Una guida pratica per sfruttare al meglio il tuo investimento nell'intelligenza artificiale

POV: Hai sentito molto rumore sull'intelligenza artificiale e quindi decidi di fare le tue ricerche. Non importa a chi ti rivolgi, un esperto espone i vantaggi dell'intelligenza artificiale e il potenziale di sblocco del business, e così concludi che, sì, esiste un business case da realizzare per una soluzione di intelligenza artificiale all'interno della tua azienda.

Adesso cosa?

La proposta di soluzioni di intelligenza artificiale da utilizzare in una miriade di modi diversi, dagli strumenti di apprendimento automatico che rafforzano il servizio clienti a una migliore personalizzazione e motori di raccomandazione dei prodotti per i clienti, agli strumenti di logistica e di ottimizzazione della catena di fornitura, è forte. Se integrata con successo, la tecnologia AI può avere un ROI enorme, portando a vendite migliori, clienti più soddisfatti e operazioni semplificate che fanno risparmiare migliaia di dollari ogni anno. Tenendo presente tutto ciò, non sorprende che gli investimenti nell’intelligenza artificiale lo siano Si prevede che raggiungerà i 200 miliardi di dollari entro il 2025.

In molti casi, tuttavia, le aziende investono nell’intelligenza artificiale senza avere una chiara tabella di marcia per implementarla. Investire in una soluzione di intelligenza artificiale senza un percorso delineato per l’integrazione o l’implementazione è un po’ come acquistare un’auto sportiva ad alte prestazioni senza nemmeno sapere come guidare la leva del cambio.

Diamo un'occhiata ad alcuni dei passaggi che le aziende dovrebbero intraprendere dopo aver investito nell'intelligenza artificiale per garantire un'implementazione di successo, comprese considerazioni sui dati, formazione, best practice e come un'implementazione di successo può migliorare l'esperienza complessiva del cliente.

Il ruolo essenziale dei dati nell’implementazione dell’intelligenza artificiale

Osservando le applicazioni per l’attuale generazione di intelligenza artificiale e machine learning, sembra che abbiano risolto un problema molto specifico: le aziende sono sopraffatte dagli input di dati che non possono trasformare manualmente in informazioni fruibili.

Ma il problema è che l’efficacia di un motore di intelligenza artificiale è determinata dalla forza e dall’utilità dei dati da cui deve partire. Per massimizzare qualsiasi investimento nell’intelligenza artificiale, le organizzazioni devono ottimizzare i propri dati in termini di qualità, quantità e pertinenza.

Una solida base di dati può essere ottenuta in tre fasi.

La prima fase riguarda lo sviluppo di una strategia dei dati basata sull’applicazione specifica per il sistema di intelligenza artificiale. Durante questa fase, un marchio definirà quali dati verranno raccolti, come verranno archiviati e come verranno utilizzati per supportare le iniziative di intelligenza artificiale.

Identificare le principali fonti di dati significa comprendere il ruolo che un’azienda si aspetta che svolga il suo investimento nell’intelligenza artificiale. Ad esempio, sfruttare l’intelligenza artificiale per creare un motore di raccomandazione e personalizzazione dei prodotti più solido ed efficace richiede la connessione dei dati utente da un CRM e l’acquisizione dei dati di prodotto da un Sistema di gestione delle informazioni sul prodotto (PIM).. Fare il punto sui dati a disposizione dell’azienda e identificare eventuali punti ciechi può aiutare a creare iniziative di raccolta dati.

Da lì, un marchio dovrà stabilire regole di governance dei dati e implementare strutture per la garanzia della qualità dei dati, la conformità alla privacy e la sicurezza. Il marchio vorrà inoltre valutare l’infrastruttura di archiviazione dei dati e potenzialmente investire in una soluzione scalabile: l’implementazione di un motore di intelligenza artificiale può richiedere grandi volumi di dati.

Una volta adottata una solida strategia sui dati, la fase successiva è l'onboarding e l'inizializzazione dei dati. L’integrazione dei dati nei sistemi di intelligenza artificiale è un passaggio cruciale che richiede un’attenta pianificazione ed esecuzione. L’obiettivo è semplificare i processi di integrazione dei dati per consentire ai modelli di intelligenza artificiale di apprendere in modo efficace dai dati.

Ma prima che i dati possano essere inseriti, è necessario preelaborarli per rimuovere incoerenze o informazioni contrastanti e irrilevanti e formattarli per garantire la compatibilità con gli algoritmi di intelligenza artificiale. Questo processo può essere arduo, ma con una pianificazione adeguata e una solida comprensione di quali dati rilevanti verranno importati, dovrebbe essere gestibile anche per i team di dimensioni più piccole.

