Întâlnirea dintre Inteligența Artificială și Ingineria Analitică: Maturitatea Inteligenței Artificiale pentru Proces

Companiile din toate domeniile și specialitățile simt nevoia de a se arunca cu capul în lumea inteligenței artificiale, și aceasta include ingineria analitică. Oportunitățile sunt reale și sunt excitante, dar organizațiile care doresc să profite la maximum de acestea ar trebui să-și implementeze structura de proces într-un mod gândit și realist, bazat pe maturitatea inteligenței artificiale. Să explorăm cum.

Niveluri de Maturitate a Inteligenței Artificiale

Atunci când descriem complexitatea inteligenței artificiale pe care o folosiți, nivelurile de maturitate a inteligenței artificiale sunt utile ca un cadru simplu și clarificator.

Nivelul 1: Inteligență Asistată (Automatizare): Automatizarea sarcinilor și fluxurilor de lucru repetitive. Exemple: chatbot-uri cu răspunsuri fixe, crawlere web, unelte de căutare interne.

Nivelul 2: Inteligență Îmbunătățită (Analiză Ghidată): Vă spuneți inteligenței artificiale metoda/modelul și ce să analizeze, și aceasta face restul. Exemple: algoritmi de licitare pentru reclame, rezumatoare de conținut.

Nivelul 3: Inteligență Autonomă (Inteligență Artificială Autoînvățată): Inteligența artificială selectează metodele, găsește modele și oferă recomandări. Exemple: mașini autonome, roboți de tranzacționare autonome de pe bursă.

Presiunea de a “Face Inteligență Artificială”

Desigur, astăzi există o presiune mare de a “fi la nivelul 3”. Dar acest lucru depinde în mare măsură de resursele, activele, capacitățile de bază, cunoștințele și oamenii companiei. Abordarea cea mai bună este să începeți de unde are sens, chiar dacă este la Nivelul 1.

În acest moment, există milioane de articole online care vă bombardează cu idei pentru inteligență artificială. Dar ideile nu aduc rezultate. Conform Adobe (ADBE ), doar 12% dintre companii au în prezent soluții de inteligență artificială funcționale care demonstrează un randament clar al investițiilor. Majoritatea acestor soluții se află încă în faza de pilot, evaluează eficacitatea sau se confruntă cu provocări în ceea ce privește extinderea inițiativelor de inteligență artificială. Multe echipe se luptă să identifice unde inteligența artificială poate fi integrată în mod semnificativ în fluxurile de lucru și chiar când un caz de utilizare este identificat, multe organizații lipsesc de capacitățile interne pentru a dezvolta unelte de inteligență artificială personalizate sau pentru a găsi soluții externe de încredere.

Să ne concentrăm pe aplicații realiste. Există modalități excelente de a dezvolta utilizarea treptată a inteligenței artificiale în elemente realiste de lucru pentru liderii care sunt gata să se extindă în mod responsabil.

Ce poate fi automatizat atunci când construiți analize pentru un produs de comerț electronic/SaaS

În opinia mea, există două procese comune în cadrul echipelor de inginerie analitică de succes care sunt candidați excelente pentru a dezvolta maturitatea inteligenței artificiale:

1. Inteligență Artificială pentru Managementul Cunoștințelor și Încadrarea în Echipă
2. Inteligență Artificială pentru Automatizarea Calității și Auditului

1. Inteligență Artificială pentru Managementul Cunoștințelor și Încadrarea în Echipă

Documentația este un instrument cheie pentru a ține evidența sistemelor complexe. Conform Cadrului de Proces, SDR (Referința de Proiectare a Soluției) trebuie să documenteze fiecare dintre cele cinci etape. Ar putea arăta astfel:

• Procesul #1: Documentarea rezultatelor așteptate.
• Procesul #2: Ținerea evidenței poveștilor de colectare a datelor verificate în mod regulat.
• Procesul #3: Notarea istoricului cerințelor de date ale părților interesate tehnice de rangul trei.
• Procesul #4: Detalierea stratului de date de-a lungul tuturor aplicațiilor și suprafețelor.
• Procesul #5: Descrierea și detalierea arhitecturii de inginerie, cu diagrame, ierarhii și cerințe.

Acum, să adăugăm puțină inteligență artificială la aceasta.

Nivelul 1

La nivelul 1, puteți începe să utilizați chatbot-uri interne pentru recuperarea documentelor.

Multe companii au în prezent chatbot-uri interne care pot fi antrenate pe documentația proprie. Dacă nu aveți un chatbot intern, puteți utiliza modul de incognito sau puteți redacta documentația înainte de a o alimenta botului.

Alimentați-vă botul cu SDR-urile, manualele de calitate, convențiile de denumire și standardele de implementare.

După o lansare de succes, alimentați-vă proiectul de note sau planurile de implementare pentru a adăuga la documentație. Apoi, întrebați inteligența artificială următoarele întrebări:

• “Care este cea mai bună metodă de implementare a lui X dacă vreau să folosesc aceeași logică ca Y?”
• “Care sunt datele necesare pentru a fi colectate pentru urmărirea achizițiilor?”
• “Care sunt etichetele lipsă de pe această nouă pagină de produs?”

