11 шагов к внедрению ИИ в 10 раз лучше, чем раньше

Чтобы максимизировать ценность информации о вашем бизнесе, рынке и конкурентах, вам необходимо сосредоточиться на внедрении ИИ разумным, творческим, экспериментальным, постепенным и командным образом.

ИИ быстро развивается как жизнеспособная технология, которая позволяет и облегчает критические бизнес-операции. Однако создание корпоративной ценности с помощью ИИ требует методического подхода, который уравновешивает людей, процессы и технологии. Искусственный интеллект включает в себя машинное обучение, глубокое обучение, прогнозную аналитику, обработку естественного языка, компьютерное зрение и автоматизацию. Чтобы оценить конкурентные преимущества, которые внедрение ИИ может дать их бизнес-стратегии и планированию, компании должны сначала начать с прочной основы и реалистичной картины.

Раннее внедрение ИИ не всегда является безупречной наукой, и сначала может потребоваться метод проб и ошибок, начиная с теории, затем тестирования и, в конечном итоге, измерения результатов. Поскольку ранние идеи, скорее всего, будут ошибочными, поэтапный подход к развертыванию ИИ с большей вероятностью даст лучшие результаты, чем стратегия «большого взрыва». Этот блог может помочь вам избежать неудач и обеспечить успешное внедрение ИИ в вашей компании.

Каков наилучший способ реализации ИИ?

Прежде чем вы подготовитесь к внедрению ИИ, задайте себе следующие вопросы:

• Вы устали от огромного количества корпоративных данных и хотите использовать их для получения конкурентного преимущества, но не знаете, как это сделать?
• Вы хотите лучше понять своих клиентов и повысить их удержание, используя свои бизнес-данные новыми способами?
• Вы пытаетесь улучшить свои навыки обслуживания клиентов?
• Хотите узнать больше и открыть для себя множество других/новых денежных потоков?

Итак, первый этап заключается в том, чтобы найти и определить основные проблемы бизнеса, а также понять цели вашей компании. Если какие-либо из вышеупомянутых целей кажутся вам подходящими и у вас есть достаточные бизнес-данные для достижения, продолжайте читать.

Вот подробное руководство по внедрению ИИ в ваш бизнес:

1. Собирайте и получайте доступ к соответствующим данным

Разве это не звучит просто? В конце концов, это самый важный этап в реализации сложной аналитики. Просто начните с основ.

• Изучите данные, которые вы уже собрали — структурированные или неструктурированные.
• Проверьте, существует ли какая-либо форма управления.
• Определите, где искать высококачественные данные.
• Рассортируйте данные по категориям.

Начните с малого. Не пытайтесь уследить за всем. Просто сконцентрируйтесь на сборе и анализе фактов, которые помогут вам разрешить трудности вашего бизнеса.

2. Улучшите беглость данных

Практические обсуждения ИИ требуют фундаментальных знаний о том, как данные управляют всем процессом. «Беглость данных — это не только инструменты или технологии вместе взятые, но и реальное и серьезное препятствие, — говорит Пенни Ванд, директор по технологиям ИТ-консалтинговой компании West Monroe. Согласно анализу Forrester Research за 2020 год, 90 % лиц, принимающих решения в области данных и аналитики, рассматривают расширение использования аналитических данных как бизнес-цель, а 91 % признают, что внедрение этих аналитических данных является препятствием для их компаний. Согласно Forrester, разрыв между оценкой ценности идей и их использованием в основном объясняется отсутствием сложных аналитических возможностей, необходимых для достижения бизнес-результатов. «Чтобы понять этот процесс и добиться постоянных изменений, — сказал Ванд, — потребуются осведомленность и поддержка руководства».

• Попытайтесь связать накопленные данные с целями и трудностями вашей компании. Подумайте, как это поможет вам в достижении вашей бизнес-цели.
• Разделите данные на управляемые биты.
• Составьте карту своих открытий.
• Держите свои цели ясными и делайте лучшее из того, что у вас есть.
• Узнайте о типах данных, которые вы можете сохранять и использовать. Подумайте об этике данных.

3. Определите основные бизнес-факторы ИИ

Изучение того, что делают другие в вашем секторе и за его пределами, чтобы вызвать интерес и мотивировать действия, жизненно важно для успешного использования ИИ. Определите наиболее важные варианты использования и оцените их ценность и осуществимость при планировании внедрения ИИ. Подумайте о влиятельных лицах вашего проекта и о том, кто должен стать чемпионом, найдите внешние источники данных, определите, как вы можете монетизировать свои данные извне, и создайте невыполненную работу, чтобы поддерживать продвижение проекта.

4. Ищите области, где вы можете получить прибыль

Сукету Ганди, партнер консультанта по цифровым преобразованиям Kearney, выступает за то, чтобы сосредоточиться на секторах бизнеса с высокой степенью непредсказуемости и высокой отдачей. Метрики должны использоваться командами, состоящими из заинтересованных сторон, обладающих знаниями в области технологий и данных, для оценки влияния внедрения ИИ на компанию и ее сотрудников. Пришло время сосредоточиться на том, что важно для вашей компании. Следите за этим теперь, когда вы знаете, какие данные имеют решающее значение и что поможет вам достичь ваших бизнес-целей —

• Он сохраняется для будущего использования.
• Не тратьте слишком много времени на изучение вещей сразу; дать ему некоторое время.
• Сконцентрируйте свои усилия на наиболее важных для вас наборах данных.
• Чтобы добиться успеха, вы должны быть на 100% точны.

