Практическое руководство по максимизации вашей инвестиции в ИИ

Позиция: Вы много слышали о ИИ и решили провести собственное исследование. Не важно, куда вы обратитесь, эксперт рассказывает о преимуществах ИИ и его потенциале для бизнеса, и вы приходите к выводу, что, да, есть бизнес-кейс для решения ИИ внутри вашего бизнеса.

Что дальше?

Аргументы в пользу использования решений ИИ в различных аспектах, от инструментов машинного обучения, которые улучшают обслуживание клиентов, до лучшей персонализации и рекомендаций продуктов для клиентов, а также инструментов оптимизации логистики и цепочки поставок, являются сильными. Когда ИИ-технологии интегрируются успешно, они могут иметь огромную отдачу от инвестиций, что приводит к лучшим продажам, более удовлетворенным клиентам и оптимизированным операциям, которые экономят тысячи долларов каждый год. Учитывая все это, не удивительно, что инвестиции в ИИ, как ожидается, превысят 200 миллиардов долларов к 2025 году.

Однако во многих случаях компании инвестируют в ИИ без четкого плана его внедрения. Инвестирование в решение ИИ без намеченного пути для интеграции или реализации немного похоже на покупку высокопроизводительного спортивного автомобиля, не зная, как ездить на механической коробке передач.

Давайте рассмотрим несколько шагов, которые компании должны предпринять после инвестирования в ИИ, чтобы обеспечить успешную реализацию, включая соображения по данным, обучению, лучшим практикам и тому, как успешная реализация может улучшить опыт клиентов в целом.

Необходимая роль данных в реализации ИИ

Анализируя применения текущего поколения ИИ и машинного обучения, они, кажется, решили очень конкретную проблему: компании перегружены данными, которые они не могут преобразовать в действенные идеи вручную.

Но подвох в том, что эффективность двигателя ИИ определяется силой и полезностью данных, на которых он основан. Чтобы максимизировать любую инвестицию в ИИ, организации должны оптимизировать свои данные по качеству, количеству и актуальности.

Твердая основа данных может быть достигнута в трех фазах.

Первая фаза заключается в разработке стратегии данных на основе конкретного применения системы ИИ. На этом этапе бренд определяет, какие данные будут собираться, как они будут храниться и как они будут использоваться для поддержки инициатив ИИ.

Определение ключевых источников данных означает понимание роли, которую компания ожидает, что ИИ будет играть. Например, использование ИИ для создания более прочного и эффективного двигателя рекомендаций и персонализации продуктов требует подключения данных пользователей из CRM и получения данных о продуктах из системы управления информацией о продукте (PIM). Учет имеющихся у компании данных и выявление пробелов может помочь разработать инициативы по сбору данных.

Далее бренд должен установить правила управления данными и внедрить框ки для обеспечения качества данных, соблюдения требований конфиденциальности и безопасности. Бренд также захочет оценить инфраструктуру хранения данных и потенциально инвестировать в масштабируемое решение — реализация двигателя ИИ может потребовать больших объемов данных.

С прочной стратегией данных на месте следующей фазой является настройка и инициализация данных. Настройка данных в системы ИИ является важным шагом, который требует тщательного планирования и выполнения. Цель — оптимизировать процессы интеграции данных, чтобы позволить моделям ИИ эффективно учиться на данных.

Но прежде чем данные можно будет настроить, их необходимо предварительно обработать, чтобы удалить несоответствия или противоречивую и нерелевантную информацию, и отформатировать, чтобы обеспечить совместимость с алгоритмами ИИ. Этот процесс может быть трудоемким, но с правильным планированием и твердым пониманием того, какие релевантные данные будут импортированы, он должен быть управляемым даже для небольших команд.

Более того, этот процесс инициализации необходимо выполнять только один раз. С предварительно обработанными данными следующим шагом является автоматизация конвейеров данных для снабжения системы ИИ правильно отформатированными, релевантными данными таким образом, чтобы минимизировать ручное вмешательство. Оттуда система просто нуждается в мониторинге качества и оснащении протоколами для отслеживания версий данных с течением времени.

Наконец, инвестиции в ИИ требуют постоянного ухода и оптимизации на стороне данных. Через постоянный мониторинг производительности ИИ и сбор обратной связи от клиентов об их взаимодействии с ИИ компании всегда должны искать улучшения в процессе реализации ИИ и постоянной интеграции. Когда системы ИИ представляют собой такую значительную инвестицию — с соответствующими большими выгодами — вполне разумно дать ей лучший шанс на успех благодаря лучшим практикам данных.

Грамотность ИИ необходима для долгосрочного успеха проекта

Если вы находитесь на руководящей должности, легко можно увидеть ИИ через розовые очки. Видя бизнес-потенциал, можно не заметить, что среди сотрудников может быть сопротивление новым системам и технологиям, особенно тем, которые некоторые работники считают угрозой для своей работы. Фактически, одно исследование Pew Research показало, что более 80 процентов американцев испытывают смешанные или отрицательные эмоции по поводу роста ИИ.

Как только бизнес решил инвестировать в решение ИИ, первым шагом является четкое определение роли ИИ и прозрачное общение этой роли с сотрудниками. Когда сотрудники понимают потенциал и полезность ИИ, это устранит точки трения в обучении их максимальному использованию технологии.

Эффективное внедрение ИИ также требует сотрудничества между различными командами и дисциплинами. Одним из способов поощрения этого сотрудничества является формирование команд с разнообразными навыками для решения проектов ИИ с нескольких точек зрения. Создание форумов и использование существующих каналов связи для обмена идеями ИИ, лучшими практиками и историями успеха могут создать дополнительный энтузиазм вокруг инициативы.

В конце концов, однако, максимизация вашей инвестиции в ИИ должна быть организационным решением, поддержанным руководством. Руководство должно быть в восторге от проекта и общаться этот энтузиазм на протяжении всей команды.

Максимизация вашей инвестиции в ИИ

Несмотря на то, что многие продажные аргументы говорят, внедрение решения ИИ не является простым. Это требует планирования, организационного согласия и обучения. Однако, когда это выполняется успешно, оно может иметь трансформирующее влияние на опыт пользователя, функциональность организации и многое другое.

На практическом уровне максимизация вашей инвестиции в ИИ сводится к трем ключевым моментам. Прежде всего, определение четких целей поможет организации спланировать реализацию и понять, что такое успех с ИИ. Далее, помните, что все не нужно завершать в первый день. Принятие итеративного подхода к реализации может замедлить процесс и обеспечить, что ваша команда и технология работают в гармонии.

Наконец, ИИ не является панацеей, особенно сразу после начала. Истинный успех с ИИ требует мониторинга и оценки, принятия того, что работает, репликации этих успехов и оптимизации их. ИИ — это долгосрочная стратегия, чья ценность может быть игроком для бизнеса. Подход к этому в умной и взвешенной манере может помочь действительно разблокировать эту значительную инвестицию.