Ինչ դուք պետք է իմանաք արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) մասին նախքան այն օգտագործելը ձեր ընկերությունում

Համաշխարհային բիզնեսները 93.5 թվականին 2018 միլիարդ դոլար են ծախսել AI լուծումների վրա՝ նախորդ տարվա 67.85 միլիարդ դոլարի դիմաց: Համեմատության համար, AI նախաձեռնությունների մինչև 80% -ը ձախողվում է, և AI օգտագործող ձեռնարկությունների միայն 11% -ն է տեսնում իրենց ներդրումների իմաստալից վերադարձը:

Սա ապացուցո՞ւմ է, որ AI-ն ոչ այլ ինչ է, քան դատարկ խոստում:

Ճիշտ հակառակն է. Չափազանց բարձր ձախողումների մակարդակը և AI-ի նախաձեռնությունների համար ձգձգված ROI-ները կարող են հետևել այն փաստին, որ շատ քիչ ձեռնարկություններ հասկանում են, թե ինչպես օգտագործել AI-ն համակարգային մակարդակում: Ըստ Deloitte-ի, AI-ի հաստատված ռազմավարություն ունեցող ձեռնարկություններն ունեն ավելի քան 5% ROI իրենց AI ներդրումների վրա՝ 1.2 տարի միջին վերադարձի ժամկետով: Մինչդեռ, բիզնեսները, որոնք միամտորեն ընդունում են AI տեխնոլոգիաները, հաճախ պայքարում են շահույթ ստանալու համար: Այսպիսով, նախքան AI-ն օգտագործելը ձեր ընկերությունում, ի՞նչ պետք է հիշեք:

Ձեր կազմակերպությունում AI-ի ներդրման հինգ ռազմավարություն

Հիմնականում կան հինգ եղանակներ, որոնցով մենք կարող ենք ուրվագծել AI-ի օգտագործման ձեր ռազմավարությունը.

• Իմացեք AI-ի և դրա հնարավոր օգտագործման մասին:
• AI-ն օգտագործելիս կենտրոնացեք հասանելի նպատակների վրա:
• Վերլուծեք ձեր ընկերության ներկայիս դիրքը AI-ի և թվային հասունության սանդղակների վրա:
• Մանկական քայլեր արեք դեպի AI-ի աշխարհ՝ միաժամանակ հետևելով ապագային:
• Ձգտեք AI կատարողականի ամենաբարձր մակարդակին:

Քայլ 1. Ծանոթացեք AI-ին և դրա հնարավորություններին:

Ասվում է, որ արհեստական ​​ինտելեկտ ունեն մեքենաներն ու ծրագրերը, որոնք ավելի հեշտ կամ ավտոմատ կերպով կատարում են աշխատանք և օգտագործում են իրենց սեփական ինտելեկտը: Դա անելու համար արհեստական ​​ինտելեկտը պահանջում է տվյալներ, որոնք կարող են կամ նախօրոք մանիպուլյացիայի ենթարկվել ալգորիթմական վերլուծության համար կամ օգտագործվել հումքի տեսքով: Բարդությունն ու խելամտությունը կարող են հայտնաբերվել AI ձևերի ողջ սպեկտրում.

Դա մի տեսակ մեքենայական ուսուցում է մարդու հսկողությամբ: Նման ալգորիթմները զարգանում են ծանոթագրված տվյալների վրա՝ դառնալով հատկապես հմուտ առաջադրանքների նեղ շրջանակում, ինչպես, օրինակ, տարբերակել լցոնված և դատարկ կայանատեղերը:

Մեքենայական ուսուցում առանց մարդու հսկողության Չվերահսկվող ML լուծումները խնայում են ծրագրավորողների ժամանակը` վերացնելով պիտակավորված տվյալների անհրաժեշտությունը ալգորիթմի ուսուցման ընթացքում: Փոխարենը, փորձագետները պարզապես պետք է նկարագրեն տվյալների բազաների բովանդակությունը, և ալգորիթմները կարող են ինքնուրույն վերապատրաստվել:

