11 kroków do wdrożenia AI 10 razy lepiej niż wcześniej

Aby zmaksymalizować wartość spostrzeżeń dotyczących Twojej firmy, rynku i konkurencji, musisz skupić się na wdrażaniu sztucznej inteligencji w sposób inteligentny, kreatywny, eksperymentalny, stopniowy i zespołowy.

Sztuczna inteligencja szybko ewoluuje jako realna technika, która umożliwia i ułatwia kluczowe operacje biznesowe. Jednak generowanie wartości korporacyjnej dzięki sztucznej inteligencji wymaga metodycznego podejścia, które równoważy ludzi, procesy i technologię. Sztuczna inteligencja obejmuje uczenie maszynowe, uczenie głębokie, analitykę predykcyjną, przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe i automatyzację. Aby ocenić przewagę konkurencyjną, jaką wdrożenie AI może wnieść do ich strategii biznesowej i planowania, firmy muszą najpierw zacząć od solidnych podstaw i realistycznego obrazu.

Wczesna implementacja sztucznej inteligencji nie zawsze jest nauką bezbłędną i na początku może wymagać prób i błędów, zaczynając od teorii, następnie testując i ostatecznie mierząc wyniki. Ponieważ wczesne pomysły mogą być błędne, stopniowe podejście do wdrażania sztucznej inteligencji może przynieść lepsze wyniki niż strategia wielkiego wybuchu. Ten blog może pomóc Ci uniknąć niepowodzeń i zapewnić pomyślne wdrożenie AI w Twojej firmie.

Jaki jest najlepszy sposób na wdrożenie AI?

Zanim przygotujesz się do wdrożenia AI, zadaj sobie następujące pytania:

• Czy jesteś zmęczony tym, że przytłaczają Cię góry firmowych danych i chcesz je wykorzystać do uzyskania przewagi konkurencyjnej, ale nie wiesz jak?
• Czy chcesz lepiej zrozumieć swoich klientów i zwiększyć ich utrzymanie, wykorzystując dane biznesowe w nowatorski sposób?
• Czy starasz się poprawić swoje umiejętności obsługi klienta?
• Chcesz dowiedzieć się więcej i odkryć mnóstwo innych/nowych strumieni pieniędzy?

Tak więc pierwszym etapem jest zlokalizowanie i zidentyfikowanie głównych problemów biznesowych, a także zrozumienie celów Twojej firmy. Jeśli któryś z wyżej wymienionych celów wydaje Ci się podobny i masz odpowiednie dane biznesowe do osiągnięcia, czytaj dalej.

W celu wdrożenia AI w Twojej firmie, oto szczegółowy przewodnik do naśladowania:-

1. Zbierz i uzyskaj dostęp do odpowiednich danych

Czy to nie brzmi prosto? To przecież najważniejszy etap wdrażania zaawansowanej analityki. Po prostu zacznij od podstaw.

• Sprawdź dane, które do tej pory zebrałeś — ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane.
• Sprawdź, czy istnieje jakakolwiek forma zarządzania.
• Określ, gdzie szukać danych wysokiej jakości.
• Posortuj dane w kategorie.

Zacznij od małych. Nie próbuj wszystkiego śledzić. Po prostu skoncentruj się na zbieraniu i analizowaniu faktów, które pomogą Ci rozwiązać problemy Twojej firmy.

2. Popraw swoją płynność danych

Praktyczne dyskusje na temat sztucznej inteligencji wymagają podstawowej wiedzy o tym, w jaki sposób dane napędzają cały proces. „Płynność danych to coś więcej niż połączenie narzędzi i technologii, ale to prawdziwa i znacząca bariera” — powiedziała Penny Wand, dyrektor ds. technologii w firmie konsultingowej West Monroe. Według analizy przeprowadzonej w 2020 r. przez Forrester Research, 90% decydentów zajmujących się danymi i analityką postrzega szersze wykorzystanie wglądu w dane jako cel biznesowy, a 91% przyznaje, że wdrożenie tych spostrzeżeń stanowi barierę dla ich firm. Według Forrestera, przepaść między docenieniem wartości spostrzeżeń a ich wykorzystaniem wynika głównie z braku wyrafinowanych możliwości analitycznych wymaganych do osiągania wyników biznesowych. „Aby zrozumieć ten proces i osiągnąć trwałą zmianę”, powiedział Wand, „wymagana będzie kierownicza świadomość i wsparcie”.

