Как подготовить предприятие к внедрению ИИ:объяснение основных шагов

Корпоративный ИИ позволяет компаниям проводить цифровую трансформацию, используя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения.

Это не только улучшает повседневные бизнес-операции, но и ускоряет принятие решений в рамках всей организации.

По данным McKinsey, к 2030 году искусственный интеллект внесет в мировую экономику 13 трлн долларов США и увеличит совокупный ВВП на 16 %.

Для прогрессивных предприятий настало время использовать преимущества искусственного интеллекта.

Однако, хотя эта технология становится основной в деловом мире, мы заметили, что многие организации все еще не готовы к внедрению ИИ.

Исследования показывают, что 79% руководителей предприятий США признают, что видят влияние ИИ на свои предприятия. Но только у 36 % из них была какая-либо стратегия управления изменениями для внедрения ИИ.

В этом руководстве мы обсудим, как подготовить ваше предприятие к успешному внедрению ИИ.

Начнем.

Почему предприятия должны инвестировать в ИИ?

Бизнес-лидеры всегда ищут способы увеличить доходы бизнеса, повысить эффективность и улучшить качество обслуживания клиентов. Вы можете достичь всего этого с ИИ на вашей стороне.

Оглянитесь вокруг, и вы увидите примеры внедрения ИИ во многих секторах. Интеллектуальные чат-боты, беспилотные автомобили и речевые личные помощники стали реальностью в бизнесе.

Взгляните на результаты глобального опроса ИИ, показывающие рост доходов в различных секторах.

Бизнес-приложения развивались и улучшались со времен простых старых отчетов.

Теперь приложения могут учиться и предсказывать — что вы могли бы сделать, куда бы вы могли пойти, с кем бы вы могли встретиться и даже что бы вы хотели поесть.

Вооружившись этим новым оружием для прогнозирования поведения клиентов, вы сможете оптимизировать стратегию обслуживания клиентов, улучшить процессы и существенно сократить расходы.

Эти приложения на основе искусственного интеллекта могут предоставить персонализированный опыт, а не традиционный подход «один размер подходит всем». Кроме того, приложения могут предвидеть соответствующие события намного раньше времени и помогают лицам, принимающим решения, подготовиться к результатам.

Короче говоря, инвестиции в ИИ могут помочь вам:

• Улучшение бизнес-операций и, следовательно, производительности.
• Ускорение принятия решений
• Повышение вовлеченности и удержания клиентов
• Анализируйте большие объемы данных и получайте полезную информацию

ИИ больше не считается давно обещанным бизнес-решением. Вместо этого он развивается как настоящая искра, которая зажигает изменения.

Настоящая задача для предприятий — найти наилучшую стратегию для создания ценности за счет сегодняшних инвестиций в ИИ, а также выявить и преодолеть наземные мины на этом пути.

Давайте выясним, как мы можем это сделать и опередить наших конкурентов.

Подготовка предприятия к внедрению ИИ — основные этапы

Несмотря на огромные преимущества, которые ИИ приносит предприятию, количество компаний, расширивших свои пилотные инициативы в области ИИ, не впечатляет.

Фактически, большинство проектов ИИ сталкиваются с сокращением бюджета, потому что они не дают результатов достаточно быстро.

Итак, стоит ли винить в этом ИИ как технологию?

Нет. Настоящая проблема не в технологии. Это организационная культура и структура, разработанные для эпохи до появления ИИ.

Для беспрепятственного внедрения ИИ организациям необходимо создать культуру, в которой бизнес- и технические специалисты смогут легко сотрудничать.

Короче говоря, чтобы сделать ИИ действительно полезным для вашего бизнеса, вы должны быть хорошо подготовлены.

Если вы планируете использовать искусственный интеллект для своего бизнеса, прочитайте и запишите все важные шаги.

<сильный>1. Познакомьтесь с ИИ

Как правило, компании склонны уделять слишком много внимания основной стороне разработки приложений ИИ. Помните, что ИИ предназначен в первую очередь не для разработчиков программного обеспечения и инженеров.

Хотя ИТ-команды, несомненно, несут ответственность за создание «умных» ИИ-приложений, навыки ИИ становятся все более важными для всех, включая не-ИТ-менеджеров.

