Miesiąc: listopad 2022

Metaverse jest dziś szybko rozwijającą się nową technologią. Rozpoznawanie obrazów odgrywa zasadniczą rolę w budowaniu zdolności ludzi do doświadczania świata wirtualnego we wszechświecie Metaverse. Informacje wizualne odgrywają istotną rolę w przetwarzaniu, analizowaniu i rozumieniu materiałów wizualnych jako obrazów cyfrowych lub filmów wideo w celu podejmowania znaczących decyzji i kierowania działaniami.

Jednym z krytycznych aspektów, które sprawiają, że rozpoznawanie obrazów jest tak ważne w Metaverse, jest zdolność do obsługi dużych ilości danych. W wirtualnym świecie wiele informacji musi zostać przetworzonych i przeanalizowanych, aby wszystko działało płynnie. Rozpoznawanie obrazów pomaga nam to osiągnąć, wydajnie wydobywając istotne informacje z danych wizualnych i prezentując je w łatwy do zrozumienia sposób.

Rysunek 1: Rozpoznawanie obrazów w Metaverse.

Innym krytycznym czynnikiem jest dokładność algorytmów rozpoznawania obrazów . W wirtualnym świecie wszystkie informacje, które otrzymujemy, muszą być dokładne i wiarygodne. Możemy korzystać z najnowocześniejszych algorytmów rozpoznawania obrazów , aby zapewnić, że wizualizacje, które widzimy, są jak najbardziej zbliżone do rzeczywistości.

Ostatnią rzeczą, o której chcemy tutaj wspomnieć, jest fakt, że rozpoznawanie obrazów odgrywa istotną rolę w zapewnianiu ludziom możliwości interakcji z wirtualnymi obiektami.

Rozpoznawanie obrazów pozwala nam rozpoznawać:

• twarze, dłonie i inne cechy ludzkie,
• produkty i cechy produktów, takie jak kształt, kolory, detale
• obiekty i ich położenie
• relacje i zależności między obiektami

Wszystko to umożliwia technologia, oznacza to, że będziemy w stanie używać naszego głosu lub gestów do kontrolowania tego, co dzieje się w Metaverse, bez konieczności odrywania rąk od klawiatury lub myszy. 

Co więcej, wszystko, na co spojrzymy lub czego dotkniemy w Metaverse, zostanie automatycznie rozpoznane. Kiedy chwycisz za but, od razu poznasz jego markę. Jeśli trzymasz jogurt, będziesz mógł go natychmiast kupić, a jeśli prowadzisz wirtualny samochód, możesz zdecydować, która sugerowana opcja finansowa jest do zaakceptowania i natychmiast wsiąść.

Opis technik rozpoznawania obrazów

Klasyfikacja obrazu to proces przypisywania unikalnych etykiet do każdego piksela i grupy wektorów na obrazie w oparciu o ustalone kryteria. To jedna z najpopularniejszych technik, która wykazuje istotne wady. Załóżmy, że mamy zestaw obrazów należących do kategorii „buty” i przygotowaliśmy zestaw obrazów testowych, aby zmierzyć dokładność naszego rozpoznawania. Trudności polegają między innymi na zmianie widoku, deformacji i ustawieniach światła. Innymi słowy, jeśli chcesz poprawnie zidentyfikować but, każdy element powinien być dokładnie uchwycony i mieć podobne cechy sfotografowane w tej samej pozycji. Oto przykład:

Rysunek 2, klasyfikacji obrazów (Źródło: https://www.pyimagesearch.com)

Każdy algorytm odpowiada za przetwarzanie, którego celem jest pogrupowanie zdjęć w kategorie reprezentujące określony gatunek.

Wykrywanie obiektów to technika znajdowania i identyfikowania określonych obiektów na dowolnym zdjęciu lub filmie. Rozpoznawanie obiektów umożliwia nam wykrywanie lokalizacji lub ruchów tych obiektów w scenie, a następnie rysowanie ich za pomocą obwiedni. Istotna różnica między wykrywaniem obiektów a rozpoznawaniem obrazu polega na tym, że tworzy ono i nazywa obwiednię dla każdego elementu obrazu lub wideo oznaczonego jako konkretna rzecz.

Rysunek 3, wykrywania obiektów (źródło: Wikipedia)

Jak widać, mamy do czynienia z wieloma obiektami oznaczonymi przez algorytm. Specyficzna etykieta jest odpowiednio nazwana, dzięki czemu obiekt jest identyfikowany i może być wykorzystany do dalszego przetwarzania. Powszechną praktyką w Metaverse będzie łączenie obiektów z e-commerce i zapewnianie możliwości zakupu przedmiotu jednym gestem.

