Ce provocări aduce proiectul AI? | AI în afaceri #65

Vrei să profiti de capacitățile inteligenței artificiale atunci când implementezi un nou proiect în compania ta? AI poate facilita atât faza conceptuală, eficientizarea execuției sarcinilor individuale, cât și analiza rezultatelor actuale și istorice ale activităților proiectului. Cu toate acestea, merită întotdeauna să optați pentru asistență AI în timpul implementării proiectului? Cum se evaluează profitabilitatea unui proiect AI? Cum să faceți față lipsei de date și specialiști? De unde să începem pentru a evita capcanele comune? Citiți mai departe și aflați ce provocări se află în proiectele care folosesc AI.

Cum să integrezi eficient proiectul AI în strategia ta de afaceri?

Cercetările Gartner arată că până în 2030, 80% din sarcinile de management de proiect vor fi gestionate de AI. Cum va arăta procentul de proiecte care folosesc AI pentru a finaliza sarcini – rămâne de văzut. Cu toate acestea, merită deja să luați în considerare cum să integrați AI în strategia operațională a unei companii.

Primul pas este să înțelegem potențialul și limitările acestei tehnologii. Inteligența artificială se descurcă bine la analiza tendințelor și tiparelor, dar eșuează la lucruri precum raționamentul în mai mulți pași și luarea deciziilor morale. Creează imagini senzaționale, dar pentru ca acesta să genereze în mod constant materiale care se potrivesc cu imaginea unei mărci necesită o abilitate considerabilă. De aceea, atunci când începem să lucrăm la un proiect AI, nu putem presupune cu o probabilitate comparabilă cu alte proiecte dacă acesta va produce rezultate concrete, măsurabile.

Prin urmare, un bun punct de plecare este analizarea argumentelor pro și contra:

• Care este costul total al diferitelor etape de implementare a proiectului AI?
• Ce KPI ar trebui definiți pentru a evalua impactul asupra afacerii unui proiect AI?

Pentru a obține un răspuns credibil la aceste întrebări, cel mai bine este să selectați proiecte simple de IA, care aduc o valoare considerabilă, sunt ușor de măsurat și se vor potrivi în strategia companiei. Un startup care oferă servicii de curierat poate servi drept exemplu. Scopul său este de a îmbunătăți serviciile pentru clienți și de a crește flexibilitatea lanțului de aprovizionare. Un proiect AI simplu, dar valoros, de exemplu, este implementarea unui chatbot care se ocupă de întrebările clienților. Un astfel de asistent virtual va gestiona mai multe cereri decât un centru de apel tradițional, sporind satisfacția clienților prin răspunsuri rapide la întrebări și calitate constantă a comunicării. În schimb, un sistem avansat care optimizează rutele de curierat se potrivește obiectivului de a îmbunătăți flexibilitatea livrării, dar este complex și are riscuri mult mai mari.

Odată ce proiectele inițiale de IA au fost determinate, startup-ul ar trebui să evalueze fezabilitatea acestora, de exemplu, în ceea ce privește bugetul în care ar trebui să se încadreze proiectul AI.

Bugetarea proiectelor AI. Provocări cheie

Implementarea unei soluții standard SaaS sau AI as a Service (AIaaS) sau așa-numita „AI standard” are multe avantaje. Unul este costul previzibil al utilizării instrumentului și costul relativ ușor de estimat al implementării unui proiect AI. Puteți alege dintre soluții precum:

• chatbot pentru serviciul clienți – cum ar fi Intercom Fin, LiveChat de la Chatbot.com, Drift sau FreshChat,
• Analiza rețelelor sociale pentru a crește acoperirea mesajelor de marketing – cu Cortex, Buffer sau Lately sau
• Analiza datelor de afaceri cu Microsoft Power BI, Tableau sau pentru sarcini mai puțin complexe – Google Bard, care se integrează cu documentele Google.

Pentru proiectele de IA la scară mai mare, costurile acestora pot fi adesea subestimate. Mai ales când vine vorba de resursele și timpul necesar pentru colectarea și pregătirea datelor. De exemplu, conform lui Arvind Krishna de la IBM, etapa de pregătire a datelor pentru învățarea AI poate reprezenta până la 80% din durata unui proiect.

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

Mai mult, cu cât avem nevoie de modele AI personalizate pentru un proiect, cu atât mai multe date calitative trebuie să colectăm. De exemplu, rețelele neuronale profunde pentru învățare necesită sute de mii de exemple. Acest lucru crește costul achiziționării și curățării unor astfel de seturi de date uriașe. Din fericire, dezvoltarea rapidă a inteligenței artificiale înseamnă că din ce în ce mai multe proiecte AI pot fi implementate fără a fi nevoie de învățare costisitoare a unui model personalizat.

Cu toate acestea, o companie care planifică un proiect AI ar trebui să ia în considerare nu numai etapa de dezvoltare a soluției, ci și pregătirea datelor și funcționarea continuă a sistemului, inclusiv costul de întreținere, actualizare sau colectare de date noi. Numai atunci puteți evalua rentabilitatea reală a investiției în AI.

Probleme de gestionare a datelor în proiectele AI. Ce ar trebui sa stii

O provocare cheie în proiectele AI o reprezintă datele – disponibilitatea, cantitatea și calitatea acestora. Deci ce să fac? Înainte de a începe un proiect AI, trebuie să:

• examinați cu atenție ce date are compania - sub ce formă sunt stocate și de unde provin;
• să aibă grijă de infrastructură și să dezvolte procese interne de achiziție a datelor,
• Luați în considerare achiziționarea de seturi de date externe sau crowdsourcing dacă acestea sunt insuficiente.

