Стратегическое руководство по внедрению AI: проверенные шаги для успеха предприятия

Enterprise AI позволяет бизнесам вести цифровую трансформацию, используя силу искусственного интеллекта и машинного обучения. Это не только улучшает повседневные операции, но и ускоряет принятие решений по всей организации. По McKinsey, AI внесет $13 трлн в мировую экономику и поднимет совокупный ВВП на 16% к 2030 году. Для прогрессивных бизнесов время подходит для использования преимуществ AI. Однако, хотя технология становится мейнстримом в бизнесе, мы заметили: многие организации все еще не готовы к внедрению AI. Исследования показывают: 79% американских бизнес-исполнителей признают влияние AI на их предприятия. Но только 36% имели какую-то стратегию управления изменениями для внедрения AI. В этом руководстве обсудим, как подготовить предприятие к успешной реализации AI. Начнем.

Почему предприятиям инвестировать в AI?

Бизнес-лидеры всегда ищут способы увеличить выручку, эффективность и отличный клиентский опыт. Все это достижимо с AI. Посмотрите вокруг — примеры внедрения AI во многих секторах. Умные чат-боты, автопилоты, речевые персональные ассистенты стали реальностью в бизнесе. Посмотрите на выводы глобального AI-опроса о росте выручки в разных секторах. Бизнес-приложения эволюционировали и улучшились со времен простой отчетности. Теперь приложения могут учиться и предсказывать — что вы могли бы сделать, куда пойти, кого встретить, даже что хотели бы съесть. Вооруженные этим новым оружием предсказания поведения клиентов, можно оптимизировать стратегию клиентского сервиса, улучшить процессы и сэкономить существенные затраты. AI-приложения доставляют персонализированный опыт вместо традиционного «один размер для всех». Приложения могут предвидеть релевантные события заранее и помогать Entscheidungsträgern готовиться к исходам. Кратко, инвестиции в AI помогают:

• Улучшить бизнес-операции и продуктивность
• Ускорить принятие решений
• Повысить вовлеченность и удержание клиентов
• Анализировать массивные данные и получать действенные инсайты

AI больше не считается долгообещанным бизнес-решением. Вместо этого он эволюционирует как реальная искра, зажигающая изменения. Реальный вызов для предприятий — найти лучшую стратегию создания ценности из сегодняшних AI-инвестиций и выявить и преодолеть мины по пути. Узнаем, как это сделать и опередить конкурентов.

Подготовка предприятия к внедрению AI — ключевые шаги

Несмотря на огромные выгоды AI для предприятия, число компаний, масштабировавших AI-пилотные инициативы, не впечатляет. Фактически, большинство AI-проектов сталкиваются с сокращением бюджетов, потому что не дают результатов достаточно быстро. Виновата ли технология? Нет. Реальная проблема — не технология. Это организационная культура и структура, спроектированные для до-AI эры. Для бесшовного внедрения AI организации должны развить культуру, где бизнес- и технические команды могут легко сотрудничать. Кратко: чтобы AI был действительно полезен для бизнеса, вы должны быть хорошо подготовлены. Если рассматриваете AI для бизнеса, читайте дальше и записывайте критические шаги.

1. Познакомьтесь с AI

Обычно компании слишком фокусируются на ядре разработки AI-приложений. Помните, AI не предназначен в первую очередь для софт-разработчиков и инженеров. Хотя IT-команды несомненно отвечают за построение «умных» AI-приложений, AI-навыки становятся все важнее для всех, включая не-IT менеджеров. «AI не заменит менеджеров, но менеджеры, использующие AI, заменят тех, кто не использует», — Роб Томас, старший VP облака и данных IBM, сказал CNBC. Что можно сделать?

• Примите меры для повышения AI-осведомленности по всей компании.
• Уделите время обучению и просвещению других о возможностях AI.
• Решите об внутреннем или внешнем AI-образовании в зависимости от существующей AI-зрелости компании.
• Можете создать внутреннюю AI-академию с программой обучения на рабочем месте.

Также можно выбрать из разных ресурсов для улучшения обучения команды. Много ресурсов для прохождения базовых концепций AI. Например, TechCode Accelerator имеет партнерства со Стэнфордом и корпорациями в AI-пространстве.

2. Выявите и шортлистите проблемы, которые AI должен решить

Поняв AI и его выгоды, переходите ко второму шагу. Нужно выявить проблемы, которые AI решит. Как:

• Исследуйте разные идеи добавления AI-возможностей к вашим сервисам.
• Держите в уме конкретные AI-кейсы, решающие бизнес-проблемы и приносящие ценность.
• Постройте понимание выдающихся кейсов для внедрения AI. Это держит вещи на рельсах.

