Produse și proiecte AI – prin ce diferă de altele? | AI în afaceri #49

Introducere în managementul produselor AI

Produsele AI necesită dezvoltare și personalizare constantă, care este diferită de soluțiile tehnologice tradiționale.

• AI, inteligență artificială – un nume general pentru capacitatea mașinilor de a îndeplini sarcini care imită funcționarea rațiunii umane și a creativității, cum ar fi recunoașterea imaginilor, înțelegerea limbajului scris și vorbit sau luarea deciziilor pe baza datelor disponibile;
• ML, machine learning – o subdisciplină a AI care acoperă procese în care mașinile învață din date și experimentează cum să îndeplinească mai bine sarcinile. Unicitatea produselor bazate pe machine learning (ML) provine din faptul că nu sunt preprogramate, ci sunt echipate cu capacități de învățare și adaptare. În industrii precum asistența medicală, AI contribuie la diagnosticare mai precisă, în timp ce în finanțe permite o analiză mai sofisticată a riscurilor,
• GenAI, inteligență artificială generativă – un nou domeniu de ML care implică sisteme care pot crea conținut nou, cum ar fi text, imagini, video, modele 3D sau muzică, pe baza invenției utilizatorului sau a scopului specificat de utilizator și a datelor de intrare, cum ar fi cuvinte cheie, interogări , sau solicitări, sau schițe sau fotografii.

Planificarea produselor AI – de la idee la implementare

Planificarea unui produs AI necesită de la început să pui o întrebare cheie: Va beneficia acest produs de pe urma adăugării de capabilități AI?

Implementarea unui produs AI este riscantă și costisitoare și, prin urmare, este o idee bună să începeți prin a defini problema care trebuie rezolvată prin implementarea AI și apoi să încercați să o rezolvați în mod optim. Poate că folosind brainstorming cu ChatGPT sau Google Bard, care poate sfătui în mod surprinzător cu privire la calea optimă de dezvoltare a produsului – nu neapărat bazată pe AI.

Cu toate acestea, dacă decidem să adăugăm inteligență artificială la ofertele unei companii, trebuie să luăm în considerare specificul ciclului de viață al proiectului AI. La urma urmei, datele Gartner arată că doar 54% dintre proiectele AI trec de la faza pilot la producție.

Acest lucru se datorează adesea prototipurilor foarte promițătoare care pot fi create cu instrumentele AI disponibile astăzi. Pe de altă parte, este foarte dificil să se obțină „calitatea producției” și repetabilitatea și relevanța rezultatelor cerute de părțile interesate.

Ciclul de viață al produsului AI diferă de alții, însă nu numai prin faptul că depășește faza de concept oarecum mai rar. În cazul în care ciclul de viață al produselor tradiționale tinde spre o scădere treptată a interesului odată cu vârful vânzărilor, produsele AI experimentează așa-numitul „efect de volantă”. Acesta este un fenomen în care un produs bazat pe învățarea automată se îmbunătățește pe măsură ce este utilizat și sunt colectate date noi de la utilizatori. Cu cât produsul este mai bun, cu atât mai mulți utilizatori îl aleg, ceea ce, la rândul său, generează mai multe date pentru a îmbunătăți algoritmul. Acest efect creează o buclă de feedback care permite îmbunătățirea continuă și scalarea soluțiilor bazate pe inteligență artificială.

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

Acest lucru le face produse cu un ciclu de viață reînnoitor. Cu alte cuvinte, efectul volant în AI înseamnă că îmbunătățirile continue conduc la îmbunătățiri incrementale ale performanței produsului. De exemplu:

• Antrenament iterativ al modelelor AI – de exemplu, un model pentru prognoza vânzărilor poate necesita instruire repetată pentru a obține acuratețe optimă, dar devine din ce în ce mai perfect în timp,
• Gestionarea stocului de date – pentru aplicațiile de personalizare a conținutului, colectarea și analiza datelor utilizatorilor poate fi o prioritate, ceea ce va duce treptat la rezultate din ce în ce mai relevante.

Pe scurt, managementul proiectelor AI necesită flexibilitate și pregătire pentru îmbunătățirea continuă. Prin urmare, managerii de proiect AI trebuie să fie pregătiți să îndeplinească cerințele în schimbare și să ajusteze în mod constant strategiile.

Înțelegerea datelor și a rolului acestora în dezvoltarea produselor AI

Rolul datelor în dezvoltarea produselor AI este crucial. McKinsey estimează că modelele AI generative ar putea genera beneficii economice de până la 4,4 trilioane de dolari anual. Cu toate acestea, a ajunge la o bucată din acea plăcintă necesită un management de calitate a datelor.

De exemplu, pentru ca un sistem de recomandare a produselor de comerț electronic să funcționeze bine, calitatea datelor despre comportamentul clienților este crucială. Nu numai că veți avea nevoie de cantitatea potrivită de date, ci și de segmentarea și actualizarea adecvată a acestora și, cel mai important, de tragerea abil de concluzii din informațiile colectate.

Atunci când creați un produs AI bazat pe date, este la fel de important să mențineți imparțialitatea în date. De exemplu, în algoritmii AI utilizați în recrutare sau asigurări, datele nu trebuie să conțină părtiniri implicite – bazate pe gen sau locație – care ar putea duce la discriminare.