5. Оцените свои внутренние ресурсы

Бизнес-группы должны наметить, как эти приложения интегрируются с существующими технологиями и человеческими ресурсами вашей компании, как только варианты использования будут определены и расставлены по приоритетам. Внутри компании образование и обучение могут помочь восполнить пробел в технических навыках, а деловые партнеры могут способствовать обучению на рабочем месте. Между тем, сторонние знания могут помочь в ускорении внедрения многообещающего ИИ.

6. Выбирайте лучших кандидатов

Крайне важно сконцентрировать большой потенциал в реалистичной реализации ИИ, такой как сопоставление счетов, распознавание лиц на основе Интернета вещей, профилактическое обслуживание старых систем или покупательское поведение клиентов. «Будьте смелыми и вовлеките в процесс как можно больше людей».

7. Попробуйте проект ИИ

Команда профессионалов в области искусственного интеллекта, данных и бизнес-процессов должна собирать данные, разрабатывать алгоритмы, развертывать выпуски, контролируемые с научной точки зрения, а также анализировать последствия и риски, чтобы превратить кандидата на внедрение искусственного интеллекта в реальный проект.

8. Создайте базу знаний

Достижения и неудачи ранних программ ИИ могут помочь всей фирме лучше понять технологию. Привлекайте специалистов по бизнесу и процессам к своим специалистам по данным, держите людей в курсе событий и завоевывайте доверие. Признайте, что путь к внедрению искусственного интеллекта начинается с глубокого анализа данных и старых добрых зеркал заднего вида для создания базы знаний. Легче понять, как фактическое развертывание ИИ подтверждает или опровергает первоначальную предпосылку после того, как базовый уровень установлен.

9. Постепенно увеличивайте масштаб

Всеобъемлющий процесс создания импульса для развертывания ИИ начинается со скромных побед. Дополнительные победы могут помочь укрепить доверие во всем бизнесе и побудить больше заинтересованных сторон провести сопоставимое внедрение ИИ на более прочной и устоявшейся основе. Алгоритмы и бизнес-процедуры корректируются для масштабного выпуска и включаются в повседневные бизнес-процессы и технологические процессы.

10. Повысьте уровень зрелости ИИ по всем направлениям

Бизнес-команды должны оптимизировать полный жизненный цикл разработки, тестирования и развертывания ИИ по мере роста инициатив в области ИИ. Три фундаментальных подхода к совершенствованию общих возможностей проекта для обеспечения долгосрочного успеха:

• Создайте современную платформу данных, которая упрощает сбор, хранение и структурирование данных для составления отчетов и аналитических выводов на основе ценности источников данных и желаемых ключевых показателей эффективности для предприятий.
• Разработайте организационную структуру, определяющую мотивы компании и поощряющую быстрое развитие управления данными и современных платформ данных для поддержки бизнес-целей и принятия решений.
• Создайте общее управление, владение, процессы и технологии, необходимые для управления важными аспектами данных о клиентах, поставщиках и участниках.

11. Регулярно улучшайте модели и процессы ИИ

Бизнес-группы должны определить возможности для постоянных изменений в моделях и процедурах ИИ после того, как вся система будет готова. Модели ИИ могут ухудшиться со временем или из-за внезапных причин, таких как пандемия. Сотрудники, клиенты и партнеры также должны отслеживаться на предмет комментариев и сопротивления развертыванию ИИ. Последний шаг — заставить ваши данные передаваться в режиме реального времени и в реальной жизни. В конце концов, создайте ценность и готовность ИИ. Проверьте, превратились ли ваши данные в полезную и действенную информацию для бизнеса:

• Чтобы повысить точность данных, следите за процессом и начинайте с первого шага.
• Определите больше сценариев для использования технологии данных.
• Проверьте, готовы ли вы использовать компоненты ИИ, такие как боты, обработка естественного языка, интеллектуальная автоматизация и прогнозная аналитика.
• Чтобы получить лучшие результаты, знайте, когда и где использовать ваши алгоритмы.
• Используйте подход к ИИ, ориентированный на человека, и посмотрите, какую пользу он может принести вашей компании.

Вывод

Проблемы будут на каждом этапе процесса внедрения ИИ. Интеграция ИИ в любую фирму является серьезной проблемой.

Для этого нужно иметь глубокие знания, много времени и самоотверженность. Кроме того, вместо того, чтобы сосредотачиваться на том, как ИИ может принести пользу вашему конкретному бизнесу, и определять, где он больше всего нужен, сосредоточьтесь на том, чтобы выяснить, где ИИ может повысить ценность вашей конкретной компании, и определить, где его больше всего необходимо внедрить.