Şirketinizin yapay zeka uygulamasını hızlandırmak için 5 ipucu

Şirket çapında yapay zeka uygulamasının eşsiz potansiyelini bilmek içeriden bilgi almak değildir. Son yıllardaki tüm ilerlemelere rağmen, hala yapay zekanın neler yapabileceğini görmeye başlıyoruz gibi geliyor.

Çeşitli görevler ve süreçler için yapay zekayı kullanan düzinelerce sektörde sayısız işletme örneği vardır. Algoritmalar, firmaların müşteri davranışlarını ve satın alma modellerini tahmin etmelerine, tedarik zincirlerini optimize etmelerine, deneyimleri kişiselleştirmelerine, iş gücünüzü anlamalarına ve hatta Waldo'yu bulmanıza yardımcı olur .

Ancak bazı şirketler için tam ölçekli uygulamayı uygulamak ve hızlandırmak göz korkutucu bir ihtimal. Birçoğunun satıcılar, entegrasyon yeteneği, maliyet, gizlilik ve düzenleyici konular hakkında endişeleri var. Bu zorluklar göz önüne alındığında meyve suyu sıkmaya bile değer mi?

Bu nedenle, yapay zekayı süreçlerinize daha fazla dahil etmeyi düşünüyorsanız veya geçişe başladıysanız ve bunu sinir bozucu veya sıkıcı buluyorsanız, işte hedeflerinize daha hızlı ulaşmanın beş yolu.

Kaynak: McKinsey & Company

1) Güvenli yönetici sponsorluğu

Ondan önce gibi SaaS örnekleri, AI içi yazılım göre şeyler yapmak için yeni bir yol başlatıyor. Ancak değişimle birlikte meydan okuma geliyor. C-suite satın alımına sahip olmak başarı için çok önemlidir.

Üst düzey yöneticiler yapay zeka kullanımı konusunda ne kadar bilgili ve ilgiliyse, kurum genelinde benimseme şansı o kadar iyi olur. “Güçlü yönetici liderliği, daha güçlü AI benimseme ile el ele gidiyor.

Bu McKinsey Global Institute araştırmasına göre, bir yapay zeka teknolojisini başarılı bir şekilde dağıtan firmalardan gelen yanıtlayıcılar, C-suite desteğini yapay zeka teknolojisini benimsemeyen şirketlerden neredeyse iki kat daha yüksek oranda derecelendirme eğilimindeydi .

AI geçişinizin liderliğini üstlenecek bir iş lideri yoksa, zaten kötü bir başlangıç ​​yapıyorsunuz demektir. Yönetici pozisyonlarındaki kişilerin bir AI entegrasyon programının farklı yönleriyle görevlendirildiğinden emin olun.

Her adımda, başarılı olmak için bir kampanya boyunca yönetimi değiştirmekten korkmadan, süreci yönlendirmek için uygun şekilde personel bulunmalıdır.

Rollerin sürekli olarak iyileştirildiğinden ve herkesin benimseme durumu açısından döngüde tutulduğundan emin olmak için kilit paydaşlarla haftalık bir telekonferans planlayın .

Bu kampanyanın başkanı olarak, kuruluş genelinde kaynakları, yatırımı ve genel stratejiyi dikte edebilmeniz gerektiğini de vurgulamakta fayda var. Bu, AI stratejisi, insan ve BT varlıkları ve kültürel benimseme ile destek için çevrenizdekilerle aktif olarak etkileşim kurmayı içerir.

Dönüşüme devam etmek için gereken revizyonları gerçekleştirirken organizasyon liderlerini sorumlu tutarak kültürel benimsemeyi bir öncelik haline getirmeniz yardımcı olacaktır. C-suite, başarı şansınızı artırmak için hem teknik hem de kültürel engelleri ve engelleri kaldırmalıdır.

C-suite hedeflerinizle uyumlu hale geldiğinde, bütçeyi nasıl yönetmek ve kontrol etmek istediğinizi belirlemeniz gerekir. Bu, özellikle mevcut ortamınız rekabet eden dahili analitik veya yapay zeka çabalarından oluşuyorsa doğrudur.

Son olarak, organizasyonunuzdaki ilerlemeyi kutlamayı ve iletmeyi unutmayın. Bu, yöneticilerin bağlılığını artırmanın yanı sıra dönüşüm için destek kazanmaya yardımcı olur.

Kaynak: McKinsey & Company

2) Veri yönetimini ve yönetişimi tanımlayın

Daha akıllı ve daha erişilebilir 'self servis' ve ekip işbirliği yazılımı, beraberinde verilerde, veri kaynaklarında ve daha fazla son kullanıcı beklentisinde bir artış getiriyor.

