11 passaggi per l'implementazione dell'IA 10 volte meglio di prima

Per massimizzare il valore delle informazioni relative alla tua attività, al mercato e ai concorrenti, dovrai concentrarti sull'implementazione dell'IA in modo intelligente, creativo, sperimentale, graduale e basato sul team.

L'intelligenza artificiale si sta evolvendo rapidamente come tecnica praticabile che consente e facilita le operazioni aziendali critiche. Tuttavia, la generazione di valore aziendale dall'IA richiede un approccio metodico che equilibri persone, processi e tecnologia. L'intelligenza artificiale include machine learning, deep learning, analisi predittiva, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale e automazione. Per valutare i vantaggi competitivi che un'implementazione dell'IA potrebbe apportare alla loro strategia e pianificazione aziendale, le aziende devono prima iniziare con una solida base e un'immagine realistica.

La prima implementazione dell'IA non è sempre una scienza impeccabile e potrebbe essere necessario eseguire prove ed errori all'inizio, iniziando con una teoria, quindi testando e infine misurando i risultati. Poiché è probabile che le prime idee siano errate, è più probabile che un approccio incrementale all'implementazione dell'IA produca risultati migliori rispetto a una strategia del big bang. Questo blog potrebbe aiutarti a evitare il fallimento e garantire un'implementazione di successo dell'IA nella tua azienda.

Qual è il modo migliore per implementare l'IA?

Prima di prepararti per l'implementazione dell'IA, poniti queste domande:

• Sei stanco di essere travolto da montagne di dati aziendali e di volerli utilizzare per ottenere un vantaggio competitivo ma non sai come fare?
• Vuoi comprendere meglio i tuoi clienti e aumentare la fidelizzazione dei clienti utilizzando i tuoi dati aziendali in modi nuovi?
• Stai cercando di migliorare le tue capacità di servizio clienti?
• Vuoi saperne di più e scoprire una miriade di altri/nuovi flussi di denaro?

Quindi, la prima fase è individuare e identificare i principali problemi aziendali, nonché comprendere gli obiettivi della tua azienda. Se qualcuno degli obiettivi sopra menzionati ti assomiglia e hai dati aziendali adeguati da raggiungere, continua a leggere.

Per l'implementazione dell'IA nella tua azienda, ecco una guida dettagliata da seguire:-

1. Raccogliere e accedere ai dati rilevanti

Non suona semplice? Dopotutto, è la fase più cruciale nell'implementazione di analisi sofisticate. Inizia semplicemente con le basi.

• Esamina i dati che hai raccolto finora, strutturati o non strutturati.
• Verificare se è in atto una qualsiasi forma di governance.
• Determina dove cercare dati di alta qualità.
• Ordina i dati in categorie.

Inizia in piccolo. Non cercare di tenere traccia di tutto. Concentrati semplicemente sulla raccolta e sull'analisi dei fatti che ti aiuteranno a risolvere le difficoltà della tua attività.

2. Migliora la fluidità dei tuoi dati

Le discussioni pratiche sull'IA richiedono una conoscenza fondamentale di come i dati guidano l'intero processo. "Più che strumenti o tecnologie combinate, la fluidità dei dati è una barriera reale e significativa", ha affermato Penny Wand, direttore tecnologico presso la società di consulenza IT West Monroe. Secondo un'analisi del 2020 di Forrester Research, il 90% dei responsabili delle decisioni in materia di dati e analisi percepisce l'utilizzo esteso delle informazioni dettagliate sui dati come un obiettivo aziendale, mentre il 91% confessa che l'implementazione di tali informazioni costituisce un ostacolo per le proprie aziende. Secondo Forrester, il divario tra l'apprezzamento del valore degli insight e il loro utilizzo è principalmente attribuibile alla mancanza di sofisticate capacità di analisi necessarie per ottenere risultati di business. "Per comprendere questo processo e ottenere un cambiamento persistente", ha affermato Wand, "saranno necessari consapevolezza e supporto da parte dei dirigenti".

• Cerca di collegare i tuoi dati accumulati agli obiettivi e alle difficoltà della tua azienda. Considera come ti aiuterà a raggiungere il tuo obiettivo aziendale.
• Dividi i dati in bit gestibili.
• Crea una mappa delle tue scoperte.
• Mantieni chiari i tuoi obiettivi e sfrutta al meglio ciò che hai.
• Scopri i tipi di dati che puoi salvare e utilizzare. Pensa all'etica dei dati.

3. Identifica i principali driver di business dell'IA

Imparare cosa stanno facendo gli altri all'interno e all'esterno del tuo settore per generare interesse e motivare l'azione è fondamentale per utilizzare con successo l'IA. Identifica i casi d'uso più importanti e valutane il valore e la fattibilità durante la pianificazione di un'implementazione dell'IA. Considera gli influencer del tuo progetto e chi dovrebbe diventare dei campioni, trova fonti di dati esterne, stabilisci come potresti monetizzare i tuoi dati all'esterno e crea un backlog per far andare avanti il ​​progetto.

4. Cerca le aree in cui puoi realizzare un profitto

Suketu Gandhi, partner del consulente per la trasformazione digitale Kearney, ha sostenuto di concentrarsi sui settori di attività con elevata imprevedibilità e grande ritorno. Le metriche dovrebbero essere utilizzate da team composti da stakeholder aziendali con conoscenze tecnologiche e di dati per valutare l'impatto di un'implementazione dell'IA sull'azienda e sui suoi dipendenti. È tempo di concentrarsi su ciò che conta per la tua azienda. Tienilo d'occhio ora che sai quali dati sono cruciali e cosa ti aiuterà a raggiungere i tuoi obiettivi di business —

• Viene salvato per un uso futuro.
• Non passare troppo tempo a studiare le cose subito; dagli un po' di tempo.
• Concentra i tuoi sforzi sui set di dati, più importanti per te.
• Per avere successo, devi essere esatto al 100%.

