Мы знаем. Ваш нынешний способ ведения дел просто прекрасен. Это зарабатывание денег, и все эти разговоры об ИИ — это реклама, по крайней мере, вы слышали об этом. Вы даже не уверены, что люди имеют в виду, когда говорят об ИИ, и у вас нет времени, чтобы узнать, что происходит. Многие люди разорятся с Четвертой промышленной революцией, но ваш бизнес защищен от ИИ. Знаменитые последние слова. Если Blockbuster, Kodak и Gillette не застрахованы от разрушения, велика вероятность, что и вы тоже. Однако, если вы уверены, что хотите разобраться и пережить шумиху вокруг ИИ, вот как начать внедрять ИИ.
[Статья по теме: Почему неопределенность в ИИ полезна для бизнеса]
Не узнавайте об этом
Вы уже заявили, что у вас нет времени разбираться в том, что происходит в области ИИ, поэтому вам точно не стоит проходить курсы типа Профессиональная сертификация Microsoft с edX.org или что-то из каталога Coursera.
После того, как вы пойдете по этому пути, вы можете обнаружить все способы, которыми ИИ может помочь преобразовать вашу модель обслуживания клиентов во что-то более последовательное и менее утомительное для ваших агентов. Вы сможете узнать, как искусственный интеллект революционизирует процесс заключения контрактов, делая его более эффективным и быстрым. Возможно, вы даже обнаружите, что искусственный интеллект меняет способ «получения информации из больших данных.
Не оценивайте свои текущие системы
Устаревшие системы существуют не просто так. Они эффективны и не позволяют новым идеям сорвать процесс. Ваши сотрудники тратят большую часть своего времени на обслуживание ваших устаревших систем и пытаются обмениваться данными между хранилищами данных, которые обеспечивают «гибкость» вашего бизнеса. Ваша унаследованная система приносит деньги, и это все, что имеет значение.
Если вы попытаетесь оценить текущую систему, вы можете выяснить, сколько денег вы тратите на обслуживание систем, которые не взаимодействуют и не могут справиться с тем типом обработки данных, с которым вам придется столкнуться. Вы можете узнать истинную стоимость ваших хранилищ данных. Возможно, вы даже узнаете, как искусственный интеллект может навсегда разрушить вашу устаревшую систему, высвободив ваши команды специалистов по обработке данных для более качественных проектов и позволив истинному общению между отделами преобладать.
Не нанимайте хороших специалистов и не инвестируйте в обучение
Реализация проектов ИИ потребует опыта. Ваша нынешняя ИТ-команда может не быть обучена разработке искусственного интеллекта или тому типу компьютерного программирования, который пишет эти сложные алгоритмы глубокого обучения. Они слишком заняты обслуживанием вашей устаревшей системы, чтобы тренироваться, и вы не собираетесь нанимать нового человека только для того, чтобы заниматься этим.
Если вы взглянете на свой отдел, вы можете обнаружить, что ваша существующая команда специалистов по данным устала от устранения неполадок. Моральный дух низкий, и команда устала слышать нет на каждом шагу. Их навыки будут потрачены впустую, и нет путей для роста. С другой стороны, вы также можете обнаружить, что им не хватает критической части или позиции в команде — например, по разработке данных, — которая оптимизирует процесс и ускоряет развертывание. Обучение существующих команд и найм лучших специалистов на недостающие позиции могут улучшить вашу прибыль.
Однозначно не измерять
Если ваше начальство дало добро на реализацию проектов ИИ (даже небольших), это не конец света. Самое главное, что нужно сделать прямо сейчас, — это избегать создания измеримых контрольных показателей, которые позволили бы вам измерить эффективность вашего проекта. Просто дайте этому маленькому семени умереть.
Если бы вы измеряли, то могли бы обнаружить, что ИИ помогает вашей команде быстрее и с большей последовательностью достигать контрольных показателей ценности для бизнеса. Вы также можете узнать, насколько легко начать внедрять ИИ в своих командах людей, чтобы информировать и развивать таланты вашей команды. Если вы определили реальную проблему, которую ИИ может решить с помощью внедрения, измерение может дать вам понять, насколько болезненной была эта проблема раньше.
Начинать — правильно
Шутки в сторону, многие из оправданий, которые у вас есть, чтобы не начинать небольшой проект ИИ, не выдерживают критики. ИИ — это не магия. Это четкая система, которая может помочь вашей команде людей, предлагая анализ данных, который невозможно выполнить вручную, и автоматизацию повторяющихся задач, занимающих так много времени вашей команды. Вам не нужно начинать идеально или запускать полномасштабный проект, но вам нужно начать.
[Статья по теме: Готов ли ваш бизнес к внедрению ИИ? Как узнать наверняка]
К 2025 году ИИ может стоить 150 триллионов долларов, поэтому начало работы поможет вам не отстать, когда уляжется пыль. Убедитесь, что ваша организация готова ко всем способам, которыми ИИ улучшит положение вашей компании, и начните обдумывать, как вы можете начать реализацию своих собственных проектов ИИ.
Читайте другие статьи по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от начального до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг.