«ИИ не заменит менеджеров, но менеджеры, использующие ИИ, заменят тех, кто этого не делает», — сказал CNBC Роб Томас, старший вице-президент IBM по платформе облачных вычислений и данных.

Что вы можете сделать?

• Примите меры, чтобы повысить осведомленность об ИИ в вашей компании.
• Найдите время, чтобы узнать и рассказать другим о возможностях ИИ.
• Примите решение о внутреннем или внешнем обучении ИИ в зависимости от существующей зрелости ИИ в компании.
• Вы можете создать внутреннюю академию искусственного интеллекта с программой обучения без отрыва от работы.

Вы также можете выбирать из различных ресурсов, доступных для улучшения обучения вашей команды. Существует множество ресурсов, которые помогут вам разобраться с основными понятиями ИИ. Например, акселератор TechCode имеет партнерские отношения со Стэнфордским университетом и корпорациями в области искусственного интеллекта.

<сильный>2. Определите и перечислите проблемы, которые вы хотите решить с помощью ИИ

Как только вы поймете ИИ и его преимущества, вы сможете перейти ко второму этапу внедрения ИИ. На этом этапе вам нужно определить проблемы, которые решит ИИ. Вот как это сделать:

• Изучите различные идеи добавления возможностей искусственного интеллекта в свои сервисы.
• Имейте в виду конкретные варианты использования ИИ, которые могут решить бизнес-задачи и принести пользу.
• Разберитесь с известными вариантами использования ИИ. Это будет держать вас в курсе.

Убедитесь, что основной причиной внедрения ИИ является достижение конкретных бизнес-результатов, а не просто развитие технологий.

На этом этапе вы должны избегать некоторых распространенных ошибок:

• Не зацикливайтесь на том, какой сервис, инструмент или поставщик предлагает лучшее решение для ИИ.
• Не упускайте из виду области бизнеса, которые вы хотели бы изучить с помощью ИИ.

<сильный>3. Оцените и расставьте приоритеты по ценности инициативы ИИ

Очень важно оценить и знать финансовую ценность вашей инициативы в области ИИ. Это поможет вам расставить приоритеты в инициативе, исходя из ее ценности для компании.

• Оцените и оцените потенциальную коммерческую и финансовую ценность включенных в окончательный список реализаций ИИ.
• Постарайтесь не потеряться в списке слишком большого количества инициатив.
• Свяжите включенные в короткий список инициативы напрямую с их ценностью для бизнеса.

<сильный>4. Веревка в высшем руководстве

Чтобы осознать всю ценность ИИ, необходимо, чтобы к вам присоединилось высшее руководство компании.

Почему?

Старшие менеджеры и руководители высшего звена имеют глубокое понимание видения компании, бизнес-целей и задач. Повышая осведомленность об ИИ, они могут:

• Получить четкое представление о том, как работают технологии искусственного интеллекта (такие как машинное обучение, машинное зрение, обработка естественного языка)
• Распознавайте ценные примеры использования ИИ в компании.
• Составить список конкретных инструментов и методов искусственного интеллекта, которые их компания может использовать для достижения бизнес-целей.
• Определите препятствия на пути внедрения ИИ и их влияние на роли людей.
• Принимать правильные инвестиционные решения.

C-Suite должен уметь отвечать на следующие вопросы:

• С какими бизнес-задачами ИИ может помочь компании?
• Как внедрение ИИ будет отличать нашу компанию от конкурентов в ближайшие несколько лет?
• Можем ли мы расти и занимать долю рынка с помощью ИИ?
• Какие шаги необходимы сегодня в отношении доступности данных, талантов и культурных изменений для внедрения ИИ?

Версия

<сильный>5. Помните о нехватке внутренних навыков

Если вы обнаружите разрыв между тем, чего вы хотите достичь с помощью ИИ, и способностью вашей компании достичь этого в заданные сроки, вы определили внутренний пробел в навыках.

Компании должны знать, что они могут делать, а что нет с технической точки зрения и с точки зрения бизнес-процессов, прежде чем запускать полноценную реализацию ИИ.

