5 sfaturi pentru a accelera implementarea AI a companiei dvs

Nu este o informație privilegiată pentru a cunoaște potențialul de neegalat al implementării AI la nivel de companie. Chiar și cu toate progresele din ultimii ani, se pare că abia începem să vedem ce poate face inteligența artificială.

Există nenumărate exemple de întreprinderi din zeci de sectoare care utilizează AI pentru diverse sarcini și procese. Algoritmii ajută firmele să prezică comportamentul clienților și modelele de cumpărare, să optimizeze lanțurile de aprovizionare, să personalizeze experiențele, să vă înțeleagă forța de muncă și chiar să vă ajute să găsiți Waldo .

Pentru unele companii, însă, implementarea și accelerarea implementării la scară largă este o perspectivă descurajantă. Mulți au preocupări cu privire la furnizori, capacitatea de integrare, costuri și probleme de confidențialitate și reglementare. Merită sucul strâns, având în vedere aceste provocări?

Deci, dacă vă gândiți să adoptați în continuare AI în procesele dvs. sau ați început tranziția și vi se pare frustrant sau plictisitor, iată cinci moduri de a vă atinge obiectivele mai repede.

Sursa: McKinsey & Company

1) Asigurați sponsorizarea executivă

La fel ca exemplele SaaS de dinainte, AI introduce un nou mod de a face lucrurile în comparație cu software-ul on-premise. Dar odată cu schimbarea, vine provocarea. A avea un buy-in C-suite este crucial pentru succes.

Cu cât cei mai înalți sunt mai informați și implicați în utilizarea AI, cu atât sunt mai mari șansele de adoptare la nivel de întreprindere. „Liderarea executivă puternică merge mână în mână cu adoptarea mai puternică a AI.

Respondenții de la firme care au implementat cu succes o tehnologie AI la scară au avut tendința de a evalua suportul C-suite aproape de două ori mai mare decât cei de la companii care nu au adoptat tehnologia AI”, potrivit acestui studiu McKinsey Global Institute .

Dacă nu există un lider de afaceri poziționat să preia conducerea tranziției tale AI, ai început deja prost. Asigurați-vă că cei din poziții executive sunt însărcinați cu diferite fațete ale unui program de integrare AI.

Fiecare pas trebuie, de asemenea, să aibă personal corespunzător pentru a conduce procesul, fără să vă fie teamă să schimbați managementul pe parcursul unei campanii pentru a avea succes.

Programați o teleconferință săptămânală cu părțile interesate cheie pentru a vă asigura că rolurile sunt rafinate în mod constant și că toată lumea este ținută la curent în ceea ce privește statutul de adopție.

De asemenea, merită subliniat faptul că dumneavoastră – în calitate de șef al acestei campanii – trebuie să fiți capabil să dictați resursele, investițiile și strategia generală în cadrul organizației. Aceasta include implicarea activă a celor din jur pentru sprijin cu strategia AI, activele umane și IT și adoptarea culturală.

Ar fi de ajutor dacă ați face din adoptarea culturală o prioritate, ținând la răspundere liderii organizaționali pe măsură ce execută revizuirile necesare pentru a continua transformarea. C-suite trebuie să înlăture barierele și obstacolele, atât tehnice, cât și culturale, pentru a vă crește șansele de succes.

Odată ce C-suite este aliniat cu obiectivele dvs., trebuie să determinați cum doriți să gestionați și să controlați bugetul. Acest lucru este valabil mai ales dacă peisajul dvs. actual este format din analize interne concurente sau eforturi AI.

În cele din urmă, nu uitați să sărbătoriți și să comunicați progresul organizației dvs. Acest lucru ajută la consolidarea angajamentului directorilor, precum și la obținerea sprijinului pentru transformare.

Sursa: McKinsey & Company

2) Definiți managementul și guvernanța datelor

Software-ul de „autoservire” mai inteligent și mai accesibil și de colaborare în echipă aduce cu sine o creștere a datelor, surselor de date și mai multe așteptări ale utilizatorilor finali.

