Praktyczny przewodnik po maksymalizowaniu Twojej inwestycji w AI

Punkt widzenia: Słyszałeś wiele hałasu o AI i postanowiłeś przeprowadzić własne badania. Niezależnie od tego, gdzie się obrócisz, ekspert wyjaśnia korzyści i potencjał AI w biznesie, więc dochodzisz do wniosku, że istnieje uzasadnienie biznesowe dla rozwiązania AI w Twojej firmie.

Co dalej?

Prezentacja rozwiązań AI do wykorzystania w różnych celach, od narzędzi do obsługi klienta do lepszej personalizacji i silników rekomendacji produktów dla klientów, a także optymalizacji logistyki i łańcucha dostaw, jest bardzo przekonywająca. Kiedy AI zostanie pomyślnie zintegrowane, może przynieść ogromne zwroty z inwestycji, prowadząc do lepszych sprzedaży, bardziej zadowolonych klientów i zoptymalizowanych operacji, które oszczędzają tysiące dolarów każdego roku. Biorąc pod uwagę wszystko to, nie jest zaskakujące, że inwestycje w AI mają przewidywany wzrost do ponad 200 miliardów dolarów do 2025 roku.

W wielu przypadkach jednak firmy inwestują w AI bez wyraźnego planu wdrożenia. Inwestowanie w rozwiązanie AI bez określonej ścieżki integracji lub wdrożenia jest trochę jak kupowanie samochodu sportowego bez umiejętności jazdy manualnej.

Zobaczmy kilka kroków, które firmy powinny podjąć po inwestycji w AI, aby zapewnić pomyślne wdrożenie, w tym rozważania dotyczące danych, szkolenia, najlepszych praktyk i tego, jak udane wdrożenie może poprawić ogólny doświadczenie klienta.

Kluczowa rola danych w wdrożeniu AI

Patrząc na aplikacje bieżącej generacji AI i uczenia maszynowego, wydają się one rozwiązywać bardzo konkretny problem: firmy są przytłoczone danymi wejściowymi, których nie mogą przekształcić w działania manualne.

Ale haczyk polega na tym, że skuteczność silnika AI jest określana przez siłę i użyteczność danych, z których może korzystać. Aby maksymalizować każdą inwestycję w AI, organizacje muszą zoptymalizować swoje dane pod względem jakości, ilości i istotności.

Stały fundament danych można osiągnąć w trzech fazach.

Pierwsza faza polega na opracowaniu strategii danych opartej na konkretnym zastosowaniu systemu AI. Podczas tej fazy marka zdefiniuje, które dane będą zbierane, jak będą przechowywane i jak będą wykorzystywane do wspierania inicjatyw AI.

Identyfikacja kluczowych źródeł danych oznacza zrozumienie roli, jaką firma oczekuje, że odegra jej inwestycja w AI. Na przykład wykorzystanie AI do stworzenia bardziej solidnego i skutecznego silnika rekomendacji i personalizacji produktów wymaga połączenia danych użytkowników z CRM i danych produktów z systemu zarządzania informacjami o produkcie (PIM). Zrozumienie, jakie dane firma ma dostępne, i identyfikacja słabych punktów może pomóc w budowaniu inicjatyw gromadzenia danych.

Następnie marka musi ustalić zasady zarządzania danymi i wdrożyć ramy dla zapewnienia jakości danych, zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności i bezpieczeństwa. Marka również będzie chciała ocenić infrastrukturę magazynowania danych i potencjalnie zainwestować w rozwiązanie skalowalne — wdrożenie silnika AI może wymagać dużych ilości danych.

Z solidną strategią danych na miejscu, następna faza to wdrożenie i inicjacja danych. Wdrożenie danych do systemów AI jest kluczowym krokiem, który wymaga starannego planowania i wykonania. Celem jest uproszczenie procesów integracji danych, aby umożliwić modelom AI efektywne uczenie się z danych.

Ale przed wdrożeniem danych muszą one zostać przetworzone, aby usunąć nieścisłości lub sprzeczne i nieistotne informacje, a także sformatowane, aby zapewnić zgodność z algorytmami AI. Ten proces może być uciążliwy, ale dzięki właściwemu planowaniu i gruntownemu zrozumieniu, które istotne dane będą importowane, powinien być on zarządzalny nawet dla mniejszych zespołów.