• Spróbuj powiązać zgromadzone dane z celami i trudnościami firmy. Zastanów się, jak pomoże Ci w osiągnięciu celu biznesowego.
• Podziel dane na łatwe do zarządzania bity.
• Zrób mapę swoich odkryć.
• Utrzymuj jasne cele i wykorzystuj jak najlepiej to, co masz.
• Dowiedz się, jakie typy danych możesz zapisywać i używać. Pomyśl o etyce danych.

3. Zidentyfikuj główne czynniki napędzające biznes AI

Uczenie się, co robią inni w Twojej branży i poza nią, aby wzbudzić zainteresowanie i zmotywować do działania, ma kluczowe znaczenie dla skutecznego korzystania ze sztucznej inteligencji. Zidentyfikuj najważniejsze przypadki użycia i oceń ich wartość i wykonalność podczas planowania wdrożenia AI. Zastanów się, kto ma wpływ na Twój projekt i kto powinien zostać mistrzem, znajdź zewnętrzne źródła danych, ustal, w jaki sposób możesz zarabiać na swoich danych na zewnątrz i stwórz zaległości, aby kontynuować projekt.

4. Poszukaj obszarów, w których możesz zarobić

Suketu Gandhi, partner w firmie konsultanta ds. transformacji cyfrowej Kearney, opowiadał się za skupieniem się na sektorach biznesowych o wysokiej nieprzewidywalności i dużym zwrocie. Mierniki powinny być wykorzystywane przez zespoły składające się z interesariuszy biznesowych posiadających wiedzę technologiczną i dotyczącą danych, aby ocenić wpływ wdrożenia AI na firmę i jej pracowników. Czas skoncentrować się na tym, co jest ważne dla Twojej firmy. Miej to na oku już teraz, gdy wiesz, jakie dane są kluczowe i co pomoże Ci osiągnąć cele biznesowe —

• Jest zachowywany do wykorzystania w przyszłości.
• Nie spędzaj zbyt dużo czasu na studiowaniu rzeczy od razu; daj mu trochę czasu.
• Skoncentruj swoje wysiłki na zbiorach danych, które są dla Ciebie najważniejsze.
• Aby odnieść sukces, musisz być w 100% dokładny.

5. Oceń swoje zasoby wewnętrzne

Zespoły biznesowe muszą naszkicować, w jaki sposób te aplikacje integrują się z istniejącą technologią i zasobami ludzkimi firmy po zidentyfikowaniu przypadków użycia i ustaleniu ich priorytetów. Wewnętrznie edukacja i szkolenia mogą być w stanie wypełnić lukę w umiejętnościach technicznych, podczas gdy partnerzy biznesowi mogą ułatwić szkolenie w miejscu pracy. Tymczasem wiedza z zewnątrz może być w stanie pomóc w przyspieszeniu obiecującego wdrożenia AI.

6. Wybierz najlepszych kandydatów

Kluczowe znaczenie ma skondensowanie dużego potencjału w realistycznej implementacji sztucznej inteligencji, takiej jak dopasowywanie faktur, rozpoznawanie twarzy w oparciu o IoT, konserwacja predykcyjna starszych systemów lub zachowania zakupowe klientów. „Bądź odważny i zaangażuj w ten proces jak najwięcej osób”.

7. Wypróbuj projekt AI

Zespół specjalistów zajmujących się sztuczną inteligencją, danymi i procesami biznesowymi jest zobowiązany do gromadzenia danych, projektowania algorytmów, wdrażania naukowo kontrolowanych wersji oraz analizowania wpływu i ryzyka, aby kandydat do przyjęcia sztucznej inteligencji stał się rzeczywistym projektem.

