เคล็ดลับ 5 ข้อในการเร่งความเร็วการนำ AI ของบริษัทไปใช้

ไม่ใช่ข้อมูลวงในที่จะทราบศักยภาพที่ไม่มีใครทัดเทียมของการนำ AI ไปใช้ทั่วทั้งบริษัท แม้ว่าจะมีความก้าวหน้าในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ก็ยังรู้สึกเหมือนว่าเราเพิ่งเริ่มเห็นว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถทำอะไรได้บ้าง

มีตัวอย่างองค์กรนับไม่ถ้วนในหลายสิบภาคส่วนที่ใช้ AI สำหรับงานและกระบวนการที่หลากหลาย ขั้นตอนวิธีการช่วยให้ บริษัท ที่จะคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าและรูปแบบการซื้อโซ่อุปทานเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ส่วนบุคคลเข้าใจพนักงานของคุณและยังช่วยให้คุณหาวัลโด

อย่างไรก็ตาม สำหรับบางบริษัท การนำไปใช้และการเร่งดำเนินการอย่างเต็มรูปแบบอาจเป็นเรื่องที่น่ากังวล หลายคนมีความกังวลเกี่ยวกับผู้ขาย ความสามารถในการผสานรวม ค่าใช้จ่าย และปัญหาความเป็นส่วนตัวและกฎระเบียบ น้ำผลไม้คุ้มค่ากับการบีบเมื่อได้รับความท้าทายเหล่านี้หรือไม่?

ดังนั้น หากคุณกำลังคิดที่จะนำ AI มาใช้ในกระบวนการของคุณต่อไป หรือคุณเริ่มการเปลี่ยนแปลงแล้วและพบว่ามันน่าหงุดหงิดหรือน่าเบื่อ นี่คือห้าวิธีในการบรรลุเป้าหมายของคุณได้เร็วขึ้น

ที่มา: McKinsey & Company

1) การสนับสนุนผู้บริหารที่ปลอดภัย

เช่นเดียวกับ ตัวอย่าง SaaS ก่อนหน้านี้ AI กำลังนำเสนอวิธีการใหม่ในการทำสิ่งต่างๆ เมื่อเทียบกับซอฟต์แวร์ในองค์กร แต่การเปลี่ยนแปลงก็มาพร้อมกับความท้าทาย การมี C-suite buy-in เป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จ

ยิ่งมีข้อมูลและมีส่วนร่วมมากขึ้นในการใช้ AI ที่สูงขึ้น โอกาสในการนำไปใช้ทั่วทั้งองค์กรก็จะยิ่งดีขึ้น “ความเป็นผู้นำของผู้บริหารที่แข็งแกร่งต้องควบคู่ไปกับการนำ AI มาใช้ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น

ผู้ตอบแบบสอบถามจากบริษัทที่นำเทคโนโลยี AI มาใช้อย่างประสบความสำเร็จในวงกว้างมักจะให้คะแนนการสนับสนุน C-suite เกือบสองเท่าเมื่อเทียบกับบริษัทที่ไม่ได้ใช้เทคโนโลยี AI” จากการ ศึกษาของ McKinsey Global Institute

หากไม่มีผู้นำธุรกิจที่จะเป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงของ AI แสดงว่าคุณเริ่มต้นได้ไม่ดีแล้ว ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้ดำรงตำแหน่งผู้บริหารได้รับมอบหมายให้ทำงานด้านต่างๆ ของโปรแกรมการรวม AI

แต่ละขั้นตอนยังต้องได้รับพนักงานอย่างเหมาะสมเพื่อขับเคลื่อนกระบวนการโดยไม่ต้องกลัวการเปลี่ยนแปลงการจัดการตลอดแคมเปญเพื่อให้ประสบความสำเร็จ

จัดกำหนดการการ ประชุมทางไกล รายสัปดาห์ กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลักเพื่อให้แน่ใจว่าบทบาทต่างๆ ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และทุกคนจะคอยติดตามสถานะการรับไปใช้งาน

นอกจากนี้ยังควรเน้นด้วยว่าคุณในฐานะหัวหน้าแคมเปญนี้ จำเป็นต้องสามารถกำหนดทรัพยากร การลงทุน และกลยุทธ์โดยรวมทั่วทั้งองค์กร ซึ่งรวมถึงการมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันต่อคนรอบข้างเพื่อรับการสนับสนุนด้วยกลยุทธ์ AI ทรัพย์สินของมนุษย์และไอที และการนำวัฒนธรรมไปใช้

