Ghid practic pentru a face cel mai bun investiții în AI

POV: Ați auzit mult zgomot despre AI și ați decis să faceți cercetări proprii. Indiferent unde vă întoarceți, un expert explică beneficiile și potențialul de deblocare a afacerilor al AI, și astfel ajungeți la concluzia că, da, există un caz de afaceri pentru o soluție AI în cadrul companiei dvs.

Ce urmează?

Prezentarea soluțiilor AI pentru a fi utilizate în diverse moduri, de la instrumente de învățare automată care sprijină serviciul clienților la personalizare și motoare de recomandare de produse pentru clienți, până la instrumente de optimizare a lanțului de aprovizionare și logistică, este una puternică. Atunci când sunt integrate cu succes, tehnologia AI poate avea un randament uriaș, ducând la vânzări mai bune, clienți mai mulțumiți și operațiuni mai eficiente care economisesc mii de dolari în fiecare an. Având în vedere toate acestea, nu este o surpriză că investițiile în AI sunt prognozate să depășească 200 de miliarde de dolari până în 2025.

În multe cazuri, cu toate acestea, companiile investesc în AI fără a avea o hartă clară pentru implementarea sa. Investiția într-o soluție AI fără o cale clară de integrare sau implementare este similară cu cumpărarea unei mașini sport de înaltă performanță fără a ști cum să conduci cu schimbător de viteze manual.

Hai să examinăm câteva dintre pașii pe care companiile ar trebui să îi urmeze după investiția în AI pentru a asigura o implementare de succes, inclusiv considerații de date, instruire, cele mai bune practici și modul în care o implementare de succes poate îmbunătăți experiența clienților în general.

Rolul esențial al datelor în implementarea AI

Privind aplicațiile pentru generația actuală de AI și învățare automată, acestea par să fi rezolvat o problemă foarte specifică: companiile sunt copleșite de intrări de date pe care nu le pot transforma în informații actionabile manual.

Însă prinderea constă în faptul că eficacitatea unui motor AI este determinată de puterea și utilitatea datelor pe care le are la dispoziție pentru a se baza. Pentru a maximiza orice investiție în AI, organizațiile trebuie să optimizeze datele lor pentru calitate, cantitate și relevanță.

O fundație solidă de date poate fi realizată în trei etape.

Prima etapă constă în dezvoltarea unei strategii de date bazate pe aplicația specifică a sistemului AI. În timpul acestei etape, o marcă va defini care date vor fi colectate, cum vor fi stocate și cum vor fi utilizate pentru a sprijini inițiativele AI.

Identificarea surselor de date cheie înseamnă înțelegerea rolului pe care o companie îl așteaptă de la investiția sa în AI. De exemplu, utilizarea AI pentru a crea un motor de recomandare de produse și personalizare mai robust și mai eficient necesită conectarea datelor utilizatorilor dintr-un CRM și obținerea datelor produselor dintr-un sistem de gestionare a informațiilor produselor (PIM). Inventarierea datelor pe care le are disponibile o companie și identificarea oricăror puncte oarbe poate ajuta la construirea inițiativelor de colectare a datelor.

De acolo, o marcă va trebui să stabilească reguli de guvernanță a datelor și să implementeze cadre pentru asigurarea calității datelor, conformitatea cu privirea la confidențialitate și securitate. Marca va dori, de asemenea, să evalueze infrastructura de stocare a datelor și să investească, eventual, într-o soluție scalabilă – implementarea unui motor AI poate necesita volume mari de date.

Cu o strategie de date solidă în loc, următoarea etapă este încărcarea și inițializarea datelor. Încărcarea datelor în sistemele AI este un pas crucial care necesită o planificare și o execuție atentă. Scopul este de a simplifica procesele de integrare a datelor pentru a permite modelelor AI să învețe eficient din date.

Înainte ca datele să poată fi încărcate, acestea trebuie prelucrate pentru a elimina incoerențe sau informații în conflict și irelevante și formate pentru a asigura compatibilitatea cu algoritmii AI. Acest proces poate fi laborios, dar cu o planificare adecvată și o înțelegere fermă a datelor relevante care vor fi importate, ar trebui să fie gestionabil chiar și pentru echipele mai mici.