Este de remarcat faptul că gestionarea adecvată a datelor necesită nu numai expertiză tehnică, ci și conștientizarea impactului acesteia asupra performanței produselor AI.

Cele mai frecvente probleme la gestionarea produselor bazate pe inteligență artificială

Gestionarea produselor AI implică provocări care necesită abilități specifice și conștientizare etică. Printre cele mai importante probleme merită menționate:

• Dezvoltarea competențelor AI – de exemplu, un manager de produs din industria AI trebuie să înțeleagă elementele de bază ale învățării automate pentru a lucra eficient cu echipa tehnică,
• orientare actualizată la cerințele legale – reglementările privind produsele AI sunt abia în curs de dezvoltare, așa că trebuie să fiți orientat să ajustați politicile și reglementările companiei dvs. pentru utilizarea produsului AI în mod continuu,
• integrarea inteligenței artificiale în sistemele existente – integrarea inteligenței artificiale avansate în sistemele IT existente poate ridica provocări tehnologice și organizaționale;
• scalarea soluțiilor de inteligență artificială – pentru întreprinderile nou-înființate în tehnologie, dezvoltarea unui prototip de inteligență artificială într-un produs la scară largă necesită resurse, timp și expertiză, ceea ce poate fi, de asemenea, o problemă din cauza ofertei relativ scăzute și a cererii mari de specialiști,
• menținerea utilizatorilor implicați – pentru o aplicație care folosește inteligența artificială pentru a personaliza conținutul, adaptarea constantă la preferințele în schimbare ale utilizatorilor este cheia pentru a-i menține implicați,
• abordarea dilemelor etice – de exemplu, într-o aplicație AI pentru monitorizarea sănătății, confidențialitatea și securitatea datelor utilizatorilor este o prioritate.

Produse AI – rezumat

Pe scurt, gestionarea proiectelor și produselor AI necesită o înțelegere a provocărilor și oportunităților unice pe care le aduce tehnologia. Înțelegerea rolului datelor, capacitatea de a gestiona echipe și proiecte, precum și a fi la curent cu aspectele etice ale AI sunt esențiale. Produsele AI deschid noi orizonturi pentru afaceri, dar necesită abordarea și abilitățile potrivite.

Pentru start-up-uri, este important să se concentreze pe definirea clară a problemei pe care produsul AI este menit să o rezolve și să construiască o echipă cu cunoștințele și experiența potrivite în AI. De asemenea, merită să ne concentrăm pe construirea de sisteme AI etice și transparente care să respecte așteptările și reglementările utilizatorilor.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Expert JavaScript și instructor care antrenează departamentele IT. Scopul său principal este de a crește productivitatea echipei, învățându-i pe alții cum să coopereze eficient în timp ce codifică.

Vizualizați toate postările

AI în afaceri:

1. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
3. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
4. Chatbot text asistați de inteligență artificială
5. Business NLP astăzi și mâine
6. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
7. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
8. Postări automate pe rețelele sociale
9. Noi servicii și produse care operează cu AI
10. Care sunt punctele slabe ale ideii mele de afaceri? O sesiune de brainstorming cu ChatGPT
11. Folosind ChatGPT în afaceri
12. Actori sintetici. Top 3 generatoare video AI
13. 3 instrumente utile de proiectare grafică AI. AI generativ în afaceri
14. 3 scriitori AI minunați pe care trebuie să-i încercați astăzi
15. Explorarea puterii AI în crearea muzicii
16. Navigarea noilor oportunități de afaceri cu ChatGPT-4
17. Instrumente AI pentru manager
18. 6 plugin-uri minunate ChatGTP care vă vor face viața mai ușoară
19. 3 graficow AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Care este viitorul AI conform McKinsey Global Institute?
21. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
22. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
23. Procesarea automată a documentelor
24. Google Translate vs DeepL. 5 aplicații de traducere automată pentru afaceri
25. Operarea și aplicațiile de afaceri ale vocii roboților
26. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
27. Ce este Business Intelligence?
28. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
29. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?
30. AI și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
31. Inteligența artificială în managementul conținutului
32. AI creativ de astăzi și de mâine
33. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
34. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
35. RPA și API-uri într-o companie digitală
36. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
37. AI în EdTech. 3 exemple de companii care au folosit potențialul inteligenței artificiale
38. Inteligența artificială și mediul înconjurător. 3 soluții AI pentru a vă ajuta să construiți o afacere durabilă
39. Detectoare de conținut AI. Merită ele?
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. Ce chatbot AI conduce cursa?
41. Este chatbot AI un concurent pentru căutarea Google?
42. Solicitări eficiente ChatGPT pentru resurse umane și recrutare
43. Inginerie promptă. Ce face un inginer prompt?
44. Generator de machete AI. Top 4 instrumente
45. AI și ce altceva? Cele mai importante tendințe tehnologice pentru afaceri în 2024
46. AI și etica în afaceri. De ce ar trebui să investești în soluții etice
47. Meta AI. Ce ar trebui să știți despre funcțiile Facebook și Instagram acceptate de AI?
48. Reglementarea AI. Ce trebuie să știi ca antreprenor?
49. 5 noi utilizări ale inteligenței artificiale în afaceri
50. Produse și proiecte AI - prin ce sunt diferite de altele?