Sonuç olarak, uygun veri yönetimi talebi zorunlu hale geliyor. Onsuz, veriler bir veri gölünde veya ambarda amaçsızca durur. Bu açıdan bakın, kısıtlama olmaksızın daha fazla veri, işletmelere daha fazla özgürlük verebilir.

Bununla birlikte, kurumsal düzeyde, atlanan adımlar, verimsiz çıktılar ve gözetimler anlamına gelebilir. Daha hızlı analitik, bir çözüm gibi hissetmeden önce bir sorun haline gelebilir.

Bunu yöneticilerin desteğiyle ele almak çok önemlidir. Bu, tüm hayati işlevlerde veri toplama, verimlilik ve kullanımı yönetmek ve geliştirmek için tanımlanmış kaynaklar anlamına gelir.

Veri yönetişimi ekibi ayrıca veri ilkelerini, standartlarını, tanımlarını belirlemeli ve denetlemeli ve veri kalitesini yönetmelidir.

Unutmayın, tüm veriler eşit değildir. Neyin yönetici kontrolüne ihtiyaç duyduğunu ve hangi verilerin kamuya açık hale getirilebileceğini tanımlayın.

Günümüzde daha kullanıcı dostu analitik ve görselleştirme araçlarının mevcudiyeti göz önüne alındığında, daha iyi tahmine dayalı modeller veya yeni iş süreçleri yaratmanın farklı yolları için "self servis" ne kadar izin verilebilir? Bu veri kümelerini kim tanımlayabilir ve vakaları kullanabilir?

Katı ve koruyucu olmak ile esnek olmak arasında kurulması gereken bir denge olduğundan, bunlar dikkate alınması gereken hayati hususlardır. Bu, yine yararlı bir veri yönetişim modelinin önemini vurgulamaktadır.

Çok fazla kontrol, yavaş süreçler, yanıt eksikliği, bürokrasi, e-posta doğrulaması gibi şeylere ihtiyaç duyulması ve iş odaklı BT çözümlerinin açık kullanımı anlamına gelebilir .

Çok fazla esneklik, gerçeğin farklı versiyonları anlamına gelebilir ve gerçek sahiplik veya sorumluluk olmamasına, çatışmaya ve üretkenlikte azalmaya yol açabilir.

Kaynak: KPMG  

Yapay zeka hakkında kararlar alırken, bir veri yönetişim süreci, söz konusu kararları uygulamanıza ve yönetmenize olanak tanır. Kimin neye, ne kadar erişime erişebileceği ve bu erişimin neyi gerektirdiği dahil.

3) Başarı veya başarısızlık yerine bir değerlendirme yapın ve yaklaşımı test edin

Tüm AI benimsemeleri benzersizdir ve kendi zorluklarını sunar. Bu nedenle, tüm AI tanıtımlarına "başarı veya başarısızlık" yaklaşımının aksine bir "test et ve iyileştir" yöntemiyle başlamanız gerekir.

Geleneksel olarak, analitik yöntemler, değişkenler arasında tanımlanmış bir ilişki çıkarır. Tek taraflı bir hipotezi denemek, onu doğrulayacak veya reddedecek, ancak değişkenler arasındaki gizli bağlantıyı ortaya çıkarmayacaktır; neden.

Her adım için varsayımlar oluşturmak ve daha sonra bu öğrenmeleri ve deneyimleri bir sonraki adımda kullanmak çok önemlidir. Bu, yapay zeka dağıtımınızı, anlamlı sonuçlar veren uygulanabilir bir çözüm gibi hissedene kadar hassaslaştırmak ve düzenlemek, çok daha kolay bir süreç anlamına gelir.

Ve bu yaklaşım, dağıtım son tarihlerini kaçınılmaz olarak uzatacak olsa da, öğrenilen gerçek hayat derslerini dahil etmek için sonuca ince ayar yapmanıza da olanak tanır.

Yapay zekayı otomatik sohbet robotları gibi bilgisayarlı müşteri hizmetlerine entegre ediyorsanız, müşteri nereye giderse gitsin onları bekleyen bir cevap olması hayati önem taşır. Belli bir noktaya kadar çalışamaz, mutlaklara ihtiyacı vardır. Nihai çözümler daha sonra çalışan ve son kullanıcı ihtiyaçları ile uyumlu hale gelecektir.

Kaynak: PWC

4) Değişim yönetimine ve eğitime zaman ayırın

Yeni bir veri kümesini almak için bir AI API dağıtmak basittir. Ancak, ileriye dönük olarak bu süreçleri kullanacak olan analistlerin yönetimini ve eğitimini değiştirmek zorlu bir iştir.

