AI実装への11のステップが以前より10倍向上

ビジネス、市場、競合他社に関する洞察の価値を最大化するには、スマート、創造的、実験的、段階的、チームベースの方法でAIの実装に焦点を当てる必要があります。

AIは、重要なビジネスオペレーションを可能にし、促進する実行可能な技術として急速に進化しています。 ただし、AIから企業価値を生み出すには、人、プロセス、テクノロジーのバランスをとる系統的なアプローチが必要です。 人工知能には、機械学習、ディープラーニング、予測分析、自然言語処理、コンピュータービジョン、自動化が含まれます。 AIの実装がビジネス戦略と計画にもたらす可能性のある競争上の利点を評価するには、企業はまず、強固な基盤と現実的な状況から始める必要があります。

初期のAI実装は必ずしも完璧な科学であるとは限らず、最初は理論から始めてテストし、最終的に結果を測定するという試行錯誤が必要になる場合があります。 初期のアイデアは誤りである可能性が高いため、AIを展開するための段階的なアプローチは、ビッグバン戦略よりも優れた結果をもたらす可能性が高くなります。 このブログは、失敗を回避し、会社でAIの実装を成功させるのに役立つ可能性があります。

AIを実装するための最良の方法は何ですか？

AIの実装の準備をする前に、次の質問を自問してください。

• 膨大な数の企業データに圧倒され、それを使用して競争上の優位性を獲得したいのに、その方法がわからないことにうんざりしていませんか？
• あなたはあなたの顧客をよりよく理解し、あなたのビジネスデータを斬新な方法で利用することによって顧客維持を高めたいですか？
• カスタマーサービスのスキルを向上させようとしていますか？
• 詳細を学び、他の/新しいお金の流れをたくさん発見したいですか？

したがって、最初の段階は、主要なビジネス上の問題を見つけて特定し、会社の目標を理解することです。 上記の目標のいずれかがあなたのように思われ、達成するのに十分なビジネスデータがある場合は、読み続けてください。

ビジネスにAIを実装するための詳細なガイドは、次のとおりです。-

1.関連データを収集してアクセスする

シンプルに聞こえませんか？ 結局のところ、これは高度な分析を実装する上で最も重要なフェーズです。 基本から始めてください。

• これまでに収集したデータ（構造化または非構造化）を調べます。
• 何らかの形のガバナンスが実施されているかどうかを確認してください。
• 高品質のデータを探す場所を決定します。
• データをカテゴリに並べ替えます。

小さく始めます。 すべてを追跡しようとしないでください。 ビジネスの困難を解決するのに役立つ事実を収集して分析することに集中するだけです。

2.データの流暢さを向上させる

実用的なAIの議論には、データがプロセス全体をどのように推進するかについての基本的な知識が必要です。 「ツールやテクノロジーを組み合わせるだけでなく、データの流暢さは現実的で重要な障壁です」と、ITコンサルタント会社ウェストモンローのテクノロジーディレクターであるペニーワンドは述べています。 Forrester Researchの2020年の分析によると、データおよび分析の意思決定者の90％は、データインサイトの使用の拡大をビジネス目標として認識しており、91％は、これらのインサイトの実装が企業の障壁であると認めています。 Forresterによると、洞察の価値を評価することとそれらを使用することの間のギャップは、主にビジネス成果を提供するために必要な高度な分析機能の欠如に起因します。 「このプロセスを理解し、永続的な変化を実現するには、経営陣の認識とサポートが必要です」とワンド氏は述べています。

• 蓄積されたデータを会社の目標や困難にリンクさせてみてください。 それがあなたのビジネス目標を達成するのにどのように役立つかを考えてください。
• データを管理可能なビットに分割します。
• あなたの発見の地図を作りなさい。
• あなたの目標を明確に保ち、​​あなたが持っているものを最大限に活用してください。
• 保存して使用できるデータの種類について説明します。 データ倫理について考えてください。

3.主要なAIビジネスドライバーを特定する

AIをうまく利用するには、関心を生み出し、行動を促すために、セクター内外で他の人が何をしているのかを学ぶことが不可欠です。 AIの実装を計画する際に、最も重要なユースケースを特定し、それらの価値と実現可能性を評価します。 プロジェクトの影響力者と誰がチャンピオンになるべきかを検討し、外部データソースを見つけ、外部でデータを収益化する方法を確立し、プロジェクトを前進させるためのバックログを作成します。

4.利益を上げることができる分野を探す

デジタルトランスフォーメーションコンサルタントのカーニーのパートナーであるSuketuGandhiは、予測不可能性が高く、収益が大きいビジネスセクターに焦点を当てることを提唱しました。 メトリックは、AIの実装が企業とその従業員に与える影響を評価するために、技術とデータの知識を持つビジネスの利害関係者で構成されるチームが使用する必要があります。 あなたの会社にとって重要なことに集中する時が来ました。 どのデータが重要であり、何がビジネス目標の達成に役立つかがわかったので、今すぐ注目してください。

