Die Herausforderungen, die Sie bewältigen müssen, bevor Sie mit KI beginnen

Künstliche Intelligenz und die dahinter stehende Technologie wachsen rasant. Vermarkter haben ihr enormes Potenzial erkannt und streben danach, die Möglichkeiten der Technologie voll auszuschöpfen. In dieser Hinsicht werden zahlreiche Fortschritte gemacht, und viele Unternehmen haben sich mit tiefgehenden Datenanalyse- und Datenermittlungslösungen in den Mittelpunkt der KI-Welt gerückt.

Ich freue mich auf die Partnerschaft mit Io-Tahoe. Io-Tahoe ist eine der wenigen Organisationen, die sich den Komplikationen der KI angenommen haben und sich bemühen, mit dieser enormen Leistung etwas Großes zu erreichen. Sie bieten ihren Kunden intelligente Datenerkennung und KI-gesteuerte Kataloglösungen und helfen ihnen, umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten ihrer Kunden zu gewinnen.

Potenzial von KI

Das Potenzial der Künstlichen Intelligenz liegt auf der Hand. Adobe hat geschätzt, dass 31 Prozent aller Unternehmen in den kommenden 12 Monaten mit der Nutzung von KI beginnen werden. Diese Statistik wird durch die Tatsache untermauert, dass es mehr Startups als je zuvor gibt, die ihre Aktivitäten auf KI und die Dienstleistungen konzentrieren, die sie für die breite Masse erbringt.

Rund 61 Prozent der Unternehmen, die innovative Strategien verfolgen, haben sich an KI gewandt, um Auszüge aus den Daten zu gewinnen, die sie zuvor möglicherweise übersehen haben. Innovation ist ein Markenzeichen der künstlichen Intelligenz, und Start-up-Ideen, die an diese Ideologie glauben, können selten ohne den Sauerstoff der KI überleben.

Nicht nur Vermarkter sind von KI überzeugt, auch die Verbraucher beginnen, ihr enormes Potenzial zu begreifen. Etwa 38 Prozent der Verbraucher beginnen zu glauben, dass KI den Kundenservice verbessern wird. Mit dieser wachsenden Bekanntheit und Popularität können wir davon ausgehen, dass diese Zahlen später steigen werden.

Herausforderungen vor dem Start mit KI

Organisationen finden es schwierig, unter den vier Vs von Big Data Fuß zu fassen; Volumen, Vielfalt, Wahrhaftigkeit und Geschwindigkeit. Über 38 Prozent der Analyse- und Datenentscheider aus dem Markt gaben an, dass ihre unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten Datenpools im Jahr 2017 um 1.000 TB gewachsen sind.

Das Datenwachstum nimmt rapide zu, ebenso wie die Initiativen, die Unternehmen ergreifen, um daraus Nutzen zu ziehen. Hierin liegen zahlreiche Herausforderungen, die Unternehmen bewältigen müssen, um den vollen Nutzen aus KI zu ziehen.

Diese Komplikationen sind:

Qualitätsdaten erhalten

Ihre Inferenzwerkzeuge sind nur so gut wie die Daten, die Sie bei sich haben. Wenn die Daten, die Sie Ihren Maschinen zuführen, nicht strukturiert und fehlerfrei sind, würden die daraus gewonnenen Schlussfolgerungen für Ihr Unternehmen kaum ausreichen. Daher besteht der erste Schritt des Prozesses darin, über Qualitätsdaten zu verfügen.

Ohne Vertrauen in die Qualität der Daten würden sie ihre KI-Initiative nicht fortsetzen. Dies zeigt, wie wichtig die Datenqualität in der KI ist und wie sie die Perspektive der beteiligten Interessengruppen verändert.

Hier gilt das Pareto-Konzept, da Data Scientists fast 80 Prozent ihrer Zeit damit verbringen, Daten für die Analyse vorzubereiten, und die restlichen 20 Prozent, um die aufbereiteten Daten zu analysieren. Die Erstellung dieser Datensätze für die endgültige Analyse ist der Schlüssel zum Gesamterfolg des Programms, weshalb die Wissenschaftler ihre Zeit einplanen müssen.

Das 80/20-Phänomen wurde von vielen Online-Analysten festgestellt, die glauben, dass 80 Prozent der wertvollen Zeit eines Datenwissenschaftlers damit verbracht wird, riesige Datenmengen zu finden, neu zu organisieren und zu bereinigen.

Das beste Talent gewinnen

Sobald Sie über qualitativ hochwertige Daten verfügen, müssen Sie verstehen, wie wichtig es ist, die besten Talente der Branche zu rekrutieren und zu halten. Da KI relativ neu ist, ist der Arbeitsmarkt noch nicht ausgereift. Daher müssen Sie bei der Suche nach den richtigen Talenten geduldig sein.

