Praktyczny przewodnik po maksymalizowaniu twojej inwestycji w AI

POV: Słyszałeś wiele o AI i postanowiłeś przeprowadzić własne badania. Niezależnie od tego, gdzie się obrócisz, ekspert wyjaśnia korzyści AI i potencjał biznesowy, i tak dochodzisz do wniosku, że tak, istnieje uzasadnienie biznesowe dla rozwiązania AI w twojej firmie.

Co teraz?

Pitch dla rozwiązań AI, które mają być wykorzystywane na wiele różnych sposobów, od narzędzi do machine learning, które wspierają obsługę klienta, po lepszą personalizację i silniki rekomendacji produktów dla klientów, a także optymalizację logistyki i łańcucha dostaw, jest bardzo przekonywujący. Kiedy AI zostanie zintegrowane pomyślnie, technologia ta może przynieść ogromne zwroty z inwestycji, prowadząc do lepszych sprzedaży, bardziej zadowolonych klientów i usprawnionych operacji, które oszczędzają tysiące dolarów każdego roku. Z tym wszystkim na uwadze nie jest zaskakujące, że inwestycje w AI są przewidywane do przekroczenia 200 miliardów dolarów do 2025 roku.

W wielu przypadkach jednak firmy inwestują w AI bez wyraźnego planu wdrożenia. Inwestowanie w rozwiązanie AI bez zarysowanego planu integracji lub wdrożenia jest trochę jak kupowanie samochodu sportowego z wysokim wydajnością bez nawet wiedzy, jak jeździć samochodem z manualną skrzynią biegów.

Przyjrzyjmy się kilku krokom, 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.

Podstawowa rola danych w implementacji AI

Patrząc na zastosowania bieżącej generacji AI i machine learning, wydają się one rozwiązywać bardzo konkretny problem: firmy są przytłoczone danymi wejściowymi, których nie mogą przekształcić w działania manualnie.

Jednakże, skuteczność silnika AI jest determinowana przez siłę i użyteczność danych, których używa. Aby maksymalizować każdą inwestycję w AI, organizacje muszą zoptymalizować swoje dane pod względem jakości, ilości i istotności.

Solidne podstawy danych mogą być osiągnięte w trzech fazach.

Pierwsza faza polega na opracowaniu strategii danych opartej na konkretnym zastosowaniu systemu AI. Podczas tej fazy marka określa, 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 od swojej inwestycji w AI. Na przykład, wykorzystanie AI do stworzenia bardziej zaawansowanego i skutecznego silnika rekomendacji i personalizacji produktów wymaga połączenia danych użytkowników z systemu CRM i danych produktów z systemu Product Information Management (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 o ochronie prywatności i bezpieczeństwa. Marka również powinna ocenić infrastrukturę przechowywania 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.

Jednak przed wdrożeniem danych, muszą one zostać przetworzone, aby usunąć nieścisłości lub sprzeczne i nieistotne informacje, a także sformatowane, aby zapewnić kompatybilność z algorytmami AI. Ten proces może być uciążliwy, ale z odpowiednim planowaniem i pewnym zrozumieniem, które istotne dane będą importowane, powinien być on zarządzalny nawet dla mniejszych zespołów.

Co więcej, ten proces inicjacji musi być wykonany tylko raz. Z danymi przetworzonymi, następnym krokiem jest automatyzacja potoków danych, aby dostarczyć systemowi AI właściwie sformatowane i istotne dane w sposób, który minimalizuje interwencję manualną. Następnie, system po prostu musi być monitorowany pod względem jakości i wyposażony w protokoły do śledzenia wersji danych w czasie.

Wreszcie, inwestycja w AI wymaga stałego utrzymania i optymalizacji po stronie danych. Poprzez stałe monitorowanie wydajności AI i zbieranie informacji zwrotnej od klientów na temat ich interakcji z AI, firmy powinny zawsze szukać ulepszeń w procesie wdrożenia i integracji AI. Kiedy systemy AI reprezentują tak dużą inwestycję — z ogromnymi korzyściami — jest to tylko 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, może być łatwo zobaczyć AI przez różowe okulary. Widząc potencjał biznesowy, może to zakryć fakt, że może być opór wśród członków zespołu do akceptacji nowych systemów i nowych technologii, szczególnie tych, które niektórzy pracownicy postrzegają jako zagrożenie dla ich pracy. W rzeczywistości, jeden badanie Pew Research pokazało, że ponad 80 procent Amerykanów odczuwa mieszane lub negatywne emocje wobec wzrostu AI.

Kiedy firma zdecyduje się zainwestować w rozwiązanie AI, pierwszym krokiem jest jasne zdefiniowanie roli AI i przejrzyste komunikowanie tej roli pracownikom. Kiedy pracownicy rozumieją potencjał i użyteczność AI, to usunie punkty tarć w szkoleniu ich do maksymalizowania korzyści z tej technologii.

Skuteczne wdrożenie AI wymaga również współpracy między różnymi zespołami i dyscyplinami. Jednym ze sposobów na zachęcenie 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 dodatkowy entuzjazm wokół inicjatywy.

Na koniec jednak, maksymalizowanie twojej inwestycji w AI musi być decyzją organizacyjną popieraną od góry do dołu. Kierownictwo wykonawcze 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 pomyślnie, może to mieć przełomowy wpływ na doświadczenie użytkownika, funkcjonalność organizacji i wiele więcej.

Na praktycznym poziomie, maksymalizowanie twojej inwestycji w AI sprowadza się do trzech kluczowych rzeczy. Po pierwsze, określenie jasnych celów pomoże organizacji zaplanować wdrożenie i zrozumieć, co oznacza sukces z AI. Następnie, pamiętaj, że wszystko nie musi być wykonane w dniu pierwszym. Podejście iteracyjne do wdrożenia może spowolnić proces i zapewnić, że twój zespół i technologia pracują w zgodzie.

Wreszcie, AI nie jest lekarstwem na wszystko, szczególnie od samego początku. Prawdziwy sukces z AI wymaga monitorowania i oceny, pobierania tego, co działa, replikowania tych sukcesów i optymalizacji. AI jest długoterminową strategią, której wartość może być przełomowa dla firmy. Podejście do niej w sposób inteligentny i zbalansowany może pomóc naprawdę odblokować tę dużą inwestycję.