Искусственный интеллект может предложить организациям прорыв в их производственных системах и даже конкурентное преимущество, если его использовать продуманно и в правильном контексте. Цифровая трансформация и ее многочисленные достижения вызвали давление на компании, вызванное страхом остаться позади, что, в свою очередь, привело к предварительному желанию руководителей внедрить эти технологии в своих компаниях.

Но в большинстве случаев, даже если они будут приняты, фундаментальные барьеры останутся, и лишь немногие компании обладают базовыми компонентами, позволяющими ИИ создавать ценность в масштабе. Четкое представление о возможностях искусственного интеллекта и наличие централизованных и определенных стратегий для получения данных, которые требуются ИИ, должно стать отправной точкой для любой организации, которая решит погрузиться в эту трансформацию.

Поэтому, прежде чем принимать стратегию AI и ML, компании должны задать себе следующие вопросы:

1. Вы разработали стратегический подход?

Чтобы получить максимальную отдачу от искусственного интеллекта, предприятия должны понимать потенциальные преимущества ИИ и то, как его можно внедрить для развития своего бизнеса. Такой подход требует стратегического планирования, когда компании должны определить свои цели и проекты, которые могут помочь компании развиваться и процветать. Несмотря на то, что предприятия понимают преимущества искусственного интеллекта, они изо всех сил пытаются создать четкую стратегию для развертывания планов на основе ИИ. Компании также часто не могут точно определить области своего бизнеса, в которых можно использовать искусственный интеллект для получения прибыли.

По данным McKinsey Global Survey, только 17% респондентов заявили, что их бизнес сформулировал потенциальные преимущества искусственного интеллекта, при этом лишь 18% респондентов указали, что в их организациях имеется четкий план действий.

Многие компании внедряют искусственный интеллект, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов, проводя прогнозную аналитику бизнес-операций. Другие используют ИИ и машинное обучение для мониторинга своей цепочки поставок в режиме реального времени, что впоследствии может улучшить итоговые результаты бизнеса.

Во многом это также может быть связано с недостаточной грамотностью бизнеса в отношении данных, что чрезвычайно важно для организаций, чтобы понимать развертывание новых технологий. Многие из них по-прежнему работают изолированно и, следовательно, им не хватает готовности данных, что препятствует внедрению ИИ.Чтобы ваша организация была готова к работе с данными, бизнес-лидеры должны предоставить своим сотрудникам доступ к данным, а также обучить их программы грамотности данных. Бизнес-лидеры также должны разработать комплексный подход к стратегии компании в отношении данных, где им необходимо понимать ценность данных для актуальности компании, а также их безопасность, доступность и управление.

2. Устранили ли вы существующие пробелы в навыках и определили своих лидеров?

С проникновением этих новых технологий в отрасль образовался огромный пробел в навыках, который превзошел спрос на квалифицированных талантов в области ИИ. Поэтому организации изо всех сил пытаются нанять талантливых специалистов для руководства своими проектами на основе ИИ, что, в свою очередь, замедляет процесс достижения их бизнес-целей.

TechRepublic констатирует, что 85% проектов, основанных на искусственном интеллекте, терпят неудачу из-за нехватки квалифицированных кадров в компаниях. Поэтому нехватка квалифицированных специалистов с обучением стала важнейшей проблемой для организаций, желающих внедрить ИИ и перестроить свой традиционный бизнес на модели, управляемые данными.

Чтобы преодолеть этот барьер, бизнес-лидеры должны свести к минимуму технические пробелы в сотрудниках, позволив нетехническим людям узнать об ИИ. Наряду с лидерами необходимо также воспользоваться этой возможностью, чтобы повысить квалификацию своего существующего персонала, что позволит им заполнить пробел в нехватке навыков.

Поддержание отличной связи с вашей технической командой для понимания сложных предметов, таких как наука о данных, может стать преимуществом для организаций. Многие предприятия также зависят от решений "ИИ как услуга", когда люди, не имеющие технического образования, также могут использовать преимущества ИИ без обучения. Кроме того, различные компании в сфере образовательных технологий запустили курсы Искусственный интеллект для всех, на которых они освещают технологические темы для нетехнических учащихся из разных слоев общества.

3. Вы перешли в облако?

Может показаться, что переход с локального хранилища данных на облачное хранилище не имеет ничего общего с ИИ, но это действительно основа любой эффективной цифровой трансформации.

Хранение данных в облаке поможет вашему бизнесу:

1. Стать быстрее и проворнее, что, вероятно, уже является целью в процессе внедрения ИИ. Средний клиент теперь ожидает обслуживания по запросу и доступа к продуктам по запросу, а миграция в облако может значительно упростить удовлетворение этих потребностей.