Սովորեք անելով կամ ամրապնդելով ուսուցումը: Ամրապնդման ուսուցման ժամանակ մշակողները թողարկում են ալգորիթմներ աշխարհ՝ առանց նշելու, թե ինչպես պետք է ալգորիթմները վերլուծեն մուտքագրումը: Խնդրի լուծում տալով՝ այս AI համակարգերը կարող են ստուգվել դրանց ստեղծողների կողմից: Եթե ​​նրանք գոհ չեն արդյունքներից, նրանք կարող են էլ ավելի կսմթել AI-ի կատարողականի կարգավորումները:

Սովորել շատ խոր մակարդակով Խորը ուսուցման լուծումներն այժմ ստանդարտ են ժամանակակից CV և NLP ծրագրային ապահովման մեջ, քանի որ դրանք սնուցվում են խորը նյարդային ցանցերով, որոնք արհեստական ​​նեյրոնային ցանցեր են՝ նեյրոնների բազմաթիվ շերտերով, որոնք կարող են գնահատել տվյալները բազմաթիվ չափանիշներով: .

Յուրաքանչյուր AI լավագույնն է տարբեր առաջադրանքների համար, օրինակ՝ պարզել, թե ինչ են մտածում վերանայման կայքի օգտատերերը կամ պարզել, թե ինչու հանկարծակի բարձրացան ձեր բիզնեսի էներգիայի ծախսերը:

Այնուամենայնիվ, դուք չեք կարողանա ի սկզբանե պարզեցնել ձեր բիզնեսի բոլոր գործընթացներն ու պարտականությունները՝ օգտագործելով AI-ն՝ զրոյի հասցնելով ձեր գործառնական ծախսերը: Ժամանակի մեծ մասը մարդկային մասնագետները պետք է նայեն, թե որքան լավ են աշխատում ալգորիթմները և արագ ներդնում, օրինակ՝ բարդ արդյունաբերական սարքավորումների շահագործման ժամանակ կամ պարզելու, թե արդյոք ուռուցքները բարորակ են կամ քաղցկեղային:

Քայլ 2. Սահմանեք որոշակի հասանելի, կոնկրետ նպատակներ ձեր AI-ի իրականացման համար:

Բացահայտեք բիզնես մարտահրավերները, որոնք հուսով եք, որ AI-ն կօգնի ձեզ լուծել, այնուհետև կապեք այդ խնդիրները չափելի արդյունքների հետ՝ նախքան AI-ն օգտագործելը:

Այսպիսով, բոլոր բաժիններում և դերերում ձեր գործընթացների համապարփակ գնահատումը պետք է լինի առաջին քայլը AI-ի օգտագործման ճանապարհին: Վարձեք պրոֆեսիոնալ տեխնոլոգիական խորհրդատուների և բիզնես վերլուծաբանների, եթե օգնության կարիք ունեք:

Խոսեք ինչպես ներքին, այնպես էլ արտաքին շահագրգիռ կողմերի, ներառյալ բիզնես միավորների ղեկավարների և C-suite ղեկավարների հետ: Հայեցակարգի ապացույցի ստեղծում (POC) AI լուծման նախատիպը C-suite-ին հաղթելու ևս մեկ տարբերակ է:

Բացի այդ, ձեր AI-ի նպատակները պետք է լինեն SMART (հատուկ, չափելի, հասանելի, տեղին և ժամանակի հետ կապված). Խելացի գործընթացների ավտոմատացման (IPA) լուծումները թույլ են տալիս կատարել այնպիսի բաներ, ինչպիսիք են ավտոմատացնել հաճախորդների սպասարկման աշխատանքների 70%-ը՝ օգտագործելով NLP-ով աշխատող չաթ-բոտերը կամ երեք անգամ ավելի արագ մշակել ապահովագրական պահանջները:

3. Գնահատեք, թե որքանով է արհեստական ​​ինտելեկտի պատրաստ ձեր բիզնեսը:

