5 tips untuk mempercepat implementasi AI perusahaan Anda

Bukan informasi orang dalam untuk mengetahui potensi yang tak tertandingi dari penerapan AI di seluruh perusahaan. Bahkan dengan semua kemajuan dalam beberapa tahun terakhir, masih terasa seperti kita baru mulai melihat apa yang bisa dilakukan oleh kecerdasan buatan.

Ada banyak contoh perusahaan di lusinan sektor yang menggunakan AI untuk beragam tugas dan proses. Algoritme membantu perusahaan memprediksi perilaku pelanggan dan pola pembelian, mengoptimalkan rantai pasokan, mempersonalisasi pengalaman, memahami tenaga kerja Anda , dan bahkan membantu Anda menemukan Waldo .

Namun, bagi beberapa perusahaan, menerapkan dan mempercepat implementasi skala penuh adalah prospek yang menakutkan. Banyak yang mengkhawatirkan vendor, kemampuan integrasi, biaya, dan privasi serta masalah peraturan. Apakah jusnya layak diperas dengan tantangan ini?

Jadi, jika Anda berpikir untuk mengadopsi AI lebih lanjut ke dalam proses Anda, atau Anda telah memulai transisi dan merasa frustrasi atau membosankan, berikut adalah lima cara untuk mencapai tujuan Anda lebih cepat.

Sumber: McKinsey & Company

1) Amankan sponsor eksekutif

Seperti contoh SaaS sebelumnya, AI mengantarkan cara baru untuk melakukan berbagai hal dibandingkan dengan perangkat lunak lokal. Tapi dengan perubahan, datang tantangan. Memiliki pembelian C-suite sangat penting untuk kesuksesan.

Semakin banyak informasi dan keterlibatan atasan dalam penggunaan AI, semakin baik peluang adopsi di seluruh perusahaan. “Kepemimpinan eksekutif yang kuat berjalan seiring dengan adopsi AI yang lebih kuat.

Responden dari perusahaan yang telah berhasil menerapkan teknologi AI dalam skala besar cenderung menilai dukungan C-suite hampir dua kali lebih tinggi daripada responden dari perusahaan yang tidak mengadopsi teknologi AI,” menurut studi McKinsey Global Institute ini.

Jika tidak ada pemimpin bisnis yang diposisikan untuk memimpin transisi AI Anda, Anda sudah memulai dengan awal yang buruk. Pastikan bahwa mereka yang berada di posisi eksekutif diberi tugas dengan aspek berbeda dari program integrasi AI.

Setiap langkah juga harus dikelola dengan tepat untuk mendorong proses, tanpa takut mengubah manajemen selama kampanye agar berhasil.

Jadwalkan telekonferensi mingguan dengan pemangku kepentingan utama untuk memastikan peran terus disempurnakan, dan semua orang tetap mengetahui status adopsi.

Perlu juga ditekankan bahwa Anda – sebagai kepala kampanye ini – harus mampu mendikte sumber daya, investasi, dan strategi keseluruhan di seluruh organisasi. Ini termasuk secara aktif melibatkan orang-orang di sekitar Anda untuk mendapatkan dukungan dengan strategi AI, aset manusia dan TI, dan adopsi budaya.

Akan membantu jika Anda menjadikan adopsi budaya sebagai prioritas dengan meminta pertanggungjawaban pemimpin organisasi saat mereka melaksanakan revisi yang diperlukan untuk melanjutkan transformasi. C-suite harus menghilangkan hambatan dan hambatan, baik teknis maupun budaya, untuk meningkatkan peluang keberhasilan Anda.

Setelah C-suite selaras dengan tujuan Anda, Anda perlu menentukan bagaimana Anda ingin mengelola dan mengontrol anggaran. Itu terutama benar jika lanskap Anda saat ini terdiri dari analitik internal atau upaya AI yang bersaing.

Terakhir, jangan lupa untuk merayakan dan mengomunikasikan kemajuan ke organisasi Anda. Ini membantu meningkatkan komitmen dari para eksekutif serta mendapatkan dukungan untuk transformasi.

Sumber: McKinsey & Company

2) Definisikan manajemen dan tata kelola data

Perangkat lunak 'layanan mandiri' dan kolaborasi tim yang lebih cerdas dan lebih mudah diakses membawa serta peningkatan data, sumber data, dan harapan pengguna akhir yang lebih banyak.

