En praktisk guide till att få ut det mesta av ditt AI-investering

POV: Du har hört mycket om AI och bestämmer dig för att göra din egen research. Oavsett var du vänder dig, förklarar en expert AI:s fördelar och potential för att låsa upp affärer, och du drar slutsatsen att det finns ett affärsfall för en AI-lösning inom ditt företag.

Vad nu?

Argumenten för AI-lösningar som ska användas på många olika sätt, från maskinlärverktyg som stärker kundservice till bättre personalisering och produktrekommendationsmotorer för kunder till logistik- och leveranskedjeoptimeringsverktyg, är starka. När de integreras framgångsrikt kan AI-teknik ha en enorm avkastning, vilket leder till bättre försäljning, mer nöjda kunder och strömlinjeformade operationer som sparar tusentals dollar varje år. Med allt detta i åtanke är det ingen överraskning att investeringar i AI förväntas överstiga 200 miljarder dollar 2025.

I många fall investerar företag i AI utan att ha en tydlig vägkarta för implementering. Att investera i en AI-lösning utan en utstakad väg för integration eller implementering är lite som att köpa en högpresterande sportbil utan att veta hur man kör med växellåda.

Låt oss titta på några av de steg företag bör ta efter att ha investerat i AI för att säkerställa en framgångsrik implementering, inklusive dataöverväganden, utbildning, bästa praxis och hur en lyckad implementering kan förbättra kundupplevelsen överlag.

Den väsentliga rollen för data i AI-implementering

Om vi tittar på tillämpningarna för den nuvarande generationen AI och maskinlärning, verkar de ha löst ett mycket specifikt problem: företag är överväldigade av datainmatningar som de inte kan omvandla till handlingsbara insikter manuellt.

Men haken är att effektiviteten hos en AI-motor bestäms av styrkan och nyttan hos de data den har att bygga på. För att maximera varje AI-investering behöver organisationer optimera sina data för kvalitet, kvantitet och relevans.

En solid datagrund kan uppnås i tre faser.

Den första fasen handlar om att utveckla en datastrategi baserad på den specifika tillämpningen för AI-systemet. Under denna fas kommer varumärket att definiera vilka data som ska samlas in, hur de ska lagras och hur de ska användas för att stödja AI-initiativ.

Att identifiera viktiga datakällor innebär att förstå den roll som företaget förväntar sig att dess AI-investering ska spela. Till exempel kräver användning av AI för att skapa en mer robust och effektiv produktrekommendations- och personaliseringssmotor att ansluta användardata från ett CRM och källa produktdata från ett Product Information Management (PIM)-system. Att ta reda på vilka data företaget har tillgängliga och identifiera eventuella blind fläckar kan hjälpa till att bygga ut datainsamlingsinitiativ.

Sedan behöver varumärket ställa upp datastyrningsregler och implementera ramverk för datakvalitetsgaranti, dataskydd och säkerhet. Varumärket kommer också att vilja utvärdera datalagringsinfrastruktur och eventuellt investera i en skalbar lösning — att implementera en AI-motor kan kräva stora mängder data.

Med en solid datastrategi på plats är nästa fas datainläsning och initiering. Att läsa in data i AI-system är ett kritiskt steg som kräver noggrann planering och genomförande. Målet är att strömlinjeforma dataintegrationsprocesser för att möjliggöra att AI-modeller kan lära sig effektivt från data.

Men innan data kan läsas in måste de förbehandlas för att ta bort inkonsekvenser eller motsägande och irrelevant information och formateras för att säkerställa kompatibilitet med AI-algoritmer. Denna process kan vara mödosam, men med ordentlig planering och en fast förståelse för vilka relevanta data som kommer att importeras, bör det vara hanterbart även för mindre team.

Vad mer är, denna initieringsprocess behöver bara göras en gång. Med data förbehandlade är nästa steg att automatisera datapipeliner för att förse AI-systemet med korrekt formaterade, relevanta data på ett sätt som minimerar manuell inblandning. Därefter behöver systemet bara övervakas för kvalitet och utrustas med protokoll för att spåra dataversioner över tid.

Slutligen kräver investering i AI konstant underhåll och optimering på datasidan. Genom kontinuerlig övervakning av AI:s prestanda och insamling av kundfeedback om deras interaktioner med AI, bör företag alltid leta efter förbättringar inom sin AI-implementeringsprocess och pågående integration. När AI-system representerar en sådan stor investering — med stora fördelar som följd — är det bara klokt att ge det den bästa chansen till framgång genom bästa datapraxis.

AI-kompetens är nödvändig för långsiktig projektframgång

Om du är i en ledande position kan det vara lätt att se AI genom rosafärgade glasögon. Att se affärspotentialen kan skymma det faktum att det kan finnas motstånd bland teammedlemmar att acceptera nya system och tekniker, särskilt de som vissa arbetare ser som en hot mot deras jobb. I själva verket visade en Pew Research-studie att mer än 80 procent av amerikanerna känner blandade eller negativa känslor om AI:s uppkomst.

När ett företag har beslutat att investera i en AI-lösning är det första steget att tydligt definiera AI:s roll och kommunicera den rollen transparent till anställda. När anställda förstår AI:s potential och nytta, kommer det att ta bort friktionspunkter i utbildningen av dem för att få ut det mesta av tekniken.

Effektiv AI-antagande kräver också samarbete mellan olika team och discipliner. Ett sätt att uppmuntra detta samarbete är att bilda team med olika kompetenser för att tackla AI-projekt från flera perspektiv. Att skapa forum och utnyttja befintliga kommunikationskanaler för att dela AI-insikter, bästa praxis och framgångsberättelser kan bygga ytterligare entusiasm kring initiativet.

Till slut behöver det dock vara ett organisatoriskt beslut att göra det mesta av sin AI-investering, som stöds av ledningen. Ledningen behöver vara med på projektet och kommunicera den entusiasmen genom hela teamet.

Att få ut det mesta av din AI-investering

Trots vad många försäljningsargument säger, är det inte lätt att implementera en AI-lösning. Det kräver planering, organisatoriskt stöd och utbildning. När det genomförs framgångsrikt kan det dock ha en transformerande effekt på användarupplevelse, organisatorisk funktion och mycket mer.

På ett praktiskt plan handlar det om att få ut det mesta av sin AI-investering om tre nyckelsaker. Först och främst kommer att definiera tydliga mål att hjälpa organisationen att planera för implementering och förstå vad framgång ser ut som med AI. Därefter, kom ihåg att allt inte behöver vara klart på dag ett. Att ta ett iterativt tillvägagångssätt för implementering kan sakta ner processen och säkerställa att teamet och tekniken arbetar i takt.

Slutligen, AI är inte en mirakelkur, särskilt inte direkt från början. Riktig framgång med AI kräver övervakning och utvärdering, att ta det som fungerar, replikera dessa framgångar och optimera dem. AI är en långsiktig strategi vars värde kan vara spektakulärt för ett företag. Att tillvägagångssättet på ett smart och måttfullt sätt kan hjälpa till att verkligen låsa upp den stora investeringen.