כיצד לפתח את אסטרטגיית הבינה המלאכותית (AI) שלך

אסטרטגיית AI מגדירה מפת דרכים לשילוב AI בעסק כדי לשפר את היעילות התפעולית. ניתן להשתמש בבינה מלאכותית לייצור מוצרים ושירותים עסקיים יעילים. זה יכול לייעל תהליכים עסקיים על ידי אוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן. אבל כדי לממש את פוטנציאל הבינה המלאכותית, ארגון צריך תוכנית אסטרטגית כדי לקבוע את בשלות הבינה המלאכותית שלו, לפרט את האתגרים ולעקוב אחר ההתקדמות שלו.

בינה מלאכותית משפיעה באופן עמוק על הנוף העסקי ומניעה חדשנות. AI שוק הגודל היה כ-330 מיליארד דולר בשנת 2021, והוא יהיה כ-1400 מיליארד דולר בשנת 2029, גידול ב-CAGR של 20.1%. יתרה מכך, א גרטנר מחקר מצא כי

• 80% מהמנהלים העסקיים מאמינים שניתן להשתמש באוטומציה של AI לכל החלטה עסקית.
• עם 72% מהמנהלים שדיווחו שיש להם או יכולים לקבל את כישרון הבינה המלאכותית שהם צריכים.
• 54% מיישומי AI עוברים בהצלחה מפיילוט לייצור.

בבלוג זה נחקור מהי אסטרטגיית בינה מלאכותית, שלב התכנון והביצוע שלה והיתרונות שלה.

מהי אסטרטגיית AI?

פתיחת מיזם בינה מלאכותית ללא אסטרטגיית AI תוביל לסיבוכים, ציפיות מעורפלות, עיכובים לא רצויים, ובסופו של דבר, נטישת פרויקט. ארגון צריך להגדיר את צרכי הבינה המלאכותית שלו, המשאבים הנדרשים וציר הזמן שלו כדי לבנות אסטרטגיית בינה מלאכותית ניתנת לפעולה כדי להנחות את הצמיחה העסקית.

שלב 1- תוכנית עסקית ובינה מלאכותית

אסטרטגיה עסקית ואסטרטגיית AI

הצעד הראשון של ארגון ביצירת אסטרטגיית ה-AI שלו הוא זיהוי המטרות והיעדים שלו. על הארגון לבחון מחדש את האסטרטגיה העסקית שלו ולייעל אותה כדי להתיישר עם אסטרטגיית הבינה המלאכותית. בשלב זה, על הארגון לענות על השאלות הבאות:

• מהן היעדים העסקיים שלנו, וכיצד בינה מלאכותית יכולה לעזור לנו להשיג אותן?
• מדוע ואיפה אנו משתמשים ב-AI?
• איזה סוג וכמה משאבים יידרש כדי לבצע את אסטרטגיית הבינה המלאכותית?

זיהוי מקרי שימוש

זיהוי מקרי שימוש הוא מעבר טבעי מהשאלות שנשאלו לעיל. בשלב זה, הארגון צריך לזהות את נקודות הכאב שלו. לשם כך, על הארגון לפרט 3-5 מקרי שימוש רלוונטיים, לדרג אותם לפי חשיבותם ולבחור את אלו שיכולים לסייע בהשגת יעדים עסקיים משמעותיים או למזער את הבעיה העסקית הגדולה. לדוגמה, ניתן להשתמש בראייה ממוחשבת בתחום הבריאות לניתוח תמונה רפואית (למשל, סריקת CT).

שלב 2- ביצוע (תהליך שלב אחר שלב לאסטרטגיית AI בת קיימא)

אסטרטגיית נתונים

אין AI בלי נתונים. נתונים הם נכס עבור ארגון. אסטרטגיית נתונים מתייחסת לתוכנית מקיפה לארגון לניהול הנתונים שלו. חברה צריכה לזהות את מקורות הנתונים שלה, לאחסן אותם, לעדכן אותם ולהשתמש בהם למטרות עסקיות ולצינורות AI/ML. בזמן גיבוש אסטרטגיית הבינה המלאכותית, החברה צריכה להתאים את אסטרטגיית הנתונים שלה לאסטרטגיית הבינה המלאכותית.

ביקורת והערכת סיכונים

יישום AI צריך להיות אגנוסטי כאשר משתנים כמו צבע, מגדר או גזע משתנים. יישומי AI מוטים עלולים להזיק. הערכת סיכונים יסודית נחוצה משיקולים משפטיים, אתיים וחברתיים.

