Zintegruj technologie AI, aby pomóc firmom osiągnąć ich cele

Sztuczna inteligencja to cud nowoczesnej nauki, który umożliwił wiele wcześniej niewyobrażalnych możliwości. Dzięki sztucznej inteligencji wiele rzeczy w branży stało się bardziej wydajnych i produktywnych.

Mówiąc o roli AI w biznesie, ma szerokie zastosowanie w świecie komercyjnym. AI wpływa na każdą działalność biznesową w różnych branżach, od zwykłych po spektakularne. Technologie sztucznej inteligencji stopniowo zyskują na znaczeniu dla firm, które poszukują sposobów na zachowanie przewagi konkurencyjnej, ponieważ są one powszechnie dostępne.

Poniżej przedstawiamy niektóre statystyki AI, które zmieniają nasze procedury biznesowe.

• Według Fortune Business Insights globalny rynek sztucznej inteligencji w 2021 r. wyniesie 47,47 mld USD, a oczekuje się, że do 2028 r. wzrośnie do 360,36 mld USD przy CAGR wynoszącym 33,6% w okresie prognozy.
• Według Gartnera wzrost wykorzystania sztucznej inteligencji w firmach wytworzy 2,9 biliona dolarów wartości biznesowej i 6,2 miliarda godzin wydajności pracy w 2021 roku.
  
• Inna prognoza Gartnera związana z wartością biznesową sztucznej inteligencji wskazuje, że wspomaganie decyzji / wspomaganie decyzji jest największym rodzajem sztucznej inteligencji pod względem biznesowej wartości dodanej z najmniejszą liczbą wczesnych barier we wdrażaniu. Prognoza przewiduje, że wsparcie/wzmocnienie decyzji przekroczy inne rodzaje inicjatyw AI do 2030 r., stanowiąc 44% globalnej wartości biznesowej wynikającej z AI.

• Według Forbesa 83% firm uważa, że ​​sztuczna inteligencja jest obecnie strategicznym priorytetem ich działalności.
  
• Pomimo rosnącej roli AI w biznesie, wiele firm ma wyzwania rozwojowe i wdrożeniowe, które wymagają rozwiązania . Na tym blogu poznasz sześcioetapową metodologię integracji technologii AI oraz korzyści płynące z AI w biznesie, które mogą pomóc firmom osiągnąć ich cele.

Przejdźmy teraz do wdrażania technologii, aby osiągnąć cele firmy.

Wdrożenie technologii AI

1. Zapoznaj się z technologią

Firmy muszą najpierw określić, które technologie wykonują określone rodzaje działań, a także ich mocne strony i ograniczenia, zanim zaangażują się w program AI. Na przykład niektórymi przykładami sztucznej inteligencji w biznesie są robotyczna automatyzacja procesów i systemy eksperckie oparte na regułach, które są jasne w sposobie działania, ale żaden z nich nie jest w stanie się uczyć i ewoluować.

Z drugiej strony uczenie głębokie doskonale sprawdza się w wydobywaniu wiedzy z ogromnych ilości oznaczonych danych, ale prawie niemożliwe jest zrozumienie, w jaki sposób to robi. Może to być kłopotliwe w ściśle regulowanych obszarach, takich jak usługi finansowe, gdzie regulatorzy żądają informacji, dlaczego podejmuje się takie decyzje.

Kilka firm marnuje czas i pieniądze, poszukując niewłaściwej technologii do pracy. Z drugiej strony firmy są lepiej przygotowane do oceny, które technologie najlepiej spełniłyby określone potrzeby, z jakimi dostawcami się zmierzyć i jak szybko można wdrożyć system, jeśli mają dogłębną wiedzę na temat różnych technologii. Aby to zrozumieć, wymagane są ciągłe badania i edukacja, zwykle w IT lub grupie innowacyjnej.

2. Zrozum swoje wymagania biznesowe

Przejrzyj swoją firmę i zdecyduj, które strategiczne problemy można rozwiązać, korzystając z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Pierwszym krokiem jest ustalenie, które części firmy mogą najwięcej zyskać na aplikacjach kognitywnych. Sztuczna inteligencja w biznesie może dostarczać przewidywalnych informacji. Może pomóc w automatyzacji procesów. Możesz poznać cele swojej firmy, badając je. Zwykle są to te części firmy, w których wiedza (wgląd uzyskany z analizy danych lub zbioru tekstów) jest bardzo poszukiwana, ale z jakiegoś powodu niedostępna.

Kolejnym krokiem do integracji AI jest stworzenie programu AI, polegającego na przeprowadzeniu dogłębnej oceny potrzeb i możliwości, a następnie opracowaniu priorytetowego portfela projektów. Firmy korzystające z AI powinny dokonać oceny w trzech obszarach:

• Identyfikacja możliwości
• Ocena przypadków użycia
• Wybór odpowiedniej technologii

Jak trudne jest technicznie i organizacyjnie wdrożenie proponowanego rozwiązania AI? Czy korzyści z uruchomienia aplikacji AI w biznesie byłyby warte czasu i wysiłku?

