Как разработать свою стратегию искусственного интеллекта (ИИ)

Стратегия ИИ определяет дорожную карту для интеграции ИИ в бизнес, чтобы повысить операционную эффективность. Искусственный интеллект можно использовать для создания эффективных бизнес-продуктов и услуг. Он может оптимизировать бизнес-процессы, автоматизируя повторяющиеся задачи. Но чтобы реализовать потенциал ИИ, организации необходимо иметь стратегический план, чтобы определить свою зрелость ИИ, перечислить проблемы и отслеживать свой прогресс.

ИИ глубоко влияет на бизнес-ландшафт и стимулирует инновации. Размер рынка ИИ составил около 330 миллиардов долларов в 2021 году, и он будет примерно 1400 миллиардов долларов в 2029 году, растущий с темпом 20,1% в год. Кроме того, исследование Gartner показало, что

• 80% руководителей бизнеса считают, что автоматизация ИИ может быть использована для любого бизнес-решения.
• 72% руководителей сообщают, что они имеют или могут привлечь необходимые им таланты в области ИИ.
• 54% приложений ИИ успешно переходят из пилотной фазы в производство.

В этом блоге мы рассмотрим, что такое стратегия ИИ, ее фазы планирования и выполнения, а также ее преимущества.

Что такое стратегия ИИ?

Начало проекта ИИ без стратегии ИИ приведет к осложнениям, неясным ожиданиям, нежелательным задержкам и, в конечном итоге, к отказу от проекта. Организация должна определить свои потребности в ИИ, необходимые ресурсы и сроки, чтобы создать действенную стратегию ИИ, которая будет руководить бизнес-ростом.

Фаза 1 – Бизнес-план и ИИ

Бизнес-стратегия и стратегия ИИ

Первым шагом для организации в разработке стратегии ИИ является определение ее целей и задач. Организация должна пересмотреть свою бизнес-стратегию и адаптировать ее к стратегии ИИ. На этом этапе организация должна ответить на следующие вопросы:

• Каковы наши бизнес-цели, и как ИИ может помочь нам их достичь?
• Почему и где мы используем ИИ?
• Какие и сколько ресурсов потребуется для выполнения стратегии ИИ?

Определение вариантов использования

Определение вариантов использования является естественным переходом от вопросов, заданных выше. На этом этапе организация должна определить свои болевые точки. Для этого организация должна перечислить 3-5 актуальных вариантов использования, ранжировать их по важности и выбрать те, которые могут помочь достичь значимых бизнес-целей или минимизировать основные бизнес-проблемы. Например, компьютерное зрение можно использовать в здравоохранении для анализа медицинских изображений (например, КТ-сканирования).

Фаза 2 – Выполнение (поэтапный процесс для жизнеспособной стратегии ИИ)

Стратегия данных

Нет ИИ без данных. Данные являются активом для организации. Стратегия данных относится к комплексному плану организации для управления своими данными. Компания должна определить свои источники данных, хранить их, обновлять и использовать для бизнес-целей и трубопроводов ИИ/МЛ. При разработке стратегии ИИ компания должна согласовать свою стратегию данных со стратегией ИИ.

Аудит и оценка рисков

Приложение ИИ должно быть независимым от переменных, таких как цвет, пол или раса. Предвзятые приложения ИИ могут быть вредными. Тщательная оценка рисков необходима для юридических, этических и социальных соображений.

Для этого аудиторы используют框ки ИИ, правила данных и этику ИИ для аудита трубопроводов ИИ/МЛ. Проводя оценку рисков трубопроводов МЛ, организация строит доверие к своей системе ИИ.

Технологическая инфраструктура

Технологическая инфраструктура относится к аппаратному и программному обеспечению, необходимому для стратегии ИИ. На этом этапе организация определяет вычислительную мощность, библиотеки программирования, фреймворки, облачные вычисления, инструменты обработки и анализа данных, а также инструменты развертывания, необходимые для создания системы ИИ.

Квалифицированные кадры

Организация должна определить команду, необходимую для создания системы ИИ. Инженеры данных, аналитики данных, ученые данных, инженеры машинного обучения, программные инженеры и архитекторы ИИ необходимы для создания приложения ИИ. Организация должна сообщить о требованиях к кадрам в отдел кадров, чтобы понять и устранить пробелы в знаниях. Набор талантов различается в зависимости от типа продукта ИИ, который нужен организации. Для языковых моделей необходимы сотрудники с опытом в области НЛП (обработки естественного языка), для обнаружения объектов и локализации необходимы сотрудники с опытом в области КВ (компьютерного зрения).

Для помощи в наборе персонала посетите нашу лучшую компанию по набору персонала ИИ.

Реализация

Как только все готово, пришло время выполнить план. Реализация состоит из следующих шагов:

• Сбор данных
• Предварительная обработка данных
• Анализ данных
• Моделирование и оценка
• Развертывание

Архитектор ИИ понимает цели ИИ организации и руководит командой. Аналитик данных получает данные от инженеров данных и предварительно обрабатывает их. После предварительной обработки и анализа аналитик данных делится ключевыми выводами с командой и заинтересованными сторонами. Инженер машинного обучения разрабатывает правильную стратегию моделирования. Как только модель с лучшим результатом выбрана, команда программных инженеров выбирает безопасную платформу для развертывания модели. После развертывания модель постоянно отслеживается и обновляется, чтобы достичь желаемых результатов.

Преимущества наличия стратегии ИИ

Повышенная эффективность: ИИ эффективен в принятии решений и может автоматизировать повторяющиеся задачи. Автоматизируя рутинные процессы, сотрудники могут сосредоточиться на высокоценных задачах.

Ясность: Ясно определенная стратегия ИИ создает дорожную карту, которую легко следовать и которая, скорее всего, будет успешной. В стратегии ИИ роли и обязанности всех членов команды сообщаются. Кроме того, она повышает доверие заинтересованных сторон к инвестированию в проект.

Конкурентное преимущество: Наличие стратегии ИИ дает непропорциональное преимущество. Например, аудиторская фирма, использующая приложения ИИ, будет работать быстрее и, в свою очередь, будет заниматься большим бизнесом.

Стратегия ИИ – Путь вперед

Стратегия ИИ – это комплексный план организации по интеграции искусственного интеллекта в свою бизнес-стратегию в тандеме со стратегией данных. Экосистема ИИ будет продолжать расти экспоненциально с помощью передовых методов исследования, огромных данных и огромных вычислительных ресурсов, стимулирующих рост. Организация должна идти в ногу и пересматривать свою стратегию ИИ, чтобы получить максимальную пользу от бума ИИ.

Хотите больше контента, связанного с ИИ? Посетите unite.ai.