11 Langkah Implementasi AI 10 kali lebih baik dari sebelumnya

Untuk memaksimalkan nilai wawasan terkait bisnis, pasar, dan pesaing Anda, Anda harus fokus pada penerapan AI dengan cara yang cerdas, kreatif, eksperimental, bertahap, dan berbasis tim.

AI berkembang pesat sebagai teknik yang memungkinkan dan memfasilitasi operasi bisnis penting. Namun, menghasilkan nilai perusahaan dari AI memerlukan pendekatan metodis yang menyeimbangkan orang, proses, dan teknologi. Kecerdasan buatan mencakup pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, analitik prediktif, pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan otomatisasi. Untuk menilai keunggulan kompetitif yang mungkin dibawa oleh implementasi AI ke dalam strategi dan perencanaan bisnis mereka, perusahaan harus terlebih dahulu memulai dengan dasar yang kuat dan gambaran yang realistis.

Implementasi AI awal tidak selalu merupakan ilmu yang sempurna, dan mungkin perlu trial and error pada awalnya, dimulai dengan teori, kemudian pengujian, dan akhirnya mengukur hasil. Karena ide awal cenderung salah, pendekatan bertahap untuk menerapkan AI lebih mungkin memberikan hasil yang lebih baik daripada strategi big bang. Blog ini mungkin membantu Anda menghindari kegagalan dan memastikan implementasi AI yang sukses di perusahaan Anda.

Apa cara terbaik untuk implementasi AI?

Sebelum Anda bersiap untuk implementasi AI, tanyakan pada diri Anda pertanyaan-pertanyaan ini:

• Apakah Anda lelah diliputi oleh tumpukan data perusahaan dan ingin menggunakannya untuk mendapatkan keunggulan kompetitif tetapi tidak tahu caranya?
• Apakah Anda ingin lebih memahami pelanggan Anda dan meningkatkan retensi klien dengan memanfaatkan data bisnis Anda dengan cara baru?
• Apakah Anda mencoba untuk meningkatkan keterampilan layanan pelanggan Anda?
• Ingin mempelajari lebih lanjut dan menemukan banyak aliran uang baru/lainnya?

Jadi, tahap pertama adalah menemukan dan mengidentifikasi masalah bisnis utama, serta memahami tujuan perusahaan Anda. Jika salah satu tujuan yang disebutkan di atas tampak seperti Anda, dan Anda memiliki data bisnis yang memadai untuk dicapai, teruslah membaca.

Untuk implementasi AI dalam bisnis Anda, berikut adalah panduan terperinci untuk diikuti: -

1. Kumpulkan dan akses data yang relevan

Bukankah itu terdengar sederhana? Bagaimanapun, ini adalah fase paling penting dalam menerapkan analitik canggih. Cukup mulai dengan dasar-dasarnya.

• Periksa data yang telah Anda kumpulkan sejauh ini — terstruktur atau tidak terstruktur.
• Periksa untuk melihat apakah ada bentuk pemerintahan yang ada.
• Tentukan di mana harus mencari data berkualitas tinggi.
• Urutkan data ke dalam kategori.

Mulailah dari yang kecil. Jangan mencoba untuk melacak semuanya. Cukup berkonsentrasi pada pengumpulan dan analisis fakta yang akan membantu Anda mengatasi kesulitan bisnis Anda.

2. Tingkatkan kelancaran data Anda

Diskusi AI yang praktis memerlukan pengetahuan dasar tentang bagaimana data mendorong seluruh proses. “Lebih dari gabungan alat atau teknologi, kelancaran data adalah penghalang nyata dan signifikan,” kata Penny Wand, direktur teknologi di konsultan TI West Monroe. Menurut analisis tahun 2020 dari Forrester Research, 90% pembuat keputusan data dan analitik menganggap penggunaan wawasan data yang diperluas sebagai tujuan bisnis, sementara 91% mengakui bahwa menerapkan wawasan tersebut adalah penghalang bagi perusahaan mereka. Menurut Forrester, kesenjangan antara menghargai nilai wawasan dan menggunakannya sebagian besar disebabkan oleh kurangnya kemampuan analitik canggih yang diperlukan untuk memberikan hasil bisnis. “Untuk memahami proses ini dan mencapai perubahan yang terus-menerus,” kata Wand, “kesadaran dan dukungan eksekutif akan diperlukan.”