Gartner przeprowadził badanie online za pomocą ankiety „ Strategie rozwoju AI i ML ”. Jak wynika z ankiety, średnia szacowana liczba projektów AI w organizacji wyniosła w 2019 r. cztery, ale respondenci spodziewali się uwzględnić 15 projektów w ciągu najbliższych trzech lat. Wskazuje to, że do 2022 r. badane organizacje spodziewają się mieć średnio 35 projektów AI lub ML.

3. Ustal priorytety głównych czynników warunkujących wartość

Po ustaleniu potrzeb firmy będziesz musiał określić możliwe biznesowe i finansowe korzyści płynące ze sztucznej inteligencji w projektach biznesowych . Rozważ różne implementacje sztucznej inteligencji i spróbuj powiązać każdą z nich z rzeczywistymi wynikami, koncentrując się na celach krótkoterminowych i demonstrując wartość finansową lub biznesową najlepiej jak potrafisz.

Rozważając swoje cele, pamiętaj, że czynniki wartościowe (takie jak zwiększona wartość klienta lub zwiększona wydajność pracowników) są tak samo ważne, jak lepsze wyniki firmy. Zastanów się, czy maszyny, a nie ludzie, mogą bardziej efektywnie wykonywać pewne czasochłonne zadania.

Wartość napędowa sprawdza, czy narzędzia sztucznej inteligencji rozważane w każdym przypadku użycia są rzeczywiście zdolne. Niektóre firmy mogą być sfrustrowane na przykład chatbotami i inteligentnymi agentami, ponieważ większość z nich nie jest obecnie w stanie sprostać ludzkim problemom poza prostymi zaprogramowanymi scenariuszami (chociaż szybko się poprawiają). Inne technologie, takie jak zautomatyzowana automatyzacja procesów, które mogą przyspieszyć proste procedury, takie jak fakturowanie, mogą spowolnić bardziej skomplikowane systemy produkcyjne.

4. Uruchamianie pilotów

Firmy powinny zacząć od projektów próbnych przed wdrożeniem aplikacji kognitywnych w całej organizacji, ponieważ różnica między obecnymi a przewidywanymi możliwościami sztucznej inteligencji nie zawsze jest oczywista.

Piloty Proof-of-concept są specjalnie zaprojektowane dla projektów o dużej wartości biznesowej. Pozwalają również organizacji testować więcej niż jedną technologię naraz. Podejmij dodatkowe środki ostrożności, aby uniknąć „wstrzyknięć” projektów przez kadrę kierowniczą wyższego szczebla, która została zachwycona przez dostawców technologii.

Rozważ utworzenie kognitywnego centrum doskonałości lub równoważnej struktury do obsługi wielu pilotów, jeśli Twoja firma planuje to zrobić. Ta metoda pomaga w rozwoju niezbędnych umiejętności technicznych i kompetencji w biznesie, a także w przejściu z małych programów pilotażowych do większych aplikacji o wyższym efekcie.

W ankiecie zleconej przez MemSQL na temat przyjęcia sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w miejscu pracy 65% respondentów pracujących i przygotowujących się do użycia, ML/AI wskazało, że głównym punktem przemawiającym za przyjęciem ML i AI było aby umożliwić bardziej świadome podejmowanie decyzji biznesowych i podkreślić znaczenie tych technologii dla analityki.

5. Skaluj w górę

Wiele firm z powodzeniem uruchomiło pilotażowe programy kognitywne, ale nie były one tak skuteczne we wdrażaniu sztucznej inteligencji w całej organizacji. Firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję potrzebują precyzyjnych planów skalowania, aby osiągnąć swoje cele, co wymaga koordynacji pomiędzy specjalistami ds. technologii a właścicielami zautomatyzowanego procesu biznesowego.

Skalowanie jest prawie zwykle konieczne poprzez integrację sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami i procesami, ponieważ technologie kognitywne zazwyczaj wspomagają poszczególne zadania, a nie całe procesy.

Firmy powinny rozważyć, czy wymagana integracja jest w ogóle wykonalna przed rozpoczęciem procesu zwiększania skali. Jednym z przykładów sztucznej inteligencji w biznesie jest skalowalność, która będzie ograniczona, jeśli zastosowanie AI w biznesie będzie opierać się na autorskiej, trudnej do uzyskania technologii. Upewnij się, że właściciele Twojej firmy i zespół IT rozmawiają o problemach ze skalowalnością przed lub w trakcie fazy pilotażowej. Nawet przy stosunkowo podstawowej technologii, takiej jak ZAP, trudno jest osiągnąć sukces w końcowej fazie IT.

