5 pași pentru a implementa AI în afacerea dvs. fără a rupe banca

Inteligența artificială continuă să crească și, dacă va continua să pătrundă în fiecare industrie, va transforma complet modul în care trăim.

Ca urmare a acestui fapt, integrarea AI în companiile lor a devenit o prioritate maximă pentru mulți fondatori. Chiar și indivizii caută modalități de a folosi AI pentru a-și îmbunătăți viața personală.

Exagerarea este de așa natură pe care Collins Dictionary, o autoritate lingvistică de referință, a numit-o AI ca termen al anului, din cauza creșterii sale în popularitate.

Acestea fiind spuse, pentru majoritatea organizațiilor, există un decalaj imens între idee și realitate atunci când încearcă să încorporeze AI în procesele lor, deoarece calea nu este atât de simplă pe cât pare și poate fi foarte costisitoare, atât în ​​ceea ce privește cheltuielile de capital. necesare și în timp pierdut, deoarece evoluțiile nu vor aduce rezultatele așteptate. Aceasta a aterizat mai multe afaceri în dificultate. De exemplu, CNET a experimentat cu articole scrise prin inteligență artificială, și s-au dovedit a fi pline de defecte. Alte companii, cum ar fi iTutor Group, s-au confruntat cu amenzi mari pe lângă ridicolul public din cauza implementărilor slabe ale AI.

După cum arată aceste cazuri, companiile pot face o mulțime de greșeli cu inteligența artificială și, cu excepția cazului în care o afacere are perna financiară a Amazon, Google, Microsoft sau Meta, aceste experimente eșuate pot falimenta efectiv o companie.

Dacă sunteți fondator sau proprietar de afaceri, iată un ghid cu cinci pași pentru a vă ajuta să implementați AI în afacerea dvs., toate în timp ce utilizați cu prudență resursele dvs. - bani și timp, care în cele din urmă sunt bani - și reducând în același timp posibilitatea de apariție fatală. erori.

1. Fii clar cu privire la problema pe care încerci să o rezolvi

Nicio companie nu este imună la eșecurile AI. Și așa cum a constatat dureros Amazon – prin magazinele sale zdrobite fără casierie Amazon Go –nu orice caz de afaceri are nevoie de AI.

Prin urmare, este esențial să definiți problema pe care doriți să o rezolvați cu AI. Acest lucru trebuie subliniat cât mai clar posibil.

De exemplu, o aplicație comună a AI este asistența pentru clienți. Implementarea AI într-un astfel de caz este posibilă într-un mod care are rezultate specifice, de exemplu, reducerea costurilor centrului de apel cu X sume de bani pe lună sau accelerarea timpului mediu necesar pentru a rezolva întrebările clienților cu X minute. Cu această abordare, avem un indicator măsurabil sub formă de bani sau timp, pe care vom încerca să-l atingem prin implementarea AI și să vedem dacă acest lucru are vreun impact.

Există diverse modalități prin care se poate întâmpla acest lucru. De exemplu, în loc de un chatbot, putem dezvolta sau cumpăra un serviciu care va determina dacă o întrebare a unui client poate primi răspuns printr-o pagină de Întrebări Frecvente. Va funcționa astfel. Când un client scrie un mesaj, rulăm acest model și fie ne spune că trebuie să transferăm această conversație către un agent, fie îi afișează o pagină relevantă cu un răspuns la întrebarea sa. Dezvoltarea acestui model este mai rapidă și mai ieftină decât construirea unui chatbot complex de la zero. Dacă această implementare reușește, ne vom atinge obiectivul de a reduce costurile, optimizând în același timp cheltuielile de capital legate de inteligența artificială, în comparație cu cheltuielile de dezvoltare a unui chatbot.

Un pionier în această abordare a fost Matten Law, o firmă de avocatură din California care integrat un AI alimentat asistent pentru a automatiza multe sarcini, permițând avocaților să petreacă mai mult timp ascultând clienții și studiind acele aspecte ale unui caz care au fost cele mai relevante. Acest lucru ilustrează faptul că chiar și cele mai rigide sectoare pot fi perturbate prin AI într-un mod care întărește experiența utilizatorului, prin amplificarea atingerii umane acolo unde este cea mai necesară.

Problemele comune suplimentare care ar putea fi abordate cu ajutorul AI includ analiza datelor și crearea de oferte personalizate. Spotify este un exemplu extraordinar de companie care folosește cu succes AI pentru a dezvolta un sistem inteligent de recomandări muzicale, care merge până la ținând cont de ora din zi în care cineva ascultă un anumit gen.

