Cum să implementați AI în organizația dvs.: Ghidul definitiv

De la preluarea apelurilor clienților până la a afla de ce echipamentul dumneavoastră consumă mult mai multă energie decât înainte, AI este capabilă de multe lucruri.

Dar există tot atâtea lucruri în care algoritmii eșuează, determinând lucrătorii umani să intervină și să își ajusteze performanța.

Cum să implementezi AI și să începi să beneficiezi de ea - în mod constant, la scară și suficient de rapid pentru a câștiga sprijinul directorilor pentru proiectele viitoare?

Problema este că majoritatea companiilor încă nu au experiența, personalul și tehnologia potrivite pentru a debloca întregul potențial al inteligenței artificiale fără a implica consultanți experimentați în IA.

Conform sondajului Deloitte din 2020, întreprinderile mature digital văd un ROI de 4,3% pentru proiectele lor de inteligență artificială în doar 1,2 ani de la lansare. Între timp, rentabilitatea investiției depășește rar 0,2%, cu o perioadă medie de rambursare de 1,6 ani.

Deloitte a descoperit, de asemenea, că companiile care văd o rentabilitate tangibilă și rapidă a investițiilor în inteligența artificială stabilesc fundația potrivită pentru inițiativele AI încă din prima zi.

PwC își face ecou sentimentul, susținând că liderii AI adoptă o abordare holistică a dezvoltării și implementării AI și abordează trei rezultate de afaceri - și anume, transformarea afacerii, modernizarea sistemelor și luarea deciziilor îmbunătățite - toate odată.

Deci, cum să utilizați AI în organizația dvs. și să vă alăturați cohortei de lideri ai inteligenței artificiale?

Pentru a răspunde la această întrebare, am efectuat cercetări ample, am discutat cu experții ITRex și am examinat proiectele din portofoliul nostru. Iată ce am învățat.

Cum să implementați AI în afaceri: un ghid în 5 pași pentru companiile aflate în curs de transformare inteligentă

Disclaimer: inovația de dragul ei nu va face bine companiei dvs.

Uneori, tehnologiile mai simple precum automatizarea proceselor robotizate (RPA) pot gestiona sarcini la egalitate cu algoritmii AI și nu este nevoie să complicăm lucrurile.

În alte cazuri (gândiți-vă la soluții de imagistică medicală bazate pe AI), s-ar putea să nu existe suficiente date pentru modelele de învățare automată pentru a identifica tumorile maligne în scanările CT cu mare precizie.

Și ocazional, este nevoie de rețele neuronale cu mai multe straturi și luni de antrenament nesupravegheat al algoritmilor pentru a reduce costurile de răcire a centrelor de date cu 20%.

Inteligența artificială nu este un fel de soluție care va crește în mod magic productivitatea angajaților dvs. și vă va îmbunătăți profitul. Cu toate acestea, are un potențial solid de a vă transforma afacerea.

Fără alte prelungiri, iată ghidul tău pentru implementarea AI

Pasul 1: Familiarizați-vă cu capacitățile și limitările AI

Companiile pot integra AI în diverse sarcini, de la extragerea datelor sociale pentru un serviciu mai bun pentru clienți până la detectarea ineficiențelor în lanțurile lor de aprovizionare.

La o scară mai largă, utilizarea inteligenței artificiale în afaceri se referă la:

• Programare
• Prognoza (precum și analiza „dacă altfel”)
• Îmbunătățirea și automatizarea proceselor
• Gestionarea și alocarea resurselor
• Raportare
• Managementul securității cibernetice

Această listă nu este exhaustivă, deoarece inteligența artificială continuă să evolueze, alimentată de progrese considerabile în designul hardware și cloud computing.

Algoritmii care facilitează sau preiau sarcini de sine stătătoare și procese întregi diferă în ceea ce privește puterea de aprovizionare, procesare și interpretare a datelor - și de asta trebuie să rețineți atunci când lucrați la strategia dvs. de adoptare a AI.

Să luăm, de exemplu, învățarea automată supravegheată. Inginerii AI ar putea antrena algoritmi pentru a detecta pisicile în postările de pe Instagram, hrănindu-le cu imagini adnotate ale prietenilor noștri feline. Atunci când se confruntă cu obiecte nefamiliare, acești algoritmi sunt foarte scurti.