Śledzenie obiektu – termin ten odnosi się do śledzenia poruszającego się obiektu. Najpierw stosuje się wykrywanie obiektów, a następnie stosuje się algorytmy głębokiego uczenia lub uczenia maszynowego, gdzie ruch obiektu jest rozpoznawany i monitorowany. Śledzenie obiektów łączy rozpoznawanie obrazów i wideo, klasyfikację i wykrywanie obiektów. Dobrym przykładem może być drużyna piłkarzy:

Zdjęcie 4: Drużyna piłkarzy (Źródło: Dzone.com)

Algorytmy muszą rozpoznawać obiekty (ludzi) w określonej sytuacji (gra). Fani są poza zakresem, więc inżynierowie muszą odpowiednio przeszkolić algorytmy, aby odróżnić zespoły od fanów.

Rozpoznawanie obrazów w Metaverse

Rozpoznawanie obrazów było już wykorzystywane w aplikacjach rzeczywistości wirtualnej, takich jak Oculus Rift, Microsoft HoloLens, zestaw słuchawkowy Magic Leap One Augmented Reality itp., do celów rozpoznawania twarzy i śledzenia ruchu. Dzięki bardziej zaawansowanym technologiom uczenia maszynowego wykorzystywanym do analizy zachowań użytkowników, aplikacje wirtualnej rzeczywistości mogą zapewnić bardziej wciągające wrażenia, śledząc mimikę i ruchy użytkownika w czasie rzeczywistym.

Rozpoznawanie obrazów może być również wykorzystywane w Metaverse do przetwarzania treści generowanych przez użytkowników, takich jak zdjęcia i filmy. Aby to osiągnąć, informacje wizualne są wydobywane z tych obrazów lub filmów za pomocą komputerowych technik wizyjnych i analizowane przez algorytmy uczenia maszynowego w celu rozpoznawania obiektów, marek, funkcji i określonych szczegółów.

Wirtualne buty możemy przymierzać i modyfikować modele machnięciem palca w Metaverse bez wstawania i zdobywania nowej pary. Identyfikacja i śledzenie obiektów w czasie rzeczywistym umożliwia bezproblemowe przełączanie.

Zdjęcie 5: Wypróbuj w Metaverse kup i otrzymaj (źródło: https://www.theguardian.com)

Dzięki bardziej zaawansowanym technologiom uczenia maszynowego firmy mogą znacznie poprawić dokładność i precyzję tych analiz.

W Metaverse rozpoznawanie obrazów jest również wykorzystywane do celów współpracy. Jako przykład może podać wirtualny stół twórcom, inżynierom i architektom. Rozpoznawanie obrazów może pomóc w utrzymaniu ścisłej łączności procesu współpracy poprzez identyfikację i śledzenie elementów lub działań.

Dobrym przykładem są inżynierowie współpracujący nad następnym silnikiem, turbiną lub procesorem. Możliwe jest również wykorzystanie Metaverse dzięki kategoryzacji obiektów, klasyfikacji obrazów, oznaczaniu przedmiotów i wykrywaniu ruchu bez konieczności chodzenia gdziekolwiek lub spotykania się w tym samym pokoju. Pozwala na łatwiejsze łączenie się z innymi oraz poprawia kreatywność i współpracę.

Rysunek 6: Sposób kształcenia inżynierów w Metaverse (źródło: ultraleap.com)

Firmy, które już zagnieździły się w Metaverse:

• Pierwszym przykładem świetnej firmy, która zapewnia doświadczenie w Metaverse, jest „Iris VR” (https://irisvr.com/). Tworzą oprogramowanie, które pomaga ludziom budować i udostępniać własne wirtualne przestrzenie. Przed rozpoczęciem kopania możesz użyć IrisVR z oprogramowaniem 3D, z którego korzysta już Twój zespół, aby uzyskać realistyczny podgląd projektu. Oprogramowanie umożliwia współpracownikom przeglądanie plików 3D z kolegami w VR, bez względu na ich lokalizację. Multiuser zapewnia niezawodny czat głosowy i wspólne środowisko wirtualne do prezentacji i recenzji projektów.
• Drugim przykładem świetnej firmy, która zapewnia doświadczenie Metaverse, jest „AltspaceVR”. AltspaceVR (https://altvr.com) to społeczność do budowania i udostępniania wirtualnych przestrzeni innym. Jest dostępny na prawie każdym urządzeniu, w tym na goglach Oculus VR, HTC Vive, zwykłych wyświetlaczach, Samsung Gear VR (obsługiwany przez Oculus), Google Daydream View (obsługiwany przez aplikację Daydream), telefonach i tabletach z systemem iOS.
• AltspaceVR oferuje różnorodne usługi planowania wydarzeń, takie jak nieograniczona pojemność, zarządzanie sceną, narzędzia do moderacji, panele gospodarzy, narzędzia do interakcji z publicznością, wsparcie międzyplatformowe, narzędzia do budowania świata, szablony środowiska, możliwości udostępniania ekranu oraz SDK do tworzenia udostępnianych Aplikacje. 
• Poniższy przykład to VNTANA (https://www.vntana.com), która pomaga firmom wdrażać 3D i AR na dużą skalę za pomocą technologii holograficznej. VNTANA zapewnia kompletny zestaw narzędzi do tworzenia i dostarczania interaktywnych, realistycznych doświadczeń związanych z marką, które można wykorzystać w sklepach, na imprezach, w muzeach i nie tylko. Platforma VNTANA umożliwia firmom publikowanie aktualnych projektów 3D lub skanów 3D i natychmiastowe tworzenie atrakcyjnego handlu elektronicznego 3D i internetowej rzeczywistości rozszerzonej dla klientów.