O problemă comună este că datele sunt împrăștiate în mai multe sisteme și formate. Poate fi o provocare să le îmbinați, să le curățați și să le pregătiți pentru învățarea AI. O bună practică este ca echipa AI să colaboreze îndeaproape cu departamentul IT sau cu analiștii de date. Împreună, ar trebui să se asigure că există infrastructura adecvată și procesele de achiziție de date.

Provocări tehnice și de securitate în proiectele AI

AI nu este doar algoritmi de învățare automată. Pentru a le face să funcționeze în practică, este nevoie de o întreagă infrastructură IT. Între timp, integrarea noilor sisteme AI cu cele existente ale unei companii poate fi o provocare. Adesea necesită adaptarea sistemelor de afaceri mai vechi, ceea ce pentru multe companii înseamnă costuri considerabile de actualizare.

În plus, proiectele AI necesită experiență în știința datelor și ingineria datelor. Între timp, lumea se confruntă cu o lipsă de specialiști în acest domeniu. Potrivit raportului McKinsey „Technology Trends Outlook 2023”, raportul dintre anunțurile de locuri de muncă și specialiștii disponibili este de 7 la 100, iar cererea este în continuă creștere.

Problema securității datelor nu este, de asemenea, nesemnificativă. Sistemele AI procesează cantități uriașe de informații sensibile, care trebuie protejate corespunzător împotriva scurgerilor. Între timp, încălcările de date au crescut semnificativ în ultimii ani. Acesta este, prin urmare, un alt risc important de reținut atunci când implementați proiecte de IA.

Competențe cheie în IA pentru antreprenori. Ce dificultăți ați putea întâmpina?

O barieră comună în calea implementării unui proiect AI poate fi cunoștințele slabe despre inteligența artificială în rândul managerilor și factorilor de decizie de afaceri. Fără o înțelegere aprofundată a capacităților tehnologiei, este dificil să se evalueze viabilitatea unor proiecte specifice și să se ia decizii corecte. De aceea este esențial să investim în îmbunătățirea cunoștințelor managerilor în domeniul noilor tehnologii.

Recalificarea angajaților actuali poate ajuta, de asemenea. Se vorbește tot mai mult despre așa-numiții „analiști de date cetățeni” („Citizen data scientists”). Acești specialiști exploatează tehnologii de ultimă oră pentru a rezolva probleme specifice de afaceri cu care se confruntă zilnic. Sunt foarte cunoscători despre industria în care lucrează. Făcând parte din echipa care lucrează la un proiect AI, ei le permit specialiștilor AI să se concentreze asupra problemelor de implementare, răspunzând la întrebări specifice industriei.

Pe lângă abilitățile tehnice, cum ar fi evaluarea recomandărilor AI și luarea deciziilor, abilitățile soft sunt, de asemenea, importante, inclusiv conducerea și gândirea strategică. Aceasta este o altă modalitate de a aborda deficitul de competențe AI în companii.

Analizarea succesului proiectului AI. Cum să evitați greșelile atunci când măsurați rentabilitatea investiției?

Există un zvon nefondat (și probabil neadevărat) care circulă pe internet că până la 87% dintre proiectele AI nu ajung niciodată în faza de producție. Deși nu am reușit să accesăm studii fiabile ale proiectelor de succes, o definire timpurie a modalităților de măsurare a succesului este cheia pentru evaluarea impactului real al implementării AI.

O bună practică aici este un experiment la scară mică. Aceasta implică testarea performanței AI, de exemplu, pe un eșantion aleatoriu de utilizatori și compararea rezultatelor cu un grup de control folosind o soluție standard. Un astfel de test A/B vă ajută să verificați dacă noul sistem AI poate aduce rezultatele așteptate, cum ar fi o creștere a conversiilor sau satisfacția clienților.

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

Testarea A/B merită repetată periodic chiar și după implementarea AI, deoarece modelele își pot pierde acuratețea și relevanța în rezolvarea problemelor. Acest lucru vă va permite să identificați rapid anomaliile emergente și necesitatea de a recalibra sistemul, astfel încât acesta să continue să ofere rezultatele așteptate de afaceri.

rezumat

În timp ce AI oferă oportunități extraordinare, proiectele din acest domeniu prezintă provocări semnificative. Pentru a reuși, trebuie să evaluezi în mod fezabil costurile și beneficiile AI, să ai grijă de achiziția și calitatea datelor, să dezvolți competențe interne și să pariezi pe implementarea treptată a noilor tehnologii. De asemenea, este esențial să măsurați impactul tangibil asupra afacerii al implementărilor și să reacționați rapid la problemele emergente. Abia atunci AI va deveni mai degrabă o îmbunătățire decât o amenințare pentru companie.

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 azi 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?
51. Automatizarea proceselor asistată de inteligență artificială. Unde să încep?
52. Cum potriviți o soluție AI cu o problemă de afaceri?
53. AI ca expert în echipa ta
54. Echipa AI vs. divizarea rolurilor
55. Cum să alegi un domeniu de carieră în AI?
56. Merită întotdeauna să adăugați inteligență artificială în procesul de dezvoltare a produsului?
57. AI în HR: Cum afectează automatizarea recrutării resursele umane și dezvoltarea echipei
58. 6 cele mai interesante instrumente AI în 2023
59. 6 cele mai mari accidente de afaceri cauzate de AI
60. Care este analiza maturității AI a companiei?
61. AI pentru personalizarea B2B
62. Cazuri de utilizare ChatGPT. 18 exemple despre cum să vă îmbunătățiți afacerea cu ChatGPT în 2024
63. Microînvățare. O modalitate rapidă de a obține noi abilități
64. Cele mai interesante implementări AI în companii în 2024
65. Ce fac specialiștii în inteligență artificială?
66. Ce provocări aduce proiectul AI?