Dar dacă scoatem datele etichetate din procesul de antrenament al modelului ML, vom obține algoritmi de învățare automată nesupravegheați care analizează cantități mari de informații – din nou, să folosim alegerile ca exemplu – până la informații semnificative. Cu toate acestea, modelele ML nesupravegheate necesită încă o pregătire inițială. De exemplu, le-am putea spune algoritmilor că o anumită bază de date conține doar imagini cu pisici și câini și le-am lăsa la latitudinea AI să facă calculele.

Există, de asemenea, învățare prin întărire - o tehnică care implică eliberarea algoritmilor în sălbăticie, astfel încât să poată propune soluții la problemele de afaceri și să învețe din propriile greșeli. Acest tip de IA poate ajuta la rezumarea textelor lungi sau la prezicerea tendințelor pieței de valori.

În cele din urmă, există rețele neuronale profunde care fac predicții inteligente analizând datele etichetate și neetichetate în funcție de diferiți parametri. Învățarea profundă și-a găsit drumul în soluțiile moderne de procesare a limbajului natural (NLP) și viziune computerizată (CV), cum ar fi asistenții vocali și software-ul cu capabilități de recunoaștere facială.

Oricât de precise sunt predicțiile soluțiilor de inteligență artificială, în anumite cazuri, trebuie să existe specialiști umani care să supravegheze procesul de implementare a AI și să agită algoritmii în direcția corectă.

De exemplu, AI le poate economisi mult timp pneumologilor prin identificarea pacienților cu pneumonie legată de COVID, dar medicii umani sunt cei care ajung să revizuiască scanările pentru a confirma sau a exclude diagnosticul.

Există mai multe domenii în care implementarea AI nu are sens fără o monitorizare eficientă:

• Generarea de conținut creativ, cum ar fi articole de opinie și copii optimizate pentru conversie
• Codarea sistemelor software complexe (pe o notă secundară, instrumente precum GitHub Copilot și Tabnine pot într-adevăr să prezică și să sugereze linii de cod în editorul dvs., dar nu vă recomandăm să le folosiți decât dacă le folosesc inginerii de software seniori)
• Emite judecăți și decizii etice în mod independent
• Venind cu soluții inovatoare, inovatoare pentru problemele din lumea reală

Dacă echipa dvs. IT internă se luptă să navigheze pe cont propriu în peisajul dinamic al inteligenței artificiale, puteți solicita ajutorul unei companii externe care oferă servicii de consultanță tehnologică.

Pasul 2: Definiți-vă obiectivele pentru implementarea AI

Pentru a începe să utilizați AI în afaceri, identificați problemele pe care doriți să le rezolvați cu inteligența artificială, legându-vă inițiativele de rezultate tangibile.

Pentru aceasta, trebuie să conduceți întâlniri cu unitățile organizaționale care ar putea beneficia de implementarea AI. C-Suite al companiei dvs. ar trebui să fie parte și forța motrice a acestor discuții.

De asemenea, auditați-vă procesele și datele, precum și factorii externi și interni care vă afectează organizația. Există o mulțime de tehnici și cadre pentru a vă sprijini luarea deciziilor. Acestea includ analiza micro și macro-mediu TEMPLES, cadrul VRIO pentru evaluarea activelor tale critice și SWOT pentru a rezuma punctele forte și punctele slabe ale companiei tale. Un alt instrument excelent pentru a evalua factorii și barierele în calea adoptării AI este Analiza câmpului de forță de Kurt Lewin. Această listă nu este exhaustivă; totuși, ar putea fi un punct de plecare pentru călătoria dvs. de implementare a AI.

O modalitate de a evalua avantajele și dezavantajele implementării AI în organizația dvs. este efectuarea analizei câmpului de forță. Când faceți acest lucru, atribuiți scoruri fiecărui factor care contribuie. Dacă scorul dvs. combinat este pozitiv, beneficiile adoptării AI depășesc provocările potențiale.

Experții cred că ar trebui să acordați prioritate cazurilor de utilizare a AI pe baza vizibilității pe termen scurt și a valorii financiare pe care le-ar putea aduce companiei dumneavoastră. De aceea ai nevoie de obiective specifice și modalități de a le măsura.

Revenind la problema rambursării investițiilor în inteligența artificială, este esențial să distingem rentabilitatea investiției hard și soft.

