Minties lyderiai
Praktinis vadovas, kaip maksimaliai išnaudoti savo investicijas į AI
POV: Girdėjote daug triukšmo apie AI, todėl nusprendžiate atlikti savo tyrimą. Nesvarbu, kur kreiptumėtės, ekspertas paaiškina AI naudą ir verslo atskleidimo potencialą, todėl darote išvadą, kad taip, jūsų versle AI sprendimas yra pagrįstas.
Kas dabar?
DI sprendimų, kuriuos galima panaudoti daugybe skirtingų būdų, nuo mašininio mokymosi įrankių, kurie skatina klientų aptarnavimą, iki geresnių personalizavimo ir produktų rekomendacijų klientams iki logistikos ir tiekimo grandinės optimizavimo įrankių, pasiūlymas yra didelis. Sėkmingai integruota dirbtinio intelekto technologija gali turėti didžiulę investicijų grąžą, o tai lemia geresnius pardavimus, labiau patenkintus klientus ir racionalesnes operacijas, kurios kasmet sutaupo tūkstančius dolerių. Turint visa tai omenyje, nenuostabu, kad investicijos į AI yra prognozuojama, kad iki 200 m.
Tačiau daugeliu atvejų įmonės investuoja į AI neturėdamos aiškaus plano, kaip jį įgyvendinti. Investavimas į dirbtinio intelekto sprendimą be nubrėžto integravimo ar diegimo kelio yra panašus į didelio našumo sportinio automobilio pirkimą net nežinant, kaip pasukti svirtį.
Pažvelkime į kelis veiksmus, kurių turėtų imtis įmonės, investavusios į AI, kad užtikrintų sėkmingą diegimą, įskaitant duomenų svarstymą, mokymą, geriausią praktiką ir tai, kaip sėkmingas diegimas gali pagerinti bendrą klientų patirtį.
Esminis duomenų vaidmuo diegiant AI
Žvelgiant į dabartinės kartos dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi programas, atrodo, kad jos išsprendė labai specifinę problemą: įmones pribloškia duomenų įvestis, kurios negali rankiniu būdu paversti įgyvendinamomis įžvalgomis.
Tačiau svarbiausia yra tai, kad dirbtinio intelekto variklio efektyvumą lemia duomenų, iš kurių jis turi kurti, stiprumas ir naudingumas. Siekdamos maksimaliai padidinti bet kokias AI investicijas, organizacijos turi optimizuoti savo duomenis, kad jie būtų kokybiški, kiekybiškai ir aktualūs.
Tvirtas duomenų pagrindas gali būti pasiektas trimis etapais.
Pirmasis etapas yra duomenų strategijos kūrimas, pagrįstas konkrečia AI sistemos programa. Šiame etape prekės ženklas nustatys, kurie duomenys bus renkami, kaip jie bus saugomi ir kaip bus panaudoti AI iniciatyvoms palaikyti.
Nustatyti pagrindinius duomenų šaltinius reiškia suprasti, kokį vaidmenį įmonė tikisi atlikti savo AI investicijomis. Pavyzdžiui, norint panaudoti AI, kad būtų sukurtas patikimesnis ir efektyvesnis produktų rekomendacijų ir suasmeninimo variklis, reikia prijungti vartotojo duomenis iš CRM ir gauti produkto duomenis iš Produkto informacijos valdymo (PIM) sistema. Įvertinus, kokius duomenis įmonė turi, ir nustatant bet kokias akląsias vietas, gali būti lengviau parengti duomenų rinkimo iniciatyvas.
Tada prekės ženklas turės nustatyti duomenų valdymo taisykles ir įdiegti duomenų kokybės užtikrinimo, privatumo laikymosi ir saugumo sistemas. Prekės ženklas taip pat norės įvertinti duomenų saugojimo infrastruktūrą ir potencialiai investuoti į keičiamo dydžio sprendimą – AI varikliui įdiegti gali prireikti daug duomenų.
Taikant tvirtą duomenų strategiją, kitas etapas yra duomenų įtraukimas ir inicijavimas. Duomenų įtraukimas į AI sistemas yra labai svarbus žingsnis, kurį reikia kruopščiai planuoti ir vykdyti. Tikslas yra supaprastinti duomenų integravimo procesus, kad AI modeliai galėtų efektyviai mokytis iš duomenų.
Tačiau prieš įtraukiant duomenis, juos reikia iš anksto apdoroti, kad būtų pašalinti neatitikimai arba prieštaringa ir nesusijusi informacija, ir suformatuoti, kad būtų užtikrintas suderinamumas su AI algoritmais. Šis procesas gali būti sunkus, tačiau tinkamai suplanavus ir gerai suvokus, kokie svarbūs duomenys bus importuojami, jį turėtų valdyti net mažesnės komandos.
