AI Uygulamasına Yönelik 11 Adım, eskisinden 10 kat daha iyi

İşletmeniz, pazarınız ve rakiplerinizle ilgili içgörülerin değerini en üst düzeye çıkarmak için akıllı, yaratıcı, deneysel, kademeli ve ekip tabanlı bir şekilde AI uygulamasına odaklanmanız gerekir.

Yapay zeka, kritik iş operasyonlarını mümkün kılan ve kolaylaştıran uygulanabilir bir teknik olarak hızla gelişiyor. Ancak yapay zekadan kurumsal değer üretmek, insanları, süreçleri ve teknolojiyi dengeleyen metodik bir yaklaşımı gerektirir. Yapay zeka, makine öğrenimi, derin öğrenme, tahmine dayalı analitik, doğal dil işleme, bilgisayarla görme ve otomasyonu içerir. Bir yapay zeka uygulamasının iş stratejilerine ve planlamalarına getirebileceği rekabet avantajlarını değerlendirmek için şirketler öncelikle sağlam bir temel ve gerçekçi bir resimle başlamalıdır.

Erken AI uygulaması her zaman kusursuz bir bilim değildir ve önce bir teori ile başlayıp, ardından test ederek ve sonunda sonuçları ölçerek deneme yanılma olması gerekebilir. Erken fikirlerin hatalı olması muhtemel olduğundan, yapay zekayı dağıtmak için aşamalı bir yaklaşımın büyük patlama stratejisinden daha iyi sonuçlar vermesi daha olasıdır. Bu blog, başarısızlıktan kaçınmanıza ve şirketinizde başarılı bir AI uygulaması sağlamanıza yardımcı olabilir.

AI uygulamasının en iyi yolu nedir?

AI uygulamasına hazırlanmadan önce kendinize şu soruları sorun:

• Dağlarca şirket verisi altında ezilmekten ve bunları rekabet avantajı elde etmek için kullanmak istemekten ama nasıl yapacağınızı bilmiyor olmaktan bıktınız mı?
• İş verilerinizi yeni yöntemlerle kullanarak müşterilerinizi daha iyi anlamak ve müşteri elde tutma oranını artırmak ister misiniz?
• Müşteri hizmetleri becerilerinizi geliştirmeye mi çalışıyorsunuz?
• Daha fazlasını öğrenmek ve çok sayıda başka/yeni para akışını keşfetmek ister misiniz?

Bu nedenle, ilk aşama, şirketinizin hedeflerini anlamanın yanı sıra ana iş konularını belirlemek ve belirlemektir. Yukarıda belirtilen hedeflerden herhangi biri size benziyorsa ve başarmak için yeterli iş veriniz varsa, okumaya devam edin.

İşletmenizde yapay zeka uygulaması için aşağıdaki ayrıntılı kılavuz aşağıda verilmiştir:

1. İlgili verileri toplayın ve bunlara erişin

Kulağa basit gelmiyor mu? Ne de olsa, karmaşık analitiklerin uygulanmasında en önemli aşamadır. Basitçe temel bilgilerle başlayın.

• Şimdiye kadar topladığınız verileri inceleyin - yapılandırılmış veya yapılandırılmamış.
• Herhangi bir yönetim biçiminin mevcut olup olmadığını kontrol edin.
• Yüksek kaliteli verileri nerede arayacağınızı belirleyin.
• Verileri kategorilere ayırın.

Küçük başlayın. Her şeyi takip etmeye çalışmayın. İşinizin zorluklarını çözmenize yardımcı olacak gerçekleri toplamaya ve analiz etmeye odaklanın.

2. Veri akıcılığınızı geliştirin

Pratik AI tartışmaları, verilerin tüm süreci nasıl yönlendirdiği konusunda temel bir bilgi gerektirir. West Monroe BT danışmanlığı teknoloji direktörü Penny Wand, "Araçların veya teknolojinin birleşiminden daha fazlası, veri akıcılığı gerçek ve önemli bir engeldir" dedi. Forrester Research'ün 2020 yılında yaptığı bir analize göre, veri ve analitik karar vericilerinin %90'ı, veri içgörülerinin genişletilmiş kullanımını bir iş hedefi olarak algılarken, %91'i bu içgörüleri uygulamanın şirketleri için bir engel olduğunu itiraf ediyor. Forrester'a göre, içgörülerin değerini takdir etmek ve bunları kullanıma sokmak arasındaki boşluk, çoğunlukla iş sonuçlarını sağlamak için gereken karmaşık analitik yeteneklerinin eksikliğine atfedilebilir. Wand, "Bu süreci anlamak ve kalıcı bir değişim elde etmek için," dedi, "yönetici farkındalığı ve desteği gerekli olacak."

• Birikmiş verilerinizi şirketinizin hedeflerine ve zorluklarına bağlamaya çalışın. İş hedefinize ulaşmada size nasıl yardımcı olacağını düşünün.
• Verileri yönetilebilir bitlere bölün.
• Keşiflerinizin bir haritasını yapın.
• Hedeflerinizi net tutun ve sahip olduklarınızdan en iyi şekilde yararlanın.
• Kaydedebileceğiniz ve kullanabileceğiniz veri türleri hakkında bilgi edinin. Veri etiği hakkında düşünün.

3. Başlıca AI işletme sürücülerinizi belirleyin

İlgi çekmek ve eylemi motive etmek için sektörünüzün içinde ve dışında başkalarının ne yaptığını öğrenmek, AI'yı başarılı bir şekilde kullanmak için hayati önem taşır. Bir yapay zeka uygulaması planlarken en önemli kullanım örneklerini belirleyin ve bunların değerini ve fizibilitesini değerlendirin. Projenizin etkileyicilerini ve kimlerin şampiyon olması gerektiğini düşünün, harici veri kaynakları bulun, verilerinizden dışarıda nasıl para kazanabileceğinizi belirleyin ve projenin ilerlemesini sağlamak için bir biriktirme listesi oluşturun.

4. Kâr edebileceğiniz alanlar arayın

Dijital dönüşüm danışmanı Kearney'in ortağı olan Suketu Gandhi, öngörülemezliği yüksek ve getirisi yüksek iş sektörlerine odaklanmayı savundu. Bir yapay zeka uygulamasının şirket ve çalışanları üzerindeki etkisini değerlendirmek için metrikler, teknolojik ve veri bilgisine sahip iş paydaşlarından oluşan ekipler tarafından kullanılmalıdır. Şirketiniz için önemli olan şeylere odaklanmanın zamanı geldi. Hangi verilerin önemli olduğunu ve iş hedeflerinize ulaşmanıza neyin yardımcı olacağını bildiğinize göre artık gözünüz açık olsun —

• Gelecekte kullanılmak üzere kaydedilir.
• Bir şeyleri hemen incelemek için çok fazla zaman harcamayın; biraz zaman ver.
• Çabalarınızı sizin için en önemli olan veri kümeleri üzerinde yoğunlaştırın.
• Başarılı olmak için %100 kesin olmalısınız.

5. Dahili kaynaklarınızı değerlendirin

İş ekipleri, kullanım senaryoları belirlendikten ve önceliklendirildikten sonra bu uygulamaların şirketinizin mevcut teknolojisi ve insan kaynaklarıyla nasıl bütünleştiğini belirlemelidir. Dahili olarak, eğitim ve öğretim teknik beceri açığını kapatabilirken iş ortakları iş başında eğitimi kolaylaştırabilir. Bu arada, dış bilgi gelecek vaat eden AI uygulamasının hızlandırılmasına yardımcı olabilir.

6. En iyi adayları seçin

Fatura eşleştirme, IoT tabanlı yüz tanıma, eski sistemlerde tahmine dayalı bakım veya müşteri satın alma davranışları gibi büyük bir potansiyeli gerçekçi bir AI uygulamasına yoğunlaştırmak çok önemlidir. “Cesur olun ve sürece mümkün olduğunca çok insanı dahil edin.”

7. Bir yapay zeka projesi deneyin

Yapay zeka, veri ve iş süreci uzmanlarından oluşan ekibin veri toplaması, algoritmalar tasarlaması, bilimsel olarak kontrol edilen sürümleri dağıtması ve yapay zekayı benimseme adayını gerçek bir projeye dönüştürmek için etki ve riski analiz etmesi gerekiyor.