Iată rentabilitatea investiției pe care compania ta ar putea-o obține prin implementarea inteligenței artificiale:

• Economiile de timp sunt determinate de automatizarea sarcinilor laborioase
• Câștiguri de productivitate rezultate din luarea deciziilor asistată de AI
• Reducerea costurilor de muncă și operaționale datorită automatizării crescute și a productivității angajaților
• Veniturile cresc datorită creșterii bazei de clienți și a valorii mai mari a serviciilor oferite

Adoptarea inteligenței artificiale soft ROI ar putea oferi intervale:

• Experiență personalizată a clienților, care afectează pozitiv satisfacția și loialitatea clienților
• Reținerea competențelor, care se învârte în jurul cercetării și validării constante a noilor concepte de implementare a AI și contribuie la dezvoltarea abilităților interne de inteligență artificială
• Agilitate organizațională și digitală, care dă putere angajaților să reînnoiască sistemele tehnologice și fluxurile de lucru întregi ca răspuns la noile provocări și oportunități

Toate obiectivele pentru implementarea pilotului dvs. AI ar trebui să fie specifice, măsurabile, realizabile, relevante și limitate în timp (SMART). De exemplu, compania dvs. ar putea dori să reducă timpul de procesare a daunelor de asigurare de la 20 de secunde la trei secunde, obținând în același timp o reducere cu 30% a costurilor de administrare a daunelor până în T1 2023.

Pentru a stabili ținte realiste, puteți utiliza mai multe tehnici, inclusiv cercetarea de piață, evaluarea comparativă cu concurenții și consultări cu experți externi în știința datelor și în învățarea automată.

Pasul 3: Evaluați-vă pregătirea pentru AI

Termenul de pregătire pentru inteligența artificială se referă la capacitatea unei organizații de a implementa AI și de a folosi tehnologia pentru rezultatele afacerii (vezi Pasul 2).

Odată ce ați identificat aspectele afacerii dvs. care ar putea beneficia de AI, este timpul să evaluați instrumentele de care aveți nevoie pentru a vă executa planul de implementare a AI.

Potrivit lui Vitali Likhadzed, CEO și co-fondator ITRex, strategia ta de implementare a AI se va baza pe cinci blocuri cheie:

Talent de dezvoltare AI. Aveți specialiști IT interni și experți în domeniu (IMM-uri) care știu cum să implementeze AI - atât pe partea tehnologică, cât și pe cea de afaceri - într-un interval de timp specificat în pasul anterior? Dacă nu, aveți un buget pentru a externaliza dezvoltarea AI către o terță parte sau pentru a cumpăra și a implementa o soluție SaaS? Cu această ultimă opțiune, totuși, va trebui să angajați în continuare dezvoltatori AI pentru a configura și personaliza software-ul.

Dezvoltare software, achiziții și costuri de întreținere. În funcție de obiectivele dvs. de afaceri, puteți opta pentru un instrument de inteligență artificială bazat pe SaaS sau puteți urma traseul personalizat de inginerie software. Ambele abordări au avantajele și dezavantajele lor, cum ar fi compromisul între cicluri mai lungi de implementare a AI și opțiuni limitate de personalizare. Costul total de proprietate (TCO) pentru sistemele AI, fie personalizate, fie bazate pe SaaS, va include, de asemenea, taxele de furnizor și de întreținere, precum și prețul de configurare și operare a unei infrastructuri cloud (mai multe despre asta mai târziu). Costul platformelor de analiză a datelor bazate pe SaaS, de exemplu, ar putea varia între 10.000 și 25.000 USD pe an, costurile de licențiere cuprinzând o mică parte din estimarea finală.

Date. Algoritmii AI sunt la fel de buni ca și datele pe care le furnizați. Imaginile, videoclipurile, fișierele audio, documentele PDF, citirile senzorilor și alte date greu de interpretat și modificat (adică date nestructurate) cuprind până la 90% din toate informațiile stocate în infrastructura IT a companiei dumneavoastră. Localizarea, agregarea și pregătirea acestuia pentru formarea algoritmilor este un pas esențial către crearea de soluții AI precise și performante.

Resurse de calcul și stocare. Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud și alți furnizori importanți de cloud computing oferă resursele pentru a instrui, implementa și rula modele de învățare automată în cloud. Datele dvs. vor trăi și în cloud - într-un depozit de date bine organizat, în lacuri de date sau în soluții hibride de stocare a datelor cunoscute sub numele de lacuri de date. Prin urmare, accesarea serviciilor de cloud computing este cheia pentru implementarea AI. Și ar trebui să vă configurați infrastructura cloud în mod corespunzător - în caz contrar, costul implementării AI poate depăși veniturile dvs. potențiale.