Убедитесь, что основная причина внедрения AI — реализация конкретных бизнес-результатов, а не просто технологическое продвижение. На этом этапе избегайте частых подвохов: не застревайте на том, какой сервис, инструмент или вендор предлагает лучшее AI-решение; не теряйте фокус на тех бизнес-областях, которые хотите исследовать с помощью AI.

3. Оцените и приоритизируйте ценность AI-инициативы

Важно оценить и знать финансовую ценность вашей AI-инициативы. Это поможет приоритизировать инициативу на основе ее ценности для компании.

• Оцените потенциальную бизнес- и финансовую ценность шортлистенных AI-внедрений.
• Не теряйтесь в списке слишком множественных инициатив.
• Свяжите шортлистенные инициативы напрямую с их бизнес-ценностью.

4. Привлеките C-suite

Для реализации полной ценности AI необходимо привлечь C-suite компании на борт. Почему? Старшие менеджеры и C-suite имеют глубокое понимание видения компании, бизнес-целей и вызовов. Когда они строят AI-осведомленность, они могут:

• Сформировать четкое понимание работы AI-технологий (ML, компьютерное зрение, NLP)
• Распознать высокоценные AI-кейсы внутри компании
• Шортлистнуть специфические AI-инструменты и техники для достижения бизнес-целей
• Выявить барьеры внедрения AI и влияние на роли людей
• Принимать адекватные инвестиционные решения

C-Suite должен уметь отвечать на вопросы: какие бизнес-вызовы AI может помочь решить; как AI-внедрение дифференцирует нас от конкуренции в ближайшие годы; можем ли мы расти и захватывать долю рынка с помощью AI; какие шаги нужны сегодня по доступности данных, талантам и культурным изменениям для внедрения AI.

5. Будьте осведомлены о внутреннем разрыве навыков

Если находите разрыв между тем, чего хотите достичь с AI, и способностью компании достичь этого в заданные сроки — выявили внутренний разрыв навыков. Бизнесы должны знать, что могут и чего не могут с технической и бизнес-процессной точек зрения перед запуском полноценного AI-внедрения. В опросе CIO Gartner за 2018 год 47% респондентов признали отсутствие специализированных навыков в AI и ML как главную боль. Если есть разрыв, придется полагаться на внешних провайдеров или нанимать таланты с правильными навыками. Можно также адресовать внутренний разрыв, выявив, что нужно приобрести и какие процессы нужно внутренне эволюционировать перед стартом.

6. Постройте инхаус AI-команду / партнерство с AI-вендорами

Построение AI-приложения — длительный процесс. Поэтому нужна надежная технологическая партнерская компания, как Imaginovation, чтобы сделать это за вас. Узнаем, когда следовать какой стратегии. Можно также партнерить с AI-вендорами для получения специфических AI-инструментов или модулей для крупномасштабных систем. Особенно полезно найти AI-вендора с опытом построения идеального инструмента для конкретного кейса. Вендорская экспертиза сокращает кривую обучения AI для новой внутренней AI-команды.

7. Привлеките экспертов и запустите пилотный проект

Начинайте малой и приоритизируйте цели. Осознавайте, что знаете и чего не знаете об AI. Именно здесь привлечение внешних экспертов или AI-консультантов бесценно. Не вкладывайте много времени в первый проект. Обычно для пилота 2-3 месяца — хороший диапазон. Можно объединить внутренних и внешних людей в маленькую команду 4-5 человек. После завершения пилота решите, каков будет более долгий, развернутый проект.

8. Разбейте данные изолированные (Data Silos)

Данные в организации хранятся в разных форматах разными отделами. AI нужен доступ ко всем данным. Но сложная часть — корпоративные отделы хранят данные в силосах. Силосы — системы, доступные только конкретным командам. Недоступность для всех — серьезный барьер для внедрения AI. Можем ли мы разбить силосы и интегрировать данные? Да, но не за одну ночь. Не инвестируйте в дорогую крупномасштабную трансформацию данных перед внедрением AI. Лучше делать оба вместе, трансформируя данные под потребности AI-инициатив. Сформируйте задачу-форс из разных бизнес-юнитов для управления данными. Эта группа отвечает за интеграцию разных датасетов и устранение несоответствий. Это сделает ваши данные точными и консистентными.