8. Stwórz bazę wiedzy

Osiągnięcia i porażki wczesnych programów AI mogą pomóc całej firmie lepiej zrozumieć technologię. Zaangażuj specjalistów ds. biznesu i procesów do swoich analityków danych, informując ludzi na bieżąco o budowaniu zaufania. Pamiętaj, że droga do wdrożenia sztucznej inteligencji zaczyna się od dogłębnej analizy danych i dobrego, staromodnego raportowania z wykorzystaniem lusterka wstecznego w celu opracowania podstawy wiedzy. Łatwiej jest zrozumieć, w jaki sposób rzeczywiste wdrożenie sztucznej inteligencji potwierdza lub obala początkowe założenie po ustaleniu punktu odniesienia.

9. Stopniowo zwiększaj swoją skalę

Nadrzędny proces budowania rozmachu wdrożenia sztucznej inteligencji zaczyna się od skromnych triumfów. Stopniowe zwycięstwa mogą pomóc w zaszczepieniu zaufania w całej firmie i zachęcić większą liczbę interesariuszy do przeprowadzenia porównywalnej implementacji sztucznej inteligencji z silniejszego, bardziej ugruntowanego fundamentu. Algorytmy i procedury biznesowe są dostosowywane do skalowalnego uwalniania i włączane do codziennych procesów biznesowych i technologicznych.

10. Podnieś poziom dojrzałości AI na całej planszy

Zespoły biznesowe muszą zoptymalizować cały cykl rozwoju, testowania i wdrażania AI w miarę rozwoju inicjatyw AI. Trzy podstawowe podejścia do dojrzewania całkowitych zdolności projektu w celu zapewnienia długoterminowego sukcesu:-

• Zbuduj nowoczesną platformę danych, która upraszcza zbieranie, przechowywanie i strukturyzację danych do raportowania i analiz analitycznych w oparciu o wartość źródeł danych i pożądane kluczowe wskaźniki wydajności dla przedsiębiorstw.
• Opracuj strukturę organizacyjną, która określa motywację firmy i zachęca do szybkiego rozwoju zarządzania danymi i nowoczesnych platform danych w celu wspierania celów biznesowych i podejmowania decyzji.
• Utwórz ogólne zarządzanie, własność, procesy i technologię wymaganą do zarządzania istotnymi aspektami danych klientów, dostawców i członków.

11. Regularnie ulepszaj modele i procesy AI

Zespoły biznesowe muszą określić możliwości ciągłych zmian w modelach i procedurach sztucznej inteligencji po ustanowieniu całego systemu. Modele sztucznej inteligencji mogą z czasem ulec pogorszeniu lub z powodu nagłych przyczyn, takich jak pandemia. Pracownicy, klienci i partnerzy muszą być również monitorowani pod kątem komentarzy i oporu przed wdrożeniem sztucznej inteligencji. Ostatnim krokiem jest sprawienie, aby Twoje dane były komunikowane w czasie rzeczywistym i w prawdziwym życiu. W końcu stwórz wartość i przygotuj się na sztuczną inteligencję. Sprawdź, czy Twoje analizy danych przekształciły się w przydatne i przydatne informacje biznesowe:-

• Aby wyostrzyć swoje dane, obserwuj proces i zacznij od kroku pierwszego.
• Określ więcej scenariuszy korzystania z technologii danych.
• Sprawdź, czy jesteś gotowy na wykorzystanie komponentów sztucznej inteligencji, takich jak boty, przetwarzanie języka naturalnego, inteligentna automatyzacja i analiza predykcyjna.
• Aby uzyskać lepsze wyniki, wiedz, kiedy i gdzie zastosować swoje algorytmy.
• Przyjmij skoncentrowane na człowieku podejście do sztucznej inteligencji i zobacz, jakie korzyści może to przynieść Twojej firmie.

Wniosek

Pojawią się problemy na każdym etapie procesu wdrażania AI. Integracja sztucznej inteligencji w każdej firmie to duże wyzwanie.

Aby to osiągnąć, musisz mieć dogłębną wiedzę, tyle czasu i poświęcenia. Co więcej, zamiast koncentrować się na tym, w jaki sposób sztuczna inteligencja może wnieść wartość do konkretnej firmy i określić, gdzie jest najbardziej potrzebna, skup się na ustaleniu, gdzie sztuczna inteligencja może dodać wartość do konkretnej firmy i określ, gdzie jest najbardziej potrzebna do wdrożenia.