Ստուգեք, որ ձեր ընկերությունն ունի այս AI շինարարական բլոկները, որպեսզի կարողանա հասնել Քայլ 2-ում թվարկված նպատակներին: Վարձեք արտաքին օգնություն AI խորհրդատվական բիզնեսից, եթե չունեք AI-ի զարգացման համապատասխան փորձ ունեցող ՏՏ մասնագետներ: Բիզնեսում AI-ի հետ սկսելու մեկ այլ տարբերակ է գնել առանց կոդով կամ ցածր կոդով SaaS լուծում, որը ներառում է AI-ի առանձնահատկություններ. այնուամենայնիվ, դուք դեռ հավանաբար պետք է ծրագրավորողներ բերեք այն տեղադրելու համար:

Ալգորիթմները, որոնք օգտագործում են արհեստական ​​ինտելեկտը, սովորում են ձեր բիզնեսի արդեն իսկ հավաքած տվյալներից և կիրառում են այդ գիտելիքները հենց հիմա ձեզ օգնելու համար: Այս տեղեկատվությունը կարող է կազմակերպված լինել (այսինքն՝ պահվել տվյալների պահեստներում և ամբողջովին պատրաստ վերլուծության համար) կամ չկառուցված (այսինքն՝ գտնվում է տվյալների լճերում և լճերում կամ արտաքին հարթակներում՝ սենսորային ընթերցումների, աուդիո և վիդեո ֆայլերի, պատկերների կամ չխմբագրվող փաստաթղթերի տեսքով։ ) Տիպիկ բիզնեսի կողմից ստեղծված տեղեկատվության գրեթե 90%-ը չկառուցված է: Ալգորիթմների ուսուցման և սովորական առաջադրանքների ավտոմատացման համար այս տեղեկատվության օգտագործումը պահանջում է տվյալների պահպանման, որոնման և վերլուծության ամուր ենթակառուցվածք, որը իդեալականորեն տեղակայված է ամպի մեջ:

Համակարգիչներում օգտագործելու համար նյութեր Ինչ վերաբերում է ամպին, այնպիսի ընկերություններ, ինչպիսիք են Google-ը, Amazon-ը և Microsoft-ը, տրամադրում են AI-ի վրա հիմնված հավելվածներ մշակելու և գործարկելու համար անհրաժեշտ գործիքները: Այլ կերպ ասած, ամպային հաշվարկը կարևոր է աշխատավայրում AI-ի ներդրման համար: AI-ի ձեր անցումը ամուր հիմքերի կարիք կունենա, եթե ձեր ընկերությունը դեռ օգտագործում է կղզիային, հին հավելվածներ, որոնք անհամատեղելի են ներկայիս տեխնոլոգիական փաթեթների հետ:

Ձեր AI ներդրման հաջողությունը կամ ձախողումը կախված է այն մարդկանցից, ովքեր աշխատում են դրա վրա, այնպես որ հիշեք նրանց, երբ պլանավորում եք: Քանի որ փոփոխության նկատմամբ դիմադրությունը սովորական պատճառ է, թե ինչու են թվային փոխակերպման նախագծերը ձախողվում, կարևոր է նախօրոք պլանավորել անձնակազմի ուսուցման և աշխատանքի ընդունման, ինչպես նաև աշխատավայրում արհեստական ​​ինտելեկտի առաջացրած էթիկական մարտահրավերների դեմ պայքարելու համար:

Ուժի դաշտային վերլուծությունը գործիք է՝ կշռադատելու AI-ի ներդրման առավելություններն ու թերությունները կազմակերպությունում: Նախքան վերլուծության մեջ մտնելը, կարևոր է մանրակրկիտ վերանայել ձեր կազմակերպության գործընթացները և ամենաթանկարժեք ակտիվները, ինչպես նաև վերլուծել ձեր գործունեության վրա ազդող ներքին և արտաքին գործոնները:

Յուրաքանչյուր ասպեկտ, որն օգնում կամ սահմանափակում է AI-ի տարածումը, պետք է գնահատվի նախքան ուսումնասիրությունը: Դրական կամ բացասական կուտակային միավորը ցույց է տալիս, թե արդյոք դուք պատրաստ եք սկսել օգտագործել AI-ն բիզնեսում, կամ նախ անհրաժեշտ է թարմացնել ձեր ՏՏ ենթակառուցվածքը և ընթացակարգերը:

