Jak tworzyć udaną relację ze sztuczną inteligencją w przedsiębiorstwie?

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.