Вы когда-нибудь задумывались о ажиотаже вокруг технологии искусственного интеллекта?
Многие ошибочно полагают, что искусственный интеллект подобен злобному компьютеру из голливудских фильмов, который пытается захватить мир и подчинить себе человечество.
Однако реальность далека от этого, на самом деле ИИ уже интегрирован во многие аспекты нашей повседневной жизни. Например, он используется в поиске Google, чтобы прогнозировать, что вы ищете, в интернет-магазинах, чтобы предлагать продукты, и в альбомах, приложениях для распознавания лиц. Интеграция ИИ в нашу жизнь упрощает жизнь и дает нам больше свободного времени для преследовать наши цели.
Компании стремятся воспользоваться преимуществами этой технологии, но им необходимо знать, как она используется и в какой степени ее можно интегрировать в свои системы, чтобы максимизировать рентабельность инвестиций от внедрения ИИ и оставаться конкурентоспособными в магазин.
Как понять, что искусственный интеллект является правильным решением
Многие крупные компании уже внедрили искусственный интеллект, особенно те, которые не рискуют отстать. Недавний опрос McKinsey показал, что 55% компаний используют ИИ по крайней мере в одной области, а 27% прибыли до вычета процентов и налогов связаны с искусственным интеллектом.
А как насчет малого бизнеса? которым может не хватать финансовых и технических ресурсов для его принятия?
Что ж, с одной стороны, отказ от внедрения ИИ может означать разницу между процветающим бизнесом и бизнесом, который изо всех сил пытается расти.
ИИ может автоматизировать повторяющиеся задачи, высвобождая время и ресурсы для малого бизнеса, что может быть особенно ценно в тех случаях, когда время является ценным товаром.
Кроме того, первые пользователи получат конкурентное преимущество, особенно в таких областях, как маркетинг и лидогенерация, а также смогут тратить меньше времени на поддержку клиентов и доработку кампаний, что побудит различные отрасли, ведущих поставщиков и бизнес искать пути его реализации.
С другой стороны, не все предприятия могут извлечь выгоду из ИИ, а его ненадлежащее использование может привести к напрасной трате ресурсов и созданию путаницы среди сотрудников, клиентов и потенциальных клиентов.
Поэтому предприятия должны знать об проблемы, которые могут возникнуть с ИИ, и убедитесь, что они используют его разумно и эффективно, прежде чем приступать к проекту ИИ, и важно рассмотреть, соответствует ли он критериям ценности для бизнеса, наличия доступа к достаточному количеству подготовленных данных и наличия культура, открытая для изменений. Оценка этих факторов может помочь гарантировать, что ваш проект ИИ не будет напрасным вложением.
Прежде чем определить, готова ли ваша организация к внедрению ИИ, необходимо рассмотреть несколько вопросов.
Достаточно ли у нас данных?
Чтобы иметь возможность развивать и автоматизировать свой бизнес с помощью ИИ, крайне важно иметь достаточно данных. Количество требуемых данных будет варьироваться в зависимости от сложности задачи и алгоритма обучения. Использование качественных, уникальных и оригинальных данных является ключевым фактором для хорошей работы алгоритмов ИИ. Таким образом, организации могут рассмотреть возможность внедрения ИИ, если в их распоряжении будет значительный объем данных.
Есть ли у нас качественные данные?
Одна из основных проблем в области ИИ — обеспечение использование качественных данных.
Данные, полученные из Интернета, не предназначены для конкретного бизнеса и его операций.
Чтобы гарантировать точные результаты алгоритма ИИ, важно иметь конкретные данные для бизнеса и его процессов.
Этого можно достичь путем регулярного обновления, добавления комментариев к любым изменениям, удаления устаревших или неактуальных данных, создания резервных копий, заполнения любых недостающих данных, отслеживания любых внесенных изменений и использования стандартизированных форматов данных. Крайне важно выявить и устранить любые недостатки в системе, прежде чем внедрять ИИ.
Какие процессы мы рассматриваем для автоматизации?
При рассмотрении вопроса об автоматизации в бизнесе крайне важно определить процессы, которые лучше всего подходят для автоматизации ИИ.
Автоматизация процессов, для которых обычно требуется много сотрудников, которые повторяются и требуют много времени для выполнения вручную, может сэкономить время и деньги для любого типа бизнеса.
Чтобы определить процессы и процедуры, которые можно автоматизировать в организации, необходимо заранее рассмотреть множество факторов, таких как требования к данным, доступность данных, общие запросы, трудоемкие задачи, дорогостоящие ручные процессы и возможность переключения сотрудников на другие приоритетные задачи.
В каких областях нам требуется помощь в принятии решений?
ИИ — это мощный инструмент для аналитики и принятия решений, и многие ведущие организации используют его для получения ценной информации и принятия более эффективных решений. Например, в области маркетинга ИИ может помочь собирать данные о поведении клиентов в режиме реального времени, создавать прогнозы и предсказывать тенденции, чтобы принимать более обоснованные решения о размещении продуктов, маркетинговой стратегии и многом другом.
Однако, прежде чем внедрять ИИ, важно понять возможности ИИ для принятия решений и определить области, в которых он может быть наиболее полезным.
Обладают ли наши сотрудники необходимыми навыками и квалификацией?