จะช่วยได้หากคุณให้ความสำคัญกับการยอมรับวัฒนธรรมโดยให้ผู้นำองค์กรรับผิดชอบในขณะที่พวกเขาดำเนินการแก้ไขที่จำเป็นเพื่อดำเนินการเปลี่ยนแปลงต่อไป C-suite ต้องขจัดอุปสรรคทั้งทางเทคนิคและวัฒนธรรมเพื่อเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จ

เมื่อ C-suite สอดคล้องกับเป้าหมายของคุณแล้ว คุณต้องกำหนดว่าคุณต้องการจัดการและควบคุมงบประมาณอย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากภูมิทัศน์ปัจจุบันของคุณประกอบด้วยการวิเคราะห์ภายในที่แข่งขันกันหรือความพยายามของ AI

สุดท้ายนี้ อย่าลืมเฉลิมฉลองและแจ้งความคืบหน้าให้กับองค์กรของคุณ สิ่งนี้ช่วยเสริมความมุ่งมั่นจากผู้บริหารรวมถึงได้รับการสนับสนุนสำหรับการเปลี่ยนแปลง

ที่มา: McKinsey & Company

2) กำหนดการจัดการข้อมูลและการกำกับดูแล

'บริการตนเอง' และ ซอฟต์แวร์การทำงานร่วมกันในทีมที่ ชาญฉลาดและเข้าถึงได้มากขึ้น ทำให้ข้อมูล แหล่งข้อมูล และความคาดหวังของผู้ใช้ปลายทางเพิ่มขึ้น

เป็นผลให้ความต้องการการกำกับดูแลข้อมูลที่เหมาะสมกลายเป็นสิ่งจำเป็น หากไม่มีข้อมูลดังกล่าว ข้อมูลจะอยู่ใน Data Lake หรือคลังสินค้าอย่างไร้จุดหมาย ดูด้วยวิธีนี้ ข้อมูลที่มากขึ้นโดยไม่มีข้อจำกัดจะทำให้ธุรกิจมีอิสระมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม ในระดับองค์กร อาจหมายถึงขั้นตอนที่ไม่ได้รับ ผลลัพธ์ที่ไม่มีประสิทธิภาพ และการกำกับดูแล การวิเคราะห์ที่เร็วขึ้นอาจกลายเป็นปัญหาก่อนที่จะรู้สึกเหมือนเป็นวิธีแก้ปัญหา

สิ่งสำคัญคือต้องแก้ไขปัญหานี้ด้วยการสนับสนุนจากผู้บริหาร นี่หมายถึงทรัพยากรที่กำหนดไว้เพื่อจัดการและปรับปรุงการเก็บรวบรวมข้อมูล ประสิทธิภาพ และการใช้งานในทุกฟังก์ชันที่สำคัญ

นอกจากนี้ ทีมกำกับดูแลข้อมูลยังต้องกำหนดและดูแลนโยบายข้อมูล มาตรฐาน คำจำกัดความ และจัดการคุณภาพของข้อมูล

จำไว้ว่าข้อมูลทั้งหมดไม่เท่ากัน กำหนดสิ่งที่ต้องการการควบคุมของผู้บริหาร และข้อมูลที่สามารถเปิดเผยต่อสาธารณะเพื่อใช้งาน

เนื่องจากปัจจุบันมี เครื่องมือ วิเคราะห์ และการแสดงภาพที่ เป็นมิตร ต่อ ผู้ใช้ มากขึ้น 'บริการตนเอง' จะได้รับอนุญาตให้สร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่ดีขึ้นหรือวิธีการต่างๆ ในการสร้างกระบวนการทางธุรกิจใหม่ ๆ ได้อย่างไร ใครสามารถกำหนดชุดข้อมูลและกรณีการใช้งานเหล่านี้ได้

สิ่งเหล่านี้เป็นแง่มุมที่สำคัญที่ต้องพิจารณา เนื่องจากมีความสมดุลระหว่างความเข้มงวดกับการป้องกัน และการยืดหยุ่นตัว นี่เป็นอีกครั้งที่เน้นถึงความสำคัญของรูปแบบการกำกับดูแลข้อมูลที่เป็นประโยชน์

การควบคุมมากเกินไปอาจหมายถึงกระบวนการที่ช้า ขาดการตอบสนอง เทปสีแดง ความจำเป็นในการ ยืนยันอีเมล และการใช้โซลูชันไอทีที่นำโดยธุรกิจอย่างโจ่งแจ้ง

ความยืดหยุ่นที่มากเกินไปอาจหมายถึงความจริงในรูปแบบต่างๆ นำไปสู่ความเป็นเจ้าของหรือความรับผิดชอบที่แท้จริง ความขัดแย้ง และประสิทธิภาพที่ลดลง