Podsumowanie

Rozpoznawanie obrazów stało się podstawową technologią dla Metaverse. Umożliwia użytkownikom bardziej realistyczne doświadczanie wirtualnego świata poprzez przetwarzanie i analizowanie informacji wizualnych. Odgrywa również istotną rolę we współpracy i komunikacji między osobami pracującymi nad projektami.

Branża informatyczna przeżywa niesamowity wzrost. Metaverse będzie istotną częścią tego rozwoju. W przyszłości komputery i wizja komputerowa staną się jeszcze bardziej krytyczne, ponieważ będziemy nadal łączyć nasze życie ze światami wirtualnymi. 

W dzisiejszych czasach jesteśmy w ciągłym ruchu, wciąż musimy się czegoś nauczyć, coś zrobić, coś kupić. W tym aspektach firmy poszukują mikromomentów. Marki mogą identyfikować mikromomenty, rozpoznając momenty, w których ktoś ma określony rodzaj potrzeb. A ponieważ ludzie mogą używać obrazów, głosu lub tekstu do wyrażania siebie, sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w zapewnianiu doskonałych mikromomentów. Technologie takie jak rozpoznawanie obrazu, rozpoznawanie głosu i rozpoznawanie tekstu mają kluczowe znaczenie dla zrozumienia, czego ludzie chcą i dostarczania im tego w sposób odpowiadający ich potrzebom.

Jak więc upewnić się, że Twoja marka zapewnia doskonałe mikromomenty? Ważne jest, aby zrozumieć, czego ludzie szukają i co próbują osiągnąć. Musisz stworzyć treści lub narzędzia, które umożliwią im robienie tego, co chcą. A najlepiej byłoby, gdybyś upewnił się, że te narzędzia są dostępne wszędzie tam, gdzie ludzie ich szukają. Oznacza to upewnienie się, że Twoja witryna jest dostosowana do urządzeń mobilnych, że masz silną pozycję w mediach społecznościowych i że korzystasz z najnowszych technologii, aby docierać do ludzi tam, gdzie się znajdują.

Ale jakie są rodzaje mikromomentów?

Wyróżniamy trzy rodzaje mikromomentów:

• „Muszę coś wiedzieć.” Ktoś szuka lub eksploruje, ale jeszcze nie dokonał zakupu. Chcą przydatnych informacji, a może nawet inspiracji, a nie twardej sprzedaży.
• „Muszę coś zrobić.” Ta osoba ma na myśli zadanie i szuka rozwiązania. Chcą porównać produkty, znaleźć sklep lub uzyskać instrukcje krok po kroku.
• „Chcę coś kupić.” Kupujący jest gotowy do zakupu i szuka najlepszej oferty, informacji o gwarancjach lub recenzji. Mogą to być również zakupy porównawcze.

Najważniejsze jest to, że marki muszą dostarczać treści i narzędzia, które zaspokoją te potrzeby. I muszą to robić w wygodny dla ludzi sposób, gdziekolwiek szukają informacji. Oznacza to korzystanie z najnowszych technologii i bycie tam, gdzie ludzie spędzają czas online. Technologie o kluczowym znaczeniu dla dostarczania przepływów mikromomentów to rozpoznawanie tekstu, rozpoznawanie obrazu i rozpoznawanie głosu.

Scenariusz

Załóżmy, że jesteśmy w scenariuszu, który jest już obsługiwany przez aparat iPhone’a. Mamy papierowy paragon ze sklepu z ceną za wędkę. Aparat rozpoznaje tekst na rachunku, gdy tylko zrobisz mu zdjęcie. W ten sposób możemy od razu sprawdzić, ile taki produkt kosztuje np. w Amazonie. Za pomocą rozpoznawania obrazu możemy go nawet kupić od ręki. To doskonały przykład tego, jak udało się dostarczyć mikromoment.

Rozpoznawanie głosu to kolejna ważna technologia, jeśli chodzi o dostarczanie doskonałych mikromomentów. Dzięki rozpoznawaniu głosu możesz przekazywać ludziom informacje w czasie rzeczywistym. Na przykład, jeśli używasz systemu rozpoznawania głosu do obsługi klienta, możesz natychmiast odpowiadać na pytania ludzi. Amazon Alexa, Siri lub inni asystenci głosowi są doskonałymi pomocnikami. Mój przykład z wędką też mógłby tu zadziałać. Zamiast skanować paragon, klient mógł po prostu powiedzieć na głos cenę wędki, aby uzyskać natychmiastową odpowiedź, ile będzie kosztować w Amazon.

