Lideri de opinie
De ce ar trebui companiile să valideze cazurile de utilizare a IA înainte de a investi în dezvoltare
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google
Inteligența artificială devine parte integrantă a planificării cotidiene a afacerilor. Companiile explorează modalități de a automatiza sarcinile repetitive, de a îmbunătăți serviciile pentru clienți, de a analiza informații și de a reduce costurile operaționale.
Însă există o diferență importantă între a găsi o idee interesantă de utilizare a IA și a identifica o problemă pe care IA o poate rezolva cu adevărat.
Multe companii încep să discute despre dezvoltare înainte de a înțelege pe deplin ce vor să îmbunătățească. Aleg o tehnologie, estimează un buget și încep să construiască o soluție fără să verifice dacă ideea este viabilă din punct de vedere al afacerii.
Acest lucru poate duce la proiecte costisitoare, care funcționează din punct de vedere tehnic, dar aduc puțină valoare practică.
Înainte de a cheltui bani pentru dezvoltarea unei soluții de IA, companiile trebuie să verifice dacă respectivul caz de utilizare rezolvă o problemă reală, dacă există datele necesare și dacă soluția poate produce rezultate măsurabile.
Alocarea timpului necesar pentru a răspunde la aceste întrebări poate preveni cheltuielile inutile și poate ajuta companiile să se concentreze asupra oportunităților care merită dezvoltate.
Începeți prin a înțelege problema reală a afacerii
Orice proiect util de IA ar trebui să pornească de la o problemă cu care angajații sau clienții se confruntă deja.
O companie ar putea spune că vrea un chatbot cu IA pentru că și concurenții folosesc unul. Dar asta nu explică ce ar trebui să facă chatbotul.
Așteaptă clienții prea mult timp pentru a primi răspunsuri? Angajații de la serviciul de asistență răspund în mod repetat la aceleași întrebări? Se pierd solicitări importante în afara programului de lucru?
Fiecare problemă necesită o abordare diferită.
De exemplu, dacă clienții nu pot găsi informații de bază despre comenzi, îmbunătățirea portalului pentru clienți existent ar putea rezolva problema fără a fi nevoie să se dezvolte un asistent IA.
Totuși, dacă angajații de la serviciul de asistență petrec câteva ore răspunzând la întrebări diverse în mai multe sisteme, ar putea merita să se analizeze posibilitatea unei soluții de IA.
Primul pas este să înțelegeți procesul actual, să identificați unde apar dificultățile și să stabiliți de ce apar.
Fără această înțelegere, companiile riscă să investească în tehnologii care nu rezolvă problema inițială.
Identificați sarcinile în care IA poate aduce o schimbare practică
Nu toate activitățile unei companii au nevoie de inteligență artificială.
Unele sarcini urmează reguli simple și pot fi gestionate prin automatizare software tradițională. Altele presupun înțelegerea documentelor, recunoașterea tiparelor sau prelucrarea unor volume mari de informații.
Această diferență contează atunci când decideți unde să investiți.
Să luăm, de exemplu, un departament financiar care primește sute de facturi în fiecare săptămână.
Dacă angajații doar copiază informații între două sisteme compatibile, o integrare standard ar putea fi suficientă.
Însă, dacă facturile sosesc în formate diferite, iar angajații trebuie să le citească, să le clasifice și să extragă informații înainte de a le introduce în software-ul de contabilitate, procesarea documentelor cu ajutorul IA ar putea aduce o valoare mai mare.
Compania ar trebui să analizeze cât de des apare sarcina, cât timp necesită și cu ce dificultăți se confruntă angajații.
Oportunitățile promițătoare se găsesc adesea în procese care presupun verificări manuale repetate, volume mari de documente sau informații a căror organizare durează prea mult.
Scopul nu este să introduceți IA peste tot, ci să găsiți situațiile în care capacitățile sale oferă un avantaj semnificativ.
Verificați dacă problema este suficient de importantă pentru a fi rezolvată
O problemă poate fi frustrantă fără să fie suficient de costisitoare sau de importantă pentru a justifica o nouă soluție de IA.
De exemplu, angajații ar putea petrece zece minute pe săptămână pregătind un raport de mici dimensiuni. Automatizarea acestei sarcini ar putea economisi timp, însă costurile de dezvoltare și întreținere ar putea depăși beneficiile.
Comparați această situație cu cea a unei companii de logistică ai cărei angajați petrec câteva ore în fiecare zi verificând documentele de expediere.
Întârzierile în acest proces ar putea afecta comunicarea cu clienții, facturarea și termenele de livrare.
Îmbunătățirea acestui flux de lucru ar putea avea o justificare economică mai solidă.
Companiile ar trebui să ia în considerare cât de des apare problema, câte persoane sunt afectate și ce se întâmplă atunci când procesul este întârziat sau finalizat incorect.
De asemenea, ar trebui să analizeze dacă problema afectează veniturile, costurile operaționale, satisfacția clienților sau conformitatea.