ที่มา: KPMG  

ในขณะที่คุณตัดสินใจเกี่ยวกับ AI กระบวนการกำกับดูแลข้อมูลจะช่วยให้คุณสามารถนำไปใช้และจัดการการตัดสินใจดังกล่าวได้ รวมถึงผู้ที่สามารถเข้าถึงอะไร เข้าถึงได้มากน้อยเพียงใด และเข้าถึงอะไรได้บ้าง

3) พิจารณาและทดสอบแนวทางตรงข้ามกับความสำเร็จหรือความล้มเหลว

การนำ AI มาใช้ทั้งหมดนั้นมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวและนำเสนอชุดความท้าทายของตนเอง ดังนั้น คุณต้องเริ่มการแนะนำ AI ทั้งหมดด้วยวิธี 'ทดสอบและปรับแต่ง' แทนที่จะเป็นแนวทาง 'สำเร็จหรือล้มเหลว'

ตามอัตภาพ วิธีการวิเคราะห์อนุมานความสัมพันธ์ที่กำหนดไว้ระหว่างตัวแปร การทดลองสมมติฐานด้านเดียวจะตรวจสอบหรือปฏิเสธ แต่จะไม่เปิดเผยการเชื่อมต่อที่ซ่อนอยู่ระหว่างตัวแปร ว่าทำไม

การสร้างสมมุติฐานสำหรับแต่ละขั้นตอน จากนั้นใช้การเรียนรู้และประสบการณ์เหล่านี้ในขั้นตอนต่อไปเป็นสิ่งสำคัญ มันหมายถึงการปรับแต่งและดูแลการปรับใช้ AI ของคุณจนกว่าจะรู้สึกเหมือนเป็นโซลูชันที่ใช้งานได้ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่มีความหมายนั้นเป็นกระบวนการที่ง่ายกว่ามาก

และในขณะที่วิธีการนี้จะขยายกำหนดเวลาการปรับใช้อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่ก็ยังช่วยให้คุณปรับแต่งผลลัพธ์เพื่อรวมบทเรียนที่ได้เรียนรู้ในชีวิตจริงเข้าไว้ด้วยกัน

หากคุณกำลังรวม AI เข้า กับการบริการลูกค้าด้วย ระบบคอมพิวเตอร์ เช่น แชทบอทอัตโนมัติ สิ่งที่สำคัญไม่ว่าลูกค้าจะไปที่ใด คำตอบก็รอพวกเขาอยู่ มันไม่สามารถทำงานได้จนถึงจุดหนึ่ง มันต้องการความสมบูรณ์ โซลูชันขั้นสูงสุดจะสอดคล้องกับความต้องการของพนักงานและผู้ใช้ปลายทาง

ที่มา: PWC

4) ใช้เวลากับการจัดการการเปลี่ยนแปลงและการฝึกอบรม

การปรับใช้ AI API เพื่อนำเข้าชุดข้อมูลใหม่นั้นตรงไปตรงมา อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงการจัดการและการฝึกอบรมสำหรับนักวิเคราะห์ที่จะใช้กระบวนการเหล่านี้ในอนาคตถือเป็นความท้าทาย

รูปแบบส่วนใหญ่ของ AI สร้างการตัดสินใจอัตโนมัติ - "ใช่" หรือ "ไม่ใช่" อย่างไรก็ตาม มักเป็นกรณีที่การรวมอัลกอริธึม ML เข้าด้วยกันสามารถช่วยให้ตอบสนองได้ละเอียดยิ่งขึ้นเช่นกัน คำตอบเหล่านี้อาจใช้ร่วมกับกระบวนการที่มีอยู่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ตัวอย่างเช่น หากคะแนนการตัดสินใจของ AI ระบุว่าการขอสินเชื่อในระดับความเหมาะสม 1-10 คะแนนจาก 7-10 อาจให้ผลเป็นใช่โดยอัตโนมัติ

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ต่ำกว่านี้ยังคงต้องการข้อมูลจากมนุษย์ในการอนุญาตหรือปฏิเสธแอปพลิเคชัน หากคุณกำลังรวม AI เพื่อวิเคราะห์คำสั่งเสียงในศูนย์บริการทางโทรศัพท์ผ่าน การสื่อสาร VoIP จะแยกแยะคำสั่งที่ลึกกว่าเพียงแค่ "ตัวเลือก 1 หรือตัวเลือก 2" ได้อย่างไร

เช่นเดียวกับที่คุณจะใช้เวลาฝึกอบรมพนักงานเกี่ยวกับวิธีใช้กระบวนการเฉพาะ ผลลัพธ์ที่อิงตาม AI ก็เช่นเดียวกัน

