Machine Learning-projecten van experiment naar implementatie brengen

In de afgelopen maanden lijkt het alsof agentic AI de aandacht van het bedrijfsleven opeist. Bedrijven zijn enthousiast om het te gebruiken om taken te automatiseren, workflows te orkestreren en te communiceren met systemen en klanten. Maar machine learning (ML), de over het hoofd gezien oudere broer van agentic AI, verdient aandacht voor zijn cruciale rol bij het mogelijk maken van AI-agentic workflows die voorbij statische regels gaan.

In veel bedrijfsgevallen kan ML de voorspellingen, classificaties, aanbevelingen en risicoscores bieden die helpen bij het nemen van beslissingen door AI-agents. Bijvoorbeeld, als u een AI-agent gebruikt om klantvragen te beantwoorden, kan ML de agent voorzien van signalen dat een klant mogelijk binnenkort zal vertrekken, waardoor relevante berichtenstromen worden geactiveerd.

Er zijn echter te veel organisaties die worstelen met het implementeren van ML-projecten die als basis worden beschouwd, en die vertraging houdt hen tegen van het bereiken van agentic AI-succes. De cijfers variëren, met mislukkingspercentages voor ML-projecten die oplopen tot 85% volgens sommige industriebenchmarks.

Veel teams weten niet waar ze moeten beginnen met het implementeren van machine learning, hoe ze een ML-experiment moeten opzetten op een manier die schaalbaar is, of hoe ze de juiste stakeholders moeten betrekken bij het project. In dit artikel zal ik een paar tips delen voor het opzetten van ML-projecten voor maximale kans op succes.

Waarom mislukken zoveel ML-projecten?

Er zijn twee belangrijke redenen voor de slechte succespercentages van ML-projecten: ofwel wordt de use case niet overwogen met de juiste perspectief, ofwel zijn stakeholders niet aan boord en torpederen ze het idee.

Deze redenen gaan meestal hand in hand. Machine learning vereist zorgvuldig beheer om goede resultaten te behalen. Tegelijkertijd zijn veel mensen in de zakenwereld sceptici die bang zijn voor verandering, wantrouwen machine learning of in het algemeen uw project van tafel willen krijgen.

Als u uw proef niet rigoureus opzet, zult u geen steun winnen in uw organisatie. ML-succes vereist dat u naar de details gaat.

De duivel zit in de details

ML-modellen zijn ontworpen om specifieke, herhalende problemen op te lossen die smal zijn gedefinieerd, zoals het voorspellen van klantverloop, het detecteren van fraude of het voorspellen van vraag. Het is niet gebouwd om breed context te begrijpen of meerdere taken uit te voeren, maar te veel ML-projecten hebben grandioze ambities en brede doelen zoals “verbeter deze afdeling”.

Het is essentieel om relevante experimentele testcases op te zetten die sceptici omzetten in kampioenen. Een succesvolle proef geeft u de data-analyseconclusies die u nodig heeft om agentic AI en bedrijfsbeslissingen te ondersteunen, evenals het aantonen van bedrijfswaarde.

Voor de meeste organisaties is de belangrijkste hindernis het vinden van de juiste testuse case. Een haalbaar experimentconcept moet zowel specifiek als relevant zijn voor uw bedrijfsdoelstellingen. Bijvoorbeeld, het onderzoeken van transacties om mogelijke fraude te identificeren, of het bepalen wanneer onderhoud moet worden gepland voor verschillende soorten machines.

Hier zijn vier vragen om te stellen om door de worsteling heen te komen en de juiste use case te vinden die ML-adoptie helpt.

Wat zijn de inzetten?

De eerste zorg is hoeveel ruimte u heeft om fouten te maken, omdat uw tolerantie voor fouten minstens zo belangrijk is als modelprestaties. Verschillende use cases hebben verschillende gevolgen wanneer het model dingen verkeerd doet, wat beïnvloedt hoe geschikt ze zijn voor implementatie.

Wanneer de kosten van fouten lager zijn, heeft u meer ruimte om te experimenteren met modellogica. Bijvoorbeeld, een model dat marketingaanbiedingen aanbeveelt voor verschillende doelgroepen kan een lagere mate van nauwkeurigheid hebben dan een model dat medische follow-upzorg ondersteunt.

