10 вопросов, которые вы должны задать себе перед внедрением искусственного интеллекта в вашей компании

AI (искусственный интеллект) и ML (машинное обучение) могут предложить организациям прорывы в их производственных системах и даже конкурентное преимущество, если их использовать продуманно и в правильном контексте. Цифровая трансформация и ее многочисленные достижения вызвали давление на компании, вызванное страхом остаться позади, что, в свою очередь, привело к предварительному желанию руководителей внедрить эти технологии в своих компаниях.

Но в большинстве случаев, даже в случае его принятия, фундаментальные барьеры остаются, и лишь немногие компании обладают базовыми компонентами, позволяющими ИИ создавать ценность в масштабе. Четкое представление о возможностях искусственного интеллекта и наличие централизованных и определенных стратегий для получения данных, необходимых ИИ, должно стать отправной точкой для любой организации, которая решит погрузиться в эту трансформацию.

Поэтому, прежде чем внедрять стратегию искусственного интеллекта и машинного обучения, компании должны задать себе следующие вопросы:

1. Какую проблему вы планируете решить с помощью ИИ?

Главное в этом случае начать с определения проблемы. Что ищет компания? Может ли модель машинного обучения решить эту проблему? Известно ли конкретно, для чего будут использоваться системы ИИ?

С одной стороны, важно определить, какие виды деятельности являются неэффективными или требуют больших затрат человеческого капитала, а с другой стороны, определить, как системы ИИ и МО могут смягчить эти проблемы.

2. Каковы планы компании по превращению ИИ в новые возможности?

Как компания планирует решить проблему и внедрить решение?

На этом этапе важно знать, как переформулировать определение задачи в задаче автоматического обучения и как реализовать ее таким образом, чтобы избежать любого замедления или потери ценности в процессе преобразования.

3. Компании нужно временное или постоянное решение?

Технологии искусственного интеллекта должны стать частью основного бизнеса компании и должны сопровождаться изменением менталитета со стороны управленческой команды. Подавляющее большинство историй успеха подкреплено цифровой трансформацией компании на всех уровнях.

В зависимости от того, нужна ли модель ИИ для конкретного действия или для повседневных процессов компании, будет принято решение о приобретении кастомизированного продукта, стандартизированного решения или временной услуги.

4. Есть ли у компании необходимые данные для подачи модели ИИ?

Качество модели ИИ напрямую зависит от качества и количества данных, доступных компании. Использование ИИ подразумевает обучение точной и значимой модели данных, которая может снабжать системы ИИ, чтобы они научились функционировать самостоятельно, поэтому ключевым фактором является наличие качественных исторических данных.

Достаточно ли данных у моей компании? Надежны ли источники данных, которые будет использовать ИИ? Есть ли в компании надежная архитектура данных? Чтобы ответить на эти вопросы, необходимо иметь четкую структуру целей и ключевых показателей эффективности (ключевых показателей эффективности), а также надежную стратегию обработки данных, чтобы обеспечить их максимально эффективное сжатие.

5. Эти данные оцифрованы?

Есть ли у меня данные, хранящиеся в цифровых системах? Чтобы иметь возможность правильно управлять данными, они должны быть оцифрованы, централизованы, организованы и интегрированы в различные цифровые инструменты (такие как CRM или ERP, SCADAS и т. д.) или в базы данных, файлы CSV, Excel и т. д. Если это это не так, оцифровка и использование ИИ этих данных может занять много времени, а иногда и непреодолимых инвестиций.

6. Есть ли у компании необходимые ресурсы для внедрения?

Компания должна быть реалистичной в отношении того, действительно ли у нее есть необходимые ресурсы на уровне человеческого и финансового капитала, чтобы справиться с изменениями. Где мы найдем квалифицированных специалистов для развертывания ИИ? Каков бюджет компании на приобретение модели машинного обучения?

Чтобы обеспечить плавный переход и правильную интеграцию моделей во внутренние системы, важно иметь техническую команду, которая знает компанию, а также знает разработчика или специалиста по данным. Кроме того, эти команды должны быть квалифицированы для интеграции моделей, которые будут реализованы в системах компании.

С другой стороны, точность модели ИИ будет зависеть от бюджета, оборудования и времени, имеющихся у компании для ее разработки. Все это также определит, выберет ли компания услугу по запросу или приобретение собственной модели, реализованной ее командой.

7. Каковы последствия отказа ИИ?

Модели ИИ работают с помощью очень сложных алгоритмов и статистических корреляций, но всегда есть погрешность. Хочет ли компания внедрить ИИ в процесс с высокой изменчивостью и низкой точностью или наоборот? Какие риски и сколько инвестиций будет потеряно, если это не сработает?

В зависимости от того, какие системы и данные доступны, компания должна оценить, будет ли точность этих моделей достаточно высокой для продолжения.

8. Как ИИ будет интегрирован в общую стратегию компании?

Как компания будет интегрировать IA с процессами и людьми? Есть ли поворотные моменты, когда ИА будет сталкиваться с процессами?

ИИ следует внедрять не как отдельную технологию, а как комплексное решение, которое вступает в синергию со всеми сферами деятельности компании для достижения максимальной производительности и результатов. Компания должна спросить себя, сможет ли модель ИИ работать вместе с остальными сторонами, и определить, какие проблемы могут возникнуть.

9. Как это изменение повлияет на работников компании?

В какой степени способность IA автоматизировать деятельность, которую сейчас выполняют работники, повлияет на размер рабочей силы? Работники могут очень скептически относиться к изменениям, и компания должна найти этические решения, чтобы они не потеряли свою ценность и мотивацию.

Эффективные программы изменений будут сосредоточены на специальном обучении и вмешательствах для вовлечения сотрудников и менеджеров в компанию.

10. Какова ожидаемая отдача от применения этой технологии?

Сколько времени потребуется компании, чтобы окупить инвестиции? Насколько сократятся расходы компании после внедрения ИИ? Интеграция моделей искусственного интеллекта и машинного обучения в компании связана с затратами и, следовательно, с важными инвестициями.

По этой причине необходимо сделать реалистичную оценку, чтобы определить параметры возврата инвестиций. Для выполнения этого плана необходимо установить возможные показатели эффективности (KPI), чтобы можно было измерить прибыль и рассчитать ценность модели для компании.

Вы думаете о внедрении ИИ в своей компании?

ИИ открывает перед бизнесом бесчисленные возможности, но если его развертывать просто в качестве эксперимента, если не будет выявлена ​​конкретная проблема и не создан план действий, то это окажется бесполезным предложением, и руководство не увидит ничего. окупаемость инвестиций.

Благодаря Nexus Integra мы прокладываем путь к тому, чтобы внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения стало историей гарантированного успеха. Nexus Integra, интегрированная операционная платформа, предлагает структурированный инструмент для работы с большими данными, который предоставляет специалистам по данным количество и качество данных, необходимых для приложений искусственного интеллекта и машинного обучения, а также для использования данных в любом из своих приложений; собственный или внешний.

Собственное приложение машинного обучения позволяет управлять различными передовыми алгоритмами и легко внедрять их в производственный процесс в режиме реального времени. Nexus Integra как единый операционный центр и платформа больших данных позволяет получить максимальную отдачу от данных.