Maksimering av AI-avkastning i bedriftsverdenen

Som har vært tilfelle med mange teknologier før, blir kunstig intelligens (AI) nå rost som den neste store innovasjonen som bedrifter bare må bruke. Ironisk nok har den underliggende teknologien vært til stede i tiår, men med de siste iterasjonene har hype nådd et feberpunktsnivå – og overgått virkeligheten av implementering over hele bedriften. Likevel, mens IT-teamene møter økende press for å komme om bord på IT-toget, må de balansere den entusiasmen med virkeligheten av bunnskjeven. Forskjellige implementeringer krever forskjellige investeringsnivåer, noe som betyr at de også må gi en forskjellig avkastning – ofte på en annen tidsskala.

Evnen til å levere vellykkede AI-produkter avhenger av mange faktorer: spesifikke strategier, planlegging og gjennomføring valgt av forretningsledere; tilgjengelighet av kvalifiserte ressurser; tilpasning innen produktveien; organisatorisk aksept av risiko; og tidshåndtering mot forventet avkastning på investering (ROI).

Å balansere disse faktorene er utfordringen, men å følge disse tre trinnene kan holde organisasjonene på ruten mot AI-avkastning.

Forstå teknologien

Mange bedrifter går inn i AI-kampen med troen på at de er bak, men uten fullstendig å forstå hvorfor, hvordan eller hva teknologien er. Derfor er deres første oppgave å skille mellom forskjellige smaker av AI, med nøkkel-Precisjon AI mot generativ AI.

Precisjon AI er bruken av maskinlæring og dyplæring-modeller for å forbedre resultater. Det muliggjør at bedrifter kan automatisere beslutningsprosesser, skape effektivitet og øke avkastning. Presisjon AI har modnet til en etablert teknologi for bedrifter som fortsatt ser betydelig adopsjon og blir mer mainstream for hver dag.

Generativ AI (GenAI) er ny og har stått frem som en viktig faktor siden OpenAI lanserte ChatGPT i slutten av 2022. Den består av grunnleggende store språkmodeller (LLM) trent med milliarder av parametre for å generere ny semantisk tekstkontekst, og GenAI tilbyr betydelige muligheter for bedriftsinnvirkning og operasjonell effektivitet, men det er tidlig i dens adopsjonslivssyklus.

En betydelig hindring er standarden for datakvalitet, som er forhøyet for GenAI-applikasjoner siden lavkvalitetsdatasett kan introdusere transparens- og etiske problemer.

Data-påliteligheten begynner med å designe og implementere arbeidsflyter; etablere rørledninger for å utføre; abstrahere gjennom API-er; kuratere og demokratisere; og prosessere forskjellige datatyper. I stedet for den tidligere generasjonens datakvalitetskrav som inkluderte 4V (volum, hastighet, sannhet og variasjon), trenger AI nye krav som inkluderer 4P: prediksjon, produktivitet, presisjon og persona i skala.

Prediksjon: AI-algoritmer tillater bruk av statistisk analyse for å finne mønster i data og identifisere atferd for å forutsi og forutse fremtidige hendelser ved å korrelere historisk data i ro og datastrømmer for å fatte beslutninger i sanntid.

Produktivitet: AI muliggjør automatisering av forretningsprosesser, som øker bedriftens operasjonelle effektivitet og produktivitet, reduserer repetitive oppgaver og frigjør ansatttid for å arbeide med mer strategiske oppdrag.

Presisjon: Denne målingen måler modellresultatene på en måte som maskinlæringsmodeller kan produsere nøyaktighet mellom et akseptabelt område bestemt av brukstilfeller. Presisjon beregnes også som antall sanntro positive dividert med totalt antall positive prediksjoner.

Persona i skala: Dette refererer til prosessen med å bruke pålitelige data som kundekjøpshistorikk, på nettet-handlinger, kundesentimentanalyse for bestemte produkter og undersøkelsessvar. Det leverer individualiserte erfaringer over hele demografien.

I tillegg til datakvalitet, må bedrifter vurdere mange andre faktorer – både internt og eksternt – når de vurderer sin AI-beredskap: styring, retningslinjer for overensstemmelse, skyinvesteringer, talent, nye forretningsdriftsmodeller, risikostyring og ledelsesforpliktelse.