• Cobalah untuk menghubungkan akumulasi data Anda dengan tujuan dan kesulitan perusahaan Anda. Pertimbangkan bagaimana hal itu akan membantu Anda dalam mencapai tujuan bisnis Anda.
• Bagilah data menjadi bit-bit yang dapat dikelola.
• Buat peta penemuan Anda.
• Jauhkan tujuan Anda jelas dan membuat yang terbaik dari apa yang Anda miliki.
• Pelajari tentang jenis data yang dapat Anda simpan dan gunakan. Pikirkan tentang etika data.

3. Identifikasi pendorong bisnis AI utama Anda

Mempelajari apa yang dilakukan orang lain di dalam dan di luar sektor Anda untuk membangkitkan minat dan memotivasi tindakan sangat penting untuk berhasil menggunakan AI. Identifikasi kasus penggunaan yang paling penting dan evaluasi nilai serta kelayakannya saat merencanakan implementasi AI. Pertimbangkan influencer proyek Anda dan siapa yang harus menjadi juara, temukan sumber data eksternal, tentukan bagaimana Anda dapat memonetisasi data Anda di luar, dan buat backlog untuk membuat proyek terus berjalan.

4. Cari area di mana Anda bisa mendapat untung

Suketu Gandhi, mitra di konsultan transformasi digital Kearney, menganjurkan untuk fokus pada sektor bisnis dengan ketidakpastian tinggi dan pengembalian besar. Metrik harus digunakan oleh tim yang terdiri dari pemangku kepentingan bisnis dengan pengetahuan teknologi dan data untuk menilai dampak penerapan AI pada perusahaan dan orang-orangnya. Saatnya untuk berkonsentrasi pada apa yang penting bagi perusahaan Anda. Perhatikan sekarang karena Anda tahu data apa yang penting dan apa yang akan membantu Anda mencapai tujuan bisnis Anda —

• Itu disimpan untuk digunakan di masa mendatang.
• Jangan menghabiskan terlalu banyak waktu untuk mempelajari berbagai hal secara langsung; berikan waktu.
• Pusatkan upaya Anda pada kumpulan data, yang paling penting bagi Anda.
• Untuk berhasil, Anda harus 100% tepat.

5. Nilai sumber daya internal Anda

Tim bisnis harus membuat sketsa bagaimana aplikasi ini terintegrasi dengan teknologi dan sumber daya manusia yang ada di perusahaan Anda setelah kasus penggunaan diidentifikasi dan diprioritaskan. Secara internal, pendidikan dan pelatihan mungkin dapat menjembatani kesenjangan keterampilan teknis, sementara mitra bisnis mungkin dapat memfasilitasi pelatihan di tempat kerja. Sementara itu, pengetahuan dari luar mungkin dapat membantu percepatan implementasi AI yang menjanjikan.

6. Pilih kandidat terbaik

Sangat penting untuk memadatkan potensi besar menjadi implementasi AI yang realistis, seperti pencocokan faktur, pengenalan wajah berbasis IoT, pemeliharaan prediktif pada sistem yang lebih lama, atau perilaku pembelian klien. “Berani, dan libatkan sebanyak mungkin orang dalam prosesnya.”

7. Cobalah proyek AI

Tim profesional AI, data, dan proses bisnis diperlukan untuk mengumpulkan data, merancang algoritme, menyebarkan rilis yang dikontrol secara ilmiah, dan menganalisis dampak dan risiko untuk mengubah kandidat adopsi AI menjadi proyek nyata.

