Tantangan yang Harus Ditangani Sebelum Anda Memulai Dengan AI

Kecerdasan Buatan dan teknologi di baliknya tumbuh dengan sangat cepat. Pemasar telah menyadari potensinya yang besar dan berusaha untuk mengekstrak peluang teknologi secara penuh. Ada banyak kemajuan yang dibuat dalam hal ini, dan banyak organisasi telah menjadi pusat perhatian dunia AI dengan analisis data yang mendalam dan solusi penemuan data.

Saya senang bermitra dengan Io-Tahoe. Io-Tahoe adalah salah satu dari sedikit organisasi yang telah menghadapi komplikasi AI dan berusaha mencapai sesuatu yang besar dari prestasi luar biasa ini. Mereka menyediakan penemuan data cerdas dan solusi katalog berbasis AI untuk klien mereka dan membantu mereka mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data klien mereka.

Potensi AI

Potensi Kecerdasan Buatan sudah jelas. Adobe memperkirakan bahwa mereka dapat mengharapkan 31 persen dari semua organisasi akan mulai menggunakan AI selama 12 bulan mendatang. Statistik ini didukung oleh fakta bahwa ada lebih banyak startup daripada sebelumnya yang memfokuskan operasi mereka pada AI dan layanan yang diberikannya kepada massa.

Sekitar 61 persen organisasi yang mengikuti strategi inovatif telah beralih ke AI untuk mengambil ekstrak dari data yang sebelumnya mungkin mereka lewatkan. Inovasi adalah ciri dari Kecerdasan Buatan, dan ide-ide startup yang percaya pada ideologi ini jarang dapat hidup tanpa oksigen yaitu AI.

Tidak hanya pemasar yang yakin tentang AI, tetapi konsumen juga mulai memahami potensinya yang besar. Sekitar 38 persen konsumen mulai percaya bahwa AI akan meningkatkan layanan pelanggan. Dengan meningkatnya kesadaran dan popularitas ini, kita dapat mengharapkan angka-angka ini meningkat lebih jauh ke depan.

Tantangan sebelum Anda Mulai dengan AI

Organisasi merasa sulit untuk menemukan pijakan mereka di bawah empat V data besar; Volume, Variasi, Kebenaran dan Kecepatan. Lebih dari 38 persen pembuat keputusan analitik dan data dari pasar melaporkan bahwa kumpulan data tidak terstruktur, semi terstruktur, dan terstruktur mereka menghasilkan peningkatan 1.000 TB di tahun 2017.

Pertumbuhan data meningkat pesat, begitu pula inisiatif yang diambil organisasi untuk mengekstraksi nilai darinya. Di sinilah letak banyak tantangan yang harus diatasi organisasi untuk mendapatkan nilai penuh dari AI.

Komplikasi ini adalah:

Mendapatkan Data Berkualitas

Alat inferensi Anda hanya akan sebaik data yang Anda miliki. Jika data yang Anda berikan ke mesin Anda tidak terstruktur dan sempurna, inferensi yang diperoleh darinya hampir tidak akan berhasil untuk organisasi Anda. Jadi, langkah pertama dari proses ini adalah memiliki data yang berkualitas.

Tanpa adanya kepercayaan pada kualitas data, mereka tidak akan melanjutkan inisiatif AI mereka. Ini menunjukkan pentingnya kualitas data dalam AI, dan bagaimana hal itu mengubah perspektif pemangku kepentingan yang terlibat.

Konsep pareto berlaku di sini, karena ilmuwan data terikat untuk menghabiskan hampir 80 persen waktu mereka membuat data siap untuk dianalisis dan kemudian 20 persen sisanya untuk melakukan analisis pada data yang disiapkan. Pembuatan kumpulan data ini untuk analisis akhir adalah kunci keberhasilan program secara keseluruhan, itulah sebabnya para ilmuwan harus mengalokasikan waktu mereka.

Fenomena 80/20 telah dicatat oleh banyak analis online, yang percaya bahwa 80 persen dari waktu berharga seorang ilmuwan data dihabiskan untuk menemukan, mengatur ulang, dan membersihkan sejumlah besar data.

Mendapatkan Talenta Terbaik

Setelah Anda memiliki data berkualitas, Anda perlu memahami pentingnya merekrut dan mempertahankan talenta terbaik di industri ini. Karena AI relatif baru, pasar tenaga kerja belum matang. Jadi, Anda harus bersabar dalam mencari bakat yang tepat.

