Provocările de abordat înainte de a începe cu AI

Inteligența artificială și tehnologia din spatele ei cresc într-un ritm furibund. Specialiştii în marketing au realizat potenţialul său vast şi se străduiesc să extragă din plin oportunităţile tehnologiei. Există numeroase progrese în acest sens și multe organizații au ocupat centrul lumii AI cu soluții de analiză aprofundată a datelor și de descoperire a datelor.

Sunt încântat să colaborez cu Io-Tahoe. Io-Tahoe este una dintre puținele organizații care și-au asumat complicațiile AI și se străduiesc să obțină ceva mare din această performanță enormă. Ei oferă clienților lor soluții inteligente de descoperire a datelor și de catalog bazate pe inteligență artificială și îi ajută să obțină informații utile din datele clienților lor.

Potentialul AI

Potențialul inteligenței artificiale este evident. Adobe a estimat că se pot aștepta ca 31% din toate organizațiile să înceapă să folosească AI în următoarele 12 luni. Această statistică este susținută de faptul că există mai multe startup-uri ca niciodată care își concentrează operațiunile pe AI și serviciile pe care aceasta le oferă maselor.

Aproximativ 61% dintre organizațiile care urmează strategii inovatoare au apelat la inteligența artificială pentru a prelua extrase din datele pe care anterior le-ar fi putut pierde. Inovația este un semn al inteligenței artificiale, iar ideile de startup care cred în această ideologie pot trăi rareori fără oxigenul care este AI.

Nu numai că specialiștii în marketing sunt încrezători în inteligența artificială, dar și consumatorii încep să înțeleagă potențialul său vast. Aproximativ 38% dintre consumatori încep să creadă că inteligența artificială va îmbunătăți serviciile pentru clienți. Odată cu această conștientizare și popularitate în creștere, ne putem aștepta ca aceste cifre să crească în continuare.

Provocări înainte de a începe cu AI

Organizațiilor le este greu să-și găsească locul sub cele patru V-uri ale datelor mari; Volum, Varietate, Veracitate și Viteză. Peste 38% dintre factorii de analiză și factori de decizie de date de pe piață au raportat că pool-urile lor de date nestructurate, semistructurate și structurate au înregistrat o creștere de 1.000 TB în anul 2017.

Creșterea datelor crește rapid, la fel ca și inițiativele pe care organizațiile le iau pentru a extrage valoare din acestea. Aici se află numeroase provocări pe care organizațiile trebuie să le depășească pentru a extrage valoarea maximă din AI.

Aceste complicații sunt:

Obținerea datelor de calitate

Instrumentele tale de inferență ar fi la fel de bune ca și datele pe care le ai cu tine. Dacă datele pe care le furnizați mașinilor dvs. nu sunt structurate și impecabile, deducerea obținută din acestea abia dacă ar face o reducere pentru organizația dvs. Astfel, primul pas al procesului este de a avea date de calitate.

Fără prezența încrederii în calitatea datelor, aceștia nu ar continua cu inițiativa lor AI. Acest lucru demonstrează importanța calității datelor în IA și modul în care aceasta schimbă perspectiva părților interesate implicate.

Conceptul pareto se aplică aici, deoarece oamenii de știință din date sunt obligați să-și petreacă aproape 80% din timp pregătind datele pentru analiză și apoi restul de 20% pentru efectuarea analizei datelor pregătite. Crearea acestor seturi de date pentru analiza finală este cheia succesului general al programului, motiv pentru care oamenii de știință trebuie să-și aloce timpul.

Fenomenul 80/20 a fost remarcat de mulți analiști online, care cred că 80% din timpul prețios al unui cercetător de date este petrecut în găsirea, reorganizarea și curățarea unor cantități uriașe de date.

Obținerea celui mai bun talent

Odată ce aveți date de calitate, trebuie să înțelegeți importanța recrutării și reținerii celor mai buni talente din industrie. Deoarece AI este relativ nouă, piața muncii nu s-a maturizat încă. Astfel, trebuie să ai răbdare în căutarea talentului potrivit.