9. Запустите мелкие тест-кейсы

Уверен, вы согласны: внедрение новой AI-стратегии по всей компании займет время, усилия и деньги. Но не расстраивайтесь и не отказывайтесь от идеи внедрения технологии. Можно выбрать одну область для первоначального тестирования AI. Это несет гораздо меньший риск провала. Почему? Потому что легче построить эффективную систему медленно, кусочек за кусочком. Это оставляет достаточно места для улучшения в каждой итерации. Одновременно можно проверить, что приносит AI: какие параметры достигнуты и исход всей инициативы. После этого вы лучше позиционированы для планирования дальнейшего AI-внедрения и убеждения исполнителей, почему стоит инвестировать в AI сейчас. Например, можно начать с внедрения AI-чат-ботов. Только это может сократить часы работы команды на рутинных задачах.

10. Забюджетируйте интеграцию и управление изменениями

Можно заложить основу для внедрения AI, создав компаний-широкое AI-осведомленность в комбинации с сотрудниками-бай-ином для AI-инициативы. Но достаточно ли это для плавной AI-интеграции со всеми бизнес-процессами? Нет. Помимо этих активностей, нужно забюджетировать активности внедрения так же, как для разработки. Проясню, как интегрировать AI-инструменты с бизнес-процессами. Интеграция AI-инструментов включает редизайн воркфлоу, обучение и управление изменениями. Все эти поддерживающие активности нужно начать задолго до деплоя AI-решения. Это поможет подготовить команду к работе с новыми инструментами и избежать неприятных сюрпризов. Если сделано хорошо, обеспечит, что команда остается осведомленной и вовлеченной в свой важный AI-путь. Более того, планирование и подготовка предприятия к внедрению AI помогают выявить потенциальные барьеры внедрения. Затем примете корректирующие действия — возможно, редизайн воркфлоу или модификация AI-инструмента.

Как преодолеть барьеры?

AI имеет неограниченный потенциал трансформировать ваш бизнес. Хотя он готов сыграть значительную роль в росте и успехе бизнеса, вы все еще можете столкнуться с вызовами при внедрении AI. Проверим некоторые болевые точки и что делать для преодоления:

Нехватка правильных навыков

AI в бизнесе все еще эмерджинг. Поэтому число экспертов ограничено. Внедрение AI требует поддержки релевантных экспертов по предметной области и дата-сайентистов. Но не легко и не дешево их нанять. Более того, нужно быть уверенным, что нанимаете правильных людей. Если вы не эксперт, не узнаете, хорош ли ваш новый дата-сайентист. Если вы малое предприятие, найдете себя с ограниченным бюджетом для AI-инициативы. Как действовать при дефиците экспертов и высоких расходах? Можно рассмотреть поиск вендора для вашего AI. При аутсорсинге AI-работы можно посмотреть портфолио вендора — какие проекты они доставляли. Внедрение AI не только дорогой процесс, но и равно затратный по времени. Внешняя команда снижает риск: можно начать с малой части системы.

Управление качеством и количеством данных

AI работает лучше с огромным количеством качественных данных. Он учится из доступной информации как люди. Но для распознавания паттернов AI нужно гораздо больше информации для распознавания фич или понимания концепций. Это значит: без достаточных данных — или если ситуация не соответствует прошлым данным — AI будет фаulter. Лучше сделать ваши данные правильными. Не полагайтесь только на публично доступную информацию. В этом случае шансы, что конкуренты имеют ту же информацию. Это не даст преимущества.

Страх неизвестного

Многие компании не полностью понимают выгоды AI на рабочем месте. Есть страх потери рабочих мест, машин, забирающих контроль у людей, и управления изменениями. Разработайте стратегию повышения знаний об AI в компании. Также квантификация выгод AI не всегда легка. Пока некоторые выгоды вроде роста выручки и экономии времени имеют четкие измеримые значения, другие вроде улучшения клиентского опыта сложно определить и точно измерить. Можно попытаться найти способы квантифицировать все виды выгод и связать их с конкретными KPI. Работайте над созданием стратегии управления изменениями для бизнеса.

Подготовьте предприятие к внедрению AI с Imaginovation

Ищете способы решать бизнес-проблемы инновационно, сокращая расходы и время? Мы можем помочь сформировать понимание AI и как оно может помочь строить сервисы для будущего. Если желаете исследовать AI-технологию, но не уверены, как подойти, мы поможем разработать стратегию AI-революции вашего бизнеса. Мы — награжденная технологическая компания с огромным опытом создания замечательных цифровых историй успеха для разнообразных компаний. Давайте поговорим.