Rozpoznawanie tekstu to kolejna ważna technologia, jeśli chodzi o dostarczanie doskonałych mikromomentów. Dzięki rozpoznawaniu tekstu możesz automatycznie wyodrębniać informacje z obrazów lub plików PDF. Ułatwia to ludziom uzyskanie potrzebnych informacji bez wpisywania czegokolwiek.

Technologie te są niezbędne do zrozumienia, czego ludzie chcą i dostarczenia im tego w sposób odpowiadający ich potrzebom.

Uczenie maszynowe i głębokie uczenie mogą skutecznie obsługiwać polecenia głosowe, rozpoznawać obrazy i identyfikować tekst. Firmy, które chcą wykorzystać mikromomenty, powinny wykorzystywać technologie sztucznej inteligencji, aby zrozumieć naturalne interakcje międzyludzkie. Wykorzystanie tych technologii pomoże markom identyfikować i przewidywać potrzeby klientów, gdy się pojawią. W ten sposób firmy mogą dostarczać klientom dokładnie to, czego szukają, bez zgadywania. Ma to kluczowe znaczenie, ponieważ zaspokajanie potrzeb klientów w mikromomentach jest niezbędne do stworzenia udanego biznesu.

Rynek jest ogromny.

Całkowity adresowalny rynek sztucznej inteligencji wyniósł 46 miliardów dolarów w 2021 roku, w porównaniu z 12,36 miliarda dolarów w 2016 roku. Patrząc na konkretne technologie, możemy szybko dowiedzieć się, że rynek rozpoznawania głosu był wyceniony na 10,7 miliarda dolarów w 2020 roku, a w 2025 roku osiągnie 30 miliardów dolarów, co CAGR 26,0%. Rynek rozpoznawania tekstu został wyceniony na 15,14 mld USD w 2020 r., a do 2025 r. wzrośnie do 74,06 mld USD przy złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) na poziomie 30,0%. Rynek rozpoznawania obrazów osiągnie 34,06 miliardów dolarów do 2025 roku, przy CAGR na poziomie 27,0% (Źródło: MarketsandMarkets)

Wniosek jest taki, że technologie sztucznej inteligencji są niezbędne do zapewniania doskonałych mikromomentów i powinny być wykorzystywane do zrozumienia, czego ludzie chcą i dostarczania im tego w sposób odpowiadający ich potrzebom.

Podsumowanie

Mikromomenty są kluczowym elementem podróży klienta i należy je brać pod uwagę przy opracowywaniu strategii marketingowych i produktowych. Dzięki zrozumieniu, czym są mikromomenty i wykorzystaniu najnowszych technologii, firmy mogą dostarczać klientom w czasie rzeczywistym informacje spełniające ich potrzeby. Sztuczna inteligencja zautomatyzuje ten proces, czego skutkiem będzie trafniejsze przewidywanie i dostosowywanie.

Firmy na całym świecie dostrzegają, że sztuczna inteligencja ma coraz większą moc w kwestii ulepszania procesów, zaspokajaniu potrzeb klientów, wchodzeniu w nowe przestrzenie, a przede wszystkim w zdobywaniu trwałej przewagi konkurencyjnej. Wraz z tym uznaniem nastąpił wzrost przyjęcia i inwestycji w technologie sztucznej inteligencji. Jakie krytyczne elementy muszą przewidzieć menedżerowie, aby zbudować żywą i efektywną organizację, która kompleksowo wdroży sztuczną inteligencję?

1. Stwórz centrum doskonałości w tej dziedzinie.

Centrum doskonałości jest kluczem do sukcesu przy wdrażaniu każdej nowej technologii, ale szczególnie w przypadku sztucznej inteligencji. Zespół ten powinien być odpowiedzialny za badanie i testowanie nowych zastosowań sztucznej inteligencji w firmie, opracowywanie standardowych procedur operacyjnych (SOP) do ich wykorzystania oraz szkolenie innych pracowników w zakresie najlepszego wykorzystania technologii sztucznej inteligencji. Centrum powinno również być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami AI, aby nadal przynosić firmie wartość.

Stworzenie centrum doskonałości może być trudne, ponieważ wymaga poświęcenia zarówno czasu, jak i zasobów. Jednak z odpowiednim zespołem Twoja firma będzie w stanie zmaksymalizować potencjał technologii AI.

2. Ustal priorytety biznesowe i zidentyfikuj możliwości

Jednym z podstawowych kroków w korzystaniu ze sztucznej inteligencji jest określenie, gdzie można ją wykorzystać w firmie. Wiąże się to ze zrozumieniem priorytetów Twojej firmy, a następnie szukaniem obszarów, w których sztuczna inteligencja może pomóc Ci osiągnąć te cele.

