Maximering av AI-avkastning i företaget

Som har varit fallet med många teknologier tidigare, hyllas artificiell intelligens (AI) som den nästa stora innovation som företag måste använda. Ironiskt nog har den underliggande teknologin funnits i decennier, men med de senaste iterationerna har hype nått en feberpitch – och överträffar verkligheten i implementeringen över hela företaget. Men när IT-team står inför ökande tryck för att komma ombord på IT-tåget, måste de balansera den entusiasmen med verkligheten i bottenlinjen. Olika implementeringar kräver olika nivåer av investering, vilket innebär att de också måste ge en annan avkastning – ofta på en annan tidtabell.

Förmågan att leverera framgångsrika AI-produkter beror på många faktorer: specifika strategier, planering och genomförande som valts av affärsledare; tillgänglighet av kvalificerade resurser; passform inom produktvägkarta; organisatorisk acceptans av risk; och tidsmanagement mot förväntad avkastning (ROI).

Att balansera dessa faktorer är utmaningen, men genom att följa dessa tre steg kan organisationer hålla sig på vägen mot AI-avkastning.

Förstå tekniken

Många företag går in i AI-striden med tro att de ligger efter, men utan att fullständigt förstå varför, hur eller ens vad tekniken är. Som ett resultat är deras första uppgift att skilja mellan olika smaker av AI, med början från precision AI till generativ AI.

Precision AI är användningen av maskinlärning och djupinlärning-modeller för att förbättra resultaten. Det möjliggör för företag att automatisera beslutsprocesser, skapa effektivitet och öka avkastningen. Precision AI har mognat till en etablerad arbetshest-teknologi för företag som fortsätter att se betydande antagande och blir alltmer mainstream för varje dag.

Generativ AI (GenAI) är ny och har stigit till framträdande sedan OpenAI släppte ChatGPT i slutet av 2022. Den består av grundläggande stora språkmodeller (LLM) som tränats med miljarder parametrar för att generera ny semantisk textkontext, GenAI erbjuder betydande möjligheter för affärspåverkan och operativ effektivitet, men det är tidigt i dess antagningslivscykel.

En betydande hinder är standarden för datakvalitet, som är förhöjd för GenAI-applikationer eftersom lågkvalitetsdataset kan införa transparens- och etiska problem.

Data tillförlitlighet börjar med att utforma och implementera arbetsflöden; etablera pipelines för att utföra; abstrahera genom API:er; kurera och demokratisera; och bearbeta olika datatyper. Snarare än den tidigare generationens datakvalitetskrav som inkluderade 4V (volym, hastighet, sanning och variation), behöver AI nya krav som inkluderar 4P: förutsägelse, produktivitet, precision och persona i skala.

Förutsägelse: AI-algoritmer möjliggör användningen av statistisk analys för att hitta mönster i data och identifiera beteenden för att förutsäga och förutse framtida händelser genom att korrelera historiska data i vila och dataström för att fatta beslut i realtid.

Produktivitet: AI möjliggör affärsprocessautomatisering, som ökar företagets operativa effektivitet och produktivitet, minskar repetitiva uppgifter och frigör personalens tid för att arbeta med mer strategiska uppdrag.

Precision: Denna mätning mäter modellresultaten på ett sätt som maskinlärningsmodeller kan producera noggrannhet inom ett acceptabelt intervall som bestäms av användningsfallen. Precision beräknas också som antalet sanna positiva dividerat med det totala antalet positiva förutsägelser.

Persona i skala: Detta refererar till processen att använda tillförlitliga data som kundköphistorik, åtgärder på plats, kundens sentimentanalys för specifika produkter och enkätssvar. Det levererar individualiserade upplevelser över demografiska grupper.

Utöver datakvalitet måste företag överväga många andra faktorer – både interna och externa – när de utvärderar sin AI-beredskap: styrning, regelefterlevnad, molninvesteringar, talang, nya affärsdriftsmodeller, riskhantering och ledningsengagemang.

Organisationer måste börja med att etablera en AI-vision som matchar deras mål och strategiska mål. Köp-in från C-sviten är kritiskt, eftersom AI-distributioner kräver betydande initiala investeringar. CIO måste tydligt artikulera vägen till ROI för hela C-sviten – en sann test av CIO i att höja IT från en möjliggörande funktion till en strategisk.

Sedan måste organisationen anpassa människor, processer och teknik. AI kräver nya färdigheter och certifieringar som djupinlärningsmodeller och maskinlärning, eftersom organisationer traditionellt har integrerat AI i mänskliga arbetsflöden. Men GenAI vänder dynamiken, men de flesta bästa praxis och ansvarsfulla användningsriktlinjer inkluderar fortfarande en “människa i loop”-komponent för att upprätthålla etiska standarder och värderingar.

En AI-distribution kräver också nya affärsprocesser för styrning och datakvalitetssäkring, vilket möjliggör för datavetare som ansvarar för att leverera nya AI-modeller att lösa komplexa affärsproblem.

När nya AI-produkter designas, utvecklas och tillverkas för produktion, måste företag också förbli vaksamma över AI-branschens senaste regleringspolicys. Den europeiska AI-akten har etablerat bästa praxis för att använda AI – och konsekvenser för att inte följa dessa policys. Som ett resultat har företag konstruerat team för att skapa, utvärdera och uppdatera ansträngningar kring AI-regler.

När företag blir alltmer data-drivna, måste de utveckla grundläggande strategier för att skydda data-tillgångarna som möjliggör dem att leverera de bästa insikterna genom analytics-processautomatiseringsplattformar. Därifrån kan de välja de AI-teknologier och nya plattformar som har mest mening för dem.

Definiera affärsfallet

Till sist kräver sann avkastning på en AI-investering att man säljer fördelarna till kunder, vilket innebär att AI-beredskap kräver ett nytt affärstänkande, eftersom tekniken driver transformation för företag över branscher.

Lyckad AI-produktutveckling kräver en intim förståelse av branschspecifika kundresor och anpassning av AI-lösningar med affärsmål. Kundcentricitet spelar en nyckelroll i utvecklingen av nya driftsmodeller, och moderna teknologier används för att öka effektiviteten.

Till exempel kan kunder som letar efter små vinster i AI-mognad lita på sina programvarutillgångar och molninfrastruktur för att utveckla nya produkter och lösningar. Detta håller tillfredsställelsen bland anställda hög och upprätthåller deras fokus på att överträffa kundförväntningarna.

Sagt detta, bör kärnan i organisationen fokusera på att förkorta tiden till marknaden och förbättra den nya processhanteringen för att förkorta produktutvecklingslivscykeln och öka effektiviteten i att leverera nya produkter. Till exempel används en distribuerad förstärkt dataanalysplattform för att automatisera insamling, kurering, demokratisering, bearbetning och analys i realtid – allt detta ökar produktivitet och avkastning.

Lås upp den fulla potentialen av AI-avkastning

AI i dess kärna står för avancerade algoritmer, datakvalitet, beräkningskraft, Infrastruktur som kod, styrning, ansvarsfull AI med etik för att skydda datasekretess och konfidentialitet. Essensen av AI-applikationsberedskap och utmaningarna i datahantering kräver hårda data-drivna ramverk, människor, processer, strategi, etik och teknologiplattformar.

Samtidigt rapporterar Mckinsey att 65% av företagen använder AI-teknologier – dubbelt så många som förra året. Det visar momentum, men distributioner rör sig fortfarande långsamt från nyfikenhet till riktiga affärsanvändningsfall i skala. GenAI levererar nya genombrott, vilket möjliggör för organisationer att utnyttja nya förmågor genom utvecklingen av semantiska och multimodala LLM. Det demokratiserar ett fullt spektrum av AI-förmågor, vilket möjliggör för dem att generera nya intäktsflöden.

Med rätt strategi, ledningsengagemang och investering i rätt användningsfall kan företag få betydande värde och driva transformerande tillväxt genom AI.