Jak wynika z ankiety McKinsey dotyczącej 33 przypadków użycia sztucznej inteligencji w ośmiu funkcjach biznesowych, wyniki sugerują, że sztuczna inteligencja zapewnia firmom znaczącą wartość. W przypadku ponad 44% respondentów stwierdzono, że oszczędności wynikające z przyjęcia AI w jednostkach biznesowych, w których jest ona wdrożona, obniżyły koszty jednostek biznesowych średnio o co najmniej 10%. Respondenci mogą zgłaszać wzrost przychodów z przypadków użycia sztucznej inteligencji w sektorach marketingu i sprzedaży, rozwoju produktów i usług oraz zarządzania łańcuchem dostaw.

6. Zacznij od małego

Kiedy jednak zaczynasz, bądź rozsądny w tym, jak zastosujesz sztuczną inteligencję w biznesie, tj. nie wrzucaj wszystkich swoich danych do pierwszego projektu i miej nadzieję na najlepsze.

Zacznij od pomniejszego przykładowego zbioru danych i zastosuj sztuczną inteligencję, aby zademonstrować zawartą w nim wartość. Następnie, po kilku zwycięstwach, strategicznie wdroż rozwiązanie z pełnym wsparciem interesariuszy. Następnie możesz przejść do sprawdzenia, jak dobrze Twoja sztuczna inteligencja działa z nowym zbiorem danych, zanim zaczniesz pracować na danych, których nigdy wcześniej nie widziałeś.

Po potwierdzeniu, czy Twój początkowy plan nadaje się do skalowania (lub jeśli musisz zmienić swoje podejście przed przejściem do przodu), możesz przejść od tanich projektów o niskim ryzyku do bardziej ambitnych inicjatyw: te wczesne nauki mogą być kluczowe dla uniknięcia kosztownych przyszłe błędy.

Często Zadawane Pytania

Q1. Jak zbudować sztuczną inteligencję?

A. Tworzenie systemu AI różni się od standardowego programowania komputerowego tym, że oprogramowanie nie poprawia się automatycznie. Podczas budowania sztucznej inteligencji należy pamiętać o sześciu głównych krokach.

• Rozpoznaj problem
• Przygotuj dane
• Wybierz algorytmy
• Trenuj algorytmy
• Wybierz język programowania
• Uruchom na wybranej platformie

Q2. Jak wykorzystać sztuczną inteligencję?

O. W ostatnich latach dokonano odkryć AI dzięki postępom w zakresie mocy obliczeniowej, dostępności ogromnych ilości danych i innowacyjnym algorytmom.

Sztuczna inteligencja jest postrzegana jako kluczowy element cyfrowej rewolucji społeczeństwa, a przyszłe zastosowania mają przynieść znaczące zmiany. Poniżej kilka branż, w których sztuczna inteligencja przynosi zmiany.

• Rozpoznawanie głosu
• Technologia opieki zdrowotnej
• Usługi przesyłania strumieniowego
• Chatboty
• AI w rolnictwie
• Produkcja
• Transport
• Bezpieczeństwo cybernetyczne

Q3. Jak sztuczna inteligencja pomaga firmom?

O. Poniżej przedstawiamy kilka sposobów, w jakie sztuczna inteligencja pomaga firmom rozwijać się i monitorować ich postępy:

• Analiza nastrojów to zautomatyzowany proces, który służy do monitorowania i analizowania emocji i opinii ludzi w różnych typach tekstu.
• Dzięki Potężnej Inteligencji Konkurencyjnej możesz śledzić wszystko, co robią Twoi konkurenci – od produktów przez ludzi po promocje i podejmować najbardziej świadome decyzje.
• Prognozy sprzedaży w AI pozwalają dostrzec potencjalne problemy, gdy masz jeszcze czas na ich uniknięcie.
• Dzięki analizom predykcyjnym sztuczna inteligencja przekształca informacje w wiedzę i zapewnia wgląd w przyszłość.

Wniosek Uwaga

Integracja sztucznej inteligencji z dowolną firmą to poważne przedsięwzięcie.

Wymaga dogłębnej wiedzy, dużo czasu i przywiązania do precyzji. Co więcej, zamiast koncentrować się na tym, jak sztuczna inteligencja może wnieść wartość do konkretnej firmy i określać, gdzie jest najbardziej potrzebna, skup się na tym, w jaki sposób sztuczna inteligencja może dodać wartość do konkretnej firmy i zdecyduj, gdzie jest najbardziej potrzebna do jej pomyślnego wdrożenia.

Następnie, z pomocą i wiedzą firmy zajmującej się rozwojem sztucznej inteligencji , możesz wprowadzić w życie swoje pomysły biznesowe związane z AI i wytworzyć długoterminową wartość, korzystając z wymagającego obszaru AI.