Czym więcej, ten proces inicjacji musi być wykonany tylko raz. Po przetworzeniu danych następnym krokiem jest automatyzacja potoków danych, aby zaopatrzyć system AI w właściwie sformatowane, istotne dane w sposób, który minimalizuje interwencję manualną. Następnie system musi być monitorowany pod względem jakości i wyposażony w protokoły do śledzenia wersji danych w czasie.

Ostatecznie inwestycja w AI wymaga ciągłego utrzymania i optymalizacji po stronie danych. Poprzez stałe monitorowanie wydajności AI i pozyskiwanie informacji zwrotnej od klientów na temat ich interakcji z AI, firmy powinny zawsze szukać ulepszeń w procesie wdrożenia AI i ciągłej integracji. Kiedy systemy AI reprezentują tak dużą inwestycję — z ogromnymi korzyściami — jest to po prostu rozsądne, aby dać im najlepszą szansę na sukces poprzez najlepsze praktyki danych.

Umiejętności AI są niezbędne dla długoterminowego sukcesu projektu

Jeśli jesteś na stanowisku kierowniczym, łatwo jest patrzeć na AI przez różowe okulary. Widzenie potencjału biznesowego może przesłonić fakt, że może być opór wśród członków zespołu do przyjęcia nowych systemów i nowych technologii, szczególnie tych, które niektórzy pracownicy postrzegają jako zagrożenie dla swoich miejsc pracy. W rzeczywistości jeden badanie Pew Research wykazało, że ponad 80 procent Amerykanów ma mieszane lub negatywne emocje wobec rozwoju AI.

Gdy firma zdecyduje się zainwestować w rozwiązanie AI, pierwszym krokiem jest wyraźne zdefiniowanie roli AI i przejrzyste przekazywanie tej roli pracownikom. Kiedy pracownicy rozumieją potencjał i użyteczność AI, usunie to punkty tarć w szkoleniu ich, aby maksymalnie wykorzystać tę technologię.

Skuteczne wdrożenie AI również wymaga współpracy między różnymi zespołami i dziedzinami. Jednym ze sposobów zachęcania do tej współpracy jest tworzenie zespołów z różnorodnymi zestawami umiejętności, aby podejść do projektów AI z wielu perspektyw. Tworzenie forów i wykorzystywanie istniejących kanałów komunikacji do udostępniania informacji o AI, najlepszych praktykach i historii sukcesów może budować dodatkową ekscytację wokół inicjatywy.

Na koniec dnia jednak maksymalizowanie Twojej inwestycji w AI musi być decyzją organizacyjną popieraną od góry do dołu. Kierownictwo wyższego szczebla musi być zaangażowane w projekt i komunikować ten entuzjazm w całym zespole.

Maksymalizowanie Twojej inwestycji w AI

Pomimo tego, co mówią wiele prezentacji sprzedażowych, wdrożenie rozwiązania AI nie jest łatwe. Wymaga planowania, zaangażowania organizacji i szkolenia. Kiedy wykonane jest pomyślnie, może mieć przełomowy wpływ na doświadczenie użytkownika, funkcjonalność organizacji i wiele więcej.

W praktyce maksymalizowanie Twojej inwestycji w AI sprowadza się do trzech kluczowych rzeczy. Przede wszystkim definiowanie jasnych celów pomoże organizacji zaplanować wdrożenie i zrozumieć, co oznacza sukces z AI. Następnie pamiętaj, że wszystko nie musi być wykonane w dniu jeden. Podejście iteracyjne do wdrożenia może spowolnić proces i zapewnić, że Twój zespół i technologia pracują w zgodzie.

Na koniec AI nie jest lekarstwem na wszystko, szczególnie na początku. Prawdziwy sukces z AI wymaga monitorowania i oceny, brania tego, co działa, powtarzania tych sukcesów i optymalizacji ich. AI jest długoterminową strategią, której wartość może być przełomowa dla biznesu. Podejście do niej w inteligentny i zbalansowany sposób może pomóc naprawdę odblokować tę dużą inwestycję.