4. Սկզբում փոքր մասշտաբով կիրառեք AI-ն՝ նկատի ունենալով ընդլայնումը:

Կորպորատիվ միջավայրում AI-ի ներդրման ստանդարտ ընթացակարգն այն է, որ սկսվի սահմանափակ առաջադրանքների շարքից, այնուհետև ընդլայնել ծրագրի շրջանակը, երբ ձեռք բերվում են գիտելիքներ և պատկերացումներ, գնահատվում է ալգորիթմի աշխատանքը և հավաքվում օգտվողի մուտքերը: Կարևոր է նաև սովորել ձեր սխալներից և այդ տեղեկատվությունը կիսել ձեր ընկերության մնացած անդամների հետ:

Այնուամենայնիվ, Gartner-ի նոր տեղեկատվությունը ցույց է տալիս, որ կորպորատիվ AI նախաձեռնությունների միայն 53%-ն այն դուրս է գալիս նախատիպի փուլից և անցնում արտադրության: Հնարավոր է, որ անփայլ արդյունքները պայմանավորված են նրանով, որ ձեռնարկությունների մեծամասնությունն իրենց AI-ի նախաձեռնությունները վերաբերվում են որպես անկախ POC-ների, այլ ոչ թե մշակում են ռազմավարական ռազմավարություններ՝ AI-ն ամբողջ կազմակերպությունում իրականացնելու համար:

Որպես արդյունք, շատ կարևոր է նախապես պլանավորել AI-ի ընդունման ռազմավարությունը և որոշել, թե AI-ն որտեղ է տեղավորվում ձեր կազմակերպության տեխնոլոգիական ավելի մեծ պատկերի մեջ: Մի վախեցեք անցնել այլ օգտագործման դեպքերի, եթե որոշակի AI-ի հայեցակարգի ապացույցը չհաջողվի ներկայացնել երեք ամսվա ընթացքում:

5. Ձգտեք կատարելության AI-ում:

Վերջապես, ինչպե՞ս եք որոշել, թե արդյոք AI նախագիծը հաջողակ է և արդյոք այն պետք է մասշտաբավորվի: Սխալներից զերծ AI իրականացման պլանը ներառում է հետևյալը.

Համոզվեք, որ ձեր ընկերությունն ունի տվյալների ամուր կառավարում (դրա համար կարող է անհրաժեշտ լինել համագործակցել մեծ տվյալների խորհրդատվական ընկերության հետ):

Միավորելով ձեր կազմակերպության բոլոր տարբեր ծրագրային համակարգերը՝ տվյալների միասնական միջավայր ստեղծելու համար:

Արտաքին խորհրդատուների օգնությամբ արհեստական ​​ինտելեկտի մասնագետները, ովքեր աշխատում են արհեստական ​​ինտելեկտի գերազանցության կենտրոնում, կարող են սովորել նոր տեխնիկա, բարելավել գոյություն ունեցող ալգորիթմների աշխատանքը և փորձել բոլորովին նոր գաղափարներ:

Ձեր ընկերության համար այնպիսի շրջանակի ստեղծում, որը թույլ է տալիս օպտիմիզացնել և համաժամացնել գործընթացները շարունակական հիմունքներով և ձեր բոլոր ստորաբաժանումների, վերին ղեկավարության և սովորական մարդկանց միջև:

եզրափակում

Ի վերջո, նույնիսկ եթե ձեր վաղ արհեստական ​​ինտելեկտի փորձերը չեն ավարտվում, դուք պետք է շարունակեք դրան: Թեև տեխնոլոգիան գոյություն ունի բավականին երկար ժամանակ, այն անընդհատ զարգանում և բարելավվում է գլխապտույտ արագությամբ: Երբ AI-ն օգտագործվում է բիզնեսում, դա պահանջում է մարդկանց մտածելակերպի մեծ փոփոխություն, և AI-ի վաղ ընդունողները պետք է անցնեն մեծ թվային և կազմակերպչական փոփոխություններ՝ այս հեղափոխական տեխնոլոգիայից առավելագույն օգուտ քաղելու համար: