人工智能實施的 11 個步驟 比以前好 10 倍

為了最大限度地發揮有關您的業務、市場和競爭對手的見解的價值，您需要以智能、創造性、實驗性、漸進式和基於團隊的方式專注於 AI 實施。

人工智能作為一種可行的技術正在迅速發展，它能夠支持和促進關鍵業務運營。 然而，從人工智能中產生企業價值需要一種有條不紊的方法來平衡人員、流程和技術。 人工智能包括機器學習、深度學習、預測分析、自然語言處理、計算機視覺和自動化。 為了評估人工智能實施可能為其業務戰略和規劃帶來的競爭優勢，公司必須首先從堅實的基礎和現實的情況開始。

早期的人工智能實施並不總是一門完美的科學，它可能首先需要反複試驗，從理論開始，然後是測試，最後是測量結果。 因為早期的想法很可能是錯誤的，所以部署人工智能的增量方法比大爆炸策略更有可能產生更好的結果。 該博客可能會幫助您避免失敗並確保在您的公司中成功實施 AI。

人工智能實施的最佳方式是什麼？

在為 AI 實施做好準備之前，請先問自己以下問題：

• 您是否厭倦了被海量的公司數據所淹沒並想利用它來獲得競爭優勢但不知道如何做？
• 您想以新穎的方式利用您的業務數據來更好地了解您的客戶並提高客戶保留率嗎？
• 您是否正在努力提高您的客戶服務技能？
• 想了解更多並發現大量其他/新的資金流？

因此，第一階段是定位和識別主要業務問題，以及了解貴公司的目標。 如果上述任何目標看起來像您，並且您有足夠的業務數據來實現，請繼續閱讀。

對於您的業務中的 AI 實施，以下是詳細指南：-

1. 收集和訪問相關數據

聽起來不簡單嗎？ 畢竟，這是實施複雜分析的最關鍵階段。 只需從基礎開始。

• 檢查您迄今為止收集的數據——結構化或非結構化數據。
• 檢查是否存在任何形式的治理。
• 確定在哪裡尋找高質量數據。
• 將數據分類。

從小處著手。 不要試圖跟踪所有事情。 只需集中精力收集和分析有助於您解決業務困難的事實。

2. 提高您的數據流暢度

實際的 AI 討論需要對數據如何驅動整個過程有基本的了解。 IT 諮詢公司 West Monroe 的技術總監 Penny Wand 表示：“不僅僅是工具或技術的結合，數據流暢性是一個真正的重大障礙。” 根據 Forrester Research 的 2020 年分析，90% 的數據和分析決策者將擴大數據洞察力的使用視為業務目標，而 91% 的人承認實施這些洞察力是他們公司的障礙。 根據 Forrester 的說法，理解洞察力的價值和將其付諸實踐之間的差距主要是由於缺乏交付業務成果所需的複雜分析能力。 “要理解這個過程並實現持續的改變，”Wand 說，“將需要高管的意識和支持。”

• 嘗試將您積累的數據與公司的目標和困難聯繫起來。 考慮它將如何幫助您實現業務目標。
• 將數據劃分為可管理的位。
• 繪製你的發現地圖。
• 保持你的目標清晰，並充分利用你所擁有的。
• 了解您可以保存和使用的數據類型。 想想數據倫理。

3. 確定您的主要人工智能業務驅動力

了解您所在行業內外的其他人正在做什麼以產生興趣和激勵行動對於成功使用 AI 至關重要。 在規劃 AI 實施時，確定最重要的用例並評估其價值和可行性。 考慮您項目的影響者以及誰應該成為擁護者，找到外部數據源，確定如何將外部數據貨幣化，並創建積壓工作以保持項目向前發展。

