5 Pași pentru a Implementa Inteligența Artificială în Afacerea Dvs. Fără a Ruina Finanțele

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

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

Hipa este atât de mare încât Dicționarul Collins, o autoritate lingvistică de referință, a numit inteligența artificială ca termenul anului, din cauza popularității sale în creștere.

Având spus acest lucru, pentru majoritatea organizațiilor, există o mare diferență între idee și realitate atunci când încearcă să integreze inteligența artificială în procesele lor, deoarece drumul nu este atât de simplu pe cât pare, și poate fi foarte costisitor, atât în ceea ce privește cheltuielile de capital necesare, cât și în timpul irosit, deoarece dezvoltările nu vor aduce rezultatele așteptate. Acest lucru a adus mai multe companii în dificultate. De exemplu, CNET a experimentat cu articole scrise de inteligență artificială, și acestea s-au dovedit a fi pline de erori. Alte companii, cum ar fi iTutor Group, au fost amendate și au suportat ridiculizarea publică din cauza implementării proaste a inteligenței artificiale.

Așa cum arată aceste cazuri, companiile pot face multe greșeli cu inteligența artificială, și dacă o întreprindere nu are perna financiară a unor companii precum Amazon, Google, Microsoft sau Meta, aceste experimente eșuate pot duce la falimentul companiei.

Dacă sunteți fondator sau proprietar de afacere, iată un ghid cu cinci pași pentru a vă ajuta să implementați inteligența artificială în afacerea dvs., făcând în același timp o utilizare prudentă a resurselor dvs. – bani și timp, care în final sunt bani – și reducând posibilitatea erorilor fatale.

1. Fiți clar despre problema pe care încercați să o rezolvați

Nicio companie nu este imună la eșecurile inteligenței artificiale. Și, așa cum a descoperit dureros Amazon – prin magazinele sale fără casier, Amazon Go – nu orice caz de afaceri necesită inteligență artificială.

Prin urmare, este esențial să definiți problema pe care încercați să o rezolvați cu inteligența artificială. Acest lucru trebuie să fie descris cât mai clar posibil.

De exemplu, o aplicație obișnuită a inteligenței artificiale este suportul clienților. Implementarea inteligenței artificiale în acest caz este posibilă într-un mod care are rezultate specifice, de exemplu, reducerea costurilor centrelor de apeluri cu o anumită sumă de bani pe lună sau accelerarea timpului mediu necesar pentru a rezolva întrebările clienților cu câteva minute. Cu această abordare, avem un indicator măsurabil sub forma banilor sau timpului, pe care încercăm să îl atingem prin implementarea inteligenței artificiale și să vedem dacă are vreun impact.

Există diverse moduri în care acest lucru poate fi realizat. De exemplu, în loc de un chatbot, putem dezvolta sau cumpăra un serviciu care va determina dacă întrebarea unui client poate fi răspunsă cu o pagină de întrebări frecvente. Acesta va funcționa astfel: atunci când un client scrie un mesaj, rulăm acest model și ne spune dacă trebuie să transferăm conversația la un agent sau să îi arătăm 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, vom atinge obiectivul nostru de a reduce costurile și de a optimiza cheltuielile noastre de capital legate de inteligența artificială, în comparație cu costul dezvoltării unui chatbot.

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

Problemele suplimentare care pot fi abordate cu ajutorul inteligenței artificiale includ analiza datelor și crearea de oferte personalizate. Spotify este un exemplu extraordinar de companie care valorifică cu succes inteligența artificială pentru a dezvolta un sistem inteligent de recomandări de muzică, care merge atât de departe încât ia în considerare ora zilei în care cineva ascultă un anumit gen.

În ambele scenarii menționate, inteligența artificială ajută la oferirea unei experiențe mai bune pentru client. Cu toate acestea, motivul pentru care aceste companii au valorificat cu succes inteligența artificială a fost pentru că au fost foarte clare cu privire la aspectele care trebuiau delegate inteligenței artificiale.

2. Decideți asupra datelor pe care le veți analiza

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

1. Înțelegeți ce date ar putea fi necesare pentru a implementa inteligența artificială.

2. Verificați dacă afacerea dvs. are aceste date.

   1. Dacă da, este minunat.

   2. Dacă nu, trebuie să ne așezăm și să decidem dacă putem începe procesul corect de colectare a datelor în interior. O altă posibilitate este să cerem dezvoltatorilor să salveze datele de care avem nevoie, dacă nu o facem deja.

