Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI? | Sztuczna inteligencja w biznesie #65

Chcesz skorzystać z możliwości sztucznej inteligencji wdrażając nowy projekt w swojej firmie? Sztuczna inteligencja może ułatwić zarówno fazę koncepcyjną, usprawniając realizację poszczególnych zadań, jak i analizę bieżących i historycznych wyników działań projektowych. Czy jednak zawsze warto zdecydować się na wsparcie AI podczas realizacji projektu? Jak ocenić opłacalność projektu AI? Jak sobie radzić z niedoborami danych i specjalistów? Od czego zacząć, aby uniknąć typowych pułapek? Czytaj dalej i dowiedz się, jakie wyzwania stoją przed projektami wykorzystującymi sztuczną inteligencję.

Jak skutecznie zintegrować projekt AI ze strategią biznesową?

Badania Gartnera mówią, że do 2030 roku 80% zadań związanych z zarządzaniem projektami będzie obsługiwanych przez sztuczną inteligencję. Jak będzie wyglądał odsetek projektów wykorzystujących sztuczną inteligencję do realizacji zadań – czas pokaże. Warto jednak już teraz zastanowić się, jak zintegrować sztuczną inteligencję ze strategią operacyjną przedsiębiorstwa.

Pierwszym krokiem jest zrozumienie potencjału i ograniczeń tej technologii. Sztuczna inteligencja dobrze radzi sobie z analizowaniem trendów i wzorców, ale zawodzi w takich kwestiach, jak wieloetapowe rozumowanie i podejmowanie decyzji moralnych. Tworzy rewelacyjne wizualizacje, jednak spójne generowanie materiałów pasujących do wizerunku marki wymaga sporych umiejętności. Dlatego rozpoczynając pracę nad projektem AI, nie możemy z prawdopodobieństwem porównywalnym do innych projektów założyć, że przyniesie on konkretne, mierzalne rezultaty.

Dobrym punktem wyjścia jest zatem analiza zalet i wad:

• Jaki jest całkowity koszt poszczególnych etapów realizacji projektu AI?
• Jakie KPI należy zdefiniować, aby ocenić wpływ biznesowy projektu AI?

Aby uzyskać wiarygodną odpowiedź na te pytania, najlepiej wybierać proste projekty AI, które przynoszą znaczną wartość, są łatwo mierzalne i wpisują się w strategię firmy. Przykładem może być startup oferujący usługi kurierskie. Jej celem jest poprawa obsługi klienta i zwiększenie elastyczności łańcucha dostaw. Prostym, ale wartościowym projektem AI jest np. wdrożenie chatbota obsługującego zapytania klientów. Taki wirtualny asystent obsłuży więcej zgłoszeń niż tradycyjne call center, zwiększając satysfakcję klientów poprzez szybką reakcję na zapytania i stałą jakość komunikacji. Z kolei zaawansowany system optymalizujący trasy kurierskie spełnia cel polegający na poprawie elastyczności dostaw, jest jednak złożony i wiąże się ze znacznie większym ryzykiem.

Po ustaleniu wstępnych projektów AI startup powinien ocenić ich wykonalność, np. pod kątem budżetu, w jakim powinien się mieścić projekt AI.

Budżetowanie projektów AI. Kluczowe wyzwania

Wdrożenie gotowego rozwiązania SaaS lub AI as a Service (AIaaS), czyli tzw. „gotowej sztucznej inteligencji”, ma wiele zalet. Jednym z nich jest przewidywalny koszt wykorzystania narzędzia i stosunkowo łatwy do oszacowania koszt wdrożenia projektu AI. Możesz wybierać spośród takich rozwiązań jak:

• chatbot do obsługi klienta – taki jak Intercom Fin, LiveChat z Chatbot.com, Drift czy FreshChat,
• Analityka mediów społecznościowych w celu zwiększenia zasięgu komunikatów marketingowych – za pomocą Cortex, Buffer lub Lately, lub
• analiza danych biznesowych za pomocą Microsoft Power BI, Tableau lub w przypadku mniej skomplikowanych zadań – Google Bard, który integruje się z dokumentami Google.

W przypadku projektów AI na większą skalę ich koszty często mogą być niedoszacowane. Zwłaszcza jeśli chodzi o zasoby i czas potrzebny na zebranie i przygotowanie danych. Na przykład według Arvinda Krishny z IBM etap przygotowania danych do uczenia się sztucznej inteligencji może zająć nawet 80% czasu trwania projektu.

Źródło: DALL-E 3, podpowiedź: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Co więcej, im bardziej potrzebujemy spersonalizowanych modeli AI do projektu, tym więcej danych jakościowych musimy zebrać. Na przykład głębokie sieci neuronowe do uczenia się wymagają setek tysięcy przykładów. Zwiększa to koszty pozyskiwania i czyszczenia tak ogromnych zbiorów danych. Na szczęście szybki rozwój sztucznej inteligencji sprawia, że ​​coraz więcej projektów AI można realizować bez konieczności kosztownego uczenia się niestandardowego modelu.

Niemniej jednak firma planująca projekt AI powinna wziąć pod uwagę nie tylko etap opracowania rozwiązania, ale także przygotowanie danych i dalszą eksploatację systemu, w tym koszty utrzymania, aktualizacji czy gromadzenia nowych danych. Dopiero wtedy można ocenić realny zwrot z inwestycji w AI.

