Hur du utvecklar din artificiella intelligens (AI) strategi

AI-strategi definierar en vägkarta för att integrera AI i verksamheten för att förbättra den operativa effektiviteten. Artificiell intelligens kan användas för att skapa effektiva affärsprodukter och tjänster. Den kan optimera affärsprocesser genom att automatisera repetitiva uppgifter. Men för att förverkliga AI-potentialen behöver en organisation en strategisk plan för att fastställa sin AI-mognad, lista utmaningarna och spåra sin framsteg.

Artificiell intelligens har en djup inverkan på affärslandskapet och driver innovation. AI-marknaden var cirka 330 miljarder dollar 2021, och den kommer att vara cirka 1400 miljarder dollar 2029, med en tillväxttakt på 20,1 %. Dessutom fann en studie av Gartner att

• 80 % av affärsledare tror att AI-automatisering kan användas för alla affärsbeslut.
• 72 % av ledarna rapporterar att de har eller kan få den AI-talang de behöver.
• 54 % av AI-applikationerna lyckas gå från pilot till produktion.

I den här bloggen kommer vi att utforska vad en AI-strategi är, dess planerings- och genomförandefas, och dess fördelar.

Vad är en AI-strategi?

Att starta ett AI-projekt utan en AI-strategi kommer att leda till komplicerade situationer, otydliga förväntningar, oönskade förseningar och, slutligen, projektavbrott. En organisation behöver definiera sina AI-behov, de resurser som krävs och tidsramen för att bygga en genomförbar AI-strategi som vägleder affärsutvecklingen.

Fas 1 – Affärsplan och AI

Affärsstrategi och AI-strategi

Det första steget för en organisation att skapa sin AI-strategi är att identifiera sina mål och objekt. Organisationen bör gå tillbaka till sin affärsstrategi och strömlinjeforma den för att anpassa den till AI-strategin. I detta steg bör organisationen besvara följande frågor:

• Vilka är våra affärsmål, och hur kan AI hjälpa oss att uppnå dem?
• Varför och var använder vi AI?
• Vilken typ av resurser och hur många resurser kommer det att ta att genomföra AI-strategin?

Identifiera användningsfall

Att identifiera användningsfall är en naturlig övergång från de frågor som ställdes ovan. I detta steg bör organisationen identifiera sina smärtor. För att göra detta bör organisationen lista 3-5 relevanta användningsfall, rangordna dem enligt deras betydelse och välja de som kan hjälpa till att uppnå betydande affärsmål eller minimera de stora affärsproblemen. Till exempel kan datorseende användas inom hälsovården för analys av medicinska bilder (t.ex. CT-skanning).

Fas 2 – Genomförande (en steg-för-steg-process för en livskraftig AI-strategi)

Datastrategi

Det finns ingen AI utan data. Data är en tillgång för en organisation. Datastrategi hänvisar till en omfattande plan för en organisation att hantera sin data. Företaget bör identifiera sina datakällor, lagra dem, uppdatera dem och använda dem för affärsmål och AI/ML-pipelines. När AI-strategin utformas bör företaget anpassa sin datastrategi till AI-strategin.

Revisions- och riskbedömning

En AI-applikation behöver vara oberoende när variabler som färg, kön eller ras ändras. Partiska AI-applikationer kan vara skadliga. En grundlig riskbedömning är nödvändig för juridiska, etiska och sociala överväganden.

För detta ändamål använder revisorer AI-ramverk, dataregler och AI-etik för revisionsgranskning av AI/ML-pipelines. Genom att genomföra riskbedömningar av ML-pipelines bygger organisationen förtroende för sitt AI-system.

Teknisk infrastruktur

Teknisk infrastruktur hänvisar till den maskinvara och programvara som krävs för din AI-strategi. I detta steg bestämmer organisationen den beräkningskraft, programmeringsbibliotek, ramverk, molntjänster, datahanterings- och analysverktyg och distributionsverktyg som behövs för att bygga AI-systemet.

Kvalificerad personal

Organisationen behöver identifiera det team som behövs för att bygga AI-systemet. Dataingenjörer, dataanalytiker, datavetare, maskinläringsingenjörer, programvaruutvecklare och AI-arkitekter krävs för att skapa AI-applikationen. Organisationen bör kommunicera de talangkrav som behövs till HR-teamet för att förstå och täcka över kunskapsluckorna. Talangrekrytering skiljer sig åt beroende på den typ av AI-produkt som organisationen behöver. För språkmodeller krävs anställda med expertis inom NLP (Natural Language Processing), och för objektidentifiering och lokaliseringsanställda med erfarenhet inom CV (Computer Vision) krävs.

För hjälp med rekrytering, besök vår guide för de bästa AI-rekryteringsföretagen.

Genomförande

När allt är på plats är det dags att genomföra planen. Genomförandet består av följande steg:

• Datainsamling
• Dataförbehandling
• Dataanalys
• Modellering och utvärdering
• Distribution

AI-arkitekten förstår organisationens AI-mål och leder teamet. Dataanalytiker tar emot data från dataingenjörer och förbehandlar den. Efter förbehandling och analys delar dataanalytiker viktiga insikter med teamet och intressenter. Maskinläringsingenjör skapar en lämplig valideringsstrategi för modellering. När modellen med det bästa resultatet har valts, väljer programvaruutvecklingsteamet en säker plattform för att distribuera modellen. Efter distribution övervakas modellen kontinuerligt och uppdateras för att uppnå önskade resultat.

Fördelarna med att ha en AI-strategi

Ökad effektivitet: AI är effektiv i beslutsfattandet och kan automatisera repetitiva uppgifter. Genom att automatisera tråkiga processer kan anställda fokusera på värdefulla uppgifter.

Klarhet: En tydligt definierad AI-strategi skapar en vägkarta som är lätt att följa och som sannolikt kommer att lyckas. I AI-strategin kommuniceras rollerna och ansvarstagandet för alla i teamet. Dessutom ökar det intressenternas förtroende för att investera i företaget.

Konkurrensfördel: Att ha en AI-strategi ger en oproportionerlig fördel. Till exempel kommer ett revisionsföretag som använder AI-applikationer att arbeta snabbare och därmed göra mer affärer.

AI-strategi – Vägen framåt

AI-strategi är en organisations omfattande plan för att integrera artificiell intelligens i sin affärsstrategi i samklang med datastrategin. AI-ekosystemet kommer att fortsätta expandera exponentiellt med banbrytande forskningsmetoder, massiva data och enorma beräkningsresurser som katalyserar tillväxten. En organisation behöver hålla jämna steg med takten och revidera sin AI-strategi för att få ut det mesta av AI-boomen.

Vill du ha mer AI-relaterat innehåll? Besök unite.ai.