Be to, šį inicijavimo procesą reikia atlikti tik vieną kartą. Iš anksto apdorojus duomenis, kitas žingsnis yra automatizuoti duomenų perdavimo kanalus, kad dirbtinio intelekto sistemai būtų pateikti tinkamai suformatuoti svarbūs duomenys taip, kad rankinis įsikišimas būtų kuo mažesnis. Iš ten tiesiog reikia stebėti sistemos kokybę ir įdiegti protokolus, kad būtų galima sekti duomenų versijas laikui bėgant.
Galiausiai, investicijos į AI reikalauja nuoseklios duomenų priežiūros ir optimizavimo. Nuolat stebėdamos AI veikimą ir gaudamos klientų atsiliepimus apie jų sąveiką su AI, įmonės visada turėtų ieškoti patobulinimų savo AI diegimo procese ir nuolatinėje integracijoje. Kai dirbtinio intelekto sistemos yra tokios didelės investicijos, kurių privalumai yra dideli, protinga suteikti joms geriausią sėkmės galimybę taikant geriausią duomenų praktiką.
AI raštingumas yra būtinas ilgalaikei projekto sėkmei
Jei užimate vadovaujančias pareigas, dirbtinį intelektą gali būti lengva pamatyti pro rožinius akinius. Verslo potencialo matymas gali užgožti faktą, kad komandos nariai gali pasipriešinti naujoms sistemoms ir naujoms technologijoms, ypač toms, kurias kai kurie darbuotojai laiko grėsme savo darbui. Tiesą sakant, vienas Pew tyrimų tyrimas parodė, kad daugiau nei 80 procentų amerikiečių jaučia prieštaringas ar neigiamas emocijas dėl AI atsiradimo.
Įmonei nusprendus investuoti į dirbtinio intelekto sprendimą, pirmasis žingsnis yra aiškiai apibrėžti AI vaidmenį ir skaidriai pranešti apie tai darbuotojams. Kai darbuotojai supras AI potencialą ir naudingumą, jie pašalins trinties taškus mokydami juos maksimaliai išnaudoti technologiją.
Veiksmingam dirbtinio intelekto pritaikymui taip pat reikalingas skirtingų komandų ir disciplinų bendradarbiavimas. Vienas iš būdų paskatinti šį bendradarbiavimą yra sudaryti komandas, turinčias įvairių įgūdžių, kad galėtų spręsti AI projektus iš kelių perspektyvų. Forumų kūrimas ir esamų komunikacijos kanalų panaudojimas, siekiant dalytis AI įžvalgomis, geriausia praktika ir sėkmės istorijomis, gali sukelti papildomo įspūdžio apie iniciatyvą.
Tačiau galų gale, norint kuo geriau išnaudoti savo AI investicijas, reikia priimti organizacinį sprendimą iš viršaus į apačią. Vadovybė turi dalyvauti projekte ir perduoti šį entuziazmą visai komandai.
Išnaudokite visas savo AI investicijas
Nepaisant to, ką sako daugelis pardavimo pasiūlymų, dirbtinio intelekto sprendimą nėra lengva įdiegti. Tam reikia planavimo, organizacinio įpirkimo ir mokymo. Tačiau, kai jis sėkmingai vykdomas, jis gali turėti permainingą poveikį vartotojo patirčiai, organizacijos funkcionalumui ir dar daugiau.
Praktiniu lygmeniu maksimaliai išnaudoti savo AI investicijas lemia trys pagrindiniai dalykai. Visų pirma, aiškių tikslų apibrėžimas padės organizacijai planuoti įgyvendinimą ir suprasti, kaip atrodo sėkmė naudojant AI. Tada atminkite, kad viskas nebūtinai turi būti baigta pirmą dieną. Iteratyvus diegimo metodas gali sulėtinti procesą ir užtikrinti, kad jūsų komanda ir technologija veiktų nepertraukiamai.
Galiausiai, dirbtinis intelektas nėra vaistas nuo visų, ypač iškart už vartų. Norint pasiekti tikrą sėkmę naudojant dirbtinį intelektą, reikia stebėti ir vertinti, imtis to, kas veikia, atkartoti tas sėkmes ir jas optimizuoti. AI yra ilgalaikė strategija, kurios vertė gali pakeisti verslą. Sumanus ir pagrįstas požiūris gali padėti iš tikrųjų atlaisvinti šią didelę investiciją.
