Интегрируйте технологии искусственного интеллекта, чтобы помочь компаниям достичь своих целей

ИИ — это чудо современной науки, которое открыло множество ранее немыслимых возможностей. Благодаря ИИ многие вещи в отрасли стали более эффективными и продуктивными.

Говоря о роли ИИ в бизнесе, у него есть широкий спектр приложений в коммерческом мире. ИИ влияет на каждую деловую активность в различных отраслях, от банальной до зрелищной. Технологии искусственного интеллекта постепенно становятся важными для фирм, которые ищут способы сохранить конкурентное преимущество, поскольку они широко доступны.

Ниже приведены некоторые статистические данные об искусственном интеллекте, которые меняют наши бизнес-процессы.

• Согласно Fortune Business Insights , мировой рынок ИИ на 2021 год составит 47,47 млрд долларов, и ожидается, что к 2028 году он вырастет до 360,36 млрд долларов при среднегодовом темпе роста в 33,6% в течение прогнозируемого периода.
• По данным Gartner, рост использования ИИ в компаниях создаст ценность бизнеса на 2,9 трлн долларов и 6,2 млрд часов производительности труда в 2021 году.
  
• В другом прогнозе Gartner, касающемся ценности ИИ для бизнеса, подчеркивается, что поддержка принятия решений/расширение возможностей ИИ является крупнейшим типом ИИ с точки зрения добавленной стоимости для бизнеса с наименьшими препятствиями для внедрения на начальном этапе. Согласно прогнозу, к 2030 году поддержка принятия решений/расширение превзойдет другие типы инициатив ИИ и будет составлять 44% глобальной ценности бизнеса, полученной с помощью ИИ.

• По данным Forbes, 83% компаний считают, что искусственный интеллект сегодня является стратегическим приоритетом для их бизнеса.
  
• Несмотря на растущую роль ИИ в бизнесе, у многих фирм есть проблемы с разработкой и внедрением, и эти проблемы с ИИ необходимо решать . В этом блоге вы познакомитесь с шестиступенчатой ​​методологией интеграции технологии ИИ и преимуществами ИИ в бизнесе, которые могут помочь фирмам достичь своих целей.

Теперь давайте углубимся в внедрение технологий для достижения целей компании.

Внедрение технологии ИИ

1. Ознакомьтесь с технологиями

Компании должны сначала определить, какие технологии выполняют определенные виды деятельности, а также их сильные и слабые стороны, прежде чем приступать к программе ИИ. Например, некоторыми примерами искусственного интеллекта в бизнесе являются роботизированная автоматизация процессов и основанные на правилах экспертные системы, которые ясно понимают, как они работают, но ни одна из них не способна учиться и развиваться.

Глубокое обучение, с другой стороны, превосходно извлекает знания из огромного количества размеченных данных, но почти невозможно понять, как оно это делает. Это может быть проблематично в строго регулируемых областях, таких как финансовые услуги, где регулирующие органы требуют знать, почему принимаются такие решения.

Некоторые компании тратят время и деньги, выбирая неправильную технологию для своей работы. С другой стороны, компании могут лучше оценить, какие технологии лучше всего удовлетворят конкретные потребности, с какими поставщиками работать и насколько быстро можно внедрить систему, если они хорошо разбираются в различных технологиях. Чтобы получить это понимание, необходимы непрерывные исследования и обучение, обычно внутри ИТ или инновационной группы.

2. Поймите требования вашего бизнеса

Проанализируйте свой бизнес и решите, какие стратегические болевые точки можно устранить с помощью решений на основе ИИ. Первый шаг — выяснить, какие части компании могут получить наибольшую выгоду от когнитивных приложений. ИИ в бизнесе может предоставлять прогнозные данные. Это может помочь вам в автоматизации процессов. Вы можете узнать цели вашей компании, изучив их. Обычно это подразделения фирмы, где знания (понимание, полученное в результате анализа данных или подборки текстов) пользуются большим спросом, но по какой-то причине недоступны.