În ambele scenarii menționate mai sus, AI ajută la furnizarea unei experiențe mai bune pentru client. Cu toate acestea, motivul pentru care aceste companii au folosit AI cu succes a fost pentru că au fost foarte clare cu privire la aspectele care trebuiau delegate AI.

2. Decideți asupra datelor pe care va trebui să le analizați

Odată ce problema principală este bine definită, trebuie să luăm în considerare datele cu care avem nevoie pentru a alimenta sistemul. Este esențial să ne amintim că AI este un algoritm, care analizează și se adaptează la datele pe care le furnizăm. Scenariul de bază pentru colectarea datelor este următorul:

1. Înțelegeți de ce date am putea avea nevoie pentru a implementa AI.

2. Vezi dacă afacerea noastră are acele date.

   1. Dacă o face - grozav.

   2. Dacă nu, trebuie să ne așezăm și să ne dăm seama dacă putem începe procesul corect de colectare a datelor intern. Ca o altă posibilitate, putem ruga dezvoltatorii să salveze datele de care avem nevoie dacă nu facem deja acest lucru.

Iată un exemplu. Deținem o cafenea și avem nevoie de date despre câți clienți o vizitează. Putem face acest lucru prin implementarea unor carduri de fidelitate personalizate pe care utilizatorii le vor prezenta la efectuarea unei achiziții. În acest fel, vom avea datele de care avem nevoie, cum ar fi ce clienți au venit, când au venit, ce au cumpărat și în ce cantitate. Odată ce avem aceste date, putem folosi aceste date pentru a implementa inteligența artificială. Cu toate acestea, există momente când colectarea acestor date poate fi foarte costisitoare. Și atunci inteligența artificială ne poate veni în ajutor. De exemplu, dacă avem o cameră instalată în cafeneaua noastră - ceea ce am putea face cel puțin din motive de securitate - am putea să o folosim pentru a colecta date de la clienții noștri vizitatori. Trebuie să spun că, înainte de a implementa acest lucru, este important să ne consultăm cu privire la legile privind datele cu caracter personal, cum ar fi GDPR, deoarece această abordare ar putea să nu funcționeze în fiecare țară. Dar în jurisdicțiile în care este permisă, aceasta poate fi o modalitate simplă de a colecta informațiile de care aveți nevoie și de a solicita ajutorul inteligenței artificiale pentru a le analiza și procesa.

Dacă vă întrebați, acest program de loialitate personalizat este ce a făcut Starbucks, cu mare succes. Schema de recompense Starbucks a mers până la a oferi stimulente personalizate ori de câte ori un client a vizitat locația preferată sau a comandat băutura preferată.

3. Definiți o ipoteză

S-ar putea să existe situații în care te simți nesigur cu privire la procesele care pot sau trebuie să fie optimizate de AI.

Dacă acesta este cazul dvs., atunci puteți începe prin a vă împărți întregul proces în etape și să identificați acele faze în care simțiți că afacerea dvs. este slabă. Care sunt acele domenii pe care cheltuiți prea mulți bani? Ce durează mai mult decât de obicei? Răspunzând la aceste întrebări, puteți identifica zonele critice de îmbunătățire și puteți decide dacă AI vă poate fi de ajutor.

După cum veți găsi, există cazuri în care soluțiile convenționale ar putea fi mai eficiente. Dacă vă confruntați cu ce oferte de produse să evidențiați clienților dvs., sugestiile bazate pe cele mai populare produse sunt adesea mult mai eficiente în sistemele de recomandare ale pieței decât încercările de a prognoza comportamentul utilizatorilor. Prin urmare, încercați mai întâi. Odată ce aveți un rezultat – indiferent dacă este pozitiv sau negativ – atunci puteți avea o ipoteză pentru testarea AI. În caz contrar, câmpul de acțiune va fi prea vag și s-ar putea să pierzi timp și bani.

4. Utilizați soluțiile care există deja

Multe companii își propun să își proiecteze imediat proprii algoritmi de învățare automată. Cu toate acestea, dacă nu intenționați să le antrenați cu seturi de date considerabile pe o perioadă lungă de timp, nu faceți asta. Va fi foarte scump și va consuma mult timp.

În schimb, vă sugerez să vă concentrați pe soluții care sunt deja disponibile. Companii precum Amazon, Google, Microsoft și multe altele au instrumente bazate pe inteligență artificială care vă pot ajuta să îndepliniți multe obiective. Apoi, treptat, puteți semna un contract cu unul dintre ei și puteți angaja un dezvoltator intern care să configureze cu pricepere solicitările API necesare.