Dua pertiga dari pembuat keputusan AI saat ini hadir dalam perjuangan pasar dengan memperoleh bakat AI yang tepat untuk perusahaan mereka. Dengan perekrutan yang dilakukan, 83 persen dari perusahaan-perusahaan ini berjuang untuk mempertahankan karyawan mereka yang berharga. Kekurangan bakat jelas melampaui semua kekurangan teknis, karena perusahaan membutuhkan berbagai keahlian untuk menangani sistem AI. Apa yang dipahami di sini adalah bahwa praktik rekrutmen tradisional hampir tidak dapat diterapkan, dan bahwa organisasi perlu mencari opsi lain.

Akses ke Data

Dengan meningkatnya laju peraturan data di cakrawala, organisasi mana pun dapat dengan mudah berakhir di sisi hukum yang salah jika tindakan yang tepat tidak diambil. GDPR atau Peraturan Perlindungan Data Umum oleh Uni Eropa adalah salah satu kebijakan privasi paling canggih dan terkini untuk data di tingkat negara bagian. Mematuhi kebijakan tersebut adalah wajib, karena ketidakpatuhan dapat membuat Anda berada dalam situasi yang mengerikan.

Kepercayaan dan Transparansi Data

Ada defisit kepercayaan dan pasar untuk AI dan analitik tidak menunjukkan tanda-tanda penurunan dari waktu ke waktu. Sementara pasar telah meningkat dan berkembang dengan pesat, defisit kepercayaan ini masih berdiri apa adanya dan tidak menunjukkan tanda-tanda penurunan.

Strategi yang Dapat Anda Ikuti untuk Memulai dengan AI

Dengan komplikasi yang disebutkan di atas, kami pasti tidak akan membiarkan Anda menggantung di sini. Ada strategi tertentu yang dapat Anda ikuti untuk penerapan AI secara luas. Ini termasuk:

Buat Visi AI

Organisasi yang tahu apa yang diharapkan dari kampanye AI mereka lebih baik daripada mereka yang tidak tahu tentang teknologi ini dan hanya terlibat karena persaingan mereka. Visi AI juga dapat bertindak sebagai daftar tujuan untuk masa depan, sehingga Anda dapat menghitung tujuan akhir Anda dengan apa yang Anda rencanakan sebelumnya.

Bangun dan Kelola Tim Pusat Perjalanan Pelanggan

Tujuan akhir atau visi besar di balik AI adalah untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan menambah nilai pada penawaran Anda. Untuk melakukannya dengan lebih baik, Anda dapat membuat tim yang berfokus pada perjalanan pelanggan yang mengikuti pelanggan sepanjang perjalanan mereka dan meningkatkan pengalaman mereka di sepanjang perjalanan. Tugas Anda lebih dari sekadar membuat tim, karena Anda juga harus memantau kemajuan mereka ke depan.

Aksesibilitas dan Budaya Data

Sementara tiga perempat dari semua bisnis ingin didorong oleh data, hanya sekitar 29 persen yang setuju bahwa mereka pandai menghubungkan analitik dan data mereka untuk secara aktif menghasilkan wawasan. Jika data yang Anda miliki belum siap untuk Anda dapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, satukan organisasi Anda di sekitar analisis itu dan buat keputusan bisnis berdasarkan itu.

Aksesibilitas dan budaya data diperlukan untuk organisasi Anda karena data yang dapat diakses memungkinkan Anda untuk fokus pada keputusan bisnis, bergerak cepat, dan membangun budaya yang terinformasi di mana data membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik dan mengambil tindakan yang lebih baik.

Manajemen Siklus Hidup AI End-to-End

Manajemen siklus hidup AI ujung ke ujung berkaitan dengan pengelolaan data mulai dari ekstraksi hingga saat disajikan dalam bentuk wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Proses tersebut memerlukan tahapan yang berbeda seperti akuisisi, penyimpanan, penyebaran, pembelajaran dan implementasi data. Dengan menerapkan manajemen ujung ke ujung, Anda dapat memastikan bahwa data Anda selalu berada di tangan yang aman.

AI adalah masa depan untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk organisasi Anda. Dengan alat yang benar Anda bisa mendapatkan hasil yang Anda inginkan dan mengatasi komplikasi awal.