Le sfide da affrontare prima di iniziare con l'IA

L'intelligenza artificiale e la tecnologia dietro di essa stanno crescendo a un ritmo frenetico. Gli esperti di marketing hanno realizzato il suo vasto potenziale e si stanno sforzando di sfruttare appieno le opportunità della tecnologia. Sono stati compiuti numerosi progressi in questo senso e molte organizzazioni sono diventate al centro del mondo dell'IA con analisi approfondite dei dati e soluzioni di rilevamento dei dati.

Sono entusiasta di collaborare con Io-Tahoe. Io-Tahoe è una delle poche organizzazioni che ha affrontato le complicazioni dell'IA e si sta sforzando di ottenere qualcosa di grande da questa enorme impresa. Forniscono soluzioni di rilevamento intelligente dei dati e cataloghi basati sull'intelligenza artificiale ai loro clienti e li aiutano a ottenere informazioni utili dai dati dei loro clienti.

Potenziale dell'IA

Il potenziale dell'Intelligenza Artificiale è evidente. Adobe ha stimato che il 31% di tutte le organizzazioni inizierà a utilizzare l'IA nei prossimi 12 mesi. Questa statistica è supportata dal fatto che ci sono più startup che mai che concentrano le loro operazioni sull'IA e sui servizi che fornisce alle masse.

Circa il 61% delle organizzazioni che seguono strategie innovative si è rivolto all'IA per estrarre estratti dai dati che in precedenza avrebbero potuto perdere. L'innovazione è un segno distintivo dell'Intelligenza Artificiale e le idee di startup che credono in questa ideologia raramente possono vivere senza l'ossigeno che è l'IA.

Non solo gli esperti di marketing hanno fiducia nell'IA, ma anche i consumatori stanno iniziando a coglierne il vasto potenziale. Circa il 38% dei consumatori inizia a credere che l'IA migliorerà il servizio clienti. Con questa crescente consapevolezza e popolarità, possiamo aspettarci che questi numeri aumentino ulteriormente.

Sfide prima di iniziare con l'IA

Le organizzazioni fanno fatica a trovare il loro posto sotto le quattro V dei big data; Volume, varietà, veridicità e velocità. Oltre il 38% degli analisti e dei responsabili delle decisioni sui dati del mercato ha riferito che i propri pool di dati non strutturati, semi strutturati e strutturati hanno registrato un aumento di 1.000 TB nell'anno 2017.

La crescita dei dati sta aumentando rapidamente, così come le iniziative che le organizzazioni stanno prendendo per estrarne valore. Qui risiedono numerose sfide che le organizzazioni devono superare per estrarre il pieno valore dall'IA.

Queste complicazioni sono:

Ottenere dati di qualità

I tuoi strumenti di inferenza sarebbero buoni solo quanto i dati che hai con te. Se i dati che stai alimentando le tue macchine non sono strutturati e impeccabili, l'inferenza che ne deriva farebbe a malapena il taglio per la tua organizzazione. Pertanto, il primo passo del processo è avere dati di qualità.

Senza la presenza di fiducia nella qualità dei dati, non procederebbero con la loro iniziativa di intelligenza artificiale. Ciò dimostra l'importanza della qualità dei dati nell'IA e come cambia la prospettiva delle parti interessate coinvolte.

Il concetto di Pareto si applica qui, poiché i data scientist sono obbligati a dedicare quasi l'80% del loro tempo a preparare i dati per l'analisi e quindi il restante 20% a eseguire analisi sui dati preparati. La creazione di questi set di dati per l'analisi finale è la chiave del successo generale del programma, motivo per cui gli scienziati devono dedicare il loro tempo.

Il fenomeno 80/20 è stato notato da molti analisti online, i quali ritengono che l'80% del tempo prezioso di un data scientist venga speso per trovare, riorganizzare e ripulire enormi quantità di dati.

Ottenere il miglior talento

Una volta che hai dati di qualità, devi capire l'importanza di reclutare e trattenere i migliori talenti del settore. Poiché l'IA è relativamente nuova, il mercato del lavoro non è ancora maturo. Quindi, devi essere paziente nella tua ricerca del talento giusto.