Zagadnienia zarządzania danymi w projektach AI. Co powinieneś wiedzieć

Kluczowym wyzwaniem w projektach AI są dane – ich dostępność, ilość i jakość. Co więc zrobić? Przed rozpoczęciem projektu AI musisz:

• dokładnie sprawdź, jakie dane posiada firma – w jakiej formie są przechowywane i skąd pochodzą,
• dbać o infrastrukturę i rozwijać wewnętrzne procesy pozyskiwania danych,
• Rozważ zakup zewnętrznych zbiorów danych lub crowdsourcingu, jeśli jest ich mało.

Częstym problemem jest to, że dane są rozproszone w wielu systemach i formatach. Łączenie ich, czyszczenie i przygotowanie do uczenia się sztucznej inteligencji może być wyzwaniem. Dobrą praktyką jest ścisła współpraca zespołu AI z działem IT lub analitykami danych. Wspólnie powinni zapewnić odpowiednią infrastrukturę i procesy gromadzenia danych.

Wyzwania techniczne i bezpieczeństwa w projektach AI

AI to nie tylko algorytmy uczenia maszynowego. Aby zadziałały w praktyce, potrzebna jest cała infrastruktura informatyczna. Tymczasem integracja nowych systemów sztucznej inteligencji z istniejącymi w firmie może stanowić wyzwanie. Często wymaga to adaptacji starszych systemów biznesowych, co dla wielu firm oznacza znaczne koszty modernizacji.

Poza tym projekty AI wymagają wiedzy specjalistycznej w zakresie nauki i inżynierii danych. Tymczasem na świecie brakuje specjalistów w tej dziedzinie. Jak wynika z raportu McKinsey „Technology Trends Outlook 2023”, stosunek ogłoszeń o pracę do liczby dostępnych specjalistów wynosi 7 do 100, a popyt stale rośnie.

Nie bez znaczenia jest także kwestia bezpieczeństwa danych. Systemy AI przetwarzają ogromne ilości wrażliwych informacji, które muszą być odpowiednio zabezpieczone przed wyciekiem. Tymczasem w ostatnich latach znacznie wzrosła liczba naruszeń danych. Jest to zatem kolejne istotne ryzyko, o którym należy pamiętać przy wdrażaniu projektów AI.

Kluczowe kompetencje w AI dla przedsiębiorców. Jakie trudności możesz napotkać?

Częstą barierą we wdrażaniu projektu AI może być słaba wiedza na temat sztucznej inteligencji wśród menedżerów i decydentów biznesowych. Bez dogłębnego zrozumienia możliwości technologii trudno jest ocenić opłacalność konkretnych projektów i podjąć rozsądne decyzje. Dlatego istotne jest inwestowanie w podnoszenie wiedzy menedżerów w obszarze nowych technologii.

Pomocne może być także przekwalifikowanie obecnych pracowników. Coraz częściej mówi się o tzw. „analitykach danych obywatelskich” („naukowcy zajmujący się danymi obywatelskimi”). Specjaliści ci wykorzystują najnowocześniejsze technologie do rozwiązywania konkretnych problemów biznesowych, z którymi spotykają się na co dzień. Mają dużą wiedzę na temat branży, w której pracują. Będąc częścią zespołu pracującego nad projektem AI, umożliwiają specjalistom AI skupienie się na problemach wdrożeniowych, odpowiadając na pytania specyficzne dla branży.

Oprócz umiejętności technicznych, takich jak ocena rekomendacji AI i podejmowanie decyzji, ważne są również umiejętności miękkie, w tym przywództwo i myślenie strategiczne. To kolejny sposób na rozwiązanie problemu niedoborów umiejętności AI w firmach.

Analiza sukcesu projektu AI. Jak uniknąć błędów przy pomiarze ROI?

W Internecie krąży niepotwierdzona (i prawdopodobnie nieprawdziwa) plotka, że ​​aż 87% projektów AI nigdy nie trafia do fazy produkcyjnej. Chociaż nie mieliśmy dostępu do wiarygodnych badań udanych projektów, wczesne określenie sposobów pomiaru sukcesu jest kluczem do oceny rzeczywistego wpływu wdrożenia sztucznej inteligencji.

Dobrą praktyką jest tutaj eksperyment na małą skalę. Polega ona na przetestowaniu działania AI np. na losowej próbie użytkowników i porównaniu wyników z grupą kontrolną korzystającą ze standardowego rozwiązania. Taki test A/B pomoże Ci zweryfikować, czy nowy system AI może przynieść oczekiwane rezultaty, takie jak wzrost konwersji czy zadowolenie klienta.

Źródło: DALL-E 3, podpowiedź: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Testy A/B warto powtarzać okresowo nawet po wdrożeniu AI, ponieważ modele mogą stracić dokładność i przydatność w rozwiązywaniu problemów. Dzięki temu szybko zidentyfikujesz pojawiające się anomalie i konieczność ponownej kalibracji systemu, aby w dalszym ciągu dostarczał oczekiwanych efektów biznesowych.

Streszczenie

Choć sztuczna inteligencja oferuje ogromne możliwości, projekty w tej dziedzinie niosą ze sobą poważne wyzwania. Aby odnieść sukces, trzeba racjonalnie oszacować koszty i korzyści AI, zadbać o pozyskiwanie i jakość danych, rozwijać własne kompetencje i stawiać na stopniowe wdrażanie nowych technologii. Istotne jest także mierzenie wymiernego wpływu biznesowego wdrożeń i szybkie reagowanie na pojawiające się problemy. Tylko wtedy sztuczna inteligencja stanie się wzmocnieniem, a nie zagrożeniem dla firmy.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?