10 ключевых вопросов для оценки перед внедрением ИИ в вашей организации

ИИ (Искусственный Интеллект) и МО (Машинное Обучение) могут предложить организациям прорывы в их производственных системах и даже конкурентное преимущество, если используются продуманно и в правильном контексте. Цифровая трансформация и её множественные достижения сгенерировали давление на компании, вызванное страхом отстать, что в свою очередь привело к предварительной готовности лидеров внедрять эти технологии в своих компаниях.

Но в большинстве случаев, даже если приняты, фундаментальные барьеры остаются, и мало компаний имеют базовые компоненты, позволяющие ИИ генерировать ценность в масштабе. Ясность о том, где возможности ИИ, и наличие центральных и определенных стратегий для получения данных, которые требует ИИ, должны быть отправной точкой для любой сущности, решающей погрузиться в эту трансформацию.

Поэтому перед принятием стратегии ИИ и МО 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? Это модель машинного обучения, которая может ее решить? Известно ли конкретно, для чего будут использоваться ИИ-системы?

Важно, с одной стороны, выявить, какие типы активностей неэффективны или интенсивны по человеческому капиталу, и с другой — определить, как системы ИИ и МО могут смягчить эти проблемы.

2. Какой план у компании, чтобы превратить ИИ в возможность?

Как компания планирует решить проблему и внедрить решение?

В этой точке критически важно знать, как переформулировать определение проблемы в задачу автоматического обучения и как внедрить её способом, избегающего любого замедления или потери ценности в процессе трансформации.

3. Нужна ли компании временное или постоянное решение?

ИИ-технологии должны стать частью основного бизнеса компании и сопровождаться сменой ментальности управленческой команды. Подавляющее большинство историй успеха поддерживается цифровой трансформацией компании на всех уровнях.

В зависимости от того, нужна ли ИИ-модель для конкретного действия или для ежедневных процессов компании, будет решено приобретение кастомизированного продукта, стандартизированного решения или временного сервиса.

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

Качество ИИ-модели напрямую зависит от качества и количества данных, доступных компании. Использование ИИ подразумевает обучение точной и значимой модели данных, которая может питать ИИ-системы, чтобы они учились функционировать самостоятельно, поэтому наличие качественной исторической данные — ключ.

Есть ли у моей компании достаточно данных? Надежны ли источники данных, которые будет использовать ИИ? Есть ли у компании надежная архитектура данных? Чтобы ответить на эти вопросы, необходимо иметь надежную структуру целей и KPI (ключевых показателей эффективности) и надежную стратегию данных, чтобы гарантировать, что она выжимается самым ценным способом.

5. Эти данные оцифрованы?

Есть ли у меня данные, хранящиеся в цифровых системах? Для правильного управления данными они должны быть оцифрованы, централизованы, организованы и интегрированы в разные цифровые инструменты (такие как CRM, ERP, SCADA и т.д.) или в базы данных, CSV-файлы, Excel и т.д. Если это не так, оцифровка и использование ИИ этих данных может занять много времени и иногда непреодолимые инвестиции.

6. Есть ли у компании необходимые ресурсы для внедрения?

Компания должна быть реалистичной по поводу того, действительно ли у неё есть необходимые ресурсы на уровне человеческого и финансового капитала для усвоения изменений. Где найдем экспертный талант для внедрения ИИ? Какой бюджет компании на приобретение МО-модели?

Для достижения плавного перехода и правильной интеграции моделей во внутренние системы ключево иметь техническую команду, знающую компанию и знающую разработчика или data scientist. Кроме того, эти команды должны быть квалифицированы для интеграции моделей, которые будут внедрены, в системы компании.

С другой стороны, точность ИИ-модели будет зависеть от бюджета, оборудования и времени, доступного компании для её разработки. Все это также определит, выберет ли компания on-demand сервис или приобретение своей модели, внедренной своей командой.

7. Каковы последствия, если ИИ провалится?

ИИ-модели работают через очень сложные алгоритмы и статистические корреляции, но всегда есть маржа ошибки. Хочет ли компания внедрить ИИ в процесс с высокой вариабельностью и низким уровнем точности, или наоборот? Какие риски и сколько инвестиций потеряется, если не получится?

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

8. Как ИИ будет интегрирован с общей стратегией компании?

Как компания интегрирует ИИ с процессами и людьми? Есть ли точки поворота, где ИИ столкнется с процессами?

ИИ не должен внедряться как изолированная технология, а как интегрированное решение, входящее в синергию со всеми областями компании для максимизации продуктивности и результатов. Компания должна спросить себя, сможет ли ИИ-модель работать вместе с остальными сторонами и выявить, какие проблемы могут возникнуть.

9. Как это изменение повлияет на работников компании?

В какой мере способность ИИ автоматизировать активности, сейчас выполняемые рабочими, повлияет на размер персонала? Работники могут быть очень скептичны к изменениям, и компания должна найти этические решения, чтобы они не теряли свою ценность и мотивацию.

Эффективные программы изменений сфокусируются на специфическом обучении и интервенциях для вовлечения сотрудников и менеджеров в компанию.

10. Каковы ожидаемые возвраты от применения этой технологии?

Сколько времени займет у компании возврат инвестиций? Насколько снизятся затраты компании после внедрения ИИ? Интеграция ИИ и МО моделей в компанию подразумевает затраты и поэтому важные инвестиции.

По этой причине должна быть сделана реалистичная оценка для определения параметров возврата инвестиций. Для выполнения этого плана должны быть установлены возможные индикаторы производительности (KPI), чтобы возврат можно было измерить и рассчитать, сколько ценности модель приносит компании.

Думаете внедрить ИИ в свою компанию?

ИИ открывает двери бесчисленным возможностям для бизнеса, но если он внедряется просто как эксперимент, если конкретная проблема не идентифицирована и план действий не создан, то он окажется бесполезным предложением, и управление не увидит возврата инвестиций.

От Nexus Integra мы прокладываем путь для того, чтобы внедрение технологий ИИ и МО стало гарантированной историей успеха. Nexus Integra, интегрированная операционная платформа, предлагает структурированный Big Data-инструмент, предоставляющий data scientists количество и качество данных, необходимых для применений ИИ и Машинного Обучения, а также эксплуатацию данных в любом из своих приложений; нативных или внешних.

Нативное применение Машинного Обучения позволяет управлять различными продвинутыми алгоритмами и их легкое введение в производственный процесс в реальном времени. Nexus Integra как интегральный операционный центр и Big Data платформа позволяет извлечь максимальную ценность из данных.