Due terzi degli attuali decisori di intelligenza artificiale presenti nel mercato lottano per acquisire il giusto talento di intelligenza artificiale per la loro azienda. Al termine delle assunzioni, l'83% di queste aziende ha difficoltà a trattenere i propri preziosi dipendenti. La carenza di talenti va ovviamente oltre tutti i difetti tecnici, poiché le aziende necessitano di un'ampia gamma di competenze per gestire i sistemi di intelligenza artificiale. Ciò che si comprende qui è che le pratiche di reclutamento tradizionali sono a malapena implementabili e che le organizzazioni devono cercare altre opzioni.

Accesso ai dati

Con il tasso crescente di normative sui dati all'orizzonte, qualsiasi organizzazione può facilmente finire dalla parte sbagliata della legge se non vengono prese le misure adeguate. Il GDPR o Regolamento generale sulla protezione dei dati dell'Unione Europea è una delle politiche sulla privacy dei dati più avanzate e aggiornate a livello statale. Il rispetto di tali politiche è obbligatorio, poiché il mancato rispetto può metterti in una situazione disastrosa.

Fiducia e trasparenza dei dati

C'è un deficit di fiducia e il mercato dell'IA e dell'analisi non mostra alcun segno di diminuzione nel tempo. Mentre il mercato è aumentato e progredito a passi da gigante, questo deficit di fiducia è ancora così com'è e non mostra alcun segno di diminuzione.

Strategie che puoi seguire per iniziare con l'IA

Con le complicazioni di cui sopra, sicuramente non ti lasceremo sospeso qui. Ci sono alcune strategie che puoi seguire per un'implementazione diffusa dell'IA. Questi includono:

Crea una visione AI

Le organizzazioni che sanno cosa aspettarsi dalla loro campagna di intelligenza artificiale se la cavano meglio di quelle che non hanno idea di questa tecnologia e si stanno semplicemente impegnando perché la loro concorrenza lo ha fatto. Una visione dell'IA può anche fungere da elenco di obiettivi per il futuro, in modo da poter confrontare i tuoi obiettivi finali con ciò che avevi pianificato in precedenza.

Crea e gestisci team incentrati sul percorso del cliente

L'obiettivo finale o la grande visione dietro l'IA è migliorare l'esperienza del cliente e aggiungere valore alle tue offerte. Per fare questo meglio, puoi creare team incentrati sul percorso del cliente che seguono i clienti durante il loro percorso e migliorano la loro esperienza lungo il percorso. Il tuo compito va oltre la semplice creazione di una squadra, poiché dovrai anche monitorare i loro progressi andando avanti.

Accessibilità e cultura dei dati

Mentre tre quarti di tutte le aziende desiderano essere guidate dai dati, solo il 29% circa può concordare di essere bravo a collegare le proprie analisi e dati per generare attivamente informazioni dettagliate. Se i dati di cui disponi non sono pronti per ottenere informazioni utili, unisci la tua organizzazione attorno a tale analisi e prendi decisioni aziendali sulla base di ciò.

L'accessibilità e la cultura dei dati sono necessarie per la tua organizzazione perché i dati accessibili ti consentono di concentrarti sulle decisioni aziendali, andare avanti rapidamente e creare una cultura informata in cui i dati ti aiutano a prendere decisioni migliori e intraprendere azioni migliori.

Gestione del ciclo di vita dell'IA end-to-end

La gestione del ciclo di vita dell'IA end-to-end si riferisce alla gestione dei dati dalla loro estrazione a quando vengono presentati sotto forma di informazioni fruibili. Il processo prevede diverse fasi come l'acquisizione, la conservazione, la diffusione, l'apprendimento e l'implementazione dei dati. Implementando la gestione end-to-end, puoi assicurarti che i tuoi dati siano sempre in mani sicure.

L'intelligenza artificiale è il futuro per la generazione di informazioni fruibili per la tua organizzazione. Con gli strumenti corretti puoi ottenere i risultati desiderati e superare le complicazioni iniziali.