Iată un exemplu. Deținem o cafenea și avem nevoie de date despre numărul de clienți care o vizitează. Putem face acest lucru prin implementarea unor carduri de fidelitate personalizate pe care clienții le vor prezenta atunci când fac o achiziție. Astfel, vom avea datele de care avem nevoie, cum ar fi care clienți au venit, când au venit, ce au cumpărat și în ce cantitate. Odată ce avem aceste date, putem utiliza aceste date pentru a implementa inteligența artificială. Cu toate acestea, există momente în care colectarea acestor date poate fi foarte costisitoare. Și atunci este când inteligența artificială ne poate veni în ajutor. De exemplu, dacă avem o cameră instalată în cafeneaua noastră – ceea ce ar trebui să facem, cel puțin din motive de securitate – am putea valorifica această cameră pentru a colecta date de la clienții noștri care ne vizitează. Trebuie să spun că, înainte de a implementa acest lucru, este important să consultăm legile privind datele cu caracter personal, cum ar fi GDPR, deoarece această abordare nu ar putea funcționa în fiecare țară. Dar în acele jurisdicții în care este permis, acesta poate fi un mod fără efort pentru a colecta informațiile de care avem nevoie și pentru a valorifica ajutorul inteligenței artificiale pentru a le analiza și prelucra.

Dacă vă întrebați, acest program de fidelitate personalizat este ceea ce a făcut Starbucks, cu mare succes. Schema de recompensare a Starbucks a mers atât de departe încât a oferit stimulente personalizate de fiecare dată când un client a vizitat locația sa preferată sau a comandat băutura sa preferată.

3. Definiți o ipoteză

Pot exista situații în care vă simțiți nesiguri cu privire la care procese pot sau trebuie să fie optimizate de inteligența artificială.

Dacă este și cazul dvs., atunci puteți începe prin a descompune întregul proces în etape și a identifica acele faze în care simțiți că afacerea dvs. se desfășoară sub par. Ce sunt acele domenii în care cheltuiți prea mulți bani? Ce durează mai mult decât de obicei? Prin răspunsurile la aceste întrebări, puteți identifica zonele critice de îmbunătățire și decide dacă inteligența artificială poate fi de ajutor.

Așa cum veți descoperi, există cazuri în care soluțiile convenționale ar putea fi mai eficiente. Dacă luptați cu care oferte de produse să le prezentați clienților, sugestiile bazate pe produsele cele mai populare sunt adesea mult mai eficiente în sistemele de recomandare de pe piață decât încercările de a prezice comportamentul utilizatorilor. Prin urmare, încercați mai întâi. Odată ce aveți un rezultat – fie pozitiv, fie negativ – atunci puteți avea o ipoteză pentru testarea inteligenței artificiale. Altfel, domeniul de acțiune va fi prea vag, și puteți ajunge să irosiți timp și bani.

4. Valorificați soluțiile care deja există

Multe companii încearcă să proiecteze algoritmi de învățare automată de la zero. Cu toate acestea, dacă nu plănuiți să îi antrenați cu seturi de date mari pe o perioadă lungă de timp, nu faceți acest lucru. Va fi foarte costisitor și consumator de timp.

În schimb, vă sugerez să vă concentrați pe soluțiile care sunt deja disponibile. Companii precum Amazon, Google, Microsoft și multe altele au unelte alimentate de inteligență artificială care vă pot ajuta să atingeți multe obiective. Apoi, treptat, puteți semna un contract cu una dintre ele și angaja un dezvoltator intern pentru a configura cu abilitate cererile API necesare.

Ideea de bază este că aceste unelte pot fi integrate de dezvoltatori de afaceri (nu de specialiști în învățare automată), ceea ce ne va permite să testăm rapid ipoteza dacă inteligența artificială aduce efectul așteptat sau nu. Dacă nu reușește să o facă, putem dezactiva pur și simplu aceste unelte, și costul nostru de testare a ipotezei noastre va fi doar timpul dezvoltatorului pe care l-am cheltuit pentru a integra cu acest serviciu și suma pe care am plătit-o pentru a utiliza uneltele. Dacă am dezvolta un model, am cheltui salariul specialistului în învățare automată înmulțit cu timpul pe care îl petrec dezvoltând modelul, plus orice costuri de infrastructură. Și apoi nu este clar ce să facem cu dezvoltatorul și modelul, dacă, în final, efectul așteptat nu este acolo.