Niektóre typowe zastosowania AI w biznesie to:

• Poprawa produktywności pracowników/pracowników/zespołów (przykład: algorytmy, które mogą optymalizować produkcję)
• zwiększenie zaangażowania i doświadczenia klientów (przykład: chatboty dostarczające rekomendacje lub spersonalizowane doświadczenia lub wykorzystanie AI do ulepszania projektowania produktów/ usług)
• wchodzenie na nowe rynki lub przestrzenie (przykład: opracowanie niestandardowego rozwiązania AI dla określonej branży lub stworzenie nowego modelu biznesowego uwzględniającego sztuczną inteligencję)
• zmniejszenie kosztów (przykład: automatyzacja zadań wykonywanych ręcznie lub wykorzystanie analiz predykcyjnych w celu optymalizacji alokacji zasobów)

3. Wybierz i bądź zobowiązany ograniczonej liczbie projektów.

Po zidentyfikowaniu możliwości, w których można wykorzystać sztuczną inteligencję, ważne jest, aby wybrać ograniczoną liczbę projektów i zobowiązać się do ich realizacji. Pozwoli ci to skupić się na dostarczaniu wartości, a nie na zbyt rzadkim rozprowadzaniu zasobów.

Ważne jest również, aby projekty te były zgodne z priorytetami biznesowymi Twojej firmy i były osiągalne w pożądanych ramach czasowych. Oto kilka metod ustalania priorytetów inicjatyw AI:

• Użyj systemu punktacji, aby oceniać projekty na podstawie czynników, takich jak wpływ i wykonalność
• inicjatywy w kategorie (takie jak poprawa wydajności pracowników, zwiększanie zaangażowania klientów, wchodzenie na nowe rynki itp.) i oceniaj je w ramach każdej kategorii
• przeprowadź analizę „business case” poszczególnych projektów, aby określić ich korzyści finansowe

Najważniejsze jest realistyczne podejście do tego, co można osiągnąć dzięki AI w krótkim okresie i skupienie się na inicjatywach, które będą miały największy wpływ.

4. Przypisz sponsorów projektu na poziomie wykonawczym.

Sponsorzy projektów na szczeblu kierowniczym mają kluczowe znaczenie dla powodzenia każdej inicjatywy AI. Osoby te są odpowiedzialne za zapewnienie realizacji projektów, realizację celów biznesowych i dostęp do niezbędnych zasobów. Działają również jako orędownicy sztucznej inteligencji w firmie, pomagając zapewnić, że wszyscy są zaangażowani w jej wdrażanie.

Sponsorami projektów powinny być osoby znające sztuczną inteligencję i jej potencjalne zastosowania w firmie. Nie muszą być ekspertami w dziedzinie technologii, ale muszą rozumieć, w jaki sposób można ją wykorzystać do osiągnięcia celów biznesowych. Zanim skontaktujesz się ze sponsorami projektu, warto przygotować:

• Streszczenie projektu, które podkreśla jego cele, korzyści i proponowane wdrożenie
• Szczegółowy plan projektu z harmonogramem, wymaganymi zasobami i potencjalnym ryzykiem
• uzasadnienie biznesowe projektu, które przedstawia jego finansowe korzyści (przykład: zwrot z inwestycji, oszczędności kosztów, zwiększone przychody)
• Strategia danych dla projektu, w tym sposób gromadzenia, przetwarzania i wykorzystywania danych
• Mapa drogowa z modelami AI (maszyna lub algorytmy głębokiego uczenia), które zostaną wykorzystane w projekcie
• Szkolenie modeli strategia, która pomaga zidentyfikować dane wejściowe, które są wymagane do szkolenia modeli AI
• Zysk klienta (wewnętrzny/zewnętrzny). Zyski opisują wyniki i korzyści, których szukają Twoi konsumenci. Klienci mogą cenić dowolną liczbę rzeczy, ale niektóre są przez nich potrzebne, przewidywane lub pożądane. Niektórzy mogą ich zaskoczyć. Wartość funkcjonalna, korzyści społeczne, pozytywne emocje i oszczędność kosztów to przykłady kategorii zysków.

Im więcej informacji możesz przekazać sponsorom projektu, tym lepiej. Pomoże im to zrozumieć, dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna i jak może poprawić wyniki biznesowe.

5. Określ i uzupełnij braki w umiejętnościach

Jednym z wyzwań związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji jest to, że nie wszyscy w firmie będą mieli umiejętności niezbędne do pracy z nią. Może to stanowić istotną przeszkodę, zwłaszcza jeśli chcesz wykorzystać sztuczną inteligencję do zadań, które obecnie wymagają interwencji człowieka.

Aby to przezwyciężyć, konieczne jest określenie i uzupełnienie braków w umiejętnościach w Twojej organizacji.

