การนำ AI ไปใช้ในองค์กรของคุณอย่างไร: คู่มือฉบับสมบูรณ์

ตั้งแต่การรับสายจากลูกค้าไปจนถึงการหาสาเหตุที่อุปกรณ์ของคุณใช้พลังงานมากกว่าที่เคย AI สามารถทำอะไรได้หลายอย่าง

แต่มีหลายอย่างที่อัลกอริธึมล้มเหลว กระตุ้นให้คนงานที่เป็นมนุษย์เข้ามาและปรับแต่งประสิทธิภาพของพวกเขา

จะใช้ AI และเริ่มใช้ประโยชน์จากมันได้อย่างไร - สม่ำเสมอตามขนาดและเร็วพอที่จะชนะการสนับสนุนจากผู้บริหารสำหรับโครงการในอนาคต?

ปัญหาคือ บริษัทส่วนใหญ่ยังขาดประสบการณ์ บุคลากร และเทคโนโลยีที่เหมาะสมในการปลดล็อกศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์อย่างเต็มที่โดยไม่ต้องอาศัยที่ปรึกษาด้าน AI ที่มีประสบการณ์

จากการสำรวจของ Deloitte ในปี 2020 องค์กรที่เติบโตทางดิจิทัลได้รับ ROI 4.3% สำหรับโครงการปัญญาประดิษฐ์ในเวลาเพียง 1.2 ปีหลังจากเปิดตัว ในขณะเดียวกัน ROI ของ AI ที่ล้าหลังแทบจะไม่เกิน 0.2% โดยมีระยะเวลาคืนทุนเฉลี่ยอยู่ที่ 1.6 ปี

Deloitte ยังพบว่าบริษัทต่างๆ ที่มองเห็นผลตอบแทนจากการลงทุนด้านปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นรูปธรรมและรวดเร็ว ได้สร้างรากฐานที่เหมาะสมสำหรับการริเริ่มด้าน AI ตั้งแต่วันแรก

PwC สะท้อนความรู้สึก โดยอ้างว่าผู้นำ AI ใช้แนวทางแบบองค์รวมในการพัฒนาและใช้งาน AI และจัดการกับผลลัพธ์ทางธุรกิจ 3 ประการ ได้แก่ การเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ การปรับปรุงระบบให้ทันสมัย ​​และการตัดสินใจที่เพิ่มขึ้น ทั้งหมดในคราวเดียว

ดังนั้นจะใช้ AI ในองค์กรของคุณและเข้าร่วมกลุ่มผู้นำด้านปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างไร?

เพื่อตอบคำถามนี้ เราได้ทำการวิจัยอย่างละเอียด พูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญของ ITRex และตรวจสอบโครงการจากพอร์ตโฟลิโอของเรา นี่คือสิ่งที่เราได้เรียนรู้

การนำ AI ไปใช้ในธุรกิจอย่างไร: คำแนะนำ 5 ขั้นตอนสำหรับบริษัทที่อยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงอย่างชาญฉลาด

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: นวัตกรรมเพื่อตัวมันเองไม่ได้ช่วยอะไรบริษัทของคุณเลย

บางครั้งเทคโนโลยีที่ง่ายกว่า เช่น ระบบอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์ (RPA) สามารถจัดการงานได้เทียบเท่ากับอัลกอริธึม AI และไม่จำเป็นต้องทำสิ่งต่าง ๆ ให้ซับซ้อนเกินไป

ในกรณีอื่นๆ (คิดว่าโซลูชันการถ่ายภาพทางการแพทย์ที่ใช้ AI) อาจมีข้อมูลไม่เพียงพอสำหรับแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุเนื้องอกที่ร้ายแรงในการสแกน CT ที่มีความแม่นยำสูง

และในบางครั้ง อาจต้องใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้นและการฝึกอบรมอัลกอริธึมแบบไม่ต้องใส่ข้อมูลเป็นเวลาหลายเดือนเพื่อลดต้นทุนการระบายความร้อนของศูนย์ข้อมูลลง 20%

ปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาแบบกระสุนเงินที่จะเพิ่มผลิตภาพพนักงานของคุณอย่างน่าอัศจรรย์และปรับปรุงผลกำไรของคุณ แต่ก็มีศักยภาพที่แข็งแกร่งในการเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณ

