Практичний посібник, як отримати максимальну віддачу від інвестицій у ШІ

POV: Ви чули багато галасу про штучний інтелект, тож вирішили провести власне дослідження. Незалежно від того, куди ви звернетесь, експерт пояснює переваги штучного інтелекту та потенціал для розкриття бізнесу, і тому ви робите висновок, що так, рішення штучного інтелекту у вашому бізнесі є обґрунтованим.

Тепер що?

Пропозиції щодо використання рішень штучного інтелекту в безлічі різних способів, від інструментів машинного навчання, які покращують обслуговування клієнтів, до кращої персоналізації та механізмів рекомендацій продуктів для клієнтів, до інструментів логістики та оптимізації ланцюга поставок, є сильними. У разі успішної інтеграції технологія штучного інтелекту може мати величезну рентабельність інвестицій, що призведе до кращих продажів, більш задоволених клієнтів і оптимізації операцій, що економить тисячі доларів щороку. З огляду на все це, не дивно, що інвестиції в ШІ є за прогнозами, до 200 року перевищить 2025 мільярдів доларів.

Однак у багатьох випадках компанії інвестують у ШІ, не маючи чіткої дорожньої карти щодо його впровадження. Інвестування в рішення штучного інтелекту без окресленого шляху інтеграції чи впровадження схоже на купівлю високопродуктивного спортивного автомобіля, навіть не знаючи, як керувати ручним перемиканням передач.

Давайте розглянемо кілька кроків, які компанії повинні зробити після інвестування в штучний інтелект, щоб забезпечити успішне впровадження, включно з розглядом даних, навчанням, найкращими практиками та тим, як успішне розгортання може покращити взаємодію з клієнтами в цілому.

Основна роль даних у впровадженні ШІ

Дивлячись на програми для нинішнього покоління штучного інтелекту та машинного навчання, схоже, що вони вирішили дуже конкретну проблему: компанії перевантажені вхідними даними, які вони не можуть перетворити на дієві ідеї вручну.

Але заковика в тому, що ефективність механізму штучного інтелекту визначається потужністю та корисністю даних, на основі яких він має будувати. Щоб максимізувати будь-які інвестиції в штучний інтелект, організаціям потрібно оптимізувати свої дані з точки зору якості, кількості та відповідності.

Надійний фундамент даних можна створити в три етапи.

На першому етапі йдеться про розробку стратегії даних на основі конкретної програми для системи ШІ. На цьому етапі бренд визначить, які дані збиратимуться, як вони зберігатимуться та як використовуватимуться для підтримки ініціатив ШІ.

Визначення ключових джерел даних означає розуміння ролі, яку компанія очікує від своїх інвестицій у штучний інтелект. Наприклад, використання штучного інтелекту для створення більш надійної та ефективної системи рекомендацій щодо продуктів і персоналізації вимагає підключення даних користувача з CRM та отримання даних про продукт із Система управління інформацією про продукт (PIM).. Аналіз того, які дані має компанія, і виявлення будь-яких сліпих плям може допомогти створити ініціативи зі збору даних.

З цього моменту бренд повинен буде встановити правила керування даними та запровадити рамки для забезпечення якості даних, відповідності конфіденційності та безпеки. Бренд також захоче оцінити інфраструктуру зберігання даних і, можливо, інвестувати в масштабоване рішення — впровадження механізму ШІ може вимагати великих обсягів даних.

Маючи надійну стратегію даних, наступним етапом є введення та ініціалізація даних. Введення даних у системи штучного інтелекту є важливим кроком, який вимагає ретельного планування та виконання. Мета полягає в тому, щоб оптимізувати процеси інтеграції даних, щоб моделі штучного інтелекту могли ефективно навчатися на основі даних.