Można to osiągnąć poprzez:

• Identyfikację umiejętności wymaganych do wdrożenia i wykorzystania sztucznej inteligencji w Twojej firmie
• Stworzenie programu szkoleniowego lub inicjatywy w celu wypełnienia tych luk
• Zatrudnienie pracowników z niezbędnymi umiejętnościami
• Nawiązanie współpracy z zewnętrznymi dostawcami, którzy mogą pomóc w rozwoju i/lub realizacji Projekty AI

Ostatnia opcja jest szczególnie ważna, ponieważ firmom może być trudno nadążyć za szybko zmieniającą się dziedziną AI. Współpraca z zewnętrznym dostawcą może pomóc w szybkim rozpoczęciu pracy bez konieczności inwestowania w zasoby lub członków personelu, którzy są już zaznajomieni z technologią.

Gdy te luki zostaną wypełnione, wszyscy w firmie będą mogli efektywnie pracować z AI i pomagać w poprawianiu wyników biznesowych.

6. Postępuj z danymi

Duże ilości danych pochodzą z różnych źródeł i muszą być obsługiwane poprzez stworzenie infrastruktury technicznej, która jest w stanie zbierać, czyścić, przenosić i przechowywać wszystkie te informacje, jednocześnie dostarczając je do systemów AI w odpowiednim czas i szybkość.

„Nie można zacząć od wielu plików Excela i zbudować rozwiązania AI” — powiedział Ammanath z Deloitte. „Musisz zapewnić solidną i niezawodną infrastrukturę danych”.

Oto kilka kluczowych kwestii związanych z przetwarzaniem danych:

• Zarządzanie danymi. Jest to niezbędne do zapewnienia, że ​​dane są gromadzone, przetwarzane i wykorzystywane w sposób spójny i odpowiedzialny. Pomaga również chronić przed nieuprawnionym dostępem lub wykorzystaniem danych.
• Jakość danych. Jest to ważne z dwóch powodów: po pierwsze złe dane mogą prowadzić do niedokładnych wyników, a po drugie naprawienie problemów z jakością danych po ich zidentyfikowaniu może być kosztowne.
• Ochrona danych. Ma to kluczowe znaczenie dla ochrony przed nieautoryzowanym dostępem lub wykorzystaniem danych. Niezbędne jest również zapewnienie bezpiecznego i bezpiecznego przechowywania danych.
• Integracja danych. Pomaga to zapewnić, że dane są gromadzone, przetwarzane i wykorzystywane konsekwentnie i wydajnie.
• Przenoszenie danych. Pomaga to zapewnić szybkie gromadzenie, przetwarzanie i wykorzystywanie danych.

Po utworzeniu infrastruktury danych musisz określić, które modele sztucznej inteligencji będą używane oraz w jaki sposób dane będą dostępne i dostarczane do tych modeli. Można to zrobić, tworząc plan z modelami AI i przepływami danych.

7. Zajmij się bezpieczeństwem, prywatnością, przepisami, prawami, etyką.

Istnieje kilka wyzwań, które należy pokonać, aby zastosować sztuczną inteligencję, takich jak poważne obawy dotyczące bezpieczeństwa, prywatności, przepisów i zgodności, a także kwestie prawne i problemy etyczne.

Wiele z tych wyzwań jest wciąż opracowywanych, a wiedza, jak postępować, gdy istnieje tak wiele niewiadomych, może być trudna. Jednak konieczne jest bezpośrednie zajęcie się tymi problemami i opracowanie planu ich radzenia sobie.

Może to obejmować:

• Opracowywanie ram zarządzania danymi
• Stworzenie polityki prywatności
• wymogów prawnych i zgodności
• kodeksu postępowania lub etyki
• Stworzenie polityki przechowywania danych

Wiele firm jest wciąż na wczesnym etapie eksploracji sztucznej inteligencji, dlatego konieczne jest stawienie czoła tym wyzwaniom już teraz . Pomoże to w przezwyciężeniu wszelkich potencjalnych przeszkód na drodze i upewni się, że Twoja firma jest gotowa do korzystania z korzyści oferowanych przez sztuczną inteligencję.

8. Ustal parametry dla akceptowalnej wydajności AI

Ważne jest, aby ustalić, jaki poziom wydajności jest wystarczający dla systemów AI i zdefiniować mierniki sukcesu.

Może to pomóc w zapewnieniu odpowiedniego zarządzania oczekiwaniami i zgodności projektów AI z celami biznesowymi. Ponadto może pomóc w zapobieganiu nakładaniu nierealistycznych wymagań na systemy sztucznej inteligencji.

Definiowanie wskaźników sukcesu pomaga również śledzić postępy projektów AI i upewnić się, że spełniają oczekiwania.

Przy ustalaniu parametrów wydajności dla systemów AI należy wziąć pod uwagę różne czynniki, takie jak dokładność, szybkość, opóźnienie, skalowalność i niezawodność.

