Hvordan utvikle din kunstig intelligens (AI) strategi

AI-strategi definerer en veikart for å integrere AI i bedriftsdriften for å forbedre operasjonell effisiens. Kunstig intelligens kan brukes til å lage effektive forretningsprodukter og -tjenester. Det kan optimalisere forretningsprosesser ved å automatisere repetitive oppgaver. Men for å realisere AI-potensialet, trenger en organisasjon en strategisk plan for å bestemme sin AI-maturitet, liste ut utfordringene og spore fremgangen.

AI har en stor innvirkning på bedriftslandskapet og driver innovasjon. AI-markedet var på rundt 330 milliarder dollar i 2021, og det vil være omtrent 1400 milliarder dollar i 2029, med en årlig vekst på 20,1 %. I tillegg fant en Gartner-undersøkelse at

• 80% av bedriftsledere tror at AI-automatisering kan brukes for alle forretningsbeslutninger.
• 72% av ledere rapporterer at de har eller kan skaffe AI-kompetansen de trenger.
• 54% av AI-applikasjonene overfører suksessfullt fra pilot til produksjon.

I denne bloggen vil vi utforske hva en AI-strategi er, dens planleggings- og gjennomføringsfase, og dens fordeler.

Hva er en AI-strategi?

Å starte et AI-prosjekt uten en AI-strategi vil føre til komplikasjoner, uklare forventninger, uønskede forsinkelser og til slutt prosjektavslutning. En organisasjon må definere sine AI-behov, ressursene som kreves og tidsrammen for å bygge en handlebar AI-strategi som skal guide bedriftsveksten.

Fase 1 – Bedriftsplan og AI

Bedriftsstrategi og AI-strategi

Det første steget for en organisasjon i å lage sin AI-strategi er å identifisere sine mål og objekter. Organisasjonen bør se på sin bedriftsstrategi og strømlinjeforme den for å sammenfalle med AI-strategien. I dette steget bør organisasjonen svare på følgende spørsmål:

• Hva er våre bedriftsmål, og hvordan kan AI hjelpe oss å oppnå dem?
• Hvorfor og hvor bruker vi AI?
• Hva slags og hvor mange ressurser vil det ta å gjennomføre AI-strategien?

Identifiser brukstilfeller

Å identifisere brukstilfeller er en naturlig overgang fra spørsmålene ovenfor. I dette steget bør organisasjonen identifisere sine smertepunkter. Til den ende bør organisasjonen liste opp 3-5 relevante brukstilfeller, rangere dem etter viktighet og velge de som kan hjelpe å oppnå betydelige bedriftsmål eller minimere store bedriftsproblemer. For eksempel kan datamaskinsyn brukes i helsevesenet for medisinsk bildeanalyse (f.eks. CT-skanning).

Fase 2 – Gjennomføring (en steg-for-steg-prosess for en livskraftig AI-strategi)

Datastrategi

Det finnes ingen AI uten data. Data er en verdifull ressurs for en organisasjon. Datastrategi refererer til en omfattende plan for en organisasjon for å håndtere sine data. En bedrift bør identifisere sine datakilder, lagre dem, oppdatere dem og bruke dem for bedriftsmål og AI/ML-pipelines. Mens organisasjonen utarbeider AI-strategien, bør den sammenfalle sin datastrategi med AI-strategien.

Revisjon og risikovurdering

En AI-applikasjon må være agnostisk når variabler som farge, kjønn eller rase endres. Forvrengte AI-applikasjoner kan være skadelige. En grundig risikovurdering er nødvendig for juridiske, etiske og sosiale overveielser.

Til den ende bruker revisorer AI-rammeverk, datareguleringer og AI-etikk for revisjon av AI/ML-pipelines. Ved å utføre risikovurderinger av ML-pipelines, bygger en organisasjon tillit til sitt AI-system.

Teknologi-infrastruktur

Teknologi-infrastruktur refererer til maskinvaren og programvaren som kreves for din AI-strategi. I dette steget bestemmer organisasjonen beregningskraft, programmeringsbiblioteker, rammeverk, skytjenester, datahandsaming- og analyseverktøy og deploy-verktøy som er nødvendige for å bygge AI-systemet.

Kompetent arbeidskraft

Organisasjonen må identifisere teamet det trenger for å bygge AI-systemet. Dataingeniører, dataanalytikere, dataforskere, maskinlæringsingeniører, programvareingeniører og AI-arkitekter er nødvendige for å lage AI-applikasjonen. Organisasjonen bør kommunisere kompetansebehovet til HR-avdelingen for å forstå og fylle kompetansegapene. Rekruttering av talent varierer avhengig av typen AI-produkt en organisasjon trenger. For språkmodeller er ansatte med ekspertise i NLP (Naturlig Språkbehandling) nødvendige for objektgjenkjenning, og lokaliseringsansatte med erfaring i CV (Computer Vision) er nødvendige.

For hjelp med rekruttering, se vår beste AI-rekrutteringsfirma-guide.

Gjennomføring

Når alt er på plass, er det tid å gjennomføre planen. Gjennomføringen består av følgende steg:

• Datainnsamling
• Dataforberedelse
• Dataanalyse
• Modellering og evaluering
• Deployering

AI-arkitekten forstår organisasjonens AI-objektiver og leder teamet. Dataanalytiker mottar data fra dataingeniører og forbereder dem. Etter forberedelse og analyse deler dataanalytiker nøkkelinnsikt med teamet og interessenter. Maskinlæringsingeniør utarbeider en riktig valideringsstrategi for modellering. Når modellen med beste resultat er valgt, velges en sikker plattform av programvareteamet for å deployere modellen. Etter deployering overvåkes modellen kontinuerlig og oppdateres for å oppnå ønskede resultater.

Fordelene med å ha en AI-strategi

Økt effisiens: AI er effektiv i beslutningstaking og kan automatisere repetitive oppgaver. Ved å automatisere mundane prosesser, kan ansatte fokusere på høyverdioppgaver.

Klarhet: En tydelig definert AI-strategi skaper en veikart som er lett å følge og sannsynligvis vil lykkes. I AI-strategien kommuniseres rollene og ansvarlige for alle i teamet. I tillegg øker det tilliten til å investere i prosjektet.

Konkurransesfordel: Å ha en AI-strategi gir en ubalansert fordel. For eksempel vil et revisjonsfirma som bruker AI-applikasjoner arbeide raskere og gjøre mer forretning.

AI-strategi – Veien fremover

AI-strategi er en organisajons omfattende plan for å integrere kunstig intelligens i sin bedriftsstrategi i sammenheng med datastrategi. AI-økosystemet vil fortsette å utvide seg eksponentielt med banebrytende forskningsmetoder, massive data og enorme beregningsressurser som katalyserer veksten. En organisasjon må holde tritt med takten og revidere sin AI-strategi for å få mest mulig ut av AI-boomet.

Ønsker du mer AI-relatert innhold? Besøk unite.ai.