Практичний посібник з отримання максимальної вигоди від інвестицій в штучний інтелект

ПОВ: Ви чули багато розмов про штучний інтелект, і тому вирішили провести власне дослідження. Незалежно від того, куди ви звернетеся, експерт розповідає про переваги штучного інтелекту та його потенціал для бізнесу, і тому ви приймаєте рішення, що є бізнес-кейс для впровадження рішення штучного інтелекту у вашому бізнесі.

Що далі?

Аргументи на користь використання рішень штучного інтелекту в різних галузях, від інструментів машинного навчання, які підтримують обслуговування клієнтів, до персоналізації та рекомендацій продуктів для клієнтів, а також оптимізації логістики та ланцюгів постачання, досить сильні. Коли рішення штучного інтелекту успішно інтегровані, вони можуть принести величезну віддачу, що призводить до кращих продажів, більш задоволених клієнтів та оптимізованих операцій, які економлять тисячі доларів щороку. З урахуванням цього не дивно, що інвестиції в штучний інтелект, як передбачається, досягнуть 200 мільярдів доларів до 2025 року.

У багатьох випадках, однак, компанії інвестують у штучний інтелект без чіткого плану впровадження. Інвестування у рішення штучного інтелекту без визначеного шляху для інтеграції чи впровадження подібно до покупки високопродуктивного спортивного автомобіля, не знаючи, як керувати ним.

Давайте розглянемо кілька кроків, які компанії повинні зробити після інвестування у штучний інтелект, щоб забезпечити успішне впровадження, включаючи питання даних, навчання, beste практики та те, як успішне впровадження може покращити досвід клієнта в цілому.

Основна роль даних у впровадженні штучного інтелекту

Розглядаючи застосування сучасного штучного інтелекту та машинного навчання, вони видаються розв’язанням конкретної проблеми: компанії перебувають під навалом даних, які вони не можуть перетворити на дієві знання вручну.

Але проблема полягає в тому, що ефективність двигуна штучного інтелекту визначається силою та корисністю даних, на яких він будується. Щоб максимізувати інвестиції у штучний інтелект, організації повинні оптимізувати свої дані за якістю, кількістю та актуальністю.

Тверда основа даних може бути досягнута в трьох фазах.

Перша фаза пов’язана з розробкою стратегії даних на основі конкретного застосування системи штучного інтелекту. Під час цієї фази бренд визначить, які дані будуть зібрані, як вони будуть зберігатися та як вони будуть використані для підтримки ініціатив штучного інтелекту.

Визначення ключових джерел даних означає розуміння ролі, яку компанія очікує від інвестицій у штучний інтелект. Наприклад, використання штучного інтелекту для створення більш потужного та ефективного двигуна рекомендацій продуктів та персоналізації вимагає підключення даних користувачів з CRM та отримання даних продуктів з системи управління інформацією про продукти (PIM). Визначення наявних даних компанії та виявлення сліпих плямів може допомогти побудувати ініціативи збору даних.

Далі бренд повинен встановити правила управління даними та реалізувати рамки для забезпечення якості даних, дотримання вимог конфіденційності та безпеки. Бренд також захоче оцінити інфраструктуру зберігання даних та потенційно інвестувати у масштабоване рішення — впровадження двигуна штучного інтелекту може вимагати великих об’ємів даних.

З твердо встановленою стратегією даних наступна фаза — це налаштування даних та ініціалізація. Налаштування даних у системи штучного інтелекту — це критичний крок, який вимагає ретельного планування та виконання. Метою є оптимізація процесів інтеграції даних для того, щоб моделі штучного інтелекту могли ефективно навчатися на даних.

Але перед тим, як дані можуть бути налаштовані, їх потрібно попередньо обробити для видалення несумісностей чи суперечливої та нерелевантної інформації та відформатувати для забезпечення сумісності з алгоритмами штучного інтелекту. Цей процес може бути трудомістким, але з належним плануванням та твердим розумінням того, які відповідні дані будуть імпортовані, він повинен бути керованим навіть для менших команд.