8. Membangun basis pengetahuan

Pencapaian dan kegagalan program AI awal dapat membantu seluruh perusahaan memahami teknologi dengan lebih baik. Libatkan bisnis Anda dan spesialis proses dengan ilmuwan data Anda, menjaga manusia dalam lingkaran untuk mengembangkan kepercayaan. Ketahuilah bahwa jalan menuju implementasi AI dimulai dengan analisis data yang mendalam dan pelaporan kaca spion kuno yang baik untuk mengembangkan dasar pengetahuan. Lebih mudah untuk memahami bagaimana penerapan AI yang sebenarnya memvalidasi atau menyangkal premis awal setelah baseline ditetapkan.

9. Tingkatkan skala Anda secara bertahap

Proses menyeluruh dalam membangun momentum untuk penyebaran AI dimulai dengan kemenangan sederhana. Kemenangan tambahan dapat membantu menanamkan kepercayaan di seluruh bisnis dan mendorong lebih banyak pemangku kepentingan untuk melakukan implementasi AI yang sebanding dari fondasi yang lebih kuat dan lebih mapan. Algoritma dan prosedur bisnis disesuaikan untuk skala rilis dan Dimasukkan ke dalam proses bisnis dan teknologi sehari-hari.

10. Tingkatkan tingkat kematangan AI secara menyeluruh

Tim bisnis harus mengoptimalkan siklus hidup penuh pengembangan, pengujian, dan penerapan AI seiring berkembangnya inisiatif AI. Tiga pendekatan mendasar untuk mematangkan kemampuan proyek total untuk memastikan keberhasilan jangka panjang: -

• Bangun platform data modern yang menyederhanakan pengumpulan, penyimpanan, dan penataan data untuk pelaporan dan wawasan analitis berdasarkan nilai sumber data dan indikator kinerja utama yang diinginkan untuk perusahaan.
• Mengembangkan struktur organisasi yang menetapkan motif perusahaan dan mendorong perkembangan pesat tata kelola data dan platform data modern untuk mendukung tujuan bisnis dan pengambilan keputusan.
• Buat keseluruhan manajemen, kepemilikan, proses, dan teknologi yang diperlukan untuk mengelola aspek data penting pelanggan, pemasok, dan anggota.

11. Tingkatkan model dan proses AI secara teratur

Tim bisnis harus mengidentifikasi kemungkinan untuk perubahan berkelanjutan dalam model dan prosedur AI setelah keseluruhan sistem diterapkan. Model AI dapat memburuk dari waktu ke waktu atau karena penyebab mendadak seperti pandemi. Karyawan, pelanggan, dan mitra juga harus dipantau untuk komentar dan penolakan terhadap penerapan AI. Langkah terakhir adalah membuat data Anda berkomunikasi secara real-time dan dalam kehidupan nyata. Akhirnya, ciptakan nilai dan kesiapan AI. Periksa untuk melihat apakah wawasan data Anda telah berubah menjadi wawasan bisnis yang berguna dan dapat ditindaklanjuti:-

• Untuk mempertajam data Anda, perhatikan prosesnya dan mulai dari langkah pertama.
• Tentukan lebih banyak skenario untuk menggunakan teknologi data.
• Periksa apakah Anda siap untuk memanfaatkan komponen AI seperti bot, pemrosesan bahasa alami, otomatisasi cerdas, dan analitik prediktif.
• Untuk mendapatkan hasil yang lebih baik, ketahui kapan dan di mana harus menggunakan algoritme Anda.
• Ambil pendekatan yang berpusat pada manusia untuk AI dan lihat bagaimana hal itu dapat menguntungkan perusahaan Anda.

Kesimpulan

Akan ada masalah di setiap tahap proses implementasi AI. Mengintegrasikan AI ke perusahaan mana pun adalah tantangan besar.

Untuk mencapai ini, Anda perlu memiliki pengetahuan yang mendalam, begitu banyak waktu, dan dedikasi. Selain itu, alih-alih berfokus pada bagaimana AI dapat memberikan nilai bagi bisnis spesifik Anda dan menentukan di mana itu paling dibutuhkan, fokuslah untuk mencari tahu di mana AI dapat menambah nilai bagi perusahaan spesifik Anda dan menentukan di mana itu paling perlu diterapkan.