ไม่ต้องกังวลใจอีกต่อไป นี่คือคำแนะนำในการใช้งาน AI

ขั้นตอนที่ 1: ทำความคุ้นเคยกับความสามารถและข้อจำกัดของ AI

บริษัทต่างๆ สามารถผสานรวม AI เข้ากับงานต่างๆ ได้ ตั้งแต่การขุดข้อมูลโซเชียลเพื่อการบริการลูกค้าที่ดีขึ้น ไปจนถึงการตรวจจับความไร้ประสิทธิภาพในห่วงโซ่อุปทาน

ในวงกว้าง การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจตกอยู่ที่:

• การจัดตารางเวลา
• การพยากรณ์ (เช่นเดียวกับการวิเคราะห์ "ถ้า-อื่น")
• การปรับปรุงกระบวนการและระบบอัตโนมัติ
• การจัดการและการจัดสรรทรัพยากร
• การรายงาน
• การจัดการความปลอดภัยทางไซเบอร์

รายการนี้ไม่ได้ครอบคลุมทั้งหมดเนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยได้รับแรงหนุนจากความก้าวหน้าอย่างมากในการออกแบบฮาร์ดแวร์และการประมวลผลแบบคลาวด์

อัลกอริธึมที่อำนวยความสะดวกหรือควบคุมงานแบบสแตนด์อโลนและกระบวนการทั้งหมดนั้นแตกต่างกันในการจัดหาข้อมูล การประมวลผล และพลังการตีความ และนั่นคือสิ่งที่คุณต้องคำนึงถึงเมื่อทำงานกับกลยุทธ์การนำ AI ไปใช้

ยกตัวอย่างแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแล วิศวกร AI สามารถฝึกอัลกอริทึมเพื่อตรวจจับแมวในโพสต์ Instagram โดยป้อนรูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบของเพื่อนแมวของเรา เมื่อต้องเผชิญกับวัตถุที่ไม่คุ้นเคย อัลกอริธึมเหล่านี้สั้นมาก

แต่ถ้าเรานำข้อมูลที่ติดป้ายกำกับออกจากกระบวนการฝึกอบรมโมเดล ML เราจะได้รับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ได้รับการควบคุม ซึ่งจะบีบอัดข้อมูลจำนวนมหาศาล อีกครั้ง ลองใช้ cat Picks เป็นตัวอย่าง ไปจนถึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย อย่างไรก็ตาม โมเดล ML ที่ไม่ได้รับการดูแลยังคงต้องมีการฝึกอบรมเบื้องต้นอยู่บ้าง ตัวอย่างเช่น เราสามารถบอกอัลกอริธึมว่าฐานข้อมูลใดฐานข้อมูลหนึ่งมีภาพแมวและสุนัขเท่านั้น และปล่อยให้ AI เป็นผู้ทำการคำนวณ

นอกจากนี้ยังมีการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ซึ่งเป็นเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการปล่อยให้อัลกอริธึมหลุดเข้าไปในป่าเพื่อที่พวกเขาจะได้เสนอวิธีแก้ปัญหาทางธุรกิจและเรียนรู้จากความผิดพลาดของตนเอง AI ประเภทนี้สามารถช่วยสรุปข้อความขนาดยาวหรือทำนายแนวโน้มตลาดหุ้นได้

สุดท้าย มีโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกที่คาดการณ์อย่างชาญฉลาดโดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ติดฉลากและไม่ติดป้ายกำกับกับพารามิเตอร์ต่างๆ การเรียนรู้เชิงลึกได้ค้นพบวิธีการในการประมวลผลภาษาธรรมชาติสมัยใหม่ (NLP) และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (CV) เช่น ผู้ช่วยเสียงและซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถในการจดจำใบหน้า

ไม่ว่าการคาดการณ์ของโซลูชันปัญญาประดิษฐ์จะแม่นยำเพียงใด ในบางกรณี จะต้องมีผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์คอยดูแลกระบวนการนำ AI ไปใช้และกระตุ้นอัลกอริทึมไปในทิศทางที่ถูกต้อง

ตัวอย่างเช่น AI สามารถช่วยนักปอดวิทยาประหยัดเวลาได้มากด้วยการระบุผู้ป่วยที่เป็นโรคปอดบวมที่เกี่ยวข้องกับ COVID แต่เป็นแพทย์ที่เป็นมนุษย์ที่ลงเอยด้วยการทบทวนการสแกนเพื่อยืนยันหรือแยกแยะการวินิจฉัย