Ca urmare, cererea pentru o guvernare adecvată a datelor devine esențială. Fără el, datele se află fără un scop într-un lac de date sau într-un depozit. Privește în acest fel, mai multe date fără restricții pot oferi afacerilor mai multă libertate.

Cu toate acestea, la nivel de întreprindere, poate însemna pași ratați, rezultate ineficiente și neglijențe. O analiză mai rapidă poate deveni o problemă înainte de a se simți ca o soluție.

Este esențial să abordăm acest lucru cu sprijinul directorilor. Aceasta înseamnă resurse definite pentru a gestiona și îmbunătăți colectarea datelor, eficiența și utilizarea tuturor funcțiilor vitale.

Echipa de guvernare a datelor trebuie, în plus, să stabilească și să supravegheze politicile de date, standardele, definițiile și să gestioneze calitatea datelor.

Rețineți că nu toate datele sunt egale. Definiți ce necesită control executiv și ce date pot fi puse la dispoziția publicului pentru utilizare.

Având în vedere disponibilitatea de astăzi a instrumentelor de analiză și vizualizare mai ușor de utilizat , cât de mult „autoservire” poate fi permis să creeze modele predictive mai bune sau moduri diferite de a crea noi procese de afaceri? Cine poate defini aceste seturi de date și cazuri de utilizare?

Acestea sunt aspecte vitale de luat în considerare, deoarece există un echilibru care trebuie găsit între a fi rigid și protector și a fi flexibil. Acest lucru, din nou, evidențiază importanța unui model util de guvernare a datelor.

Prea mult control poate însemna procese lente, lipsă de răspuns, birocrație, necesitatea unor lucruri precum verificarea e-mailului și utilizarea deschisă a soluțiilor IT conduse de afaceri.

Prea multă flexibilitate poate însemna versiuni diferite ale adevărului, ceea ce duce la lipsa de proprietate sau responsabilitate reală, conflicte și o reducere a productivității.

Sursa: KPMG  

Pe măsură ce luați decizii cu privire la AI, un proces de guvernare a datelor vă permite să implementați și să gestionați deciziile menționate. Inclusiv cine poate accesa ce, cât de mult acces și ce implică acel acces.

3) Luați în considerare și testați abordarea spre deosebire de succes sau eșec

Toate adoptările AI sunt unice și prezintă propriile seturi de provocări. Prin urmare, trebuie să începeți toate introducerile AI cu o metodă de „testare și rafinare”, spre deosebire de o abordare „de succes sau eșec”.

În mod convențional, metodele analitice deduc o relație definită între variabile. Încercarea unei ipoteze unilaterale fie o va valida, fie o va respinge, dar nu va descoperi legătura ascunsă dintre variabile; de ce .

Crearea de ipotetice pentru fiecare pas și apoi utilizarea acestor învățăminte și experiențe prin următoarele este esențială. Înseamnă să vă rafinați și să vă gestionați implementarea AI până când se simte că o soluție viabilă care oferă rezultate semnificative este un proces mult mai ușor.

Și, deși această abordare va extinde în mod inevitabil termenele limită de implementare, vă permite, de asemenea, să ajustați rezultatul pentru a încorpora lecțiile învățate din viața reală.

Dacă integrați inteligența artificială în serviciul pentru clienți computerizat , cum ar fi chatbot-urile automate, este vital, indiferent unde se îndreaptă clientul, să aştepte un răspuns. Nu poate funcționa până la un anumit punct, are nevoie de absolute. Soluțiile finale se vor alinia apoi cu nevoile angajaților și ale utilizatorului final.

Sursa: PWC

4) Petreceți timp gestionării schimbării și instruirii

Implementarea unui API AI pentru a ingera un nou set de date este simplă. Cu toate acestea, modificarea managementului și instruirii pentru analiștii care vor folosi aceste procese în viitor este o provocare.