Akibatnya, permintaan untuk tata kelola data yang tepat menjadi penting. Tanpa itu, data berada tanpa tujuan di danau atau gudang data. Lihatlah dengan cara ini, lebih banyak data tanpa batasan dapat memberi bisnis lebih banyak kebebasan.

Namun, di tingkat perusahaan, ini bisa berarti langkah yang terlewat, keluaran yang tidak efisien, dan pengawasan. Analitik yang lebih cepat dapat menjadi masalah sebelum terasa seperti solusi.

Sangat penting untuk mengatasi hal ini dengan dukungan dari para eksekutif. Ini berarti sumber daya yang ditentukan untuk mengelola dan meningkatkan pengumpulan, efisiensi, dan penggunaan data di semua fungsi vital.

Selain itu, tim tata kelola data harus menetapkan dan mengawasi kebijakan data, standar, definisi, dan mengelola kualitas data.

Ingat, tidak semua data sama. Tentukan apa yang memerlukan kontrol eksekutif, dan data mana yang dapat dibuat tersedia untuk umum untuk digunakan.

Mengingat ketersediaan alat analitik dan visualisasi yang lebih ramah pengguna saat ini , seberapa banyak 'pelayanan mandiri' dapat diizinkan untuk membuat model prediktif yang lebih baik atau cara berbeda untuk menciptakan proses bisnis baru? Siapa yang dapat mendefinisikan kumpulan data dan kasus penggunaan ini?

Ini adalah aspek penting untuk dipertimbangkan, karena ada keseimbangan yang perlu dicapai antara menjadi kaku dan protektif dan menjadi fleksibel. Ini, sekali lagi, menyoroti pentingnya model tata kelola data yang berguna.

Terlalu banyak kontrol dapat berarti proses yang lambat, kurangnya respons, birokrasi, kebutuhan akan hal-hal seperti verifikasi email , dan penggunaan solusi TI yang dipimpin oleh bisnis secara terbuka.

Terlalu banyak fleksibilitas dapat berarti versi kebenaran yang berbeda, yang mengarah pada tidak adanya kepemilikan atau tanggung jawab nyata, konflik, dan penurunan produktivitas.

Sumber: KPMG  

Saat Anda membuat keputusan tentang AI, proses tata kelola data memungkinkan Anda untuk menerapkan dan mengelola keputusan tersebut. Termasuk siapa yang dapat mengakses apa, berapa banyak akses, dan apa yang dimaksud dengan akses itu.

3) Ambil pendekatan pertimbangkan dan uji sebagai lawan dari keberhasilan atau kegagalan

Semua adopsi AI adalah unik dan menghadirkan serangkaian tantangan mereka sendiri. Jadi, Anda harus memulai semua pengenalan AI dengan metode 'uji dan perbaiki' sebagai lawan dari pendekatan 'berhasil atau gagal'.

Secara konvensional, metode analisis menyimpulkan hubungan yang ditentukan antara variabel. Uji coba hipotesis satu sisi akan memvalidasi atau menolaknya, tetapi tidak akan mengungkap hubungan tersembunyi antara variabel; mengapa.

Membuat hipotesis untuk setiap langkah, dan kemudian menggunakan pembelajaran dan pengalaman ini melalui langkah berikutnya sangat penting. Ini berarti menyempurnakan dan mengkurasi penerapan AI Anda hingga terasa seperti solusi yang dapat diterapkan yang memberikan hasil yang berarti adalah proses yang jauh lebih mudah.

Dan, sementara pendekatan ini pasti akan memperpanjang tenggat waktu penerapan, itu juga memungkinkan Anda untuk menyempurnakan hasil untuk memasukkan pelajaran kehidupan nyata yang dipelajari.

Jika Anda mengintegrasikan AI ke dalam layanan pelanggan yang terkomputerisasi seperti chatbots otomatis, sangat penting ke mana pun pelanggan pergi, ada jawaban yang menunggu mereka. Itu tidak bisa bekerja sampai titik tertentu, itu perlu absolut. Solusi terbaik kemudian akan diselaraskan dengan kebutuhan karyawan dan pengguna akhir.

Sumber: PWC

4) Luangkan waktu untuk manajemen perubahan dan pelatihan

Menyebarkan API AI untuk menyerap set data baru sangatlah mudah. Namun, mengubah manajemen dan pelatihan untuk analis yang akan menggunakan proses ini ke depan adalah sebuah tantangan.

