Проблемы, которые нужно решить, прежде чем вы начнете использовать ИИ

Искусственный интеллект и технологии, стоящие за ним, развиваются бешеными темпами. Маркетологи осознали ее огромный потенциал и стремятся в полной мере использовать возможности технологии. В этом отношении было сделано множество достижений, и многие организации заняли центральное место в мире ИИ благодаря решениям для глубокого анализа и обнаружения данных.

Я рад сотрудничеству с Io-Tahoe. Io-Tahoe — одна из немногих организаций, которые взяли на себя сложности искусственного интеллекта и пытаются добиться чего-то большего благодаря этому огромному подвигу. Они предоставляют своим клиентам интеллектуальные решения для обнаружения данных и каталогов на основе ИИ и помогают им получать полезную информацию из данных своих клиентов.

Потенциал ИИ

Потенциал искусственного интеллекта очевиден. По оценкам Adobe, в ближайшие 12 месяцев 31% всех организаций начнут использовать ИИ. Эта статистика подтверждается тем фактом, что сейчас больше стартапов, чем когда-либо, сосредотачивают свою деятельность на ИИ и услугах, которые он предоставляет массам.

Примерно 61% организаций, которые придерживаются инновационных стратегий, обратились к ИИ для получения извлечений из данных, которые они раньше могли упустить. Инновации — отличительная черта искусственного интеллекта, и стартап-идеи, которые верят в эту идеологию, редко могут жить без кислорода, которым является ИИ.

Не только маркетологи уверены в ИИ, но и потребители начинают осознавать его огромный потенциал. Около 38% потребителей начинают верить, что ИИ улучшит обслуживание клиентов. С этой растущей осведомленностью и популярностью мы можем ожидать, что эти цифры будут увеличиваться в будущем.

Проблемы, прежде чем вы начнете с ИИ

Организациям трудно найти свою опору под четырьмя V больших данных; Объем, разнообразие, правдивость и скорость. Более 38% специалистов по аналитике и данным, принимающих решения на рынке, сообщили, что их пулы неструктурированных, полуструктурированных и структурированных данных увеличились на 1000 ТБ в 2017 году.

Объем данных быстро увеличивается, как и инициативы, предпринимаемые организациями для извлечения из них ценности. В этом заключаются многочисленные проблемы, которые организации должны преодолеть, чтобы извлечь максимальную пользу из ИИ.

Эти осложнения:

Получение качественных данных

Ваши инструменты вывода будут настолько хороши, насколько хороши данные, которые у вас есть. Если данные, которые вы передаете своим машинам, не структурированы и не безупречны, выводы, полученные на их основе, вряд ли помогут вашей организации. Таким образом, первым шагом процесса является получение качественных данных.

Без уверенности в качестве данных они бы не продолжили свою инициативу в области ИИ. Это демонстрирует важность качества данных в ИИ и то, как оно меняет точку зрения вовлеченных заинтересованных сторон.

Здесь применима концепция Парето, поскольку специалисты по данным вынуждены тратить почти 80 процентов своего времени на подготовку данных для анализа, а оставшиеся 20 процентов — на выполнение анализа подготовленных данных. Создание этих наборов данных для окончательного анализа является ключом к общему успеху программы, поэтому ученые должны выделять свое время.

Феномен 80/20 был отмечен многими онлайн-аналитиками, которые считают, что 80 процентов ценного времени специалиста по данным тратится на поиск, реорганизацию и очистку огромных объемов данных.

Получение лучших талантов

Когда у вас есть качественные данные, вам нужно понять важность найма и удержания лучших специалистов в отрасли. Поскольку ИИ появился относительно недавно, рынок труда еще не созрел. Таким образом, вы должны быть терпеливы в поиске подходящего таланта.

Две трети нынешних лиц, принимающих решения в области ИИ, присутствующих на рынке, борются с поиском нужных специалистов в области ИИ для своей фирмы. После найма 83% этих компаний пытаются удержать своих ценных сотрудников. Очевидно, что нехватка кадров выходит за рамки всех технических недостатков, поскольку фирмам требуется широкий спектр знаний для работы с системами ИИ. Здесь понимается, что традиционные методы найма едва ли реализуемы, и что организациям необходимо искать другие варианты.

Доступ к данным

С ростом скорости регулирования данных на горизонте любая организация может легко оказаться на неправильной стороне закона, если не будут приняты надлежащие меры. GDPR или Общий регламент по защите данных Европейского Союза — одна из самых передовых и актуальных политик конфиденциальности данных на государственном уровне. Соблюдение таких политик является обязательным, так как несоблюдение может поставить вас в тяжелое положение.

Доверие и прозрачность данных

Существует дефицит доверия, и рынок искусственного интеллекта и аналитики не показывает никаких признаков сокращения с течением времени. В то время как рынок рос и развивался как на дрожжах, этот дефицит доверия все еще остается таким, какой он есть, и не показывает никаких признаков уменьшения.

Стратегии, которым вы можете следовать, чтобы начать с ИИ

С упомянутыми выше сложностями мы определенно не оставим вас здесь. Есть определенные стратегии, которым вы можете следовать для повсеместного внедрения ИИ. Это включает:

Создайте видение ИИ

Организации, которые знают, чего ожидать от своей кампании ИИ, добиваются большего успеха, чем те, которые понятия не имеют об этой технологии и просто участвуют, потому что их конкуренты знают. Видение ИИ также может выступать в качестве списка целей на будущее, поэтому вы можете сопоставить свои конечные цели с тем, что вы планировали ранее.

Создавайте и управляйте командами, ориентированными на путь клиента

Конечная цель или мегавидение искусственного интеллекта — улучшить качество обслуживания клиентов и повысить ценность ваших предложений. Чтобы сделать это лучше, вы можете создать команды, ориентированные на путь клиента, которые будут следовать за клиентами на протяжении всего их пути и улучшать их опыт на этом пути. Ваша задача выходит за рамки простого создания команды, так как вам также придется следить за их продвижением вперед.

Доступность данных и культура

В то время как три четверти всех компаний хотят управлять данными, только около 29 процентов могут согласиться с тем, что они умеют объединять свою аналитику и данные для активного получения информации. Если имеющиеся у вас данные не готовы к тому, чтобы вы могли получить полезную информацию, объедините свою организацию вокруг этого анализа и принимайте бизнес-решения на его основе.

Доступность данных и культура необходимы для вашей организации, потому что доступные данные позволяют вам сосредоточиться на бизнес-решениях, быстро двигаться вперед и формировать информированную культуру, в которой данные помогают вам принимать более обоснованные решения и предпринимать более эффективные действия.

Комплексное управление жизненным циклом ИИ

Сквозное управление жизненным циклом ИИ связано с управлением данными с момента их извлечения до момента, когда они представлены в виде полезной информации. Процесс включает в себя различные этапы, такие как сбор, хранение, распространение, изучение и внедрение данных. Внедрив сквозное управление, вы можете быть уверены, что ваши данные всегда в надежных руках.

ИИ — это будущее для получения действенной информации для вашей организации. С правильными инструментами вы можете получить желаемые результаты и преодолеть первоначальные сложности.