Але перш ніж дані можна буде завантажувати, їх потрібно попередньо обробити, щоб усунути невідповідності або суперечливу та нерелевантну інформацію, і відформатувати для забезпечення сумісності з алгоритмами ШІ. Цей процес може бути складним, але за умови належного планування та чіткого розуміння того, які відповідні дані імпортуватимуться, ним можна керувати навіть для невеликих команд.

Більше того, цей процес ініціалізації потрібно виконати лише один раз. Після попередньої обробки даних наступним кроком є ​​автоматизація конвеєрів даних для постачання системи штучного інтелекту належним чином відформатованими релевантними даними таким чином, щоб звести до мінімуму ручне втручання. З цього моменту систему потрібно просто контролювати за якістю та оснастити протоколами для відстеження версій даних з часом.

Нарешті, інвестиції в ШІ вимагають постійного обслуговування та оптимізації даних. Завдяки постійному моніторингу продуктивності штучного інтелекту та отриманню відгуків клієнтів про їхню взаємодію з штучним інтелектом компанії повинні постійно шукати вдосконалення в процесі впровадження штучного інтелекту та постійної інтеграції. Коли системи штучного інтелекту представляють собою такі значні інвестиції — із відповідними великими перевагами — розумно дати їм найкращі шанси на успіх за допомогою найкращих практик обробки даних.

Грамотність ШІ необхідна для довгострокового успіху проекту

Якщо ви займаєте керівну посаду, вам легко побачити ШІ крізь рожеві окуляри. Бачення бізнес-потенціалу може приховати той факт, що серед членів команди може виникнути опір приймати нові системи та нові технології, особливо ті, які деякі працівники бачать як загрозу своїй роботі. Насправді один Дослідження Pew Research показали, що більше 80 відсотків американців відчувають змішані або негативні емоції щодо зростання ШІ.

Коли компанія вирішила інвестувати в рішення штучного інтелекту, першим кроком є ​​чітке визначення ролі ШІ та прозоре інформування про цю роль співробітників. Коли співробітники зрозуміють потенціал і корисність штучного інтелекту, це усуне точки тертя, навчаючи їх максимально використовувати технологію.

Ефективне впровадження ШІ також вимагає співпраці між різними командами та дисциплінами. Один із способів заохотити таку співпрацю — створити команди з різними наборами навичок для вирішення проектів ШІ з різних точок зору. Створення форумів і використання існуючих каналів зв’язку для обміну досвідом ШІ, найкращими практиками та історіями успіху може створити додатковий інтерес навколо цієї ініціативи.

Однак, зрештою, отримання максимальної користі від інвестицій у штучний інтелект має бути організаційним рішенням, прийнятим зверху вниз. Виконавче керівництво має бути на борту проекту та передавати цей ентузіазм всій команді.

Використовуйте свої інвестиції в штучний інтелект

Незважаючи на те, що говорять багато рекламних пропозицій, впровадження рішення штучного інтелекту непросте. Це вимагає планування, організаційної участі та навчання. Однак якщо його вдало виконати, він може мати трансформаційний вплив на взаємодію з користувачем, організаційну функціональність і багато іншого.

На практичному рівні отримання максимальної користі від інвестицій у штучний інтелект зводиться до трьох ключових речей. Перш за все, визначення чітких цілей допоможе організації спланувати впровадження та зрозуміти, як виглядає успіх із ШІ. Далі пам’ятайте, що все необов’язково завершувати в перший день. Застосування ітераційного підходу до впровадження може уповільнити процес і гарантувати, що ваша команда та технологія працюють узгоджено.

Нарешті, штучний інтелект не є панацеєю від усіх, особливо прямо з воріт. Справжній успіх із штучним інтелектом вимагає моніторингу та оцінки, беручи те, що працює, відтворюючи ці успіхи та оптимізуючи їх. ШІ — це довгострокова стратегія, цінність якої може кардинально змінити ситуацію для бізнесу. Розумний і зважений підхід до цього може допомогти справді розблокувати ці великі інвестиції.