לשם כך, מבקרים משתמשים במסגרות AI, תקנות נתונים ואתיקה של AI ביקורת צינורות AI/ML. על ידי ביצוע הערכות סיכונים של צינורות ML, ארגון בונה אמון במערכת הבינה המלאכותית שלה.

תשתיות טכנולוגיות

תשתית טכנולוגית מתייחסת לחומרה ולתוכנה הדרושים לאסטרטגיית הבינה המלאכותית שלך. בשלב זה, הארגון קובע כוח חישובי, ספריות תכנות, מסגרות, שירותי מחשוב ענן, כלי עיבוד וניתוח נתונים וכלי פריסה הדרושים לבניית מערכת ה-AI.

כוח אדם מיומן

הארגון צריך לזהות את הצוות שהוא צריך לבניית מערכת הבינה המלאכותית. מהנדסי נתונים, מנתחי נתונים, מדעני נתונים, מהנדסי למידת מכונה, מהנדסי תוכנה וארכיטקטים של בינה מלאכותית נדרשים ליצור את יישום הבינה המלאכותית. הארגון צריך לתקשר את דרישות הכשרונות לצוות משאבי אנוש כדי להבין ולגשר על פערי הידע. גיוס כישרונות משתנה בהתאם לסוג מוצר הבינה המלאכותית שארגון צריך. עבור מודלים של שפה, נדרשים עובדים עם מומחיות ב-NLP (עיבוד שפה טבעית) לזיהוי אובייקטים, ונדרשים עובדי לוקליזציה עם ניסיון ב-CV (ראיית מחשב).

לעזרה בהעסקה, בקר במיטבנו חברות גיוס בינה מלאכותית להנחות.

יישום

ברגע שהכל במקום, הגיע הזמן להוציא לפועל את התוכנית. היישום מורכב מהשלבים הבאים:

• איסוף מידע
• עיבוד נתונים מראש
• ניתוח נתונים
• דוגמנות והערכה
• פְּרִיסָה

אדריכל הבינה המלאכותית מבין את יעדי הבינה המלאכותית של הארגון ומוביל את הצוות. מנתח נתונים מקבל נתונים ממהנדסי נתונים ומעבד אותם מראש. לאחר עיבוד מקדים וניתוח, מנתח הנתונים חולק תובנות מפתח עם הצוות ובעלי העניין. מהנדס למידת מכונה מייצר אסטרטגיית אימות נכונה למידול. לאחר בחירת הדגם עם התוצאה הטובה ביותר, נבחר פלטפורמה מאובטחת על ידי צוות הנדסת התוכנה כדי לפרוס את המודל. לאחר הפריסה, המודל מנוטר ומתעדכן באופן רציף להשגת התוצאות הרצויות.

היתרונות של אסטרטגיית AI

יעילות משופרת: בינה מלאכותית יעילה בקבלת החלטות ויכולה להפוך משימות שחוזרות על עצמן לאוטומטיות. על ידי אוטומציה של תהליכים ארציים, העובדים יכולים להתמקד במשימות בעלות ערך גבוה.

ניקיון: אסטרטגיית AI מוגדרת בבירור יוצרת מפת דרכים שקל לעקוב אחריה וסביר להניח שתצליח. באסטרטגיית AI, התפקידים והאחריות של כל אחד בצוות מועברים. יתרה מכך, היא מעלה את אמון בעלי העניין בהשקעה במיזם.

יתרון תחרותי: אסטרטגיית AI נותנת יתרון לא פרופורציונלי. לדוגמה, חברת ביקורת המשתמשת ביישומי בינה מלאכותית תעבוד מהר יותר, ובתמורה תעשה יותר עסקים.

אסטרטגיית AI - דרך קדימה

אסטרטגיית AI היא תוכנית מקיפה של ארגון לשילוב בינה מלאכותית באסטרטגיה העסקית שלו במקביל לאסטרטגיית נתונים. מערכת ה-AI האקולוגית תמשיך להתרחב באופן אקספוננציאלי עם שיטות מחקר חדשניות, נתונים מסיביים ומשאבי חישוב אדירים המזרזים את הצמיחה. ארגון צריך לעמוד בקצב ולשנות את אסטרטגיית הבינה המלאכותית שלו כדי להפיק את המרב מהתנופה של הבינה המלאכותית.

רוצה עוד תוכן הקשור לבינה מלאכותית? לְבַקֵר unite.ai.