Dacă ipoteza noastră este dovedită, și uneltele alimentate de inteligență artificială aduc efectul așteptat, ne bucurăm și venim cu o nouă ipoteză. În viitor, dacă anticipăm că costurile uneltei cresc semnificativ, putem gândi la dezvoltarea acestui model nostru și, astfel, putem reduce și mai mult costurile. Dar trebuie să evaluăm mai întâi dacă costul dezvoltării este, într-adevăr, mai mic decât ceea ce am plăti pentru a utiliza o unealtă de la o altă companie care se specializează în dezvoltarea acestor unelte.

Sfatul meu este să luați în considerare dezvoltarea propriului produs de învățare automată doar după ce ați obținut rezultate bune din utilizarea inteligenței artificiale cu uneltele menționate mai sus și după ce sunteți siguri că inteligența artificială este calea corectă de a rezolva problema dvs. pe termen lung. Altfel, proiectul dvs. de învățare automată nu va aduce valoarea pe care o căutați, și, așa cum a spus un articol recent și strălucit din Harvard Business Review, hype-ul inteligenței artificiale vă va distrage de la misiunea dvs., care nu are nevoie de inteligență artificială.

5. Consultați cu specialiști în inteligență artificială

În același sens, o altă greșeală foarte comună pe care o fac fondatorii și proprietarii de afaceri este aceea că încearcă să facă totul în interior. Ei angajează un inginer-șef de inteligență artificială sau un cercetător și apoi mai multe persoane pentru a forma o echipă care să poată crea un produs de ultimă generație. Cu toate acestea, această tehnologie va fi inutilă pentru scopul companiei dvs. dacă nu aveți o strategie de implementare a inteligenței artificiale bine definită. Există și cazul în care angajează un inginer junior de învățare automată pentru a economisi bani în comparație cu angajarea unui specialist mai experimentat. Acest lucru este, de asemenea, periculos, deoarece o persoană fără experiență nu poate cunoaște subtilitățile dezvoltării și proiectării sistemelor de învățare automată și poate face “greșeli de începător”, pentru care compania va trebui să plătească un preț prea mare, aproape întotdeauna depășind prețul angajării unui specialist experimentat.

Prin urmare, recomandarea mea este să angajați mai întâi un expert în inteligență artificială, cum ar fi un consultant, care vă va ghida pe parcurs și va evalua procesul dvs. de adoptare a inteligenței artificiale. Valorificați expertiza lor pentru a vă asigura că problema pe care lucrați necesită inteligență artificială și că tehnologia poate fi escaladată eficient pentru a dovedi ipoteza dvs.

Dacă sunteți o companie la început de drum și vă faceți griji cu privire la finanțare, o soluție pentru acest lucru este contactarea inginerilor de inteligență artificială de pe LinkedIn cu întrebări specifice. Credeți sau nu, mulți experți în inteligență artificială și învățare automată iubesc să ajute, atât pentru că sunt cu adevărat pasionați de subiect, cât și pentru că, dacă reușesc să vă ajute, pot folosi acest lucru ca un studiu de caz pozitiv pentru portofoliul lor de consultanță.

Gânduri finale

Cu toată agitația care înconjoară inteligența artificială, este normal să fiți nerăbdători să o integrați în afacerea dvs. și să dezvoltați o soluție alimentată de inteligență artificială care vă va duce la următorul nivel. Cu toate acestea, trebuie să țineți minte că faptul că toată lumea vorbește despre inteligența artificială nu înseamnă că afacerea dvs. are nevoie de inteligență artificială. Multe companii, din nefericire, se grăbesc să integreze inteligența artificială fără un scop clar în minte și ajung să irosesc sume uriașe de bani și timp. În unele cazuri, mai ales pentru companiile aflate la început de drum, acest lucru poate însemna sfârșitul. Prin definirea clară a unei probleme, colectarea datelor relevante, testarea unei ipoteze și utilizarea uneltelor care deja există, cu ajutorul unui expert, puteți integra inteligența artificială fără a epuiza resursele financiare ale companiei dvs. Apoi, dacă soluția funcționează, puteți crește treptat și integra inteligența artificială în acele domenii în care aceasta crește eficiența sau profitabilitatea companiei dvs.