Sebagian besar bentuk AI membuat keputusan otomatis – “ya” atau “tidak.” Namun, sering kali integrasi algoritme ML juga memungkinkan respons yang lebih halus. Tanggapan ini dapat digunakan dalam hubungannya dengan proses yang ada untuk memberikan hasil terbaik.

Misalnya, jika skor keputusan AI mengatakan, aplikasi pinjaman pada skala kesesuaian 1-10, skor dari 7-10 dapat menghasilkan jawaban ya secara otomatis.

Namun, apa pun yang lebih rendah masih memerlukan masukan manusia untuk mengabulkan atau menolak aplikasi. Jika Anda mengintegrasikan AI untuk menganalisis perintah suara di pusat panggilan melalui komunikasi VoIP , bagaimana AI dapat membedakan perintah lebih dalam dari sekadar "opsi 1 atau opsi 2"?

Sama seperti Anda akan menghabiskan waktu untuk melatih karyawan tentang cara menggunakan proses tertentu, hal yang sama berlaku untuk hasil berbasis AI.

Karyawan manusia mungkin perlu menghabiskan beberapa minggu untuk menganalisis hasil yang berasal dari algoritme AI. Itu akan memberi mereka kerangka acuan dalam hal bagaimana menafsirkan skor terbaik.

Jika Anda menggunakan vendor AI, mereka dapat memandu dalam hal bagaimana memahami hasil dan bagaimana karyawan bisa mendapatkan hasil maksimal dari sistem baru. Jika tidak, mempelajari cara membuat platform pembelajaran online dapat menjadi investasi yang berharga untuk mempercepat anggota tim.

AI bukan 'sihir.' Ini hanya cara untuk memahami pola dan perilaku untuk memberikan hasil yang lebih akurat dan membuat prediksi. AI hanya berfungsi jika memiliki masalah yang pasti untuk dipecahkan dan metrik yang tepat untuk berhasil. Jika Anda belum mendefinisikan dengan jelas masalah yang telah Anda beli AI untuk dipecahkan, Anda tidak akan mendapatkan solusi yang tepat.

Sumber: Harvard Business Review

5) Konsolidasi dan asimilasi otomatisasi

Saat Anda meningkatkan adopsi AI di seluruh perusahaan, seperti apa proses ini di masa depan akan berubah dengan diperkenalkannya banyak jenis otomatisasi. Dari proses manual yang lengkap hingga adopsi RPA, dan bahkan protokol AI yang lebih canggih.

Yang terbaik adalah (dan saya tahu itu adil) menemukan kembali proses bisnis dari bawah ke atas dengan mempertimbangkan AI. Anda kemudian dapat menerapkan alat terbaik untuk pekerjaan itu pada setiap langkah yang diberikan.

Hanya dengan memasukkan RPA atau AI ke dalam proses yang sudah ada dapat berarti Anda kehilangan semua potensinya. Anda juga perlu mempertimbangkan handoff yang perlu terjadi saat Anda mengintegrasikan lebih lanjut.

Ini termasuk pembelajaran manusia-mesin atau mesin-mesin. Dengan merampingkan handoff dan membuatnya lebih mulus dan andal, Anda dapat lebih meningkatkan proses masa depan Anda agar hemat biaya, kompetitif, dan gesit.

Sumber: Harvard Business Review

Implementasi AI dapat dipercepat. Namun, ini tidak selalu tentang menjadi lebih pintar; ini tentang membuat pilihan yang tepat. Memiliki dukungan eksekutif yang dikombinasikan dengan tim tata kelola data yang ditentukan sangat penting.

Seperti menjadi terpaku dengan kualitas data, mendedikasikan cukup waktu untuk mengubah manajemen, dan melakukan tes tanpa pendekatan harapan yang ditentukan.

Jika Anda merasa proyek AI Anda menghabiskan terlalu banyak waktu, bersabarlah. Seperti segala jenis transformasi digital, saat Anda mendekati garis finis, Anda mungkin akan menghadapi rintangan lain. Mengatasinya, meskipun, dan kemungkinan tidak terbatas.

John Allen adalah Direktur SEO Global di RingCentral, penyedia solusi konferensi video, VoIP, dan UCaaS global. Dia memiliki lebih dari 14 tahun pengalaman dan latar belakang yang luas dalam membangun dan mengoptimalkan program pemasaran digital. Dia telah menulis untuk situs web seperti Hubspot dan BambooHR.