5 suggerimenti per accelerare l'implementazione dell'IA della tua azienda

Non è un'informazione privilegiata conoscere il potenziale ineguagliato dell'implementazione dell'IA a livello aziendale. Nonostante tutti i progressi degli ultimi anni, sembra che stiamo ancora iniziando a vedere cosa può fare l'intelligenza artificiale.

Esistono innumerevoli esempi di aziende in dozzine di settori che utilizzano l'intelligenza artificiale per diversi compiti e processi. Gli algoritmi aiutano le aziende a prevedere il comportamento dei clienti e i modelli di acquisto, ottimizzare le catene di approvvigionamento, personalizzare le esperienze, comprendere la forza lavoro e persino aiutarti a trovare Waldo .

Per alcune aziende, tuttavia, l'implementazione e l'accelerazione dell'implementazione su vasta scala è una prospettiva scoraggiante. Molti hanno dubbi su fornitori, capacità di integrazione, costi, privacy e problemi normativi. Il succo vale anche la spremuta date queste sfide?

Quindi, se stai pensando di adottare ulteriormente l'IA nei tuoi processi, o hai iniziato la transizione e la trovi frustrante o noiosa, ecco cinque modi per raggiungere i tuoi obiettivi più rapidamente.

Fonte: McKinsey & Company

1) Garantire la sponsorizzazione esecutiva

Come gli esempi SaaS precedenti, l'intelligenza artificiale sta introducendo un nuovo modo di fare le cose rispetto al software on-premise. Ma con il cambiamento, arriva la sfida. Avere il buy-in di C-suite è cruciale per il successo.

Più informati e coinvolti sono i superiori nell'uso dell'intelligenza artificiale, maggiori sono le possibilità di adozione a livello aziendale. “Una forte leadership esecutiva va di pari passo con una più forte adozione dell'IA.

Gli intervistati delle aziende che hanno implementato con successo una tecnologia AI su larga scala tendevano a valutare il supporto di C-suite quasi il doppio rispetto a quelli delle aziende che non avevano adottato la tecnologia AI", secondo questo studio del McKinsey Global Institute .

Se non c'è un business leader in grado di guidare la tua transizione verso l'IA, sei già partito male. Assicurati che coloro che ricoprono posizioni dirigenziali abbiano il compito di diverse sfaccettature di un programma di integrazione dell'IA.

Ogni passaggio deve inoltre essere gestito in modo appropriato per guidare il processo, senza aver paura di cambiare la gestione nel corso di una campagna per avere successo.

Pianifica una teleconferenza settimanale con le principali parti interessate per garantire che i ruoli vengano costantemente perfezionati e che tutti siano aggiornati in termini di stato di adozione.

Vale anche la pena sottolineare che tu, in qualità di responsabile di questa campagna, devi essere in grado di dettare risorse, investimenti e strategia complessiva all'interno dell'organizzazione. Ciò include coinvolgere attivamente coloro che ti circondano per il supporto con la strategia di intelligenza artificiale, le risorse umane e IT e l'adozione culturale.

Sarebbe utile rendere l'adozione culturale una priorità, ritenendo responsabili i leader dell'organizzazione mentre eseguono le revisioni necessarie per continuare la trasformazione. C-suite deve rimuovere barriere e ostacoli, sia tecnici che culturali, per aumentare le tue possibilità di successo.

Una volta che C-suite è allineato con i tuoi obiettivi, devi determinare come desideri gestire e controllare il budget. Ciò è particolarmente vero se il tuo panorama attuale è costituito da analisi interne concorrenti o sforzi di intelligenza artificiale.

Infine, non dimenticare di celebrare e comunicare i progressi alla tua organizzazione. Ciò aiuta a rafforzare l'impegno dei dirigenti e a ottenere supporto per la trasformazione.

Fonte: McKinsey & Company

2) Definire la gestione e la governance dei dati

Il software "self-service" e di collaborazione in team più intelligente e più accessibile porta con sé un aumento dei dati, delle origini dati e delle aspettative degli utenti finali.

Di conseguenza, la richiesta di una corretta governance dei dati diventa essenziale. Senza di esso, i dati si trovano senza uno scopo in un data lake o in un magazzino. Guardala in questo modo, più dati senza restrizioni possono dare alle aziende più libertà.

Tuttavia, a livello aziendale, può significare passaggi mancati, risultati inefficienti e sviste. Un'analisi più rapida può diventare un problema prima che sembri una soluzione.

È fondamentale affrontare questo problema con il supporto dei dirigenti. Ciò significa risorse definite per gestire e migliorare la raccolta dei dati, l'efficienza e l'utilizzo in tutte le funzioni vitali.

Il team di governance dei dati deve, inoltre, definire e supervisionare le policy, gli standard, le definizioni dei dati e gestire la qualità dei dati.

Ricorda, non tutti i dati sono uguali. Definisci cosa necessita del controllo esecutivo e quali dati possono essere resi pubblicamente disponibili per l'uso.

Data l'odierna disponibilità di strumenti di analisi e visualizzazione più user-friendly , quanto "self-service" può essere consentito per creare modelli predittivi migliori o modi diversi di creare nuovi processi aziendali? Chi può definire questi set di dati e casi d'uso?

Questi sono aspetti vitali da considerare, poiché è necessario trovare un equilibrio tra l'essere rigidi e protettivi e l'essere flessibili. Questo, ancora una volta, evidenzia l'importanza di un utile modello di governance dei dati.

Troppo controllo può significare processi lenti, mancanza di risposta, burocrazia, la necessità di cose come la verifica della posta elettronica e l'uso palese di soluzioni IT guidate dall'azienda.

Troppa flessibilità può significare versioni diverse della verità, portando a nessuna reale proprietà o responsabilità, conflitti e una riduzione della produttività.

Fonte: KPMG  

Quando prendi decisioni sull'AI, un processo di governance dei dati ti consente di implementare e gestire tali decisioni. Compreso chi può accedere a cosa, quanto accesso e cosa comporta tale accesso.

3) Prendere in considerazione e testare un approccio rispetto al successo o al fallimento

Tutte le adozioni dell'IA sono uniche e presentano le proprie serie di sfide. Quindi, è necessario iniziare tutte le introduzioni all'IA con un metodo "testa e perfeziona" anziché un approccio "successo o fallimento".

Convenzionalmente, i metodi analitici deducono una relazione definita tra le variabili. Provare un'ipotesi unilaterale la convaliderà o la rifiuterà, ma non scoprirà la connessione nascosta tra le variabili; il perché .

Creare ipotesi per ogni passaggio e quindi utilizzare questi apprendimenti ed esperienze attraverso i successivi è fondamentale. Significa perfezionare e curare la distribuzione dell'IA finché non sembra che una soluzione praticabile che offra risultati significativi sia un processo molto più semplice.

E, sebbene questo approccio prolungherà inevitabilmente le scadenze di distribuzione, consente anche di ottimizzare il risultato per incorporare le lezioni apprese nella vita reale.

Se stai integrando l'intelligenza artificiale nel servizio clienti computerizzato come i chatbot automatizzati, è fondamentale che, ovunque vada il cliente, c'è una risposta che lo aspetta. Non può funzionare fino a un certo punto, ha bisogno di assoluti. Le soluzioni definitive si allineeranno quindi alle esigenze dei dipendenti e degli utenti finali.

Fonte: PWC

4) Dedica del tempo alla gestione del cambiamento e alla formazione

La distribuzione di un'API AI per inserire un nuovo set di dati è semplice. Tuttavia, modificare la gestione e la formazione degli analisti che utilizzeranno questi processi in futuro è una sfida.