พนักงานที่เป็นมนุษย์อาจต้องใช้เวลาสองสามสัปดาห์ในการวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่กลับมาจากอัลกอริธึม AI นั่นจะทำให้พวกเขามีกรอบอ้างอิงในแง่ของการตีความคะแนนได้ดีที่สุด

หากคุณกำลังใช้ผู้ขาย AI พวกเขาสามารถแนะนำในแง่ของการทำความเข้าใจผลลัพธ์และวิธีที่พนักงานสามารถใช้ประโยชน์จากระบบใหม่ได้อย่างเต็มที่ มิฉะนั้น การเรียนรู้ วิธีสร้างแพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์ อาจเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าเพื่อให้สมาชิกในทีมทำงานได้อย่างรวดเร็ว

AI ไม่ใช่ 'เวทมนตร์' เป็นเพียงวิธีการทำความเข้าใจรูปแบบและพฤติกรรมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นและคาดการณ์ได้ AI จะทำงานก็ต่อเมื่อมีปัญหาที่ต้องแก้ไขและตัวชี้วัดที่เหมาะสมเพื่อให้ประสบความสำเร็จ หากคุณไม่ได้ระบุปัญหาที่คุณซื้อ AI มาแก้ไขอย่างชัดเจน คุณจะไม่ได้วิธีแก้ปัญหาที่ถูกต้อง

ที่มา: Harvard Business Review

5) รวมและดูดซึมอัตโนมัติ

เมื่อคุณเพิ่มการยอมรับ AI ทั่วทั้งองค์กร กระบวนการเหล่านี้จะดูเหมือนในอนาคตจะเปลี่ยนไปด้วยการแนะนำระบบอัตโนมัติหลายประเภท ตั้งแต่กระบวนการแบบแมนนวลที่สมบูรณ์ไปจนถึงการนำ RPA มาใช้ และโปรโตคอล AI ขั้นสูงยิ่งขึ้นไปอีก

เป็นการดีที่สุดที่จะเพียงแค่ (และฉันรู้ว่ามันใหญ่มาก ) คิดค้นกระบวนการทางธุรกิจใหม่ตั้งแต่ต้นจนจบโดยคำนึงถึง AI จากนั้นคุณสามารถใช้เครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับงานในขั้นตอนใดก็ได้

การแทรก RPA หรือ AI เข้าไปในกระบวนการที่กำหนดไว้อาจทำให้คุณพลาดศักยภาพทั้งหมด คุณต้องพิจารณาแฮนด์ออฟที่จำเป็นต้องเกิดขึ้นเมื่อคุณผสานรวมเพิ่มเติม

ซึ่งรวมถึงการเรียนรู้ของมนุษย์กับเครื่องจักรหรือเครื่องจักร ด้วยการปรับปรุงประสิทธิภาพของแฮนด์ออฟและทำให้ราบรื่นและเชื่อถือได้มากขึ้น คุณสามารถปรับปรุงกระบวนการในอนาคตของคุณให้คุ้มค่า แข่งขันได้ และคล่องตัว

ที่มา: Harvard Business Review

การใช้งาน AI สามารถเร่งความเร็วได้ อย่างไรก็ตาม ไม่จำเป็นว่าจะต้องฉลาดขึ้น มันเกี่ยวกับการเลือกสิ่งที่ถูกต้อง การมีผู้บริหารร่วมกันกับทีมกำกับดูแลข้อมูลที่กำหนดไว้มีความสำคัญ

ในขณะที่กำลังถูกตรึงอยู่กับคุณภาพของข้อมูล การอุทิศเวลาให้เพียงพอในการเปลี่ยนแปลงการจัดการ และการทดสอบโดยไม่ได้กำหนดแนวทางความคาดหวังไว้

หากคุณพบว่าโครงการ AI ของคุณใช้เวลานานเกินไป ให้อดทนรอ เช่นเดียวกับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลทุกประเภท เมื่อคุณเข้าใกล้เส้นชัย คุณก็จะพบกับอุปสรรคอื่น เอาชนะมันและความเป็นไปได้ไม่มีที่สิ้นสุด

John Allen เป็นผู้อำนวยการ Global SEO ของ RingCentral ซึ่งเป็นผู้ให้บริการโซลูชั่น UCaaS, VoIP และการประชุมทางวิดีโอระดับโลก เขามีประสบการณ์มากกว่า 14 ปีและมีพื้นฐานที่กว้างขวางในการสร้างและเพิ่มประสิทธิภาพโปรแกรมการตลาดดิจิทัล เขาได้เขียนให้กับเว็บไซต์เช่น Hubspot และ BambooHR