Ideea de bază este că aceste instrumente pot fi integrate de dezvoltatori de business (nu de specialiști în ML), ceea ce ne va permite să testăm rapid ipoteza dacă IA aduce efectul scontat sau nu. Dacă nu reușește, putem pur și simplu dezactiva aceste instrumente, iar costul testării ipotezei noastre ar fi doar timpul de dezvoltare petrecut integrând serviciul respectiv și suma pe care am plătit-o pentru utilizarea instrumentului. Dacă am dezvolta un model, am cheltui salariul specialistului în ML înmulțit cu timpul petrecut de acesta dezvoltând modelul, pe lângă orice costuri de infrastructură. Și atunci nu este clar ce să facem cu dezvoltatorul și cu modelul dacă, în final, efectul scontat nu este prezent.

Dacă ipoteza noastră este dovedită, iar instrumentul alimentat de AI aduce efectul așteptat, ne bucurăm și venim cu o nouă ipoteză. Pe viitor, dacă prevedem că costurile instrumentului cresc semnificativ, ne putem gândi să dezvoltăm singuri acest model și, astfel, să reducem și mai mult costurile. Dar trebuie să evaluăm mai întâi dacă costul dezvoltării este de fapt mai mic decât ceea ce am plăti pentru a folosi un instrument de la o altă companie specializată în dezvoltarea acestor instrumente.

Sfatul meu este să vă gândiți să vă dezvoltați propriul produs de învățare automată numai după ce ați obținut rezultate bune din utilizarea AI cu instrumentele menționate mai sus și odată ce sunteți sigur că AI este modalitatea corectă de a vă rezolva problema pe termen lung. În caz contrar, proiectul dvs. ML nu va oferi valoarea pe care o căutați și, așa cum a spus un articol recent genial al Harvard Business Review, Exagerarea AI nu va face decât să vă distrage atenția de la misiunea dvs, care nu are nevoie de AI.

5. Consultați-vă cu specialiști AI

În același sens, o altă greșeală foarte frecventă pe care o fac fondatorii și proprietarii de afaceri este aceea că încearcă să facă totul în interior. Ei angajează un inginer șef sau un cercetător AI și apoi mai mulți oameni pentru a forma o echipă care poate crea un produs de ultimă oră. Cu toate acestea, acea tehnologie va fi lipsită de valoare pentru scopul companiei dvs. dacă nu aveți o strategie de implementare a AI definită corespunzător. Există și un caz când angajează un Junior ML Engineer, pentru a economisi bani în comparație cu angajarea unui specialist mai experimentat. Acest lucru este, de asemenea, periculos, deoarece o persoană fără experiență poate să nu cunoască subtilitățile dezvoltării și proiectării sistemului ML și să facă „greșeli de începător”, pentru care compania va trebui să plătească un preț prea mare, depășind aproape întotdeauna prețul angajării unuia cu experiență. specialist ML.

Prin urmare, recomandarea mea este să angajați mai întâi un expert AI, ca un consultant, care vă va ghida pe parcurs și vă va evalua procesul de adoptare a AI. Folosiți-le expertiza pentru a vă asigura că problema la care lucrați necesită inteligență artificială și că tehnologia poate fi scalată eficient pentru a vă demonstra ipoteza.

Dacă sunteți un startup în stadiu incipient și vă faceți griji cu privire la finanțare, un hack pentru aceasta este să contactați inginerii AI de pe LinkedIn cu întrebări specifice. Credeți sau nu, mulți experți ML și AI adoră să ajute, atât pentru că sunt cu adevărat pasionați de subiect, cât și pentru că, dacă reușesc să vă ajute, îl pot folosi ca un studiu de caz pozitiv pentru portofoliul lor de consultanță.

Gânduri finale

Cu tot hype-ul care înconjoară AI, este normal să fii nerăbdător să-l încorporezi în afacerea ta și să dezvolți o soluție bazată pe inteligență artificială care să te ducă la următorul nivel. Cu toate acestea, trebuie să rețineți că faptul că toată lumea vorbește despre AI înseamnă că afacerea dvs. are nevoie de AI. Multe companii, din păcate, se grăbesc să integreze AI fără un obiectiv clar în minte și ajung să piardă sume enorme de bani și timp. În unele cazuri, în special pentru companiile aflate în stadiu incipient, acest lucru poate însemna dispariția lor. Articulând clar o problemă, culegând date relevante, testând o ipoteză și folosind instrumentele care sunt deja disponibile cu ajutorul unui expert, poți integra AI fără a epuiza resursele financiare ale firmei tale. Apoi, dacă soluția funcționează, poți să extinzi treptat și să încorporezi AI în acele domenii în care crește eficiența sau profitabilitatea companiei tale.