di AI/ML. Eseguendo valutazioni dei rischi dei pipeline di ML, un’organizzazione costruisce fiducia nel proprio sistema di AI.

Infrastruttura Tecnologica

L’infrastruttura tecnologica si riferisce all’hardware e al software necessari per la tua strategia di AI. In questo passo, l’organizzazione determina la potenza computazionale, le librerie di programmazione, i framework, i servizi di cloud computing, gli strumenti di elaborazione e analisi dei dati e gli strumenti di distribuzione necessari per costruire il sistema di AI.

Personale Specializzato

L’organizzazione necessita di identificare il team di cui ha bisogno per costruire il sistema di AI. Gli ingegneri dei dati, gli analisti dei dati, gli scienziati dei dati, gli ingegneri di apprendimento automatico, gli ingegneri software e gli architetti di AI sono necessari per creare l’applicazione di AI. L’organizzazione dovrebbe comunicare le esigenze di talento al team delle risorse umane per comprendere e colmare le lacune di conoscenza. Il reclutamento del talento differisce a seconda del tipo di prodotto di AI di cui un’organizzazione ha bisogno. Per i modelli di linguaggio, sono necessari dipendenti con competenze in NLP (Elaborazione del Linguaggio Naturale) per la rilevazione degli oggetti e la localizzazione degli oggetti con esperienza in CV (Visione Computerizzata).

Per aiuto con l’assunzione, visita la nostra guida alle migliori aziende di reclutamento di AI.

Implementazione

Una volta che tutto è in posto, è il momento di eseguire il piano. L’implementazione consiste dei seguenti passaggi:

• Raccolta dei Dati
• Pre-elaborazione dei Dati
• Analisi dei Dati
• Modellazione e Valutazione
• Distribuzione

L’architetto di AI comprende gli obiettivi di AI dell’organizzazione e guida il team. L’analista dei dati riceve i dati dagli ingegneri dei dati e li pre-elabora. Dopo la pre-elaborazione e l’analisi, l’analista dei dati condivide informazioni chiave con il team e gli stakeholder. L’ingegnere di apprendimento automatico crea una strategia di convalida per la modellazione. Una volta selezionato il modello con il miglior risultato, il team di ingegneria software sceglie una piattaforma sicura per distribuire il modello. Dopo la distribuzione, il modello viene monitorato e aggiornato continuamente per raggiungere i risultati desiderati.

Vantaggi di Avere una Strategia di AI

Efficienza Migliorata: L’AI è efficiente nella presa di decisioni e può automatizzare le attività ripetitive. Automatizzando i processi banali, i dipendenti possono concentrarsi su attività ad alto valore.

Chiarezza: Una strategia di AI chiaramente definita crea una roadmap facile da seguire e probabilmente riuscita. Nella strategia di AI, i ruoli e le responsabilità di tutti nel team sono comunicati. Inoltre, aumenta la fiducia degli stakeholder nell’investire nell’impresa.

Vantaggio Competitivo: Avere una strategia di AI offre un vantaggio sproporzionato. Ad esempio, un’azienda di revisione che utilizza applicazioni di AI lavorerà più velocemente e, di conseguenza, farà più affari.

Strategia di AI – Verso il Futuro

La strategia di AI è il piano complessivo di un’organizzazione per integrare l’intelligenza artificiale nella propria strategia aziendale in tandem con la strategia dei dati. L’ecosistema di AI continuerà a espandersi esponenzialmente con metodi di ricerca all’avanguardia, grandi quantità di dati e immense risorse computazionali che catalizzano la crescita. Un’organizzazione necessita di stare al passo con il ritmo e revisionare la propria strategia di AI per ottenere il massimo dall’esplosione di AI.

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