Що більше, цей процес ініціалізації потрібно виконувати лише один раз. З попередньо обробленими даними наступним кроком є автоматизація потоків даних для постачання системи штучного інтелекту правильно відформатованими та актуальними даними таким чином, щоб мінімізувати ручне втручання. Звідти система просто потребує моніторингу за якістю та встановлення протоколів для відстежування версій даних з часом.

Нарешті, інвестування у штучний інтелект вимагає постійного технічного обслуговування та оптимізації на стороні даних. Через постійний моніторинг продуктивності штучного інтелекту та отримання відгуку клієнтів про їхній досвід взаємодії зі штучним інтелектом компанії повинні завжди шукати можливості для покращення процесу впровадження штучного інтелекту та подальшої інтеграції. Коли системи штучного інтелекту представляють такий великий інвестиційний потенціал — з великими перевагами, щоб збігти — це тільки розсудливо дати йому найкращий шанс на успіх завдяки найкращим практикам даних.

Грамотність штучного інтелекту необхідна для довгострокового успіху проекту

Якщо ви перебуваєте на керівній посаді, легко бачити штучний інтелект через рожеві окуляри. Переглядаючи бізнес-потенціал, можна не помітити, що серед працівників може бути опір проти прийняття нових систем та технологій, особливо тих, які деякі працівники бачать як загрозу своїм робочим місцям. Насправді, одне дослідження Pew Research показало, що понад 80% американців відчувають змішані або негативні емоції щодо зростання штучного інтелекту.

Як тільки бізнес вирішив інвестувати у рішення штучного інтелекту, першим кроком є чітке визначення ролі штучного інтелекту та прозоре повідомлення про цю роль працівникам. Коли працівники розуміють потенціал та корисність штучного інтелекту, це видалить точки тертя при навчанні їх використовувати технологію найефективніше.

Ефективне впровадження штучного інтелекту також вимагає співробітництва між різними командами та дисциплінами. Одним із способів заохотити це співробітництво є формування команд з різними наборами навичок для вирішення проектів штучного інтелекту з різних точок зору. Створення форумів та використання існуючих каналів зв’язку для обміну знаннями, найкращими практиками та історіями успіху штучного інтелекту може створити додатковий ентузіазм навколо ініціативи.

В кінці дня, однак, отримання максимальної вигоди від інвестицій у штучний інтелект повинно бути організаційним рішенням, підтриманим зверху донизу. Керівництво компанії повинно бути зацікавлене у проекті та повідомляти про свій ентузіазм всій команді.

Отримання максимальної вигоди від інвестицій у штучний інтелект

Незважаючи на те, що багато продажних презентацій кажуть, впровадження рішення штучного інтелекту не є легким. Це вимагає планування, організаційного погодження та навчання. Однак, якщо це зроблено успішно, воно може мати трансформаційний вплив на досвід користувача, організаційну функціональність та багато іншого.

На практичному рівні отримання максимальної вигоди від інвестицій у штучний інтелект залежить від трьох основних речей. По-перше, визначення чітких цілей допоможе організації спланувати впровадження та зрозуміти, що таке успіх із штучним інтелектом. Далі, пам’ятайте, що все не потрібно завершувати в перший день. Використання ітеративного підходу до впровадження може сповільнити процес та забезпечити, що ваша команда та технологія працюють у парі.

Нарешті, штучний інтелект не є універсальним засобом, особливо на початку. Істинний успіх із штучним інтелектом вимагає моніторингу та оцінки, прийняття того, що працює, реплікування успіхів та оптимізації їх. Штучний інтелект — це довгострокова стратегія, чия цінність може бути революційною для бізнесу. Підхід до цього у розумній та виміреній спосіб може допомогти真正о розблокувати цей великий інвестиційний потенціал.