Istotne jest również ustalenie, w jaki sposób te czynniki będą mierzone.

Po ustaleniu parametrów wydajności konieczne jest śledzenie, jak systemy sztucznej inteligencji radzą sobie z nimi. Można to zrobić, regularnie mierząc wydajność modeli AI i porównując ją z pożądanym poziomem wydajności.

Podsumowanie

Zorganizowanie przedsiębiorstwa pod kątem udanej relacji ze sztuczną inteligencją może być zniechęcające, ale konieczne jest bezpośrednie stawienie czoła wyzwaniom. Firmy szybko zbliżają się do dnia, w którym sztuczna inteligencja ma samodzielnie i regularnie oświetlać kreatywne i strategiczne możliwości, pozwalając menedżerom na ucieczkę od wąskich punktów widzenia. Jeśli firma nie jest przygotowana na te zmiany, szybko zostanie w tyle.

Dyrektor ds. cyfrowych (ang. Chief Digital Officer – CDO)  nie jest nowym stanowiskiem, jednak już dawno minęły czasy kiedy był odpowiedzialny jedynie za wprowadzanie podstawowych funkcji cyfrowych i być może pilotowanie kilku inicjatyw. CDO jest teraz odpowiedzialny za koordynację i zarządzanie kompleksowymi zmianami, które dotyczą wszystkiego, od aktualizacji sposobu pracy firmy po budowanie zupełnie nowych biznesów. Aby transformacja biznesu przebiegła pomyślnie, warto skupić się na kilku obszarach:

1. Uczyń technologię cyfrową strategicznym elementem rozwoju

Dni, w których cyfryzacja była postrzegana jako refleksja lub błyskawiczna myśl, minęły. Chief Digital Officer musi upewnić się, że cyfryzacja jest strategicznym elementem rozwoju, a nie tylko odosobnioną inicjatywą. Oznacza to przyglądanie się, jak działa cała firma i wprowadzanie zmian w razie potrzeby. Oznacza to również określenie, które obszary są gotowe do zakłóceń i wykorzystanie cyfrowych możliwości.

Nie oznacza to, że CDO powinno skupiać się wyłącznie na świecie online. W rzeczywistości coraz większa liczba Chief Digital Officers odpowiada za obsługę klienta i zaangażowanie w różnych kanałach – zarówno online, jak i offline. Niezależnie od celu, CDO musi mieć jasną wizję tego, w jaki sposób cyfryzacja wpisuje się w ogólną strategię firmy, aby odpowiednio koordynować operacje.

2. Poświęć trochę czasu na poznanie swojego klienta i poświęć się jego potrzebom

Chief Digital Officer jest nie tylko odpowiedzialny za wdrażanie nowych technologii, ale także za nadzór nad ich wykorzystaniem. Oznacza to, że Chief Digital Officers muszą być na bieżąco z narzędziami używanymi przez pracowników i dlaczego akurat te są używane. 

Mając te informacje pod ręką, dyrektorzy ds. cyfrowych muszą przyjrzeć się swojej bazie klientów – zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych. Oznacza to, że dyrektorzy ds. cyfrowych muszą tworzyć silne relacje z ludźmi, którym służą – zarówno klientami, jak i pracownikami. Rozumiejąc ich potrzeby, dyrektorzy ds. cyfrowych mogą zapewnić, że nowe technologie są wdrażane w sposób, który przyniesie korzyści wszystkim zaangażowanym. Pomaga to również dyrektorom ds. cyfrowych identyfikować możliwości zwiększenia ogólnej produktywności poprzez usprawnienie procesów wewnętrznych lub poprawę interakcji zewnętrznych.

CDO muszą również chcieć zadawać pytania o to, dlaczego używane są określone narzędzia – nawet jeśli dyrektor generalny jest już zadowolony z ich obecnej konfiguracji. Czasami pracownicy mogą poprawić wyniki i stać się bardziej produktywni, przełączając się z jednego narzędzia lub platformy na inne, ale nie zdają sobie sprawy, o ile lepsza może być ich sytuacja.

Obowiązkiem CDO jest śledzenie tych zmian i upewnienie się, że ich zespół używa najlepszych możliwych narzędzi do obsługi klientów. Kolosalna część to personalizacja – Chief Digital Officers muszą wiedzieć, czego chcą i potrzebują ich klienci, zanim będą mogli pomyśleć o wdrożeniu nowej technologii.

3. Stwórz zwinną, szybką kulturę skoncentrowaną na danych

Dyrektorzy ds. cyfrowych muszą stworzyć kulturę, która pozwoli ich pracownikom pracować mądrze i wydajnie. Oznacza to zmianę sposobu myślenia o danych i wdrożenie nowych procesów ich gromadzenia.