2. Улучшить его безопасность. Облако предлагает повышенную надежность для ваших данных и данных ваших клиентов, а также более безопасный интерфейс для тех, кому вы доверяете помощь в реализации ваших решений ИИ. Потребуется передача данных, а обмен данными через облако — более надежный вариант.

4. Структурированы ли ваши данные?

Структурирование данных обычно является фундаментальным первым шагом к внедрению ИИ для большинства фирм. Средний бизнес хранит большие объемы данных, и в наши дни они часто уже находятся в облаке. Однако в большинстве случаев бизнес-данные полностью неструктурированы и, следовательно, бесполезны даже для самых квалифицированных приложений ИИ.ИИ должен работать с доступными структурированными данными для реализации конкретных решений. Данные, которые не были классифицированы, не помечены и не продуманно организованы, не могут быть использованы в ваших интересах.

К счастью, даже если у компании огромные резервы данных и нескончаемый поток входящих новых данных, существуют эффективные и экономичные методы их организации благодаря решениям для автоматической маркировки и автоматической классификации, использующим новейшие технологии глубокого обучения и машинное обучение, адаптированное к конкретным таксономиям и намерениям.

Например, даже если вашей конечной целью является идентификация объектов в видеофайлах, внедрение решения для автоматической маркировки данных может позволить вашему бизнесу использовать все свои старые данные и поддерживать полезные структуры данных для всего, что проходит через компанию. У многих компаний есть резервы неструктурированных данных, которые ежегодно увеличиваются на 55–65 %, поэтому сейчас самое подходящее время, чтобы приступить к структурированию.

5. Держите ли вы правильные цели перед глазами?

Руководителям бизнеса легко сосредоточиться на совокупной стоимости владения (TCO) и рентабельности инвестиций (ROI) при внедрении новых (и дорогих) технологий. Но учитывая, что искусственный интеллект является такой ультрасовременной и постоянно развивающейся областью цифровой трансформации, рекомендуется предпринять необходимые шаги для пилотного запуска новых проектов с правильной стратегией, оценить, какие службы искусственного интеллекта лучше всего соответствуют целям вашего бизнеса, и включить ваши команды (конечные пользователи) должны быть вовлечены в процесс, чтобы снять давление быстрой окупаемости инвестиций.

Применение искусственного интеллекта в повседневных операциях или предложениях услуг вашей фирмы должно начинаться с малого, чтобы помочь сотрудникам ознакомиться и изучить все тонкости. Gartner рекомендует знакомить бизнес-пользователей с доступными вариантами искусственного интеллекта, чтобы вовлечь сотрудников в работу с потенциалом искусственного интеллекта — Alexa, Cortana, Siri и дроны — и предоставить им среду без давления, чтобы они могли опробовать его, не ожидая немедленной отдачи. по инвестициям.

Получение «мягких» улучшений процессов и качества обслуживания клиентов с помощью ИИ гораздо более достижимо на этом раннем этапе трансформации, чем «жесткие» результаты, такие как прямая финансовая выгода.

Подведение итогов

Крайне важно иметь четкое представление о ваших целях, связанных с ИИ, и окончательный план внедрения, масштабирования и роста. Несмотря на беспокойство, которое многие люди и отрасли могут подумать о том, что ИИ «заменит» человеческую работу и упразднит рабочие места, ИИ на самом деле лучше всего подходит для работы вместе с людьми и выполнения задач, с которыми они в любом случае не справляются лучше всего. ИИ отлично справляется с выполнением рутинных задач, расставляя приоритеты потенциальных действий человека, внося небольшие, но эффективные повседневные корректировки в процессы и сокращая количество ошибок, которые могут замедлить работу бизнеса, снизить точность и предсказуемость и привести к ненужной доработке. дорогими человеческими ресурсами. Если ИИ используется правильно, он может позволить сотрудникам заниматься тем, что у них получается лучше всего, — творческим решением проблем и инновациями.

Поскольку в настоящее время большинство компаний сталкиваются с некоторой степенью неопределенности, одной из целей процесса внедрения ИИ должно быть обеспечение устойчивого роста и масштабируемости. ИИ может работать, используя постоянные навыки машинного обучения, которые позволяют решению адаптироваться к новым условиям. данные и новые обстоятельства в любое время. Эти петли обратной связи позволяют осуществлять самонастройку, что обеспечивает постоянную точность даже перед лицом непредвиденных изменений.

По мере того, как ИИ становится все более распространенным явлением, а рынок продолжает трансформироваться, почти каждый тип бизнеса будет вынужден обратиться к ИИ, чтобы расширить возможности роста, обеспечить успех и сохранить актуальность для своих новых и существующих клиентов. Когда ИИ правильно используется с прочной основой и ожиданиями, он определенно может помочь компаниям полностью раскрыть свой потенциал.