Majoritatea formelor de AI creează decizii automate – „da” sau „nu”. Cu toate acestea, este adesea cazul că integrarea algoritmilor ML poate permite și răspunsuri mai subtile. Aceste răspunsuri pot fi utilizate împreună cu procesele existente pentru a oferi cele mai bune rezultate.

De exemplu, dacă scorurile unei decizii AI spun, o cerere de împrumut pe o scară de adecvare de la 1 la 10, scorurile de la 7 la 10 pot da automat un da.

Cu toate acestea, orice lucru mai mic va necesita în continuare aport uman pentru a acorda sau a respinge cererea. Dacă integrați AI pentru a analiza comenzile vocale într-un centru de apel prin comunicații VoIP , cum poate distinge comenzile mai profund decât „opțiunea 1 sau opțiunea 2”?

Așa cum ați petrece timp instruind angajații cu privire la modul de utilizare a unui anumit proces, același lucru este valabil și pentru rezultatele bazate pe inteligență artificială.

Angajații umani ar putea avea nevoie să petreacă câteva săptămâni analizând rezultatele obținute de la algoritmii AI. Acest lucru le-ar oferi un cadru de referință în ceea ce privește modul de interpretare a scorurilor cel mai bine.

Dacă utilizați un furnizor de AI, acesta vă poate ghida în ceea ce privește modul de înțelegere a rezultatelor și modul în care angajații pot profita la maximum de noul sistem. În caz contrar, a învăța cum să creezi o platformă de învățare online ar putea fi o investiție utilă pentru a-i aduce pe membrii echipei la curent.

AI nu este „magie”. Este doar o modalitate de a înțelege tiparele și comportamentele pentru a oferi rezultate mai precise și pentru a face predicții. Inteligența artificială funcționează numai atunci când are o problemă definită de rezolvat și valorile potrivite pentru a reuși. Dacă nu ați definit clar problema în care ați cumpărat AI pentru a o rezolva, nu veți obține soluția potrivită.

Sursa: Harvard Business Review

5) Consolidarea și asimilarea automatizării

Pe măsură ce intensificați adoptarea AI la nivel de întreprindere, cum arată aceste procese în viitor se va schimba odată cu introducerea unei multitudini de tipuri de automatizare. De la procese manuale complete până la adoptarea RPA și chiar și protocoale AI mai avansate.

Cel mai bine este să reinventezi doar (și știu că este un mare doar) procesele de afaceri de la zero, având în vedere AI. Puteți aplica apoi cel mai bun instrument pentru job la orice pas dat.

Simpla inserare a RPA sau AI în procesele stabilite poate însemna că pierdeți tot potențialul său. De asemenea, trebuie să luați în considerare transferurile care trebuie să aibă loc pe măsură ce vă integrați în continuare.

Aceasta include învățarea om-mașină sau mașină-mașină. Prin eficientizarea transferurilor și făcându-le mai fluide și mai fiabile, vă puteți îmbunătăți și mai mult procesele viitoare pentru a fi rentabile, competitive și agile.

Sursa: Harvard Business Review

Implementarea AI poate fi accelerată. Cu toate acestea, nu este vorba neapărat de a fi mai inteligent; este vorba de a face alegerile corecte. Este esențial să existe acceptarea executivului în combinație cu o echipă definită de guvernare a datelor.

Așa cum devine fixat cu calitatea datelor, dedicând suficient timp pentru managementul schimbării și având o abordare de testare fără așteptări definite.

Dacă descoperiți că proiectul dvs. de inteligență artificială ocupă prea mult timp, aveți răbdare. Ca orice fel de transformare digitală, exact când te apropii de linia de sosire, probabil că vei întâlni un alt obstacol. Depășește-l, totuși, și posibilitățile sunt nelimitate.

John Allen este directorul Global SEO la RingCentral, un furnizor global de soluții UCaaS, VoIP și videoconferințe. Are peste 14 ani de experiență și o experiență vastă în construirea și optimizarea programelor de marketing digital. A scris pentru site-uri web precum Hubspot și BambooHR.