La maggior parte delle forme di intelligenza artificiale crea decisioni automatizzate: "sì" o "no". Tuttavia, spesso l'integrazione di algoritmi ML può consentire anche risposte più sottili. Queste risposte possono essere utilizzate insieme ai processi esistenti per fornire i migliori risultati.

Ad esempio, se i punteggi di una decisione dell'IA dicono, una domanda di prestito su una scala di idoneità da 1 a 10, i punteggi da 7 a 10 possono produrre un sì automatico.

Tuttavia, qualsiasi valore inferiore richiederà comunque l'intervento umano per concedere o negare l'applicazione. Se stai integrando l'intelligenza artificiale per analizzare i comandi vocali in un call center tramite comunicazioni VoIP , come può distinguere i comandi più in profondità rispetto alla semplice "opzione 1 o opzione 2"?

Proprio come passeresti del tempo a formare i dipendenti su come utilizzare un processo specifico, lo stesso vale per i risultati basati sull'intelligenza artificiale.

I dipendenti umani potrebbero dover passare alcune settimane ad analizzare i risultati provenienti dagli algoritmi di intelligenza artificiale. Ciò darebbe loro un quadro di riferimento in termini di come interpretare al meglio i punteggi.

Se stai utilizzando un fornitore di intelligenza artificiale, può aiutarti in termini di come comprendere i risultati e come i dipendenti possono ottenere il massimo dal nuovo sistema. Altrimenti, imparare a creare una piattaforma di apprendimento online potrebbe essere un investimento utile per aggiornare i membri del team.

L'intelligenza artificiale non è "magia". È solo un modo per comprendere modelli e comportamenti per fornire risultati più accurati e fare previsioni. L'intelligenza artificiale funziona solo quando ha un problema definito da risolvere e le metriche giuste per avere successo. Se non hai definito chiaramente il problema per cui hai acquistato l'intelligenza artificiale per risolverlo, non otterrai la soluzione giusta.

Fonte: Harvard Business Review

5) Consolidare e assimilare l'automazione

Man mano che aumenti l'adozione dell'IA a livello aziendale, l'aspetto di questi processi in futuro cambierà con l'introduzione di una moltitudine di tipi di automazione. Dai processi manuali completi fino all'adozione di RPA e protocolli AI ancora più avanzati.

È meglio solo (e so che è un grande solo) reinventare i processi aziendali da zero con l'intelligenza artificiale in mente. È quindi possibile applicare lo strumento migliore per il lavoro in qualsiasi momento.

Il semplice inserimento di RPA o AI in processi consolidati può significare perdere tutto il suo potenziale. È inoltre necessario considerare i passaggi di consegne che devono verificarsi durante l'ulteriore integrazione.

Ciò include l'apprendimento uomo-macchina o macchina-macchina. Semplificando i passaggi e rendendoli più fluidi e affidabili, puoi migliorare ulteriormente i tuoi processi futuri per essere convenienti, competitivi e agili.

Fonte: Harvard Business Review

L'implementazione dell'IA può essere accelerata. Tuttavia, non si tratta necessariamente di essere più intelligenti; si tratta di fare le scelte giuste. Avere il buy-in dell'esecutivo combinato con un team di governance dei dati definito è fondamentale.

Come sta diventando fissato con la qualità dei dati, dedicando abbastanza tempo alla gestione del cambiamento e avendo un approccio di test senza aspettative definite.

Se trovi che il tuo progetto di intelligenza artificiale richiede troppo tempo, sii paziente. Come ogni tipo di trasformazione digitale, proprio mentre ti avvicini al traguardo, probabilmente incontrerai un altro ostacolo. Superalo, però, e le possibilità sono infinite.

John Allen è il direttore della SEO globale presso RingCentral, un fornitore globale di soluzioni UCaaS, VoIP e videoconferenza. Ha oltre 14 anni di esperienza e una vasta esperienza nella creazione e ottimizzazione di programmi di marketing digitale. Ha scritto per siti web come Hubspot e BambooHR.