Практическое руководство по максимально эффективному использованию инвестиций в ИИ

Точка зрения: Вы слышали много шума об ИИ и решили провести собственное исследование. Куда бы вы ни обратились, эксперт рассказывает о преимуществах ИИ и потенциале раскрытия бизнеса, и вы приходите к выводу, что да, существует экономическое обоснование для решения ИИ в вашем бизнесе.

Что теперь?

Предложение о том, чтобы решения искусственного интеллекта использовались множеством различных способов: от инструментов машинного обучения, которые улучшают обслуживание клиентов, до более эффективных механизмов персонализации и рекомендации продуктов для клиентов, а также инструментов оптимизации логистики и цепочки поставок, является сильным. При успешной интеграции технология искусственного интеллекта может обеспечить огромную рентабельность инвестиций, что приведет к увеличению продаж, увеличению удовлетворенности клиентов и оптимизации операций, что позволит ежегодно экономить тысячи долларов. Учитывая все это, неудивительно, что инвестиции в ИИ прогнозируется, что к 200 году он превысит 2025 миллиардов долларов..

Однако во многих случаях компании инвестируют в ИИ, не имея четкого плана его внедрения. Инвестировать в решение искусственного интеллекта без намеченного пути интеграции или внедрения — это все равно, что покупать высокопроизводительный спортивный автомобиль, даже не умея управлять рычагом переключения передач.

Давайте рассмотрим несколько шагов, которые предприятиям следует предпринять после инвестирования в ИИ, чтобы обеспечить успешное внедрение, включая рассмотрение данных, обучение, лучшие практики и то, как успешное внедрение может улучшить качество обслуживания клиентов в целом.

Важнейшая роль данных во внедрении ИИ

Глядя на приложения для ИИ и машинного обучения текущего поколения, кажется, что они решили очень конкретную проблему: компании перегружены входными данными, которые они не могут вручную превратить в ценную информацию.

Но загвоздка в том, что эффективность механизма искусственного интеллекта определяется надежностью и полезностью данных, на основе которых он должен строить. Чтобы максимизировать любые инвестиции в ИИ, организациям необходимо оптимизировать свои данные по качеству, количеству и актуальности.

Надежную основу данных можно создать в три этапа.

Первый этап посвящен разработке стратегии обработки данных, основанной на конкретном приложении системы искусственного интеллекта. На этом этапе бренд определит, какие данные будут собираться, как они будут храниться и как будут использоваться для поддержки инициатив в области искусственного интеллекта.

Определение ключевых источников данных означает понимание роли, которую компания ожидает от своих инвестиций в искусственный интеллект. Например, использование ИИ для создания более надежной и эффективной системы рекомендаций по продуктам и персонализации требует подключения пользовательских данных из CRM и получения данных о продуктах из системы. Система управления информацией о продуктах (PIM). Анализ данных, которыми располагает компания, и выявление любых «слепых зон» может помочь в разработке инициатив по сбору данных.

После этого бренду необходимо будет установить правила управления данными и внедрить механизмы обеспечения качества данных, соблюдения конфиденциальности и безопасности. Бренд также захочет оценить инфраструктуру хранения данных и, возможно, инвестировать в масштабируемое решение — внедрение механизма искусственного интеллекта может потребовать больших объемов данных.

При наличии надежной стратегии данных следующим этапом является внедрение и инициализация данных. Внедрение данных в системы искусственного интеллекта — важнейший шаг, требующий тщательного планирования и исполнения. Цель состоит в том, чтобы оптимизировать процессы интеграции данных, чтобы модели ИИ могли эффективно учиться на данных.

Но прежде чем данные можно будет загрузить, их необходимо предварительно обработать для устранения несоответствий, противоречивой и нерелевантной информации, а также отформатировать для обеспечения совместимости с алгоритмами ИИ. Этот процесс может быть трудным, но при правильном планировании и четком понимании того, какие соответствующие данные будут импортированы, он будет доступен даже небольшим командам.

Более того, этот процесс инициализации необходимо выполнить только один раз. После предварительной обработки данных следующим шагом станет автоматизация конвейеров данных для предоставления системе искусственного интеллекта правильно отформатированных и актуальных данных таким образом, чтобы свести к минимуму ручное вмешательство. После этого систему просто необходимо контролировать на качество и оснастить протоколами для отслеживания версий данных с течением времени.

Наконец, инвестиции в ИИ требуют постоянного обслуживания и оптимизации данных. Посредством постоянного мониторинга производительности ИИ и сбора отзывов клиентов об их взаимодействии с ИИ компании всегда должны стремиться к улучшениям в процессе внедрения ИИ и постоянной интеграции. Когда системы искусственного интеллекта представляют собой столь крупные инвестиции — с соответствующими большими преимуществами — разумно дать им наилучшие шансы на успех за счет передовых методов работы с данными.

Грамотность в области искусственного интеллекта необходима для долгосрочного успеха проекта

Если вы занимаете руководящую должность, вам будет легко увидеть ИИ через розовые очки. Видение делового потенциала может затмить тот факт, что среди членов команды может возникнуть сопротивление принятию новых систем и новых технологий, особенно тех, которые некоторые работники рассматривают как угрозу своей работе. Фактически, один Исследование Pew Research показали, что более 80 процентов американцев испытывают смешанные или негативные эмоции по поводу развития ИИ.

Когда компания решила инвестировать в решение ИИ, первым шагом является четкое определение роли, которую ИИ будет играть, и прозрачное информирование об этой роли сотрудников. Когда сотрудники поймут потенциал и полезность ИИ, это устранит трудности в обучении их максимально эффективному использованию технологии.

Эффективное внедрение ИИ также требует сотрудничества между разрозненными командами и дисциплинами. Один из способов стимулировать такое сотрудничество — сформировать команды с разнообразными навыками для решения проектов ИИ с разных точек зрения. Создание форумов и использование существующих каналов связи для обмена идеями, передовыми практиками и историями успеха в области искусственного интеллекта может вызвать дополнительный интерес к этой инициативе.

Однако в конечном итоге получение максимальной отдачи от инвестиций в ИИ должно стать организационным решением, поддерживаемым сверху вниз. Исполнительное руководство должно быть вовлечено в проект и передавать этот энтузиазм всей команде.

Получите максимальную отдачу от инвестиций в ИИ

Несмотря на то, что говорится во многих коммерческих предложениях, внедрить решение на базе искусственного интеллекта непросто. Это требует планирования, организационной поддержки и обучения. Однако при успешном выполнении оно может оказать преобразующее влияние на пользовательский опыт, функциональность организации и многое другое.

На практическом уровне получение максимальной отдачи от инвестиций в ИИ сводится к трем ключевым вещам. Прежде всего, определение четких целей поможет организации спланировать внедрение и понять, как выглядит успех с использованием ИИ. Далее, помните, что не обязательно все делать в первый день. Итеративный подход к внедрению может замедлить процесс и гарантировать, что ваша команда и технология работают синхронно.

Наконец, ИИ не является панацеей, особенно сразу же. Настоящий успех с помощью ИИ требует мониторинга и оценки, принятия того, что работает, повторения этих успехов и их оптимизации. ИИ — это долгосрочная стратегия, ценность которой может изменить правила игры для бизнеса. Разумный и взвешенный подход может помочь по-настоящему разблокировать эти крупные инвестиции.