Formarea angajaților. Chiar dacă faci parteneriate cu dezvoltatori AI experimentați, va trebui totuși să educi angajații cu privire la noua tehnologie, astfel încât aceștia să-și poată îndeplini sarcinile în mod eficient – ​​atât acum, cât și în viitor, când te apropii de adoptarea AI la nivel de întreprindere.

Conform clasificării Intel, companiile cu toate cele cinci blocuri de construcție AI au ajuns la pregătirea de bază și operațională a inteligenței artificiale. Aceste întreprinderi pot continua planul de implementare a AI – și au șanse mai mari să reușească dacă au strategii puternice de guvernanță a datelor și de securitate cibernetică și urmează cele mai bune practici DevOps și Agile de livrare.

Dacă organizația dvs. nu îndeplinește aceste criterii, puteți colabora cu o companie de servicii de transformare digitală pentru a vă actualiza infrastructura IT și a lua în considerare opțiunile de implementare a AI.

Pasul 4: Începeți să integrați AI în anumite procese și în timp ce planificați scalarea

La ITRex, trăim după regula „începe mic, implementează rapid și învață din greșelile tale”. Și sugerăm ‌clienții noștri să urmeze aceeași mantră – mai ales atunci când implementează inteligența artificială în afaceri.

Gartner raportează că doar 53% dintre proiectele AI trec de la prototipuri la producție. Un motiv pentru aceasta poate fi eșecul companiilor de a reproduce rezultatele pe care le-au obținut cu POC-urile lor în medii de testare sterile în viața reală, algoritmii de inteligență artificială consumând date din mai multe surse și îmbunătățind diferite procese.

O abordare pragmatică a adoptării inteligenței artificiale este să ai o imagine de ansamblu în spatele minții tale, în loc să te concentrezi pe dovezile izolate ale conceptelor (POC) pentru cazurile de utilizare selectate, chiar dacă acestea din urmă ar putea arăta ca un fruct neclintit în comparație cu cele ambițioase. initiative moonshot.

Prin crearea devreme a unui plan pentru strategia de adoptare a AI la nivel de companie, veți evita, de asemenea, soarta a 75% dintre pionierii AI care ar putea înceta activitatea până în 2025, neștiind cum să implementeze AI la scară.

De asemenea, un termen rezonabil pentru un POC de inteligență artificială nu ar trebui să depășească trei luni. Dacă nu obțineți rezultatele așteptate în acest cadru, ar putea avea sens să o opriți și să treceți la alte scenarii de utilizare.

Pasul 5: Atingeți excelența AI

După lansarea pilotului, monitorizarea performanței algoritmului și colectarea feedback-ului inițial, vă puteți valorifica cunoștințele pentru a integra AI, strat cu strat, în procesele și infrastructura IT a companiei dvs.

Pentru aceasta, trebuie să configurați:

• Un cadru robust de guvernare a datelor care asigură o gestionare sigură și eficientă a datelor în întreaga companie
• Un ecosistem de date integrat pentru colectarea, stocarea și organizarea informațiilor pentru formarea algoritmilor
• Un centru de excelență AI în care echipa dumneavoastră internă va lucra mână în mână cu experți terți, va dobândi noi abilități, va îmbunătăți continuu performanța AI și va testa concepte noi
• O fundație care facilitează luarea deciziilor Agile și reproiectarea continuă a procesului de afaceri: deoarece AI va îmbunătăți sau automatiza mai multe procese în cadrul organizației dvs., va trebui să validați că oamenii și mașinile își sporesc și se completează reciproc munca.

Abordarea incrementală a implementării AI vă poate ajuta să obțineți rentabilitatea investiției mai rapid, să obțineți acceptarea C-Suite și să încurajeze alte departamente să încerce tehnologia nouă.

Înțelegerea inteligenței artificiale este primul pas către valorificarea acestei tehnologii pentru creșterea și prosperitatea companiei dvs.

Pentru a vă ajuta să începeți, am scris un ghid de afaceri pentru inteligența artificială (descărcați aici) - o carte electronică care acoperă toate întrebările pe care le puteți avea despre tehnologie, de la tipurile și aplicațiile acesteia până la sfaturi practice pentru adoptarea AI la nivel de întreprindere.

Publicat inițial la https://itrexgroup.com la 1 septembrie 2022.