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 прогресс.

ИИ глубоко влияет на бизнес-ландшафт и стимулирует инновации. Рынок ИИ размер составлял 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 сообщили, что у них есть или они могут получить необходимые им таланты ИИ.
• 54% приложений ИИ успешно переходят от пилотного проекта к производству.

В этом блоге мы рассмотрим, что такое стратегия ИИ, ее планирование и фаза 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 для создания действенной стратегии 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 синхронизировать ее со стратегией 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 ресурсы и сколько их понадобится для реализации стратегии ИИ?

Определение вариантов использования

Определение вариантов использования является естественным переходом от вопросов, заданных выше. На этом этапе организация должна выявить 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 может быть использовано 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 для организации по управлению своими данными. Компания должна выявить свои источники данных, хранить их, обновлять их и использовать их для бизнес-целей и трубопроводов ИИ/МЛ. При разработке стратегии ИИ компания должна синхронизировать 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框架 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 вашей 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 построения системы ИИ.

Квалифицированные кадры

Организация должна выявить команду, необходимую для построения 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 необходимости талантов в команду HR, чтобы понять и ликвидировать пробелы в знаниях. Набор талантов различается в зависимости от типа продукта ИИ, который необходим организации. Для языковых моделей необходимы сотрудники с опытом в области обработки естественного языка (NLP), для обнаружения объектов и локализации необходимы сотрудники с опытом в области компьютерного зрения (CV).

Для помощи в наборе персонала посетите наш лучший гид по набору талантов 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 идеями 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

Повышение эффективности: ИИ эффективен в принятии решений и может автоматизировать повторяющиеся задачи. Автоматизируя рутинные процессы, сотрудники могут сосредоточиться на высокоэффективных задачах.

Ясность: Ясно определенная стратегия ИИ создает дорожную карту, которая легко воспринимается и, вероятно, будет успешной. В стратегии ИИ роли и обязанности всех членов команды четко определены. Кроме того, она повышает доверие заинтересованных сторон к инвестициям в проект.

Конкурентное преимущество: Наличие стратегии ИИ дает непропорциональное преимущество. Например, аудиторская фирма, использующая приложения ИИ, будет работать быстрее и, следовательно, будет более успешной.

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 расширяться экспоненциально с помощью передовых методов исследования, огромных данных и огромных вычислительных ресурсов, стимулирующих рост. Организация должна идти в ногу с темпом и пересматривать свою стратегию ИИ, чтобы получить максимальную пользу от бума ИИ.

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