Wyzwania do pokonania, zanim zaczniesz korzystać ze sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja i stojąca za nią technologia rozwijają się w szaleńczym tempie. Marketerzy zdali sobie sprawę z jej ogromnego potencjału i starają się w pełni wykorzystać możliwości technologii. W tym zakresie poczyniono liczne postępy, a wiele organizacji znalazło się w centrum świata sztucznej inteligencji dzięki dogłębnej analizie danych i rozwiązaniom do wykrywania danych.

Jestem podekscytowany współpracą z Io-Tahoe. Io-Tahoe jest jedną z niewielu organizacji, które przejęły się komplikacjami sztucznej inteligencji i starają się osiągnąć coś wielkiego dzięki temu ogromnemu wyczynowi. Zapewniają swoim klientom inteligentne wykrywanie danych i oparte na sztucznej inteligencji rozwiązania katalogowe, a także pomagają im uzyskać przydatne informacje na podstawie danych klientów.

Potencjał AI

Potencjał sztucznej inteligencji jest oczywisty. Firma Adobe oszacowała, że ​​może oczekiwać, że 31 procent wszystkich organizacji zacznie korzystać z AI w ciągu najbliższych 12 miesięcy. Ta statystyka jest poparta faktem, że jest więcej startupów niż kiedykolwiek, które koncentrują swoje działania na sztucznej inteligencji i usługach, które dostarcza masom.

Około 61 procent organizacji, które stosują innowacyjne strategie, zwróciło się do sztucznej inteligencji w celu pobrania fragmentów danych, które wcześniej mogły przeoczyć. Innowacja jest znakiem rozpoznawczym sztucznej inteligencji, a pomysły startupów, które wierzą w tę ideologię, rzadko mogą żyć bez tlenu, jakim jest AI.

Nie tylko marketerzy są pewni AI, ale także konsumenci zaczynają dostrzegać jej ogromny potencjał. Około 38 procent konsumentów zaczyna wierzyć, że sztuczna inteligencja poprawi obsługę klienta. Przy tej rosnącej świadomości i popularności możemy spodziewać się, że te liczby będą rosły w dalszej kolejności.

Wyzwania przed rozpoczęciem pracy z AI

Organizacjom trudno jest odnaleźć się w czterech „V” big data; Objętość, różnorodność, prawdziwość i prędkość. Ponad 38 procent analityków i decydentów na rynku poinformowało, że ich pule danych nieustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych zwiększyły się o 1000 TB w 2017 roku.

Przyrost danych szybko rośnie, podobnie jak inicjatywy podejmowane przez organizacje, aby wydobyć z nich wartość. Na tym polega wiele wyzwań, którym organizacje muszą sprostać, aby w pełni wykorzystać sztuczną inteligencję.

Te komplikacje to:

Uzyskiwanie danych wysokiej jakości

Twoje narzędzia wnioskowania byłyby tak dobre, jak dane, które masz przy sobie. Jeśli dane, które dostarczasz swoim maszynom, nie są ustrukturyzowane i bezbłędne, wnioski z nich płynące z ledwością przyniosą korzyści Twojej organizacji. Zatem pierwszym krokiem procesu jest posiadanie wysokiej jakości danych.

Bez zaufania do jakości danych nie kontynuowaliby swojej inicjatywy AI. To pokazuje, jak ważna jest jakość danych w AI i jak zmienia perspektywę zaangażowanych interesariuszy.

Obowiązuje tu koncepcja pareto, ponieważ naukowcy zajmujący się danymi spędzają prawie 80 procent swojego czasu na przygotowywaniu danych do analizy, a pozostałe 20 procent na przeprowadzaniu analizy na przygotowanych danych. Stworzenie tych zestawów danych do ostatecznej analizy jest kluczem do ogólnego sukcesu programu, dlatego naukowcy muszą poświęcić swój czas.

Zjawisko 80/20 zostało zauważone przez wielu analityków internetowych, którzy uważają, że 80 procent cennego czasu analityka danych poświęca się na znajdowanie, reorganizowanie i czyszczenie ogromnych ilości danych.

Zdobywanie najlepszego talentu

Po uzyskaniu wysokiej jakości danych musisz zrozumieć, jak ważne jest rekrutowanie i zatrzymywanie najlepszych talentów w branży. Ponieważ sztuczna inteligencja jest stosunkowo nowa, rynek pracy jeszcze nie dojrzał. Dlatego musisz uzbroić się w cierpliwość w poszukiwaniu odpowiedniego talentu.