5. Valuta le tue risorse interne

I team aziendali devono descrivere in che modo queste app si integrano con la tecnologia esistente e le risorse umane della tua azienda una volta che i casi d'uso sono stati identificati e classificati in base alle priorità. Internamente, l'istruzione e la formazione possono essere in grado di colmare il divario di competenze tecniche, mentre i partner commerciali possono essere in grado di facilitare la formazione sul posto di lavoro. Nel frattempo, la conoscenza esterna potrebbe essere in grado di aiutare nell'accelerazione di una promettente implementazione dell'IA.

6. Scegli i migliori candidati

È fondamentale condensare un grande potenziale in un'implementazione realistica dell'IA, come la corrispondenza delle fatture, il riconoscimento facciale basato sull'IoT, la manutenzione predittiva sui sistemi meno recenti o i comportamenti di acquisto dei clienti. "Sii audace e coinvolgi quante più persone possibile nel processo".

7. Prova un progetto di intelligenza artificiale

Il team di professionisti dell'IA, dei dati e dei processi aziendali è tenuto a raccogliere dati, progettare algoritmi, distribuire rilasci controllati scientificamente e analizzare l'impatto e il rischio per trasformare un candidato per l'adozione dell'IA in un progetto reale.

8. Stabilire una base di conoscenza

I risultati e i fallimenti dei primi programmi di intelligenza artificiale possono aiutare l'intera azienda a comprendere meglio la tecnologia. Coinvolgi la tua azienda e gli specialisti di processo con i tuoi data scientist, mantenendo le persone al passo per sviluppare la fiducia. Riconosci che il percorso verso l'implementazione dell'IA inizia con un'analisi approfondita dei dati e una buona segnalazione dello specchietto retrovisore vecchio stile per sviluppare una base di conoscenza. È più facile capire come l'effettiva distribuzione dell'IA convalidi o smentisca la premessa iniziale dopo che è stata stabilita una linea di base.

9. Aumenta gradualmente la tua scala

Il processo generale di creazione di slancio per un'implementazione dell'IA inizia con modesti trionfi. Le vittorie incrementali possono aiutare a infondere fiducia in tutta l'azienda e incoraggiare più parti interessate a condurre un'implementazione dell'IA comparabile da una base più solida e consolidata. Gli algoritmi e le procedure aziendali vengono adattati per il rilascio su larga scala e incorporati nei processi aziendali e tecnologici quotidiani.

10. Aumenta il livello di maturità dell'IA su tutta la linea

I team aziendali devono ottimizzare l'intero ciclo di vita dello sviluppo, test e implementazione dell'IA man mano che le iniziative di IA crescono. Tre approcci fondamentali per far maturare le capacità totali del progetto per garantire il successo a lungo termine: -

• Costruisci una moderna piattaforma dati che semplifica la raccolta, l'archiviazione e la strutturazione dei dati per la creazione di report e approfondimenti analitici basati sul valore delle origini dati e degli indicatori chiave di prestazione desiderati per le imprese.
• Sviluppare una struttura organizzativa che stabilisca le motivazioni dell'azienda e incoraggi il rapido sviluppo della governance dei dati e delle moderne piattaforme di dati per supportare gli obiettivi aziendali e il processo decisionale.
• Crea la gestione complessiva, la proprietà, i processi e la tecnologia necessari per gestire gli aspetti dei dati essenziali di clienti, fornitori e membri.

11. Migliorare regolarmente i modelli e i processi di IA

I team aziendali devono identificare le possibilità di continui cambiamenti nei modelli e nelle procedure di IA dopo che il sistema generale è stato implementato. I modelli di intelligenza artificiale possono deteriorarsi nel tempo o a causa di cause improvvise come la pandemia. Anche dipendenti, clienti e partner devono essere monitorati per i commenti e la resistenza a un'implementazione dell'IA. Il passaggio finale è far comunicare i tuoi dati in tempo reale e nella vita reale. Infine, crea valore e prepara l'IA. Verifica se le tue informazioni dettagliate sui dati si sono trasformate in informazioni aziendali utili e attuabili:-

• Per affinare i tuoi dati, tieni d'occhio il processo e inizia dal passaggio uno.
• Determinare più scenari per utilizzare la tecnologia dei dati.
• Verifica se sei pronto a sfruttare i componenti dell'IA come bot, elaborazione del linguaggio naturale, automazione intelligente e analisi predittiva.
• Per ottenere risultati migliori, scopri quando e dove utilizzare i tuoi algoritmi.
• Adotta un approccio all'IA incentrato sull'uomo e scopri come può avvantaggiare la tua azienda.

Conclusione

Ci saranno problemi in ogni fase del processo di implementazione dell'IA. L'integrazione dell'IA in qualsiasi azienda è una sfida importante.

Per raggiungere questo obiettivo, è necessario avere una conoscenza approfondita, così tanto tempo e dedizione. Inoltre, invece di concentrarti su come l'IA può apportare valore alla tua attività specifica e determinare dove è più necessario, concentrati sullo scoprire dove l'IA può aggiungere valore alla tua azienda specifica e determinare dove è più necessario implementarla.