Следующим шагом к интеграции ИИ является создание программы ИИ, которая заключается в проведении тщательной оценки потребностей и возможностей с последующей разработкой приоритетного портфеля проектов. Компании, использующие ИИ, должны проводить оценку в трех областях:

• Определение возможностей
• Оценка вариантов использования
• Выбор подходящей технологии

Насколько сложно технически и организационно реализовать предлагаемое решение ИИ? Стоят ли преимущества запуска приложения ИИ в бизнесе время и усилия?

Gartner провела онлайн-исследование в рамках опроса « Стратегии развития искусственного интеллекта и машинного обучения». Согласно опросу, среднее количество проектов ИИ в организации в 2019 году составляло четыре, но респонденты ожидали включения 15 проектов в течение следующих трех лет. Это указывает на то, что к 2022 году опрошенные организации планируют реализовать в среднем 35 проектов ИИ или машинного обучения.

3. Определите приоритеты основных факторов ценности

Вам нужно будет определить возможные деловые и финансовые преимущества ИИ в бизнес-проектах после того, как вы определите потребности своей компании. Рассмотрите различные реализации ИИ и постарайтесь связать каждую из них с реальными результатами, сосредоточившись на краткосрочных целях и как можно лучше демонстрируя финансовую или коммерческую ценность.

Обдумывая свои цели, имейте в виду, что факторы ценности (такие как увеличение ценности для клиентов или повышение эффективности сотрудников) так же важны, как и лучшие результаты компании. Подумайте, могут ли машины, а не люди, выполнять определенные трудоемкие задачи более эффективно.

Ведущее значение показывает, действительно ли способны рассматриваемые инструменты ИИ для каждого варианта использования. Например, некоторые предприятия могут быть разочарованы чат-ботами и интеллектуальными агентами, потому что большинство из них в настоящее время не могут сравниться с решением человеческих проблем, кроме простых запрограммированных сценариев (хотя они быстро улучшаются). Другие технологии, такие как роботизированная автоматизация процессов, которые могут ускорить простые процедуры, такие как выставление счетов, могут замедлить работу более сложных производственных систем.

4. Запуск пилотов

Фирмы должны начинать с пробных проектов, прежде чем развертывать когнитивные приложения по всей организации, поскольку разница между текущими и ожидаемыми возможностями ИИ не всегда очевидна.

Пилотные версии Proof-of-Concept специально разработаны для проектов с высокой ценностью для бизнеса. Они также позволяют организации тестировать более одной технологии одновременно. Примите дополнительные меры предосторожности, чтобы избежать «инъекций» проектов со стороны руководителей высшего звена, на которых повлияли поставщики технологий.

Рассмотрите возможность создания когнитивного центра передового опыта или аналогичной структуры для работы с большим количеством пилотов, если ваша компания планирует это сделать. Этот метод помогает в развитии необходимых технических навыков и компетенций в бизнесе, а также в переходе от небольших пилотных проектов к более крупным приложениям с более высоким эффектом.

В опросе по внедрению искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) на рабочем месте , проведенном по заказу MemSQL , 65% респондентов, работающих и готовящихся к использованию, указали, что основным моментом внедрения МО и ИИ было для обеспечения более обоснованного принятия бизнес-решений и подчеркивания важности этих технологий для аналитики.

5. Увеличение масштаба

Многие фирмы успешно запустили когнитивные пилотные проекты, но они оказались не столь эффективными при внедрении ИИ в организации. Компаниям, использующим ИИ, нужны точные планы масштабирования для достижения своих целей, что требует координации между специалистами по технологиям и владельцами автоматизированных бизнес-процессов.

Масштабирование почти всегда необходимо для интеграции ИИ с существующими системами и процессами, потому что когнитивные технологии обычно помогают отдельным задачам, а не целым процессам.

Компании должны подумать, возможна ли необходимая интеграция, прежде чем начинать процесс расширения. Одним из примеров использования искусственного интеллекта в бизнесе является масштабируемость, которая будет ограничена, если применение ИИ в бизнесе зависит от запатентованной технологии, которую трудно получить. Убедитесь, что владельцы вашего бизнеса и ИТ-команда говорят о проблемах масштабируемости до или во время пилотного этапа. Даже с относительно простой технологией, такой как RPA, трудно добиться успеха в конце концов вокруг ИТ.