Ceea ce este mai mult, acest proces de inițializare trebuie efectuat doar o dată. Cu datele prelucrate, următorul pas este automatizarea fluxurilor de date pentru a aproviziona sistemul AI cu date formate corespunzător, relevante, într-un mod care minimizează intervenția manuală. De acolo, sistemul trebuie doar monitorizat pentru calitate și echipat cu protocoale pentru a urmări versiunile de date în timp.

În cele din urmă, investiția în AI necesită întreținere și optimizare constantă pe partea datelor. Prin monitorizarea continuă a performanței AI și solicitarea feedback-ului clienților cu privire la interacțiunile lor cu AI, companiile ar trebui să fie întotdeauna în căutarea de îmbunătățiri în procesul de implementare și integrare a AI. Atunci când sistemele AI reprezintă o investiție atât de majoră – cu beneficii la fel de mari – este doar prudent să îi oferiți o șansă de succes prin cele mai bune practici de date.

Alfabetizarea AI este necesară pentru succesul pe termen lung al proiectului

Dacă sunteți într-o poziție de management, poate fi ușor să vedeți AI prin ochelari de culoare roz. A vedea potențialul de afaceri poate ascunde faptul că poate exista rezistență printre membrii echipei la adoptarea de sisteme și tehnologii noi, în special a celor pe care unii angajați le văd ca o amenințare la adresa locurilor de muncă. De fapt, un studiu Pew Research a arătat că peste 80% dintre americanii simt emoții mixte sau negative cu privire la apariția AI.

Odată ce o afacere a decis să investească într-o soluție AI, primul pas este să definească clar rolul pe care AI îl va juca și să comunice transparent acest rol angajaților. Când angajații înțeleg potențialul și utilitatea AI, aceasta va elimina punctele de fricțiune în procesul de instruire pentru a face cel mai bun din tehnologie.

Adoptarea eficientă a AI necesită, de asemenea, colaborare între echipe și discipline disparate. Un mod de a încuraja această colaborare este de a forma echipe cu seturi de abilități diverse pentru a aborda proiectele AI din multiple perspective. Crearea de forumuri și utilizarea canalelor de comunicare existente pentru a partaja insight-uri AI, cele mai bune practici și povești de succes poate construi entuziasm suplimentar în jurul inițiativei.

La sfârșitul zilei, cu toate acestea, a face cel mai bun din investiția în AI trebuie să fie o decizie organizațională susținută de la vârful ierarhiei. Conducerea executivă trebuie să fie de acord cu proiectul și să comunice entuziasmul lor în întreaga echipă.

A cel mai bun din investiția în AI

În ciuda a ceea ce spun multe prezentări de vânzări, implementarea unei soluții AI nu este ușoară. Acesta necesită planificare, angajament organizațional și instruire. Când este executat cu succes, cu toate acestea, poate avea un impact transformativ asupra experienței utilizatorului, funcționalității organizaționale și mult mai mult.

La nivel practic, a face cel mai bun din investiția în AI se reduce la trei lucruri cheie. În primul rând, definirea obiectivelor clare va ajuta organizația să planifice implementarea și să înțeleagă ce înseamnă succesul cu AI. Următorul, nu totul trebuie să fie finalizat în prima zi. Abordarea unei abordări iterative a implementării poate să încetinească procesul și să asigure faptul că echipa dvs. și tehnologia lucrează în tandem.

În cele din urmă, AI nu este o soluție universală, mai ales la început. Succesul real cu AI necesită monitorizare și evaluare, luarea a ceea ce funcționează, replicarea acestor succese și optimizarea lor. AI este o strategie pe termen lung a cărei valoare poate fi schimbătoare de joc pentru o afacere. Abordarea acesteia într-un mod inteligent și măsurat poate ajuta să deblocheze cu adevărat această investiție majoră.