Практичний посібник з отримання максимальної вигоди від інвестицій в штучний інтелект

POV: Ви чули багато шуму 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 робите висновок, що, так, існує бізнес-кейс для використання рішення штучного інтелекту у вашому бізнесі.

Тепер що?

Аргументи на користь використання рішень штучного інтелекту в різних аспектах, від інструментів машинного навчання, які підтримують сервіс 客戶, до кращої персоналізації та рекомендацій продуктів для клієнтів, логістики та оптимізації ланцюга постачання, є сильними. Коли рішення штучного інтелекту успішно інтегровані, технологія штучного інтелекту може мати величезну віддачу від інвестицій, що призводить до кращих продажів, більш задоволених клієнтів та оптимізованих операцій, які економлять тисячі доларів щороку. Ураховуючи все це, не дивно, що інвестиції в штучний інтелект мають прогноз становити понад 200 мільярдів доларів до 2025 року.

У багатьох випадках, однак, компанії інвестують у штучний інтелект без чіткого плану його впровадження. Інвестування у рішення штучного інтелекту без узгодженого плану інтеграції або впровадження є подібним 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, найкращі практики та те, як успішне впровадження може покращити досвід клієнта в цілому.

Необхідна роль даних у впровадженні штучного інтелекту

Розглядаючи застосування сучасного штучного інтелекту та машинного навчання, вони здаються розв’язанням конкретної проблеми: компанії перебувають під завалом 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 максимально використати інвестиції у штучний інтелект, організації повинні оптимізувати свої дані за якістю, кількістю та актуальністю.

Тверду основу даних можна досягти в трьох фазах.

Перша фаза полягає у розробці 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). Оцінка наявних даних компанії та виявлення сліпих плямів може допомогти побудувати ініціативи збору даних.

Відтоді бренд повинен встановити правила управління даними та реалізувати рамки для забезпечення якості даних, дотримання конфіденційності та безпеки. Бренд також хоче оцінити інфраструктуру зберігання даних та потенційно інвестувати у масштабне рішення — впровадження двигуна штучного інтелекту може вимагати великих обсягів даних.

З твердо встановленою стратегією даних наступна фаза полягає у завантаженні даних та ініціалізації. Завантаження даних у системи штучного інтелекту є важливим кроком, 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 завантаженням даних їх потрібно попередньо обробити для видалення несумісностей або суперечливої та нерелевантної інформації та форматування для забезпечення сумісності з алгоритмами штучного інтелекту. Цей процес може бути трудомістким, але з належним плануванням та твердо встановленим розумінням того, які актуальні дані будуть імпортовані, він повинен бути керованим навіть малими командами.

Що більше, цей процес ініціалізації потрібно проводити лише один раз. З попередньо обробленими даними наступний крок полягає у автоматизації потоків даних для постачання системи штучного інтелекту правильно сформатованістю та актуальними даними таким чином, щоб мінімізувати ручне втручання. Відтоді система просто потребує моніторингу за якістю та встановлення протоколів для відстеження версій даних з часом.

Нарешті, інвестування у штучний інтелект вимагає постійного підтримання та оптимізації з боку даних. Через постійний моніторинг продуктивності штучного інтелекту та отримання відгуку клієнтів про їх взаємодію зі штучним інтелектом компанії повинні завжди шукати поліпшення у процесі впровадження штучного інтелекту та подальшої інтеграції. Коли системи штучного інтелекту представляють такий великий інвестиційний потенціал — з великими перевагами, щоб відповідати йому — 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, це може бути легко бачити штучний інтелект через рожеві окуляри. бачачи бізнес-потенціал, можна не помітити, що серед працівників можуть бути抵抗 проти прийняття нових систем та технологій, особливо тих, яких деякі працівники бачать як загрозу своїм робочим місцям. Насправді, одне дослідження Pew Research показало, що понад 80 відсотків 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 спілкування цієї ролі з працівниками. Коли працівники розуміють потенціал та корисність штучного інтелекту, це видалить точки тертя при навчанні їх використовувати технологію на максимум.

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

В кінцевому підсумку, однак, отримання максимальної вигоди від інвестицій у штучний інтелект повинно бути організаційним рішенням, яке підтримується зверху донизу. Керівництво вищого рівня повинно бути на борту з проєктом і спілкувати цей ентузіазм по всій команді.

Отримання максимальної вигоди від інвестицій у штучний інтелект

Незважаючи на те, що багато продажних пропозицій кажуть, впровадження рішення штучного інтелекту не є легким. Це вимагає планування, організаційного схвалення та навчання. Коли це виконано 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 полягає у трьох ключових речах. По-перше, визначення чітких цілей допоможе організації спланувати впровадження та зрозуміти, що таке успіх з штучним інтелектом. Далі, пам’ятайте, що все не повинно бути зроблено в перший день. Прийняття ітеративного підходу до впровадження може сповільнити процес та забезпечити, що ваша команда та технологія працюють у лад.

Нарешті, штучний інтелект не є універсальним засобом, особливо зразу ж. Істинний успіх із штучним інтелектом вимагає моніторингу та оцінки, прийняття того, що працює, реплікування цих успіхів та оптимізації їх. Штучний інтелект — це довгострокова стратегія, чия цінність може бути гриф-змінною для бізнесу. Підхід до цього у розумному та виміреному способі може допомогти真正.unlock цей великий інвестиційний потенціал.