Dwie trzecie obecnych na rynku decydentów AI ma problemy z pozyskaniem odpowiedniego talentu AI dla swojej firmy. Po zatrudnieniu 83 procent tych firm ma problemy z utrzymaniem swoich cenionych pracowników. Niedobór talentów oczywiście wykracza poza wszelkie wady techniczne, ponieważ firmy potrzebują szerokiej wiedzy specjalistycznej, aby obsługiwać systemy sztucznej inteligencji. Rozumiemy tutaj, że tradycyjne praktyki rekrutacyjne są ledwo możliwe do wdrożenia i że organizacje muszą szukać innych opcji.

Dostęp do danych

Wraz z rosnącą liczbą przepisów dotyczących danych na horyzoncie każda organizacja może łatwo znaleźć się po złej stronie prawa, jeśli nie zostaną podjęte odpowiednie środki. RODO czyli Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych Unii Europejskiej to jedna z najbardziej zaawansowanych i aktualnych polityk prywatności danych na poziomie państwa. Przestrzeganie takich zasad jest obowiązkowe, ponieważ ich nieprzestrzeganie może postawić Cię w tragicznej sytuacji.

Zaufanie i przejrzystość danych

Istnieje deficyt zaufania, a rynek sztucznej inteligencji i analiz nie wykazuje z czasem żadnych oznak spadku. Podczas gdy rynek rósł i rozwijał się w zawrotnym tempie, ten deficyt zaufania nadal pozostaje bez zmian i nie wykazuje żadnych oznak zmniejszania się.

Strategie, które możesz zastosować, aby zacząć od AI

Z wyżej wymienionymi komplikacjami z całą pewnością nie zostawimy Cię tutaj. Istnieją pewne strategie, które można zastosować w celu szerokiego wdrożenia sztucznej inteligencji. Obejmują one:

Stwórz wizję AI

Organizacje, które wiedzą, czego się spodziewać po swojej kampanii AI, radzą sobie lepiej niż te, które nie mają pojęcia o tej technologii i angażują się tylko dlatego, że ich konkurencja ma. Wizja AI może również działać jako lista celów na przyszłość, dzięki czemu możesz powiązać swoje cele końcowe z tym, co zaplanowałeś wcześniej.

Twórz i zarządzaj zespołami zorientowanymi na podróż klienta

Ostatecznym celem lub mega wizja stojąca za sztuczną inteligencją jest poprawa obsługi klienta i dodanie wartości do Twojej oferty. Aby zrobić to lepiej, możesz stworzyć zespoły zorientowane na podróż klienta, które będą obserwowały klientów przez cały czas ich podróży i po drodze poprawiały ich wrażenia. Twoje zadanie wykracza poza samo tworzenie zespołu, ponieważ będziesz musiał również monitorować ich postępy.

Dostępność i kultura danych

Podczas gdy trzy czwarte wszystkich firm chce opierać się na danych, tylko około 29 procent może zgodzić się, że są dobre w łączeniu swoich analiz i danych w celu aktywnego generowania spostrzeżeń. Jeśli dane, które posiadasz, nie są gotowe do uzyskania praktycznych wniosków, zjednocz swoją organizację wokół tej analizy i podejmuj na jej podstawie decyzje biznesowe.

Dostępność i kultura danych są niezbędne dla Twojej organizacji, ponieważ dostępne dane pozwalają skoncentrować się na decyzjach biznesowych, szybko działać i budować świadomą kulturę, w której dane pomagają podejmować lepsze decyzje i podejmować lepsze działania.

Kompleksowe zarządzanie cyklem życia AI

Kompleksowe zarządzanie cyklem życia sztucznej inteligencji odnosi się do zarządzania danymi od ich wydobycia do momentu przedstawienia ich w formie praktycznego wglądu. Proces obejmuje różne etapy, takie jak pozyskiwanie, przechowywanie, rozpowszechnianie, uczenie się i wdrażanie danych. Wdrażając kompleksowe zarządzanie, możesz mieć pewność, że Twoje dane są zawsze w bezpiecznych rękach.

Sztuczna inteligencja to przyszłość generowania praktycznych analiz dla Twojej organizacji. Dzięki odpowiednim narzędziom możesz uzyskać pożądane rezultaty i przezwyciężyć początkowe komplikacje.