Podejmowanie działań, takich jak zachęcanie do bardziej spersonalizowanych interakcji opartych na danych, może pomóc dyrektorom cyfrowym w poprawie interakcji we wszystkich kanałach, zarówno online, jak i offline.

Obejmuje to również pomaganie pracownikom w zrozumieniu znaczenia gromadzenia i analizy danych. Bez odpowiedniego zrozumienia, CDO nigdy nie wykorzystają właściwie swoich informacji ani nie stworzą kultury, która będzie do tego zachęcać.

W postaci zwinnego rozwoju i zmian szybkość ma również kluczowe znaczenie. Obejmuje szybkie iteracje i modyfikacje produktów i usług zorientowane na wartość. Chief Digital Officers muszą pomóc w budowaniu tych cech w swoich zespołach, aby szybko reagować na zmiany na rynku i dostarczać konkurencyjne produkty.

Niezbędne jest również upewnienie się, że wszyscy efektywnie wykorzystują dane. Oznacza to regularne sprawdzanie, w jaki sposób pracownicy zbierają, analizują i działają na danych. Monitorując wskaźniki wydajności, takie jak współczynniki konwersji sprzedaży, churn, wynik NPS i długoterminowa wartość klienta, można zrozumieć, jak dobrze zespół wykorzystuje dane do poprawy swoich operacji. Sprawność oparta na danych gwarantuje, że spostrzeżenia są szybko umieszczane w planie rozwoju produktów i usług.

4. Otwarte innowacje i sieć z konsultantami, start-upami i partnerami zorientowanymi

W dzisiejszym cyfrowym świecie zagrożenia pochodzą z innowacyjnych technologii, które umożliwiają nowym firmom, start-upom, które podważają ugruntowane modele biznesowe. CDO, które odniosły sukces, są świadome tych zmian. Poza swoją działalnością tworzą sieci ludzi, technologii i pomysłów, które aktualizują ich krajobraz pod kątem potencjalnych przejęć lub partnerów, którzy mogą wnieść wartość.

CDO muszą mieć otwarty umysł na nowe i przełomowe technologie. Powinni aktywnie szukać najnowszych trendów i współpracować ze start-upami i uznanymi firmami technologicznymi, aby zidentyfikować potencjalne obszary współpracy. Obejmuje to chęć eksperymentowania z różnymi technologiami, aby znaleźć najlepszy sposób ich zintegrowania z działaniami firmy.

5. Budowanie kultury „zadań wysyłkowych”

CDO są ostatecznie oceniane nie na podstawie jakości swoich pomysłów, ale na podstawie ich zdolności do kierowania różnymi zespołami, kierowania projektami, pokonywania przeszkód i dostarczania zintegrowanych zmian. Muszą pielęgnować kulturę, która ceni zadania związane z wysyłką ponad ich doskonalenie.

Oznacza to stworzenie środowiska, w którym pracownicy mogą bezpiecznie popełniać błędy i eksperymentować z nowymi pomysłami. Zachęcanie do tego typu zachowań pomoże zespołowi działać szybciej i być bardziej innowacyjnym. Pozwala także CDO skupić się na całościowym obrazie bez zagłębiania się w szczegóły.

Bardzo ważne jest również, aby CDO dostarczyły każdy projekt tak szybko, jak to możliwe, niezależnie od wielkości lub zakresu. Oznacza to, że jesteś na bieżąco informowany o każdym zadaniu i zapewniasz, że mniejsze projekty są realizowane na czas, zapobiegając postępowi bardziej znaczących inicjatyw. 

Inteligentny Chief Digital Officer będzie kreatywnie wykorzystywał raportowanie i dashboarding. Celem nie jest nadzorowanie i podwójne sprawdzanie każdej czynności; zamiast tego ma pracować razem jako zespół, aby analizować dane i identyfikować nieefektywności, marnotrawstwo i wady za pomocą inteligentnego pulpitu nawigacyjnego.

Podsumowanie

Chief Digital Officer szybko staje się jedną z najważniejszych ról w firmie. Są odpowiedzialni za koordynację i zarządzanie kompleksowymi zmianami, które dotyczą wszystkiego, od aktualizacji sposobu działania firmy po budowanie zupełnie nowych firm. Aby odnieść sukces, muszą posiadać różne umiejętności, w tym umiejętność efektywnego wykorzystywania danych, szybkiego przyjmowania zmian i nawiązywania kontaktów z innymi firmami.

Wkrótce od Chief Digital Officers będzie oczekiwać się wdrożenia inteligentnych robotów i algorytmów, które mogą wykonywać złożone zadania i przewidywać rozwój firmy oraz wyzwania. 

Będą także musieli opracować zaawansowane oprogramowanie do uczenia maszynowego, zdolne do samodzielnego podejmowania decyzji i wykrywania, kiedy coś jest nie tak w procesie lub systemie.

Chief Digital Officer jutra będzie musiał być mistrzem innowacji, futurystą i agentem zmian.