มีหลายพื้นที่ที่การนำ AI ไปใช้ไม่สมเหตุสมผลหากไม่มีการตรวจสอบอย่างมีประสิทธิภาพ:

• การสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์ เช่น บทความความคิดเห็นและสำเนาที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการแปลง
• การเข้ารหัสระบบซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน (ในหมายเหตุด้านข้าง เครื่องมืออย่าง GitHub Copilot และ Tabnine สามารถคาดเดาและแนะนำบรรทัดของโค้ดในโปรแกรมแก้ไขของคุณได้ แต่เราไม่แนะนำให้ใช้เว้นแต่จะเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์อาวุโสที่ใช้)
• การตัดสินและการตัดสินใจอย่างมีจริยธรรมโดยอิสระ
• มาพร้อมนวัตกรรมการแก้ปัญหาแบบนอกกรอบสำหรับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

หากทีมไอทีในองค์กรของคุณประสบปัญหาในการนำทางภูมิทัศน์ของปัญญาประดิษฐ์แบบไดนามิกด้วยตัวเอง คุณสามารถขอความช่วยเหลือจากบริษัทภายนอกที่ให้บริการให้คำปรึกษาด้านเทคโนโลยีได้

ขั้นตอนที่ 2: กำหนดเป้าหมายของคุณสำหรับการใช้งาน AI

ในการเริ่มต้นใช้ AI ในธุรกิจ ให้ระบุปัญหาที่คุณต้องการแก้ไขด้วยปัญญาประดิษฐ์ โดยเชื่อมโยงความคิดริเริ่มของคุณเข้ากับผลลัพธ์ที่จับต้องได้

สำหรับสิ่งนี้ คุณต้องจัดประชุมกับหน่วยขององค์กรที่อาจได้รับประโยชน์จากการนำ AI มาใช้ C-Suite ของบริษัทคุณควรเป็นส่วนหนึ่งและเป็นแรงผลักดันของการอภิปรายเหล่านี้

ตรวจสอบกระบวนการและข้อมูลของคุณ ตลอดจนปัจจัยภายนอกและภายในที่ส่งผลต่อองค์กรของคุณ มีเทคนิคและกรอบการทำงานมากมายเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของคุณ ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์สภาพแวดล้อมระดับจุลภาคและมหภาค TEMPLES กรอบงาน VRIO สำหรับการประเมินสินทรัพย์ที่สำคัญของคุณ และ SWOT เพื่อสรุปจุดแข็งและจุดอ่อนของบริษัทของคุณ เครื่องมือที่ยอดเยี่ยมอีกตัวในการประเมินแรงผลักดันและอุปสรรคต่อการนำ AI มาใช้คือ Force Field Analysis โดย Kurt Lewin รายการนี้ไม่ครบถ้วนสมบูรณ์ ยังคงเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับเส้นทางการนำ AI ไปใช้งาน

วิธีหนึ่งในการประเมินข้อดีและข้อเสียของการนำ AI ไปใช้ในองค์กรของคุณคือทำการวิเคราะห์ภาคสนาม เมื่อทำเช่นนั้น ให้กำหนดคะแนนให้กับทุกปัจจัยที่มีส่วนร่วม หากคะแนนรวมของคุณเป็นบวก ประโยชน์ของการนำ AI มาใช้มีมากกว่าความท้าทายที่อาจเกิดขึ้น

ผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่าคุณควรจัดลำดับความสำคัญของกรณีการใช้งาน AI โดยพิจารณาจากการมองเห็นในระยะสั้นและมูลค่าทางการเงินที่อาจนำมาสู่บริษัทของคุณ นั่นเป็นเหตุผลที่คุณต้องการวัตถุประสงค์เฉพาะและวิธีในการวัดผล

ย้อนกลับไปที่คำถามเรื่องการคืนทุนจากการลงทุนด้านปัญญาประดิษฐ์ สิ่งสำคัญคือการแยกแยะระหว่าง ROI แบบแข็งและแบบอ่อน

นี่คือ ROI ที่ยากที่บริษัทของคุณจะทำได้จากการปรับใช้ปัญญาประดิษฐ์:

• การประหยัดเวลาขับเคลื่อนด้วยระบบอัตโนมัติของงานที่ต้องใช้แรงงาน
• ผลผลิตที่เพิ่มขึ้นจากการตัดสินใจโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์
• การลดต้นทุนแรงงานและการดำเนินงานอันเนื่องมาจากระบบอัตโนมัติที่เพิ่มขึ้นและประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน
• รายได้เพิ่มขึ้นจากการเติบโตของฐานลูกค้าและมูลค่าการให้บริการที่สูงขึ้น

การนำปัญญาประดิษฐ์ ROI ที่อ่อนนุ่มมาใช้สามารถให้ช่วง:

• ประสบการณ์ลูกค้าส่วนบุคคลซึ่งส่งผลดีต่อความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า
• การรักษาทักษะ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิจัยอย่างต่อเนื่องและการตรวจสอบแนวคิดการใช้งาน AI ใหม่และมีส่วนช่วยในการพัฒนาทักษะปัญญาประดิษฐ์ภายในองค์กร
• ความคล่องตัวขององค์กรและดิจิทัล ซึ่งช่วยให้พนักงานของคุณปรับปรุงระบบเทคโนโลยีและเวิร์กโฟลว์ทั้งหมดเพื่อตอบสนองต่อความท้าทายและโอกาสใหม่ๆ

วัตถุประสงค์ทั้งหมดสำหรับการนำ AI ไปใช้ควรมีความเฉพาะเจาะจง วัดผลได้ บรรลุผลได้ มีความเกี่ยวข้อง และมีเวลาจำกัด (SMART) ตัวอย่างเช่น บริษัทของคุณอาจต้องการลดเวลาในการดำเนินการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนจาก 20 วินาทีเป็นสามวินาที ในขณะที่ลดค่าใช้จ่ายในการบริหารการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนได้ 30% ภายในไตรมาสที่ 1 ปี 2566

ในการกำหนดเป้าหมายที่เป็นจริง คุณสามารถใช้เทคนิคต่างๆ ได้ รวมถึงการวิจัยตลาด การเปรียบเทียบกับคู่แข่ง และการปรึกษาหารือกับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลภายนอกและผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง

ขั้นตอนที่ 3: ประเมินความพร้อม AI ของคุณ

คำว่าความพร้อมด้านปัญญาประดิษฐ์หมายถึงความสามารถขององค์กรในการนำ AI ไปใช้และใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเพื่อผลลัพธ์ทางธุรกิจ (ดูขั้นตอนที่ 2)

เมื่อคุณระบุแง่มุมของธุรกิจของคุณที่อาจได้รับประโยชน์จาก AI แล้ว ก็ถึงเวลาประเมินเครื่องมือที่คุณต้องการเพื่อดำเนินการตามแผนการนำ AI ไปใช้

ตามที่ Vitali Likhadzed ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง ITRex ได้กล่าวไว้ กลยุทธ์การนำ AI ไปใช้จะขึ้นอยู่กับองค์ประกอบหลัก 5 ประการ:

ความสามารถในการพัฒนา AI คุณมีผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีภายในองค์กรและผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (SMEs) ที่รู้วิธีใช้ AI ทั้งในด้านเทคโนโลยีและธุรกิจภายในกรอบเวลาที่ระบุไว้ในขั้นตอนก่อนหน้าหรือไม่ หากไม่มี คุณมีงบประมาณที่จะจ้างบริษัทภายนอกเพื่อพัฒนา AI หรือซื้อและปรับใช้โซลูชัน SaaS หรือไม่ ด้วยตัวเลือกหลัง คุณจะต้องจ้างนักพัฒนา AI เพื่อกำหนดค่าและปรับแต่งซอฟต์แวร์