• 将来の使用のために保存されます。
• すぐに物事を勉強することにあまり時間をかけないでください。 しばらくお待ちください。
• あなたにとって最も重要なデータセットにあなたの努力を集中してください。
• 成功するには、100％正確である必要があります。

5.内部リソースを評価します

ビジネスチームは、ユースケースが特定され、優先順位が付けられたら、これらのアプリが会社の既存のテクノロジーや人材とどのように統合されるかをスケッチする必要があります。 内部的には、教育とトレーニングは技術的なスキルのギャップを埋めることができるかもしれませんが、ビジネスパートナーはオンザジョブトレーニングを促進することができるかもしれません。 一方、外部の知識は、有望なAI実装の加速を支援できる可能性があります。

6.最適な候補を選択します

請求書の照合、IoTベースの顔認識、古いシステムの予知保全、クライアントの購入行動など、現実的なAI実装に大きな可能性を凝縮することが重要です。 「大胆になり、その過程にできるだけ多くの人を巻き込んでください。」

7.AIプロジェクトを試す

AI、データ、およびビジネスプロセスの専門家のチームは、データの収集、アルゴリズムの設計、科学的に制御されたリリースの展開、影響とリスクの分析を行って、AI採用の候補を実際のプロジェクトに変える必要があります。

8.知識の基盤を確立する

初期のAIプログラムの成果と失敗は、企業全体がテクノロジーをよりよく理解するのに役立ちます。 ビジネススペシャリストとプロセススペシャリストをデータサイエンティストと連携させ、人間をループに入れて信頼を築きます。 AI実装への道は、知識のベースラインを開発するための詳細なデータ分析と古き良きバックミラーレポートから始まることを認識してください。 ベースラインが確立された後、実際のAI展開が最初の前提をどのように検証または反証するかを理解する方が簡単です。

9.スケールを徐々に大きくします

AI展開の勢いを構築する包括的なプロセスは、ささやかな勝利から始まります。 漸進的な勝利は、ビジネス全体に信頼を植え付けるのに役立ち、より強力で確立された基盤から同等のAI実装を実施するように多くの利害関係者を促すことができます。 アルゴリズムとビジネス手順は、スケーリングされたリリースに合わせて調整され、日常のビジネスおよび技術プロセスに組み込まれます。

10.AIの成熟度を全面的に引き上げます

ビジネスチームは、AIイニシアチブの成長に合わせて、AIの開発、テスト、展開のライフサイクル全体を最適化する必要があります。 長期的な成功を確実にするためにプロジェクト全体の能力を成熟させるための3つの基本的なアプローチ：-

• データソースの価値と企業に求められる主要業績評価指標に基づいて、レポートと分析の洞察のためにデータの収集、保存、構造化を簡素化する最新のデータプラットフォームを構築します。
• 会社の動機を確立し、ビジネス目標と意思決定をサポートするためのデータガバナンスと最新のデータプラットフォームの迅速な開発を促進する組織構造を開発します。
• 顧客、サプライヤー、およびメンバーの重要なデータの側面を管理するために必要な全体的な管理、所有権、プロセス、およびテクノロジーを作成します。

11.AIモデルとプロセスを定期的に改善する

ビジネスチームは、システム全体が導入された後、AIモデルと手順が継続的に変更される可能性を特定する必要があります。 AIモデルは、時間の経過とともに、またはパンデミックなどの突然の原因により劣化する可能性があります。 従業員、顧客、およびパートナーも、AIの展開に対するコメントと抵抗を監視する必要があります。 最後のステップは、データをリアルタイムで実生活で通信させることです。 最終的には、価値とAIの準備を作成します。 データインサイトが有用で実用的なビジネスインサイトに変わったかどうかを確認します。-

• データをシャープにするには、プロセスを監視し、ステップ1から始めます。
• データテクノロジーを使用するためのより多くのシナリオを決定します。
• ボット、自然言語処理、インテリジェントな自動化、予測分析などのAIコンポーネントを活用する準備ができているかどうかを確認してください。
• より良い結果を得るには、アルゴリズムをいつどこで使用するかを知ってください。
• AIに対して人間中心のアプローチを取り、それが会社にどのように役立つかを確認してください。

結論

AI実装プロセスのすべての段階で問題が発生します。 AIをあらゆる企業に統合することは大きな課題です。

これを達成するには、深い知識、多くの時間、そして献身が必要です。 さらに、AIが特定のビジネスに価値をもたらす方法に焦点を当て、それが最も必要とされる場所を決定するのではなく、AIが特定の企業に価値を付加できる場所を見つけ、それを実装する必要がある場所を決定することに焦点を当てます。