4.尋找可以獲利的領域

數字化轉型顧問 Kearney 的合夥人 Suketu Gandhi 主張專注於高不可預測性和高回報的業務領域。 由具有技術和數據知識的業務利益相關者組成的團隊應使用指標來評估人工智能實施對公司及其員工的影響。 是時候專注於對您的公司重要的事情了。 既然您知道哪些數據至關重要以及哪些數據將幫助您實現業務目標，請密切關注它 -

• 它被保存以備將來使用。
• 不要馬上花太多時間研究事情； 給它一些時間。
• 集中精力處理對您來說最重要的數據集。
• 要成功，您必須 100% 準確。

5. 評估你的內部資源

一旦確定了用例並確定了優先級，業務團隊必須勾勒出這些應用程序如何與您公司的現有技術和人力資源集成。 在內部，教育和培訓可能能夠彌合技術技能差距，而業務合作夥伴可能能夠促進在職培訓。 同時，外部知識可能有助於加速有前途的人工智能實施。

6. 選擇最佳人選

將巨大潛力凝聚到現實的 AI 實施中至關重要，例如發票匹配、基於物聯網的面部識別、舊系統的預測性維護或客戶購買行為。 “要大膽，讓盡可能多的人參與到這個過程中。”

7. 嘗試一個 AI 項目

人工智能、數據和業務流程專業人員團隊需要收集數據、設計算法、部署科學控制的發布、分析影響和風險，以將採用人工智能的候選者轉變為真正的項目。

8. 建立知識庫

早期人工智能程序的成就和失敗可以幫助整個公司更好地掌握這項技術。 讓您的業務和流程專家與您的數據科學家合作，讓人類參與其中以建立信任。 認識到人工智能實施之路始於深度數據分析和良好的老式後視鏡報告，以建立知識基線。 在建立基線後，更容易理解實際的 AI 部署如何驗證或反駁初始前提。

9. 逐漸擴大規模

為 AI 部署建立動力的總體過程始於適度的勝利。 漸進式的勝利可以幫助在整個企業中灌輸信任，並鼓勵更多的利益相關者在更強大、更成熟的基礎上進行可比的人工智能實施。 算法和業務流程針對規模化發布進行了調整，並納入日常業務和技術流程。

10、全面提升人工智能成熟度

隨著 AI 計劃的發展，業務團隊必須優化 AI 開發、測試和部署的整個生命週期。 成熟的總體項目能力以確保長期成功的三種基本方法：-

• 構建一個現代數據平台，簡化數據的收集、存儲和結構化，以根據數據源的價值和企業所需的關鍵績效指標進行報告和分析洞察。
• 制定組織結構，確立公司的動機並鼓勵數據治理和現代數據平台的快速發展，以支持業務目標和決策。
• 創建管理客戶、供應商和成員的基本數據方面所需的整體管理、所有權、流程和技術。

11.定期改進AI模型和流程

在整個系統到位後，業務團隊必須確定 AI 模型和程序持續變化的可能性。 人工智能模型可能會隨著時間的推移或由於流行病等突發原因而惡化。 還必須監控員工、客戶和合作夥伴對 AI 部署的評論和抵制。 最後一步是讓您的數據在現實生活中實時通信。 最終，創造價值並為人工智能做好準備。 檢查您的數據洞察是否已轉化為有用且可操作的業務洞察：-

• 要銳化您的數據，請密切關注該過程並從第一步開始。
• 確定更多使用數據技術的場景。
• 檢查您是否準備好利用人工智能組件，如機器人、自然語言處理、智能自動化和預測分析。
• 為了獲得更好的結果，知道何時何地使用你的算法。
• 對 AI 採取以人為本的方法，看看它如何使您的公司受益。

結論

人工智能實施過程的每個階段都會出現問題。 將人工智能集成到任何公司都是一項重大挑戰。

要做到這一點，你需要有深入的知識、大量的時間和奉獻精神。 此外，與其關注人工智能如何為您的特定業務帶來價值並確定最需要它的地方，不如專注於找出人工智能可以為您的特定公司增加價值的地方並確定最需要實施的地方。