Zwei Drittel der aktuellen KI-Entscheidungsträger auf dem Markt kämpfen darum, die richtigen KI-Talente für ihr Unternehmen zu gewinnen. Nachdem die Einstellung abgeschlossen ist, haben 83 Prozent dieser Unternehmen Schwierigkeiten damit, ihre wertvollen Mitarbeiter zu halten. Der Talentmangel geht offensichtlich über alle technischen Mängel hinaus, denn Firmen brauchen vielfältiges Know-how im Umgang mit KI-Systemen. Was hier verstanden wird, ist, dass traditionelle Rekrutierungspraktiken kaum umsetzbar sind und dass Organisationen nach anderen Optionen suchen müssen.

Zugriff auf Daten

Mit der zunehmenden Zahl von Datenregulierungen am Horizont kann jede Organisation leicht auf die falsche Seite des Gesetzes geraten, wenn keine angemessenen Maßnahmen ergriffen werden. Die DSGVO oder die Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union ist eine der fortschrittlichsten und aktuellsten Datenschutzrichtlinien für Daten auf Landesebene. Die Einhaltung solcher Richtlinien ist obligatorisch, da die Nichteinhaltung Sie in eine schlimme Situation bringen kann.

Vertrauen und Datentransparenz

Es besteht ein Vertrauensdefizit und der Markt für KI und Analytik zeigt keine Anzeichen eines Rückgangs im Laufe der Zeit. Während der Markt sprunghaft gewachsen ist und Fortschritte gemacht hat, bleibt dieses Vertrauensdefizit unverändert bestehen und zeigt keine Anzeichen einer Verringerung.

Strategien, denen Sie folgen können, um mit KI zu beginnen

Mit den oben genannten Komplikationen lassen wir Sie hier ganz bestimmt nicht hängen. Es gibt bestimmte Strategien, die Sie für eine weit verbreitete KI-Implementierung verfolgen können. Diese beinhalten:

Erstellen Sie eine KI-Vision

Organisationen, die wissen, was sie von ihrer KI-Kampagne erwarten können, schneiden besser ab als diejenigen, die keine Ahnung von dieser Technologie haben und sich nur einmischen, weil ihre Konkurrenz es getan hat. Eine KI-Vision kann auch als Liste von Zielen für die Zukunft fungieren, sodass Sie Ihre Endziele mit dem abgleichen können, was Sie zuvor geplant haben.

Bauen und verwalten Sie Customer-Journey-zentrierte Teams

Das Endziel oder die Megavision hinter KI ist es, das Kundenerlebnis zu verbessern und Ihren Angeboten einen Mehrwert zu verleihen. Um dies besser zu erreichen, können Sie kundenorientierte Teams bilden, die Kunden während ihrer gesamten Reise begleiten und ihre Erfahrung auf dem Weg verbessern. Ihre Aufgabe geht über die bloße Bildung eines Teams hinaus, da Sie auch deren Fortschritt überwachen müssen.

Datenzugänglichkeit und Kultur

Während drei Viertel aller Unternehmen datengesteuert sein wollen, stimmen nur etwa 29 Prozent zu, dass sie gut darin sind, ihre Analysen und Daten zu verknüpfen, um aktiv Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn die Daten, die Sie haben, nicht bereit sind, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, vereinen Sie Ihre Organisation um diese Analyse und treffen Sie darauf basierend Geschäftsentscheidungen.

Datenzugänglichkeit und -kultur sind für Ihr Unternehmen notwendig, da zugängliche Daten es Ihnen ermöglichen, sich auf Geschäftsentscheidungen zu konzentrieren, schnell voranzukommen und eine informierte Kultur aufzubauen, in der Daten Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und bessere Maßnahmen zu ergreifen.

End-to-End-KI-Lebenszyklusmanagement

End-to-End-KI-Lebenszyklusmanagement bezieht sich auf die Verwaltung von Daten von ihrer Extraktion bis zu ihrer Präsentation in Form von umsetzbaren Erkenntnissen. Der Prozess umfasst verschiedene Phasen wie die Erfassung, Speicherung, Verbreitung, das Lernen und die Implementierung der Daten. Durch die Implementierung eines End-to-End-Managements können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten immer in sicheren Händen sind.

KI ist die Zukunft für die Generierung umsetzbarer Erkenntnisse für Ihr Unternehmen. Mit den richtigen Werkzeugen können Sie die gewünschten Ergebnisse erzielen und die anfänglichen Komplikationen überwinden.