Două treimi dintre factorii de decizie actuali AI prezenți pe piață se luptă pentru a dobândi talentul AI potrivit pentru firma lor. Odată cu angajarea încheiată, 83% dintre aceste companii se luptă să își păstreze angajații prețuiți. Lipsa de talente depășește, evident, toate defectele tehnice, deoarece firmele au nevoie de o gamă largă de experiență pentru a gestiona sistemele AI. Ceea ce se înțelege aici este că practicile tradiționale de recrutare sunt abia implementabile și că organizațiile trebuie să caute alte opțiuni.

Acces la date

Odată cu creșterea ratei reglementărilor privind datele la orizont, orice organizație poate ajunge cu ușurință pe partea greșită a legii dacă nu sunt luate măsurile adecvate. GDPR sau Regulamentul general privind protecția datelor de către Uniunea Europeană este una dintre cele mai avansate și mai actualizate politici de confidențialitate pentru date la nivel de stat. Respectarea unor astfel de politici este obligatorie, deoarece nerespectarea vă poate lăsa într-o situație dificilă.

Încredere și transparență a datelor

Există un deficit de încredere, iar piața pentru AI și analiză nu dă semne de scădere în timp. În timp ce piața a crescut și a progresat cu salturi și limite, acest deficit de încredere rămâne în continuare așa cum este și nu dă semne de scădere.

Strategii pe care le puteți urma pentru a începe cu AI

Cu complicațiile menționate mai sus, cu siguranță nu vă vom lăsa agățați aici. Există anumite strategii pe care le puteți urma pentru implementarea pe scară largă a AI. Acestea includ:

Creați o viziune AI

Organizațiile care știu la ce să se aștepte de la campania lor de inteligență artificială se descurcă mai bine decât cele care nu au idee despre această tehnologie și doar se implică pentru că concurența lor a făcut-o. O viziune AI poate acționa și ca o listă de obiective pentru viitor, astfel încât să vă puteți corela obiectivele finale cu ceea ce ați planificat înainte.

Creați și gestionați echipe centrate pe călătoria clienților

Scopul final sau mega-viziunea din spatele AI este de a îmbunătăți experiența clienților și de a adăuga valoare ofertelor tale. Pentru a face acest lucru mai bine, puteți face echipe centrate pe călătoria clienților, care îi urmăresc pe clienți pe tot parcursul călătoriei și le îmbunătățesc experiența pe parcurs. Sarcina ta depășește doar formarea unei echipe, deoarece va trebui, de asemenea, să le monitorizezi progresul în avans.

Accesibilitatea datelor și cultură

În timp ce trei sferturi din toate companiile doresc să fie bazate pe date, doar aproximativ 29 la sută pot fi de acord că sunt bune în a-și conecta analiza și datele pentru a genera în mod activ informații. Dacă datele pe care le aveți nu sunt pregătite pentru a obține informații utile, uniți-vă organizația în jurul acelei analize și luați decizii de afaceri pe baza acesteia.

Accesibilitatea datelor și cultura sunt necesare pentru organizația dvs., deoarece datele accesibile vă permit să vă concentrați asupra deciziilor de afaceri, să mergeți mai departe și să construiți o cultură informată în care datele vă ajută să luați decizii mai bune și să luați acțiuni mai bune.

Managementul ciclului de viață AI de la capăt la capăt

Gestionarea ciclului de viață AI de la capăt la capăt se referă la gestionarea datelor de la extragerea lor până la momentul în care acestea sunt prezentate sub formă de perspectivă acționabilă. Procesul presupune diferite etape precum achiziția, stocarea, diseminarea, învățarea și implementarea datelor. Prin implementarea managementului end-to-end, vă puteți asigura că datele dumneavoastră sunt întotdeauna în mâini sigure.

AI este viitorul pentru generarea de informații utile pentru organizația dvs. Cu instrumentele corecte puteți obține rezultatele dorite și puteți depăși complicațiile inițiale.