Rezultatul acestui proces este că petreceți mai puțin timp citind documentația sau trimițând mesaje colegilor, noii membri ai echipei pot găsi singuri răspunsuri, iar cunoștințele tribale devin escalabile.

Există câteva avertismente aici. Această metodă funcționează cu adevărat dacă faceți o treabă bună în ceea ce privește menținerea documentației, și devine escalabilă doar dacă antrenați și cereți oamenilor să utilizeze instrumentul.

Nivelul 2

Dacă acest lucru funcționează pentru departamentul dvs., gândiți-vă să extindeți la conectarea chatbot-ului direct la tehnologia dvs. Puteți automatiza automatizarea.

Nivelul 3

Sunt sigur că cerul este limita aici. Direcția pe care aș urma-o ar fi construirea unei inteligențe artificiale proactive care semnalează incoerențe și oferă îmbunătățiri. Realitatea este că puține companii ajung la acest nivel, și scriu acest articol pentru majoritatea noastră, care încă învățăm regulile.

2. Inteligență Artificială pentru Automatizarea Calității și Auditului

Auditarea regulată a metodelor de colectare a datelor este una dintre cele mai bune practici pentru Cadru de Proces. Foarte des, auditorul va fi fie o echipă de calitate, fie un instrument de audit. De exemplu, ObservePoint este un instrument foarte personalizat, care vă permite să creați fluxuri de audit foarte complexe. Chiar și cu un robot, ați putea să mai utilizați puțină inteligență artificială, nu-i așa?

Nivelul 1

Să începem prin a automatiza aspectele tehnice. Crearea de călătorii în instrumente de audit robotizate, cum ar fi ObservePoint, este adesea tehnică și necesită mult suport. Pentru a automatiza unele dintre aceste sarcini tehnice repetitive, în timp ce construiți călătorii de audit, puteți solicita din nou ajutorul unui chatbot de inteligență artificială. Întrebați inteligența artificială următoarele întrebări:

“Dați-mi selectorul CSS pentru butonul “Următorul pas”.”

“Scrieți codul personalizat care să opteze automat pentru toate cookie-urile.”

Rezultatul acestui lucru ar trebui să fie o mai mare ușurință în utilizare atunci când lucrați cu instrumente tehnice foarte complexe, o rezolvare mai rapidă a problemelor și o dependență mai mică de suport și de dezvoltatori de frontend.

Există câteva avertismente aici. Dacă nu utilizați un robot de audit pentru auditurile dvs. de date, este posibil să utilizați o echipă de calitate. Echipa de calitate poate examina adoptarea de automatizări pentru pași comuni. Începeți mic, creșteți odată ce sunteți gata; următorii pași devin mai clari odată ce faceți primul pas.

Nivelul 2

Pentru utilizarea nivelului 2 de inteligență artificială, examinați integrarea chatbot-ului cu instrumentul direct, evitând promptarea manuală a chatbot-ului.

Nivelul 3

În cele din urmă, pentru utilizarea nivelului 3, cerul este din nou limita. Descoperiți cum puteți face automatizările mai proactive în detectarea îmbunătățirilor și recomandarea de soluții. Urmați această cale doar dacă vă simțiți confortabil navigând la nivelul 2.

Ce Nu Trebuie să Automatizați (Încă)

Să luăm în considerare Cele Mai Bune Practici #3: Colaborați cu părțile interesate tehnice de rangul trei. Acesta este ceva pe care oamenii îl fac încă cel mai bine. Puteți utiliza inteligență artificială pentru a vă pregăti pentru apelurile furnizorilor, pentru a rezuma contracte sau pentru a proiecta contururi de integrare. Dar pentru moment, construirea de relații rămâne umană.

Gânduri Finale

Chiar dacă nu aveți un buget pentru dezvoltarea personalizată a inteligenței artificiale, puteți începe cu instrumentele pe care le aveți deja. Un proces bun și un chatbot bun pot merge foarte departe.

Începeți simplu, cu Nivelul 1 sau 2, și lăsați echipa dvs. să se familiarizeze. Odată ce veți vedea unde inteligența artificială vă economisește timp și îmbunătățește coerența, veți ști unde să investiți în instrumente mai avansate. Partea cea mai grea a adoptării inteligenței artificiale este adesea stabilirea unde aveți nevoie de ea în primul rând. Odată ce ați stabilit acea linie de bază, încercați să o ridicați la un nivel superior cu echipa dvs., și veți vedea cât de mult mai ușoară poate fi ingineria analitică împuternicită de inteligență artificială.

Doriți să aflați mai multe despre inteligența artificială în ingineria analitică și, mai specific, despre cele mai bune procese pentru colectarea curată a datelor? Consultați articolul meu despre crearea unui Cadru de Date Curate pentru Comerțul Electronic.