Прежде чем внедрять ИИ, важно убедиться, что у вас есть квалифицированные, обученные и опытные сотрудники для управления этой технологией. Без правильных сотрудников внедрение ИИ может быть неудачным. Чтобы преодолеть это, вы можете проводить онлайн-курсы для существующих сотрудников, создать план найма профессионалов и инвестировать в обучение для достижения долгосрочного успеха. Помните, что ИИ зависит от человеческого ввода и данных для правильной работы, и важно иметь команду, которая может справиться с задачами ИИ и автоматизации.
Стоит ли инвестировать в ИИ?
Чтобы определить, готова ли ваша организация к внедрению ИИ, проведите анализ затрат и результатов. После того, как вы определили, как вы хотите использовать ИИ, рассмотрите следующие моменты: создайте контрольный список своих целей, изучите отраслевые данные, поймите стоимость конкретной технологии ИИ, примите во внимание вторичные факторы, такие как лицензирование, заработная плата и риск, рассчитайте стоимость текущего ручного процесса. Это даст четкое представление о том, будет ли ИИ стоит вложений или нет. ИИ может сэкономить деньги в долгосрочной перспективе при успешном внедрении.
Увеличьте рентабельность инвестиций: вот ряд мер предосторожности, которые необходимо принять во внимание, прежде чем инвестировать
Начните с самого простого доступного решения
Зак Фрагозо, менеджер по науке о данных и ИИ в Domino's Pizza, предполагает, что специалисты по данным часто склоняются к подходу, основанному на ИИ, но ИИ не всегда лучшее решение. Компания претерпела изменения во время пандемии, и теперь у клиентов есть 13 цифровых способов заказа пиццы. В 2020 году Domino’s обеспечила более 70% продаж через каналы цифровых заказов, что создало возможности для ИИ. Однако ключ к применению ИИ в Domino’s заключается в том, чтобы начать с самого простого решения. Таким образом, решение работает быстрее и работает лучше, а также его легче объяснить деловым партнерам. Подход заключается в том, чтобы сначала рассмотреть самое простое, наиболее традиционное решение бизнес-проблемы, а затем определить, есть ли добавленная стоимость в производительности модели, если применяется ИИ.
Используйте исторические данные в качестве основы для прогнозов ИИ
Использование прошлых данных в качестве основы для прогнозирования будущих результатов является ключевым аспектом ИИ. Однако важно отметить, что прогнозы ИИ ограничены качеством и актуальностью используемых исторических данных. Кроме того, внешние факторы, которые невозможно предсказать или контролировать, могут сильно повлиять на точность прогнозов ИИ. Также важно учитывать, будет ли реализация ИИ влиять на поведение анализируемой системы. Поэтому очень важно тщательно оценить конкретную проблему и потенциальные ограничения, прежде чем выделять значительные ресурсы на решение ИИ.
Пандемия COVID-19 продемонстрировала, как непредвиденные события могут сильно повлиять на доход компании, как видно из состояния ИИ McKinsey. опрос, где было снижение доходов в различных областях.
ИИ может быть полезен в ситуациях, когда история может повториться, но его полезность уменьшается, когда возникают непредсказуемые факторы или изменения в поведении в результате его внедрения. Одним из примеров является конгломерат потребительских товаров, который пытался использовать ИИ для прогнозирования финансовых показателей, но прогнозы были неточными из-за необъективных данных и предположений. В этом случае более простое решение, такое как финансовая информационная панель, обеспечивает необходимую информацию без необходимости обширного внедрения ИИ.
Получение данных для ваших проектов ИИ: предстоящая задача
Одна из основных проблем проектов ИИ — наличие достаточного количества высококачественных данных, правильно маркированных и непредвзятых. Сбор этих данных может занять много времени и денег, и компаниям необходимо подумать, можно ли повторно использовать данные для других проектов. Кроме того, компаниям необходимо четко понимать, какие решения они хотят принимать со своими данными, и обеспечивать, чтобы собранные данные были репрезентативными и отражали вопросы, на которые они хотят ответить. В некоторых случаях система, основанная на правилах, или традиционные формулы могут быть более эффективным решением, чем использование ИИ. Важно учитывать, необходима ли для проекта повышенная производительность, обеспечиваемая ИИ, и обеспечит ли он хорошую отдачу от инвестиций.
Рекомендации ИИ могут стоить убытков в 300 миллионов долларов
Компания по недвижимости Zillow на собственном горьком опыте убедилась, что прогнозы ИИ могут дорого стоить, поскольку им придется списывать дома на 304 миллиона долларов, купленные на основе по рекомендации сервиса Zillow Offers на основе искусственного интеллекта. Компании, возможно, также придется списать еще от 240 до 265 миллионов долларов в следующем квартале в дополнение к увольнению четверти своей рабочей силы.
Генеральный директор Zillow Рич Бартон объяснил, что они не смогли точно спрогнозировать будущие цены на жилье из-за воздействия пандемии и дисбаланса спроса и предложения, который привел к беспрецедентному росту цен на жилье. Это служит напоминанием о том, что на прогнозы ИИ могут повлиять непредвиденные события, и что важно понимать ограничения ИИ.
Подводя итоги, ИИ может принести вашему бизнесу много преимуществ за счет повышения производительности, снижения рабочих нагрузок и стимулирования роста. Однако важно иметь в виду, что это не универсальное решение для всего, и его не следует рассматривать как волшебное решение для увеличения прибыли, оно основано на математике и требует большого объема данных для правильной работы. Если компания не производит данных много, вряд ли ИИ принесет существенную пользу бизнесу. Чтобы успешно внедрить ИИ, компания должна иметь структурированные данные, четко определенные бизнес-задачи и гибкую стратегию.