ต้นทุนการพัฒนา การจัดซื้อ และการบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณ คุณสามารถเลือกใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ SaaS หรือใช้เส้นทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่กำหนดเองได้ ทั้งสองวิธีมีข้อดีและข้อเสีย เช่น การแลกเปลี่ยนระหว่างวงจรการใช้งาน AI ที่ยาวขึ้นและตัวเลือกการปรับแต่งที่จำกัด ต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ (TCO) สำหรับระบบ AI ไม่ว่าจะเป็นแบบสั่งทำหรือแบบ SaaS จะรวมค่าธรรมเนียมผู้ขายและค่าบำรุงรักษาตลอดจนราคาของการตั้งค่าและใช้งานโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ (เพิ่มเติมในภายหลัง) ตัวอย่างเช่น ค่าใช้จ่ายของแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ SaaS อาจอยู่ระหว่าง 10,000 ถึง 25,000 ดอลลาร์ต่อปี โดยค่าลิขสิทธิ์ประกอบด้วยส่วนเล็กน้อยของการประมาณการขั้นสุดท้าย

ข้อมูล. อัลกอริทึม AI นั้นดีพอๆ กับข้อมูลที่คุณป้อน รูปภาพ วิดีโอ ไฟล์เสียง เอกสาร PDF การอ่านเซ็นเซอร์ และข้อมูลอื่นๆ ที่ตีความและแก้ไขได้ยาก (เช่น ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง) ประกอบด้วยข้อมูลมากถึง 90% ที่จัดเก็บไว้ในโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีของบริษัทของคุณ การค้นหา รวบรวม และเตรียมพร้อมสำหรับการฝึกอบรมอัลกอริทึมเป็นขั้นตอนสำคัญในการสร้างโซลูชัน AI ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพสูง

ทรัพยากรคอมพิวเตอร์และการจัดเก็บ Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud และผู้ให้บริการคลาวด์คอมพิวติ้งที่โดดเด่นรายอื่นๆ จัดหาทรัพยากรในการฝึกอบรม ปรับใช้ และเรียกใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในระบบคลาวด์ ข้อมูลของคุณจะอยู่ในคลาวด์ด้วย — ในคลังข้อมูลที่มีการจัดระเบียบอย่างเป็นระเบียบ ใน Data Lake หรือในโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลแบบไฮบริดที่รู้จักกันในชื่อ Data Lakehouse การเข้าถึงบริการคลาวด์คอมพิวติ้งจึงเป็นกุญแจสำคัญสำหรับการนำ AI ไปใช้ และคุณควรกำหนดค่าโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ของคุณอย่างเหมาะสม มิฉะนั้น ค่าใช้จ่ายในการติดตั้ง AI อาจเกินรายได้ของคุณ

การฝึกอบรมพนักงาน แม้ว่าคุณจะเป็นพันธมิตรกับนักพัฒนา AI ที่มีประสบการณ์ คุณยังคงต้องให้ความรู้พนักงานเกี่ยวกับเทคโนโลยีใหม่ เพื่อให้พวกเขาสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งในปัจจุบันและอนาคต เมื่อคุณเข้าใกล้การยอมรับ AI ทั่วทั้งองค์กร

ตามการจำแนกประเภทของ Intel บริษัทต่างๆ ที่มีหน่วยการสร้าง AI ทั้งห้าในสถานที่ได้บรรลุความพร้อมด้านปัญญาประดิษฐ์พื้นฐานและการปฏิบัติงานแล้ว องค์กรเหล่านี้สามารถดำเนินการตามแผนการใช้งาน AI ต่อไปได้ และมีแนวโน้มที่จะประสบความสำเร็จมากขึ้นหากมีการกำกับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่งและกลยุทธ์การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ และปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ DevOps และ Agile

หากองค์กรของคุณไม่ตรงตามเกณฑ์เหล่านี้ คุณสามารถร่วมมือกับบริษัทที่ให้บริการการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลเพื่ออัปเกรดโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีของคุณและพิจารณาตัวเลือกการใช้งาน AI

ขั้นตอนที่ 4: เริ่มการรวม AI เข้ากับกระบวนการที่เลือกและขณะวางแผนสำหรับขนาด

ที่ ITRex เราดำเนินชีวิตตามกฎของ "เริ่มต้นจากสิ่งเล็กๆ ปรับใช้อย่างรวดเร็ว และเรียนรู้จากความผิดพลาดของคุณ" และเราแนะนำให้ลูกค้าปฏิบัติตามมนต์เดียวกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ

Gartner รายงานว่ามีเพียง 53% ของโครงการ AI ที่สร้างจากต้นแบบไปจนถึงการผลิต สาเหตุหนึ่งอาจเป็นเพราะบริษัทล้มเหลวในการจำลองผลลัพธ์ที่ได้รับจาก POC ในสภาพแวดล้อมการทดสอบที่ปลอดเชื้อในชีวิตจริง โดยอัลกอริธึม AI จะใช้ข้อมูลจากหลายแหล่งและปรับปรุงกระบวนการต่างๆ

แนวทางปฏิบัติในการนำ AI มาใช้คือการมีภาพที่ใหญ่ขึ้นในความคิดของคุณ แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่การพิสูจน์แนวคิดที่แยกได้ (POC) สำหรับกรณีการใช้งานที่เลือก แม้ว่าอย่างหลังอาจดูเหมือนผลไม้แขวนต่ำเมื่อเทียบกับความทะเยอทะยาน ความคิดริเริ่มของดวงจันทร์

การสร้างพิมพ์เขียวสำหรับกลยุทธ์การนำ AI ทั่วทั้งบริษัทมาใช้ตั้งแต่ต้น คุณจะหลีกเลี่ยงชะตากรรมของ 75% ของผู้บุกเบิก AI ที่อาจลาออกจากธุรกิจได้ภายในปี 2025 โดยไม่รู้ว่าจะนำ AI ไปใช้ในวงกว้างอย่างไร

นอกจากนี้ ระยะเวลาที่เหมาะสมสำหรับ POC ปัญญาประดิษฐ์ไม่ควรเกินสามเดือน หากคุณไม่บรรลุผลลัพธ์ที่คาดหวังภายในเฟรมนี้ อาจเป็นการดีที่จะหยุดและย้ายไปยังสถานการณ์การใช้งานอื่นๆ

ขั้นตอนที่ 5: บรรลุความเป็นเลิศด้าน AI

หลังจากเปิดตัวโครงการนำร่อง ตรวจสอบประสิทธิภาพของอัลกอริธึม และรวบรวมความคิดเห็นเบื้องต้นแล้ว คุณสามารถใช้ประโยชน์จากความรู้ของคุณเพื่อผสานรวม AI ทีละชั้น ทั่วทั้งกระบวนการของบริษัทและโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที

สำหรับสิ่งนี้ คุณต้องตั้งค่า:

• กรอบงานการกำกับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่งทำให้มั่นใจได้ถึงการจัดการข้อมูลที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพทั่วทั้งบริษัทของคุณ
• ระบบนิเวศข้อมูลแบบบูรณาการสำหรับการรวบรวม จัดเก็บ และจัดระเบียบข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมอัลกอริทึม
• ศูนย์ความเป็นเลิศด้าน AI ที่ทีมในบริษัทของคุณจะทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญจากภายนอก รับทักษะใหม่ ปรับปรุงประสิทธิภาพของ AI อย่างต่อเนื่อง และทดสอบแนวคิดใหม่
• รากฐานที่อำนวยความสะดวกในการตัดสินใจแบบ Agile และการออกแบบกระบวนการทางธุรกิจใหม่อย่างต่อเนื่อง: เนื่องจาก AI จะปรับปรุงหรือทำให้กระบวนการภายในองค์กรของคุณเป็นแบบอัตโนมัติมากขึ้น คุณจะต้องตรวจสอบว่ามนุษย์และเครื่องจักรเสริมและเสริมการทำงานของกันและกัน

แนวทางที่เพิ่มขึ้นในการใช้ AI สามารถช่วยให้คุณบรรลุ ROI ได้เร็วขึ้น รับการซื้อจาก C-Suite และสนับสนุนให้แผนกอื่นๆ ลองใช้เทคโนโลยีใหม่นี้

การทำความเข้าใจเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์เป็นก้าวแรกในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้เพื่อการเติบโตและความเจริญรุ่งเรืองของบริษัทของคุณ

เพื่อช่วยคุณในการเริ่มต้น เราได้เขียนคู่มือธุรกิจเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (ดาวน์โหลดที่นี่) — eBook ที่ครอบคลุมคำถามทั้งหมดที่คุณอาจมีเกี่ยวกับเทคโนโลยี ตั้งแต่ประเภทและแอปพลิเคชันไปจนถึงเคล็ดลับที่นำไปใช้ได้จริงสำหรับการปรับใช้ AI ทั่วทั้งองค์กร

เผยแพร่ครั้งแรกที่ https://itrexgroup.com เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2022