Inoltre, questo processo di inizializzazione deve essere eseguito solo una volta. Una volta preelaborati i dati, il passo successivo è automatizzare le pipeline di dati per fornire al sistema di intelligenza artificiale dati pertinenti e correttamente formattati in modo da ridurre al minimo l’intervento manuale. Da lì, è sufficiente monitorare la qualità del sistema e dotarlo di protocolli per tenere traccia delle versioni dei dati nel tempo.

Infine, gli investimenti nell’intelligenza artificiale richiedono una manutenzione e un’ottimizzazione costanti sul lato dei dati. Attraverso il monitoraggio costante delle prestazioni dell'intelligenza artificiale e il feedback dei clienti sulle loro interazioni con l'intelligenza artificiale, le aziende dovrebbero essere sempre alla ricerca di miglioramenti nel processo di implementazione dell'intelligenza artificiale e nell'integrazione continua. Quando i sistemi di intelligenza artificiale rappresentano un investimento così importante, con grandi vantaggi da abbinare, è prudente dargli le migliori possibilità di successo attraverso le migliori pratiche sui dati.

L’alfabetizzazione all’intelligenza artificiale è necessaria per il successo dei progetti a lungo termine

Se ricopri una posizione manageriale, può essere facile vedere l'intelligenza artificiale attraverso occhiali color rosa. Vedere il potenziale del business può oscurare il fatto che potrebbe esserci resistenza tra i membri del team ad accettare nuovi sistemi e nuove tecnologie, in particolare quelle che alcuni lavoratori vedono come una minaccia per il loro lavoro. In effetti, uno Studio di Pew Research ha dimostrato che oltre l’80% degli americani prova emozioni contrastanti o negative riguardo all’ascesa dell’intelligenza artificiale.

Una volta che un’azienda ha deciso di investire in una soluzione di intelligenza artificiale, il primo passo è definire chiaramente il ruolo che l’intelligenza artificiale svolgerà e comunicarlo in modo trasparente ai dipendenti. Quando i dipendenti capiranno il potenziale e l’utilità dell’intelligenza artificiale, verranno eliminati i punti di attrito nella formazione per sfruttare al meglio la tecnologia.

Un’adozione efficace dell’intelligenza artificiale richiede anche la collaborazione tra team e discipline disparate. Un modo per incoraggiare questa collaborazione è formare team con competenze diverse per affrontare progetti di intelligenza artificiale da più prospettive. La creazione di forum e lo sfruttamento dei canali di comunicazione esistenti per condividere approfondimenti sull'intelligenza artificiale, best practice e storie di successo possono creare ulteriore entusiasmo attorno all'iniziativa.

In fin dei conti, tuttavia, sfruttare al meglio il proprio investimento nell’intelligenza artificiale deve essere una decisione organizzativa sostenuta dall’alto verso il basso. La leadership esecutiva deve essere coinvolta nel progetto e comunicare tale entusiasmo a tutto il team.

Ottieni il massimo dal tuo investimento nell'intelligenza artificiale

Nonostante ciò che dicono molte proposte di vendita, implementare una soluzione AI non è facile. Sono necessarie pianificazione, partecipazione organizzativa e formazione. Se eseguito con successo, tuttavia, può avere un impatto trasformativo sull'esperienza utente, sulla funzionalità organizzativa e molto altro ancora.

A livello pratico, sfruttare al meglio il proprio investimento nell’intelligenza artificiale si riduce a tre cose fondamentali. Innanzitutto, definire obiettivi chiari aiuterà l’organizzazione a pianificare l’implementazione e a capire come si presenta il successo con l’intelligenza artificiale. Successivamente, ricorda che non è necessario che tutto sia completato il primo giorno. Adottare un approccio iterativo all'implementazione può rallentare il processo e garantire che il team e la tecnologia lavorino di pari passo.

Infine, l’intelligenza artificiale non è una panacea, soprattutto a livello iniziale. Il vero successo con l’intelligenza artificiale richiede monitoraggio e valutazione, prendendo ciò che funziona, replicando tali successi e ottimizzandoli. L’intelligenza artificiale è una strategia a lungo termine il cui valore può cambiare le regole del gioco per un’azienda. Affrontarlo in modo intelligente e misurato può aiutare a sbloccare davvero quell’importante investimento.