Yapay zekanın çoğu biçimi otomatik kararlar oluşturur – “evet” veya “hayır”. Bununla birlikte, çoğu zaman ML algoritmalarının entegrasyonunun daha ince yanıtlara da izin verebildiği bir durumdur. Bu yanıtlar, en iyi sonuçları elde etmek için mevcut süreçlerle birlikte kullanılabilir.

Örneğin, bir AI karar puanları diyorsa, 1-10 uygunluk ölçeğinde bir kredi başvurusu, 7-10 arası puanlar otomatik olarak evet verebilir.

Bununla birlikte, daha düşük herhangi bir şey, başvuruyu kabul etmek veya reddetmek için yine de insan girdisini gerektirecektir. Bir çağrı merkezindeki sesli komutları VoIP iletişimleri üzerinden analiz etmek için yapay zekayı entegre ediyorsanız , "seçenek 1 veya seçenek 2"den daha derin komutları nasıl ayırt edebilir?

Çalışanlarınıza belirli bir sürecin nasıl kullanılacağı konusunda eğitim vermek için zaman harcayacağınız gibi, aynı şey yapay zeka tabanlı sonuçlar için de geçerlidir.

İnsan çalışanların, AI algoritmalarından gelen sonuçları analiz etmek için birkaç hafta harcaması gerekebilir. Bu onlara puanları en iyi nasıl yorumlayacakları konusunda bir referans çerçevesi verecektir.

Bir AI satıcısı kullanıyorsanız, sonuçları nasıl anlayacakları ve çalışanların yeni sistemden en iyi şekilde nasıl yararlanabilecekleri konusunda size rehberlik edebilirler. Aksi takdirde, bir çevrimiçi öğrenme platformunun nasıl oluşturulacağını öğrenmek, ekip üyelerini hızlandırmak için değerli bir yatırım olabilir.

AI 'sihir' değildir. Daha doğru sonuçlar elde etmek ve tahminlerde bulunmak için kalıpları ve davranışları anlamanın bir yoludur. Yapay zeka, yalnızca çözülmesi gereken tanımlanmış bir sorunu ve başarılı olmak için doğru ölçümleri olduğunda çalışır. Çözmek için AI satın aldığınız sorunu açıkça tanımlamadıysanız, doğru çözümü alamazsınız.

Kaynak: Harvard Business Review

5) Otomasyonu konsolide edin ve özümseyin

Kurumsal çapta yapay zekanın benimsenmesini hızlandırdıkça, bu süreçlerin gelecekte nasıl görüneceği, çok sayıda otomasyon türünün kullanıma sunulmasıyla değişecektir. Eksiksiz manuel süreçlerden RPA'nın benimsenmesine ve hatta daha gelişmiş AI protokollerine kadar.

İş süreçlerini AI'yı göz önünde bulundurarak sıfırdan yeniden icat etmek en iyisidir (ve bunun büyük bir adalet olduğunu biliyorum ) . Ardından, verilen herhangi bir adımda iş için en iyi aracı uygulayabilirsiniz.

Yerleşik süreçlere yalnızca RPA veya AI eklemek, tüm potansiyelini kaçırmanız anlamına gelebilir. Ayrıca, daha fazla entegre olurken gerçekleşmesi gereken aktarmaları da göz önünde bulundurmalısınız.

Buna insan-makine veya makine-makine öğrenimi dahildir. Devir işlemlerini kolaylaştırarak ve daha sorunsuz ve güvenilir hale getirerek, gelecekteki süreçlerinizi uygun maliyetli, rekabetçi ve çevik olacak şekilde daha da geliştirebilirsiniz.

Kaynak: Harvard Business Review

AI uygulaması hızlandırılabilir. Ancak, bu mutlaka daha akıllı olmakla ilgili değildir; doğru seçimler yapmakla ilgilidir. Tanımlanmış bir veri yönetişimi ekibiyle birleştirilmiş yönetici katılımına sahip olmak hayati önem taşır.

Veri kalitesine sabitlendiği gibi, yönetimi değiştirmek için yeterli zaman ayırmak ve tanımlanmış beklentiler olmadan bir test yapmak yaklaşımı.

Yapay zeka projenizin çok fazla zaman aldığını düşünüyorsanız sabırlı olun. Her tür dijital dönüşümde olduğu gibi, bitiş çizgisine yaklaşırken büyük olasılıkla başka bir engelle karşılaşacaksınız. Yine de üstesinden gelin ve olasılıklar sınırsız.

John Allen, küresel bir UCaaS, VoIP ve video konferans çözümleri sağlayıcısı olan RingCentral'da Global SEO Direktörüdür. Dijital pazarlama programları oluşturma ve optimize etme konusunda 14 yılı aşkın deneyime ve kapsamlı bir geçmişe sahiptir. Hubspot ve BambooHR gibi web siteleri için yazmıştır.