В опросе Gartner CIO за 2018 год 47% респондентов признали отсутствие специальных навыков в области ИИ и машинного обучения своей самой серьезной проблемой.

Если есть внутренний пробел в навыках, вам придется полагаться на внешних поставщиков услуг или нанимать новых специалистов с нужными навыками.

Вы также можете восполнить свой внутренний пробел в возможностях, определив, что вам нужно приобрести, и процессы, которые необходимо внутренне развить, прежде чем вы начнете.

<сильный>6. Создайте собственную партнерскую команду по ИИ с поставщиками ИИ

Создание приложения ИИ — длительный процесс. Поэтому вам нужен надежный технологический партнер, такой как Imagnovation, который сделает это за вас.

Давайте выясним, когда какой стратегии следовать.

Вы также можете сотрудничать с поставщиками ИИ, чтобы получить специальные инструменты или модули ИИ, созданные для крупномасштабной системы. Будет особенно полезно найти поставщика ИИ, который имеет опыт создания идеального инструмента для конкретного случая использования. Опыт поставщиков сокращает кривую обучения ИИ для новой внутренней команды ИИ.

<сильный>7. Пригласите экспертов и начните пилотный проект

Начните с малого и определите приоритеты своих целей. Будьте в курсе того, что вы знаете и чего не знаете об ИИ. Именно здесь привлечение внешних экспертов или консультантов по искусственному интеллекту оказывается бесценным.

Не тратьте много времени на первый проект. Обычно для пилотного проекта 2-3 месяца — это хороший диапазон. Вы можете объединить внутренних и внешних людей в небольшую команду из 4-5 человек.

После завершения пилотного проекта вы решите, каким будет более долгосрочный и сложный проект.

<сильный>8. Разрушьте разрозненные данные

Данные в организации хранятся в различных формах разными отделами. ИИ нужен доступ ко всем хранимым данным. Но сложность заключается в том, что корпоративные отделы хранят данные разрозненно.

Силосы — это системы, доступные только определенным командам. Недоступность для всех является серьезным препятствием для внедрения ИИ.

Но можем ли мы разрушить хранилища данных и интегрировать данные?

Да, но мы не можем сделать это за одну ночь.

Не инвестируйте в дорогостоящее крупномасштабное преобразование данных до внедрения ИИ. Лучше всего делать и то, и другое вместе, чтобы преобразовывать данные в соответствии с потребностями ваших инициатив в области ИИ.

Сформируйте целевую группу из разных бизнес-подразделений для управления данными. Эта целевая группа будет отвечать за интеграцию различных наборов данных и устранение несоответствий. Это сделает ваши данные точными и непротиворечивыми.

<сильный>9. Выполнение небольших тестовых случаев

Я уверен, что вы уже согласились с тем, что внедрение совершенно новой стратегии искусственного интеллекта в компании потребует времени, усилий и денег.

Но не отчаивайтесь и не отказывайтесь от идеи внедрить эту технологию.

Вы можете выбрать одну область для первоначального тестирования ИИ. Это сопряжено с гораздо меньшим риском сбоя.

Почему?

Потому что легче строить эффективную систему постепенно, шаг за шагом. Это оставляет достаточно возможностей для улучшения в каждой итерации. Заодно можно проверить, что приносит ИИ:какие параметры были достигнуты и результат всей инициативы.

опубликовать это; вы сможете лучше спланировать дальнейшее внедрение ИИ и убедите своих руководителей, почему стоит инвестировать в ИИ сейчас.

Например, вы можете начать с внедрения чат-ботов с искусственным интеллектом. Уже одно это может сократить количество рабочих часов, которые ваша команда тратит на выполнение второстепенных задач.

<сильный>10. Бюджет на интеграцию и управление изменениями

Вы можете заложить основу для внедрения ИИ, создав осведомленность об ИИ в масштабах всей компании в сочетании с заинтересованностью сотрудников в инициативе ИИ.

Но достаточно ли этого для плавной интеграции ИИ со всеми бизнес-процессами?

Нет. Помимо этих действий, вы должны закладывать в бюджет мероприятия по внедрению точно так же, как вы это делали для разработки.

Позвольте мне пояснить, как вы можете интегрировать инструменты искусственного интеллекта в бизнес-процессы.