Un caz de utilizare util al IA ar trebui să abordeze o problemă care contează pentru performanța afacerii, nu doar un inconvenient pe care tehnologia l-ar putea elimina.
Verificați disponibilitatea datelor înainte de a planifica dezvoltarea
O soluție de IA nu poate funcționa în mod fiabil fără acces la informații adecvate.
Uneori, companiile presupun că datele lor sunt pregătite pentru dezvoltarea de soluții de IA doar pentru că dețin ani întregi de evidențe ale clienților, facturi sau rapoarte operaționale.
Nu este întotdeauna așa.
Informațiile pot fi stocate în mai multe aplicații, pot avea câmpuri necompletate sau pot fi organizate în formate inconsecvente.
De exemplu, o companie care intenționează să dezvolte un sistem de prognoză a vânzărilor bazat pe IA poate descoperi că evidențele clienților sunt incomplete, iar rapoartele de vânzări sunt actualizate diferit de la un departament la altul.
Aceste probleme pot afecta calitatea prognozelor, chiar și atunci când tehnologia de bază funcționează corect.
Înainte de a aproba dezvoltarea, echipele trebuie să confirme unde se află datele necesare, dacă sunt corecte și cum pot fi accesate.
De asemenea, trebuie să înțeleagă dacă cerințele de confidențialitate sau securitate le limitează utilizarea.
Uneori, îmbunătățirea calității datelor este cel mai valoros prim pas. Începerea dezvoltării înainte de finalizarea acestei etape poate duce la întârzieri și costuri suplimentare.
Înțelegeți cum se va integra IA în fluxurile de lucru existente
Un caz de utilizare promițător poate fi totuși dificil de implementat dacă nu se potrivește cu operațiunile existente ale companiei.
Companiile se bazează pe platforme ERP, instrumente CRM, sisteme de contabilitate și alte aplicații pe care angajații le folosesc în fiecare zi.
Introducerea IA presupune adesea conectarea acestor sisteme și schimbarea modului în care circulă informațiile între echipe.
Să ne imaginăm o companie care dezvoltă un instrument de IA pentru procesarea comenzilor de achiziție.
Instrumentul poate extrage cu succes informațiile din comenzi, dar angajații au în continuare nevoie de o modalitate de a verifica excepțiile, de a aproba tranzacțiile și de a actualiza sistemul ERP.
Dacă acești pași nu sunt planificați, soluția poate crea un nou proces izolat de celelalte.
Înainte de a se angaja în dezvoltare, companiile ar trebui să identifice sistemele la care trebuie să aibă acces IA, informațiile pe care trebuie să le schimbe și situațiile în care este necesară aprobarea unui angajat.
Un caz de utilizare devine mai practic atunci când este înțeles întregul flux de lucru, nu doar sarcina individuală a IA.
Estimați valoarea pentru companie înainte de a cheltui bani
Dezvoltarea de soluții de IA necesită mai mult decât un buget inițial pentru software.
Este posibil ca firmele să fie nevoite să plătească pentru integrare, pregătirea datelor, testare, instruirea angajaților, evaluări de securitate și întreținere continuă.
Aceste cheltuieli ar trebui comparate cu beneficii realiste pentru companie.
De exemplu, să presupunem că o echipă petrece 200 de ore pe lună examinând documente. Dacă o soluție de IA ar putea reduce volumul de muncă manuală cu 80 de ore, compania poate estima valoarea timpului economisit.
Totuși, orele economisite nu se transformă automat în economii financiare. Compania trebuie să ia în considerare dacă angajații pot folosi timpul respectiv pentru alte activități valoroase sau dacă se vor reduce efectiv costurile.
Este important să se includă și timpul pe care angajații îl vor petrece verificând rezultatele incorecte și gestionând excepțiile.
Companiile care elaborează un plan mai amplu de adoptare pot folosi o foaie de parcurs pentru IA la nivel de întreprindere, axată pe cazuri de utilizare și rentabilitatea investiției, pentru a înțelege cum pot orienta valoarea pentru companie, pregătirea pentru implementare și riscurile deciziile de investiție.
Un studiu de oportunitate realist îi ajută pe factorii de decizie să compare oportunitățile, în loc să aprobe proiecte pe baza unor presupuneri.
Testați ideea printr-un proiect-pilot de mici dimensiuni
Una dintre cele mai eficiente modalități de a valida un caz de utilizare a IA este să îl testați înainte de a vă angaja în dezvoltarea completă.
Un proiect-pilot le permite companiilor să analizeze dacă soluția propusă poate gestiona sarcini reale folosind o cantitate limitată de date și un flux de lucru controlat.
De exemplu, o companie care plănuiește un sistem de procesare a documentelor bazat pe IA ar putea începe cu un singur tip de factură, primit de la un grup restrâns de furnizori.
Echipa poate măsura acuratețea extragerii, timpul de procesare și numărul de documente care necesită corectare manuală.