Organisasjoner må begynne med å etablere en AI-visjon som matcher deres mål og strategiske objektiler. Innkjøp fra C-suiten er kritisk, siden AI-utplasseringer krever betydelige forhåndsinvesteringer. CIO-en må tydelig formulere veien til ROI for hele C-suiten – en sann test på CIO-en i å heve IT fra en muliggjørende funksjon til en strategisk.

Deretter må organisasjonen justere mennesker, prosesser og teknologi. AI krever nye ferdigheter og sertifikater som dyplæringsmodeller og maskinlæring, ettersom organisasjonene tradisjonelt har integrert AI i menneskelige arbeidsflyter. Likevel reverserer GenAI dynamikken, men de fleste beste praksis og ansvarlige bruksretningslinjer inkluderer likevel en “menneske i løkken”-komponent for å opprettholde etiske standarder og verdier.

En AI-utplassering krever også nye forretningsprosesser for styring og datakvalitetsikring, som muliggjør at datavitenskapsmennene som er ansvarlige for å levere nye AI-modeller, kan løse komplekse forretningsproblemer.

Ettersom nye AI-produkter utformes, utvikles og produseres for produksjon, må bedrifter også være våken for AI-industriens siste reguleringer. Den europeiske AI-loven har etablert beste praksis for å bruke AI – og konsekvenser for ikke å følge disse retningslinjene. Derfor har bedrifter konstruert team for å lage, evaluere og oppdatere innsats rundt AI-reguleringer.

Ettersom bedrifter blir mer data-drevne, må de utvikle grunnleggende strategier for å beskytte data-aktiva som muliggjør dem å levere de beste innsiktene gjennom analytics-prosessautomatiseringsplattformer. Derfra kan de velge AI-teknologier og nye plattformer som har mest mening for dem.

Definer forretningscasen

Til slutt krever virkelig avkastning på en AI-investering å selge fordelen til kunder, noe som betyr at AI-beredskap krever en ny forretningsmentalitet ettersom teknologien driver transformasjon for bedrifter over hele industrien.

Vellykket AI-produktutvikling krever en intim forståelse av bransjespesifikke kunde-reiser og å tilpasse AI-løsninger med forretningsmål. Kunde-sentrisitet spiller en nøkkelrolle i å utvikle nye driftsmodeller, og moderne teknologier brukes for å øke effektivitet.

For eksempel kan kunder som søker etter små seirer i AI-modning stole på sine programvare-aktiva og sky-infrastruktur for å utvikle nye produkter og løsninger. Dette holder tilfredsheten blant ansatte høyere og holder fokus på å overgå kundeforventninger.

Det sies, kjernen i organisasjonen bør fokusere på å forkorte tid til marked og forbedre ny prosesshåndtering for å forkorte produktutviklingslivssyklusen og øke effektiviteten ved å levere nye produkter. For eksempel brukes en distribuert augmentert data-analyseplattform for å automatisere innmatning, kurering, demokratisering, prosessering og analyse i sanntid – noe som øker produktivitet og avkastning.

Lås opp det fulle potensialet for AI-avkastning

AI i sin kjernestand for avanserte algoritmer, datakvalitet, regnekraft, Infrastruktur som kode, styring, ansvarlig AI med etikk for å beskytte datapersonvern og konfidensialitet. Essensen av AI-applikasjonsberedskap og utfordringene med datahåndtering krever hardt data-drevne rammeverk, mennesker, prosess, strategi, etikk og teknologiplattformer.

Sammen med dette rapporterer McKinsey at 65% av bedrifter bruker AI-teknologier – dobbelt så mange som i fjor. Dette demonstrerer momentum, men utplasseringer beveger seg fortsatt sakte fra nysgjerrighet til virkelige forretningsbrukstilfeller i skala. GenAI leverer nye gjennombrudd, som muliggjør at organisasjonene kan utnytte nye muligheter gjennom utviklingen av semantiske og multimodale LLM-er. Det demokratiserer et fullt spekter av AI-kapasiteter, som muliggjør at de kan generere nye inntektsstrømmer.

Med riktig strategi, ledelsesforpliktelse og investering i riktige brukstilfeller, kan bedrifter oppnå betydelig verdi og drive transformasjonell vekst gjennom AI.