Jak rozwijać swoją strategię sztucznej inteligencji (AI)

Strategia AI definiuje mapę drogową dla integracji AI z biznesem w celu poprawy wydajności operacyjnej. Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do tworzenia efektywnych produktów i usług biznesowych. Może optymalizować procesy biznesowe poprzez automatyzację powtarzalnych zadań. Ale aby zrealizować potencjał AI, organizacja potrzebuje strategicznego planu, aby określić swoją dojrzałość AI, wylistować wyzwania i śledzić postępy.

Sztuczna inteligencja ma głęboki wpływ na krajobraz biznesu i napędza innowacje. Rozmiar rynku AI wynosił około 330 miliardów dolarów w 2021 roku, a do 2029 roku wyniesie około 1400 miliardów dolarów, rosnąc w tempie 20,1% w skali roku. Ponadto, badanie przeprowadzone przez Gartner wykazało, że

• 80% menedżerów biznesu uważa, że automatyzacja AI może być wykorzystywana do każdej decyzji biznesowej.
• 72% menedżerów raportuje, że mają lub mogą znaleźć niezbędny talent AI.
• 54% aplikacji AI pomyślnie przechodzi z fazy pilotażu do produkcji.

W tym blogu, będziemy eksplorować, co to jest strategia AI, jej faza planowania i wykonania, oraz korzyści z posiadania strategii AI.

Co to jest strategia AI?

Rozpoczęcie przedsięwzięcia AI bez strategii AI doprowadzi do komplikacji, niejasnych oczekiwań, niepożądanych opóźnień i ostatecznie do porzucenia projektu. Organizacja musi określić swoje potrzeby AI, wymagane zasoby i termin, aby stworzyć działającą strategię AI, która będzie naprowadzać wzrost biznesu.

Faza 1 – Plan biznesowy i AI

Strategia biznesowa i strategia AI

Pierwszym krokiem dla organizacji w tworzeniu strategii AI jest określenie celów i obiektów. Organizacja powinna ponownie rozważyć swoją strategię biznesową i dostosować ją do strategii AI. W tym kroku, organizacja powinna odpowiedzieć na następujące pytania:

• Jakie są nasze cele biznesowe, i jak AI może nam pomóc je osiągnąć?
• Dlaczego i gdzie używamy AI?
• Jakiego rodzaju i ile zasobów będzie potrzebne do wykonania strategii AI?

Identyfikacja przypadków użycia

Identyfikacja przypadków użycia jest naturalnym przejściem od pytań powyżej. W tym kroku, organizacja powinna zidentyfikować swoje bolączki. W tym celu, organizacja powinna wylistować 3-5 istotnych przypadków użycia, sklasyfikować je według ich ważności i wybrać te, które mogą pomóc osiągnąć znaczące cele biznesowe lub zminimalizować główne problemy biznesowe. Na przykład, wizja komputerowa może być wykorzystywana w ochronie zdrowia do analizy obrazów medycznych (np. tomografii komputerowej).

Faza 2 – Wykonanie (krok po kroku dla skutecznej strategii AI)

Strategia danych

Nie ma AI bez danych. Dane są aktywem organizacji. Strategia danych odnosi się do kompleksowego planu organizacji dla zarządzania danymi. Firma powinna zidentyfikować swoje źródła danych, przechowywać je, aktualizować i wykorzystywać do celów biznesowych i AI/ML.

Audyty i ocena ryzyka

Aplikacja AI musi być niezależna, gdy zmieniają się zmienne, takie jak kolor, płeć lub rasa. Ubytek aplikacji AI może być szkodliwy. Dokładna ocena ryzyka jest niezbędna dla rozważań prawnych, etycznych i społecznych.

W tym celu, audytorzy używają ram AI, regulacji danych i etyki AI do audytu AI/ML. Poprzez przeprowadzanie oceny ryzyka ML, organizacja buduje zaufanie w swoim systemie AI.

Infrastruktura technologiczna

Infrastruktura technologiczna odnosi się do sprzętu i oprogramowania wymaganego dla Twojej strategii AI. W tym kroku, organizacja określa moc obliczeniową, biblioteki programistyczne, ramy, usługi chmury, narzędzia do przetwarzania i analizy danych oraz narzędzia wdrożeniowe niezbędne do budowy systemu AI.

Wykwalifikowana siła robocza

Organizacja musi zidentyfikować zespół, który potrzebuje do budowy systemu AI. Inżynierowie danych, analitycy danych, naukowcy danych, inżynierowie uczenia maszynowego, inżynierowie oprogramowania i architekci AI są wymagani do stworzenia aplikacji AI. Organizacja powinna skomunikować wymagania talentów do zespołu HR, aby zrozumieć i zapełnić luki wiedzy. Rekrutacja talentów różni się w zależności od rodzaju produktu AI, który organizacja potrzebuje. Dla modeli językowych, pracownicy z doświadczeniem w NLP (przetwarzaniu języka naturalnego) są wymagani, dla wykrywania obiektów i lokalizacji, pracownicy z doświadczeniem w CV (wizji komputerowej) są wymagani.

Aby uzyskać pomoc w rekrutacji, odwiedź nasz najlepszy przewodnik po firmach rekrutacyjnych AI.

Wdrożenie

Gdy wszystko jest na miejscu, jest czas na wykonanie planu. Wdrożenie składa się z następujących kroków:

• Zbieranie danych
• Przetwarzanie danych
• Analiza danych
• Modelowanie i ocena
• Wdrożenie

Architekt AI rozumie cele AI organizacji i prowadzi zespół. Analityk danych otrzymuje dane od inżynierów danych i przetwarza je. Po przetworzeniu i analizie, analityk danych udostępnia kluczowe informacje zespołowi i stakeholderom. Inżynier uczenia maszynowego tworzy odpowiednią strategię walidacji dla modelowania. Gdy model z najlepszym wynikiem jest wybrany, zespół inżynierów oprogramowania wybiera bezpieczną platformę do wdrożenia modelu. Po wdrożeniu, model jest ciągle monitorowany i aktualizowany, aby osiągnąć pożądane wyniki.

Korzyści z posiadania strategii AI

Poprawiona wydajność: AI jest wydajna w podejmowaniu decyzji i może automatyzować powtarzalne zadania. Poprzez automatyzację monotonnych procesów, pracownicy mogą się skoncentrować na zadaniach o wysokiej wartości.

Wyjaśnienie: Wyraźnie zdefiniowana strategia AI tworzy mapę drogową, która jest łatwa do naśladowania i ma duże szanse na sukces. W strategii AI, role i odpowiedzialności wszystkich członków zespołu są komunikowane. Ponadto, zwiększa zaufanie stakeholderów do inwestowania w przedsięwzięcie.

Przewaga konkurencyjna: Posiadanie strategii AI daje niewspółmierną przewagę. Na przykład, firma audytorska używająca aplikacji AI będzie pracować szybciej i, w związku z tym, będzie miała więcej biznesu.

Strategia AI – Droga do przodu

Strategia AI jest kompleksowym planem organizacji do integracji sztucznej inteligencji z jej strategią biznesową w zgodzie z strategią danych. Ekosystem AI będzie nadal rozwijać się wykładniczo z najnowocześniejszymi metodami badawczymi, ogromnymi danymi i ogromnymi zasobami obliczeniowymi, które katalizują wzrost. Organizacja musi nadążyć za tempem i zrewidować swoją strategię AI, aby uzyskać najwięcej z boomu AI.

Chcesz więcej treści związanych z AI? Odwiedź unite.ai.