AIを始める前に取り組むべき課題
公開: 2022-05-25人工知能とその背後にある技術は、猛烈なペースで成長しています。 マーケターはその大きな可能性を認識し、テクノロジーの機会を完全に引き出すために努力しています。 この点に関しては多くの進歩があり、多くの組織が詳細なデータ分析とデータ発見ソリューションでAIの世界の中心的な舞台に立っています。
Io-Tahoeと提携できることに興奮しています。 Io-Tahoeは、AIの複雑さを引き受け、この巨大な偉業から大きな何かを達成しようと努力している数少ない組織の1つです。 スマートデータディスカバリーとAI主導のカタログソリューションをクライアントに提供し、クライアントのデータから実用的な洞察を得るのに役立ちます。
AIの可能性
人工知能の可能性は明らかです。 アドビは、すべての組織の31％が今後12か月でAIの使用を開始すると予測しています。 この統計は、AIとそれが大衆に提供するサービスに業務を集中させるスタートアップがかつてないほど増えているという事実によって裏付けられています。
革新的な戦略に従う組織の約61％は、以前は見逃していた可能性のあるデータからの抜粋を取得するためにAIを利用しています。 イノベーションは人工知能の目印であり、このイデオロギーを信じるスタートアップのアイデアは、AIである酸素なしではめったに生きられません。
マーケターはAIに自信を持っているだけでなく、消費者もAIの大きな可能性を理解し始めています。 消費者の約38％は、AIが顧客サービスを改善すると信じ始めています。 この認識と人気の高まりにより、これらの数は今後さらに増えると予想されます。
AIを始める前の課題
組織は、ビッグデータの4つのVの下で自分たちの足場を見つけるのが難しいと感じています。 ボリューム、バラエティ、真実性、速度。 市場の分析およびデータ意思決定者の38％以上が、非構造化、半構造化、および構造化データプールが2017年に1,000TB増加したと報告しました。
組織がデータから価値を引き出すために取っているイニシアチブと同様に、データの成長は急速に増加しています。 ここに、AIから完全な価値を引き出すために組織が克服しなければならない多くの課題があります。
これらの合併症は次のとおりです。
品質データの取得
あなたの推論ツールはあなたが持っているデータと同じくらい良いでしょう。 マシンにフィードしているデータが構造化されていて完璧でない場合、そこから得られる推論は組織にとってほとんど効果がありません。 したがって、プロセスの最初のステップは、高品質のデータを取得することです。
データの品質に対する信頼がなければ、AIイニシアチブを進めることはできません。 これは、AIにおけるデータ品質の重要性と、それが関係する利害関係者の視点をどのように変えるかを示しています。
データサイエンティストは、データを分析できるようにするために時間のほぼ80％を費やし、残りの20％を準備されたデータの分析を実行するために費やす必要があるため、ここではパレートの概念が適用されます。 最終的な分析のためにこれらのデータセットを作成することは、プログラムの全体的な成功の鍵であり、それが科学者が時間を割かなければならない理由です。
80/20現象は、データサイエンティストの貴重な時間の80％が大量のデータの検索、再編成、およびクリーンアップに費やされていると信じているオンラインの多くのアナリストによって注目されています。
最高の才能を得る
質の高いデータを入手したら、業界で最高の人材を採用して維持することの重要性を理解する必要があります。 AIは比較的新しいため、労働市場はまだ成熟していません。 したがって、適切な人材を探すのに辛抱強くなければなりません。
市場に存在する現在のAI意思決定者の3分の2は、自社に適したAI人材の獲得に苦労しています。 採用が完了すると、これらの企業の83％は、貴重な従業員を維持するのに苦労しています。 企業はAIシステムを処理するために幅広い専門知識を必要とするため、人材不足は明らかにすべての技術的な欠陥を超えています。 ここで理解されているのは、従来の採用慣行はほとんど実装できず、組織は他の選択肢を探す必要があるということです。
データへのアクセス
近い将来にデータ規制の割合が増えるにつれ、適切な措置が講じられない場合、どの組織も法の裏側に陥りやすくなります。 GDPRまたは欧州連合による一般データ保護規則は、州レベルでのデータに関する最も先進的で最新のプライバシーポリシーの1つです。 このようなポリシーへの準拠は必須です。準拠しないと、悲惨な状況に陥る可能性があります。
信頼とデータの透明性
信頼の欠如があり、AIと分析の市場は時間の経過とともに減少する兆候を示していません。 市場は飛躍的に成長しましたが、この信頼の赤字は現状のままであり、減少の兆しは見られません。
AIを始めるために従うことができる戦略
上記の複雑さで、私たちは間違いなくあなたをここにぶら下げたままにしないでしょう。 広範なAI実装のために従うことができる特定の戦略があります。 これらには以下が含まれます：
AIビジョンを作成する
AIキャンペーンに何を期待できるかを知っている組織は、このテクノロジーについて何も知らず、競争相手がいるために参加しているだけの組織よりもうまくいきます。 AIビジョンは、将来の目標のリストとしても機能するため、最終目標を以前に計画したものと集計することができます。
カスタマージャーニー中心のチームを構築および管理する
AIの背後にある最終目標またはメガビジョンは、顧客体験を改善し、製品に付加価値を与えることです。 これをより良くするために、あなたは彼らの旅を通して顧客をフォローし、途中で彼らの経験を改善する顧客旅中心のチームを作ることができます。 チームを作るだけでなく、チームの進捗状況も監視する必要があるため、タスクはそれだけではありません。
データのアクセシビリティと文化
すべての企業の4分の3がデータ主導型であることを望んでいますが、分析とデータを接続して積極的に洞察を生み出すことに長けていることに同意できるのは約29％にすぎません。 持っているデータが実用的な洞察を得る準備ができていない場合は、その分析を中心に組織を統合し、それに基づいてビジネス上の意思決定を行います。
データのアクセス可能性と文化は組織にとって必要です。アクセス可能なデータを使用すると、ビジネス上の意思決定に集中し、迅速に進み、データがより適切な意思決定とより適切な行動をとるのに役立つ情報に基づいた文化を構築できるからです。
エンドツーエンドのAIライフサイクル管理
エンドツーエンドのAIライフサイクル管理は、データの抽出から実用的な洞察の形で提示されるまでのデータの管理に関連しています。 このプロセスには、データの取得、保存、配布、学習、実装などのさまざまな段階が含まれます。 エンドツーエンドの管理を実装することで、データを常に安全に保管できます。
AIは、組織にとって実用的な洞察を生み出すための未来です。 適切なツールを使用すると、目的の結果を取得し、初期の複雑さを克服できます。