Что ж, интеграция инструментов ИИ включает в себя изменение рабочего процесса, обучение, а также управление изменениями. Вы должны начать все эти вспомогательные действия задолго до развертывания решения ИИ. Это поможет подготовить вашу команду к работе с новыми инструментами и избежать неприятных сюрпризов. Если все сделано правильно, это гарантирует, что команда будет в курсе и вовлечена в свой основной путь ИИ.

Кроме того, при планировании и подготовке вашего предприятия к внедрению ИИ вы можете определить потенциальные барьеры внедрения.

Затем вы предпримете корректирующие действия — возможно, измените рабочий процесс или модифицируете инструмент ИИ.

Как преодолеть барьеры?

ИИ обладает неограниченным потенциалом в преобразовании вашего бизнеса. Несмотря на то, что он должен сыграть значительную роль в росте и успехе вашего бизнеса, вы все равно можете столкнуться с некоторыми проблемами при внедрении ИИ.

Давайте рассмотрим некоторые из этих болевых точек и что мы должны сделать, чтобы их преодолеть:

Отсутствие необходимых навыков

ИИ в бизнесе все еще находится на стадии становления. Поэтому количество экспертов ограничено.

Внедрение ИИ требует поддержки соответствующих экспертов в данной области и специалистов по данным. Но вы не найдете его легким и недорогим, чтобы нанять их. Кроме того, вы должны быть уверены, что получаете нужных людей. Если вы не являетесь экспертом, вы не будете знать, хорошо ли ваш новый специалист по данным справляется со своей работой.

Если вы представляете маленькое предприятие, вы обнаружите, что у вас ограниченный бюджет для реализации вашей инициативы в области ИИ.

Что делать с нехваткой доступных экспертов и высокими расходами?

Вы можете подумать о том, чтобы найти поставщика для вашего ИИ. Когда вы передаете работу ИИ на аутсорсинг, вы можете просмотреть портфолио поставщика, чтобы увидеть, какие проекты они реализовали.

Внедрение ИИ — это не только дорогой процесс, но и такой же трудоемкий. Наличие внешней команды снижает риск:вы можете начать с небольшой части системы.

Управление качеством и количеством данных

ИИ лучше всего работает с огромным количеством высококачественных данных. Он учится на доступной информации так же, как и мы, люди. Но чтобы учиться на шаблонах, ИИ требуется гораздо больше информации, чтобы распознавать особенности или понимать концепции.

Это означает, что без достаточных данных — или если возникшая ситуация не соответствует каким-либо прошлым данным — ИИ будет давать сбои.

Было бы лучше, если бы вы правильно ввели свои данные.

Не полагайтесь только на общедоступную информацию и используйте ее. В этом случае, скорее всего, ваши конкуренты будут иметь ту же информацию. Это не даст вам преимущества.

Страх перед неизвестным

Многие компании не до конца понимают преимущества ИИ на рабочем месте. Кроме того, есть страх потери работы, машин, заменяющих людей, и управления изменениями.

Разработайте стратегию расширения знаний об ИИ в вашей компании.

Кроме того, количественно оценить преимущества ИИ не всегда просто. В то время как некоторые преимущества, такие как увеличение дохода и экономия времени, имеют четко определенную и измеримую ценность, другие, такие как улучшение качества обслуживания клиентов, трудно определить и точно измерить.

Вы можете попытаться найти способы количественной оценки всех видов преимуществ и связать их с конкретными ключевыми показателями эффективности.

Работайте над созданием стратегии управления изменениями для вашего бизнеса.

Версия

Подготовьте свое предприятие к внедрению ИИ с помощью Imagnovation

Вы пытаетесь найти способы решения бизнес-задач инновационными способами, сокращая расходы и время?

Мы можем помочь вам сформировать представление об искусственном интеллекте и о том, как он может помочь вам в создании сервисов будущего.

Если вы хотите изучить технологию искусственного интеллекта, но не знаете, как это сделать, мы поможем вам разработать стратегию революции искусственного интеллекта в вашем бизнесе.

Мы являемся отмеченной наградами технологической компанией с огромным опытом создания выдающихся цифровых историй успеха для самых разных компаний. Давай поговорим.