8. Bir bilgi temeli oluşturun

Erken AI programlarının başarıları ve başarısızlıkları, tüm firmanın teknolojiyi daha iyi kavramasına yardımcı olabilir. İş ve süreç uzmanlarınızı veri bilimcilerinizle ilişkilendirerek güven geliştirmek için insanları döngüde tutun. Yapay zeka uygulamasına giden yolun, derin veri analizi ve bir temel bilgi geliştirmek için eski moda dikiz aynası raporlamasıyla başladığını kabul edin. Bir temel oluşturulduktan sonra gerçek AI dağıtımının ilk önceliği nasıl doğruladığını veya çürüttüğünü anlamak daha kolaydır.

9. Ölçeğinizi kademeli olarak artırın

Bir AI dağıtımı için kapsayıcı ivme oluşturma süreci, mütevazı zaferlerle başlar. Artan zaferler, işletme genelinde güven oluşturmaya yardımcı olabilir ve daha fazla paydaşı daha güçlü, daha yerleşik bir temelden karşılaştırılabilir yapay zeka uygulaması yürütmeye teşvik edebilir. Algoritmalar ve iş prosedürleri, ölçekli sürüm için ayarlanır ve günlük iş ve teknolojik süreçlere dahil edilir.

10. Yönetim kurulu genelinde AI olgunluk seviyesini yükseltin

İş ekipleri, yapay zeka girişimleri büyüdükçe yapay zeka geliştirme, test etme ve dağıtımının tüm yaşam döngüsünü optimize etmelidir. Uzun vadeli başarıyı sağlamak için toplam proje yeteneklerini olgunlaştırmak için üç temel yaklaşım: -

• Veri kaynaklarının değerine ve kuruluşlar için istenen temel performans göstergelerine dayalı olarak raporlama ve analitik öngörüler için verilerin toplanmasını, depolanmasını ve yapılandırılmasını basitleştiren modern bir veri platformu oluşturun.
• Şirketin amacını belirleyen ve iş hedeflerini ve karar vermeyi desteklemek için veri yönetişimi ve modern veri platformlarının hızlı gelişimini teşvik eden bir organizasyon yapısı geliştirin.
• Müşterilerin, tedarikçilerin ve üyelerin temel veri yönlerini yönetmek için gereken genel yönetim, mülkiyet, süreçler ve teknolojiyi oluşturun.

11. AI modellerini ve süreçlerini düzenli olarak iyileştirin

İş ekipleri, genel sistem devreye girdikten sonra yapay zeka modellerinde ve prosedürlerinde sürekli değişiklik olasılıklarını belirlemelidir. AI modelleri zamanla veya pandemi gibi ani sebeplerden dolayı bozulabilir. Çalışanlar, müşteriler ve ortaklar ayrıca yorumlar ve bir AI dağıtımına karşı direnç açısından izlenmelidir. Son adım, verilerinizin gerçek zamanlı ve gerçek hayatta iletişim kurmasını sağlamaktır. Sonunda değer ve yapay zeka hazırlığı yaratın. Veri içgörülerinizin yararlı ve eyleme geçirilebilir iş içgörülerine dönüşüp dönüşmediğini kontrol edin:-

• Verilerinizi keskinleştirmek için sürece göz atın ve birinci adımdan başlayın.
• Veri teknolojisini kullanmak için daha fazla senaryo belirleyin.
• Botlar, doğal dil işleme, akıllı otomasyon ve tahmine dayalı analitik gibi yapay zeka bileşenlerinden yararlanmaya hazır olup olmadığınızı kontrol edin.
• Daha iyi sonuçlar elde etmek için algoritmalarınızı ne zaman ve nerede kullanacağınızı bilin.
• Yapay zekaya insan merkezli bir yaklaşım benimseyin ve şirketinize nasıl fayda sağlayabileceğini görün.

Çözüm

AI uygulama sürecinin her aşamasında sorunlar olacaktır. AI'yı herhangi bir firmaya entegre etmek büyük bir zorluktur.

Bunu başarmak için derinlemesine bilgi, çok zaman ve özveriye sahip olmanız gerekir. Ayrıca, yapay zekanın belirli işinize nasıl değer katabileceğine odaklanmak ve en çok nerede ihtiyaç duyulduğunu belirlemek yerine, yapay zekanın belirli firmanıza nerede değer katabileceğini bulmaya ve en çok nerede uygulanması gerektiğini belirlemeye odaklanın.