Astfel, obține dovezi concrete despre ce funcționează și ce trebuie îmbunătățit.
Proiectul-pilot ar trebui să testeze și situații dificile, precum documente incomplete, formate neobișnuite și informații lipsă.
Scopul nu este crearea unei demonstrații perfecte, ci înțelegerea capacității soluției de a funcționa fiabil în condiții normale de afaceri.
Dacă proiectul-pilot scoate la iveală probleme grave, compania își poate ajusta abordarea înainte de a cheltui mai mulți bani.
Luați în considerare riscurile înainte de a automatiza deciziile
Unele aplicații de IA îi sprijină pe angajați pregătind informații sau sugerând acțiuni. Altele pot influența decizii care implică clienți, finanțe sau evidențe sensibile.
Aceste cazuri de utilizare necesită niveluri diferite de control.
De exemplu, utilizarea IA pentru a rezuma notițele interne de la ședințe implică riscuri diferite de utilizarea acesteia pentru a aproba tranzacții financiare.
Înainte de începerea dezvoltării, companiile ar trebui să analizeze ce s-ar putea întâmpla dacă sistemul oferă un rezultat incorect.
Ar putea provoca pierderi financiare? Ar putea primi clienții informații înșelătoare? Ar putea fi expuse date confidențiale?
Echipele ar trebui să stabilească unde este necesară verificarea de către o persoană și cum vor fi corectate greșelile.
De asemenea, ar trebui să confirme cine va fi responsabil de monitorizarea sistemului după implementare.
Identificarea din timp a acestor riscuri facilitează planificarea măsurilor de protecție adecvate, în locul adăugării lor după apariția problemelor.
Comparați mai multe cazuri de utilizare, în loc să alegeți prima idee
Companiile au adesea mai multe oportunități de utilizare a IA în domenii precum vânzările, finanțele, operațiunile și asistența pentru clienți.
Alegerea primei idei discutate într-o ședință poate duce la trecerea cu vederea a unui proiect mai simplu, cu un potențial mai mare.
O abordare mai bună este compararea oportunităților pe baza acelorași criterii.
Fiecare caz de utilizare propus poate fi evaluat prin prisma a cinci întrebări practice:
- Valoare pentru afacere: Va îmbunătăți un proces sau un rezultat important?
- Pregătirea datelor: Sunt informațiile necesare disponibile și fiabile?
- Fezabilitate tehnică: Poate soluția să funcționeze cu sistemele existente?
- Efort de implementare: Cât timp, ce buget și cât sprijin intern va necesita?
- Risc operațional: Ce ar putea merge prost și pot fi gestionate riscurile respective?
Această comparație ajută companiile să identifice oportunități care oferă beneficii utile fără complexitate inutilă.
Un proiect mai mic, bazat pe date fiabile și cu rezultate clare, poate fi un punct de plecare mai bun decât o inițiativă amplă care implică mai multe departamente.
Cel mai potrivit caz de utilizare nu este întotdeauna cel mai ambițios. Este cel pe care organizația îl poate implementa, gestiona și îmbunătăți în mod realist.
Când să amânați sau să respingeți o idee de IA
Validarea unui caz de utilizare nu duce întotdeauna la aprobarea acestuia.
Uneori, decizia potrivită este să amânați dezvoltarea până când compania dispune de date mai bune, procese mai solide sau obiective mai clare.
În alte situații, o soluție software tradițională poate rezolva problema la un cost mai mic.
Respingerea unei idei de IA nu înseamnă că firma rămâne în urmă.
Înseamnă că organizația ia o decizie în funcție de nevoile afacerii, nu sub presiunea de a adopta tehnologii noi.
Un proces de validare eficient ar trebui să le permită echipelor să continue, să revizuiască ideea, să o amâne sau să renunțe definitiv la ea.
Această flexibilitate protejează resursele și lasă loc pentru oportunități mai promițătoare.
Concluzie
IA poate ajuta companiile să reducă munca repetitivă, să faciliteze accesul la informații și să sprijine luarea unor decizii mai bune. Însă aceste beneficii nu sunt garantate doar pentru că o companie investește în dezvoltare.
Rezultatele depind în mare măsură de alegerea problemei potrivite.
Înainte de a aproba un proiect de IA, companiile ar trebui să înțeleagă fluxul de lucru existent, să verifice dacă datele sunt pregătite, să estimeze valoarea potențială, să analizeze dificultățile de implementare și să testeze ipotezele importante.
De asemenea, ar trebui să fie dispuse să ia în considerare alternative mai simple atunci când IA nu este necesară.
Scopul validării cazurilor de utilizare a IA nu este să încetinească inovarea, ci să se asigure că timpul, banii și efortul sunt investite în soluții care pot genera valoare reală pentru afacere.
Companiile care iau aceste decizii din timp sunt mai bine pregătite să dezvolte soluții practice de IA, pe care angajații le pot folosi și pe care afacerea le poate susține pe termen lung.