Het is het beste om te beginnen met lage-risico-, hoge-waarde-use cases die te maken hebben met gebieden waar fouten gemakkelijk kunnen worden gecorrigeerd en de gevolgen van fouten beperkt zijn. Naarmate de bedrijfs-, regelgevende- of reputatierisico’s toenemen, moet ook de menselijke toezicht toenemen.

Heeft u de juiste data?

Data is essentieel voor elk effectief ML-project. Meer experimenten mislukken vanwege onvoldoende data dan vanwege zwakke modellen, dus zorg ervoor dat uw data geraffineerd, relevant, goed gelabeld en consistent wordt verzameld. Samenwerking tussen het bedrijfsteam en het datateam is hierbij cruciaal.

Productiedata kan afwijken van experimentele data, waardoor modellen in productie falen, zelfs als ze goed presteerden in de proef. Soms is real-world data te lawaaierig, vertraagd of ontoegankelijk om het model te ondersteunen.

Data en signalen zijn niet hetzelfde. Voorspellende signalen zijn essentieel om een bedrijfsprobleem op te lossen, dus uw data moet historische patronen en relevante kenmerken bevatten om betrouwbare voorspellingen te ondersteunen. Sommige problemen zijn gewoon niet voorspelbaar, dus prioriteer use cases die al goed beheerde, herhaalbare, toegankelijke gegevensbronnen hebben.

Wat zijn de succesmetrieken?

U zult moeite hebben om succes aan te tonen als u niet weet wat succes betekent, dus definieer uw doelen van tevoren. U wilt bedrijfs-ROI leveren, niet alleen een zeer nauwkeurig model, dus koppel modelprestaties aan echte bedrijfsimpact. Wees duidelijk over uw bedrijfsdoelstellingen en identificeer de KPI’s die echte prestaties aantonen.

Zorg ervoor dat u de bijdrage van uw ML-interventie kunt meten en bevestigen. Bijvoorbeeld, als u een ML-project test om klantverloop te verminderen, kunt u dan aantonen dat de toegenomen retentie te wijten is aan de mogelijkheid van uw model om ontevreden klanten te identificeren voordat ze hebben besloten te vertrekken en niet aan andere factoren, zoals algemene promoties, seizoensgebonden vraag of prijswijzigingen?

Onthoud dat voor de stakeholders van uw project vertrouwen en veiligheid minstens zo belangrijk zijn als prestaties. U moet in staat zijn om uitlegbaarheid en veiligheid aan te tonen, evenals ROI en andere soorten bedrijfsimpact.

Wat ligt achter de resultaten die u nastreeft?

ML-projecten slagen het beste wanneer ze zijn ingebed in dagelijkse bedrijfsprocessen, wat betekent dat u volledig moet begrijpen wat die processen zijn. Kaart hoe beslissingen worden genomen in uw organisatie, door te volgen wie de beslissing neemt, welke informatie ze gebruiken, welke regels ze volgen en waar knelpunten ontstaan.

Bottlenecks zijn vaak de beste plaatsen om ML toe te passen. Zoek naar beslissingen die vaak worden genomen maar volgen herkenbare patronen of richtlijnen en denk dan na over hoe ML-voorspellingen in deze workflow zouden passen. Uw model moet een stap in het proces vergemakkelijken of automatiseren in plaats van in isolatie te werken.

Het is het beste om hulp in te roepen van proceseigenaren en domeinexperts, omdat ze het meest waarschijnlijk weten welke beslissingen ertoe doen, wanneer uitzonderingen optreden en waar implementatie het meeste impact zou hebben. Dit zijn ook de mensen die het meest waarschijnlijk projectkampioenen zullen worden als het leiderschap overweegt om uw experiment in productie te nemen.

Uw ML-projecten tot succes brengen

Het opbouwen van de juiste proef is cruciaal voor het mogelijk maken van ML om voorbij experimenten te gaan naar implementatie. Het vinden van specifieke use cases die duidelijke succesmetrieken, lage risico’s, een sterke data-fundament en een duidelijke rol in bredere bedrijfsprocessen hebben, kan helpen om ROI aan te tonen, stakeholderondersteuning te verwerven en bedrijfssucces te stimuleren. Het vinden van de juiste piloot is cruciaal voor het mogelijk maken van ML om voorbij experimenten te gaan naar implementatie. Het vinden van specifieke use cases die duidelijke succesmetrieken, lage risico’s, een sterke data-fundament en een duidelijke rol in bredere bedrijfsprocessen hebben, kan helpen om ROI aan te tonen, stakeholderondersteuning te verwerven en bedrijfssucces te stimuleren.