Согласно опросу McKinsey о 33 вариантах использования ИИ в восьми бизнес-функциях, результаты показывают, что ИИ приносит компаниям значительную пользу. Более 44 % респондентов сообщили, что экономия средств за счет внедрения ИИ в бизнес-подразделениях, где он развернут, позволила снизить затраты бизнес-подразделений в среднем не менее чем на 10 %. Респонденты, скорее всего, сообщат о росте доходов от использования ИИ в секторах маркетинга и продаж, разработки продуктов и услуг и управления цепочками поставок.

6. Начните с малого

Однако, когда вы только начинаете, будьте благоразумны в том, как вы применяете ИИ в бизнесе, то есть не бросайте все свои данные в свой первый проект и не надейтесь на лучшее.

Начните с небольшого выборочного набора данных и примените ИИ, чтобы продемонстрировать содержащуюся в нем ценность. Затем, после нескольких побед, стратегически разверните решение при полной поддержке заинтересованных сторон. Затем вы можете перейти к просмотру того, насколько хорошо ваш ИИ работает с новым набором данных, прежде чем заставить его работать с данными, которые вы никогда раньше не видели.

Убедившись, что ваш первоначальный план соответствовал масштабу (или вам нужно было изменить свой подход, прежде чем двигаться вперед), вы можете перейти от низкозатратных проектов с низким уровнем риска к более амбициозным инициативам: эти ранние знания могут быть жизненно важны для предотвращения дорогостоящих будущие промахи.

Часто задаваемые вопросы

Q1. Как построить ИИ?

О. Создание системы ИИ отличается от стандартного компьютерного программирования тем, что программное обеспечение не улучшается автоматически. При создании ИИ нужно помнить о шести основных шагах.

• Определите проблему
• Подготовить данные
• Выберите алгоритмы
• Обучите алгоритмы
• Выберите язык программирования
• Запуск на выбранной платформе

Q2. Как использовать искусственный интеллект?

О. В последние годы открытия ИИ были сделаны благодаря достижениям в вычислительной мощности, доступности огромных объемов данных и инновационных алгоритмов.

Искусственный интеллект рассматривается как важнейший компонент цифровой революции общества, и прогнозируется, что будущее его использование приведет к значительным изменениям. Ниже приведены несколько отраслей, в которых ИИ приносит изменения.

• Распознавание голоса
• Медицинские технологии
• Стриминговые сервисы
• Чат-боты
• ИИ в сельском хозяйстве
• Производство
• Транспорт
• Информационная безопасность

Q3. Как ИИ помогает бизнесу?

О. Ниже приведены несколько способов, с помощью которых ИИ помогает компаниям расти и отслеживать их прогресс:

• Анализ настроений — это автоматизированный процесс, который используется для отслеживания и анализа эмоций и мнений людей в различных типах текстов.
• С помощью Powerful Competitive Intelligence вы можете отслеживать все, что делают ваши конкуренты — от продуктов до людей и рекламных акций, и принимать наиболее обоснованные решения.
• Прогнозы продаж в AI позволяют увидеть потенциальные проблемы, пока у вас еще есть время их избежать.
• С помощью прогнозной аналитики ИИ преобразует информацию в знания и дает представление о будущем.

Заключение Примечание

Внедрение ИИ в любую фирму — важное мероприятие.

Для этого нужны глубокие знания, много времени и стремление к точности. Кроме того, вместо того, чтобы сосредотачиваться на том, как ИИ может принести пользу вашему конкретному бизнесу, и определять, где он больше всего нужен, сосредоточьтесь на том, как ИИ может повысить ценность вашего конкретного бизнеса, и решите, где он больше всего необходим для его успешного внедрения.

Затем, с помощью и знаниями компании по разработке искусственного интеллекта , вы сможете воплотить свои бизнес-идеи в области ИИ и создать долгосрочную ценность, используя сложную область ИИ.