AI) Wat u moet weten over kunstmatige intelligentie (AI) voordat u het in uw bedrijf gebruikt

Wat u moet weten over kunstmatige intelligentie (AI) voordat u het in uw bedrijf gebruikt

Wereldwijde bedrijven gaven in 93.5 $ 2018 miljard uit aan AI-oplossingen, tegen $ 67.85 miljard het jaar ervoor. Ter vergelijking: tot 80% van de AI-initiatieven mislukken en slechts 11% van de bedrijven die AI gebruiken, zien een zinvol rendement op hun investering.

Bewijst dit dat AI niets meer is dan een loze belofte?

Het omgekeerde is waar. Extreem hoge faalpercentages en lange ROI's voor AI-initiatieven zijn mogelijk terug te voeren op het feit dat maar heel weinig bedrijven begrijpen hoe ze AI op systemisch niveau moeten gebruiken. Volgens Deloitte hebben bedrijven met een gevestigde AI-strategie een ROI van meer dan 5% op hun AI-investeringen, met een gemiddelde terugverdientijd van 1.2 jaar. Ondertussen hebben bedrijven die naïef AI-technologieën toepassen vaak moeite om winst te maken. Waar moet u op letten voordat u AI in uw bedrijf toepast?

Vijf strategieën voor het implementeren van AI in uw organisatie

Er zijn in wezen vijf manieren waarop we uw strategie voor het gebruik van AI kunnen schetsen:

  • Meer informatie over AI en de mogelijke toepassingen ervan.
  • Focus op haalbare doelstellingen tijdens het gebruik van AI.
  • Analyseer de huidige positie van uw bedrijf op de schaal van AI en digitale volwassenheid.
  • Neem babystapjes in de wereld van AI terwijl u de toekomst in het oog houdt.
  • Streef naar het hoogste niveau van AI-prestaties.

Stap 1: Maak uzelf vertrouwd met AI en de mogelijkheden ervan.

Machines en programma's die gemakkelijker of automatisch hun werk doen en daarbij hun eigen intellect gebruiken, zouden kunstmatige intelligentie hebben. Om dit te doen, heeft AI gegevens nodig, die ofwel vooraf kunnen worden gemanipuleerd voor algoritmische analyse of in ruwe vorm kunnen worden gebruikt. Complexiteit en intelligentie zijn te vinden in het hele spectrum van AI-vormen:

Het is een soort machine learning met menselijke supervisie. Dergelijke algoritmen gedijen op geannoteerde gegevens en worden bijzonder bedreven in een beperkt aantal taken, zoals bijvoorbeeld het onderscheid maken tussen gevulde en lege parkeerplaatsen.

Machine learning zonder menselijke supervisie Unsupervised ML-oplossingen besparen softwareprogrammeurs tijd door de noodzaak van gelabelde gegevens tijdens algoritmetraining te elimineren. In plaats daarvan hoeven experts alleen maar de inhoud van databases te beschrijven, waarna algoritmen zichzelf kunnen trainen.

Leren door te doen, of bekrachtigend leren. Bij Reinforcement Learning geven ontwikkelaars algoritmen vrij in de wereld zonder te specificeren hoe de algoritmen de input moeten analyseren. Door een oplossing voor een probleem te bieden, kunnen deze AI-systemen door hun makers op nauwkeurigheid worden getest. Als ze niet tevreden zijn met de resultaten, kunnen ze de prestatie-instellingen van de AI nog verder aanpassen.

Leren op een zeer diep niveau Oplossingen voor diep leren zijn nu standaard in geavanceerde CV- en NLP-software omdat ze worden aangedreven door diepe neurale netwerken, dit zijn kunstmatige neurale netwerken met vele lagen van neuronen die gegevens kunnen beoordelen aan de hand van tal van criteria .

Elke AI is het best in een andere reeks taken, zoals uitzoeken wat gebruikers van beoordelingssites vinden of uitzoeken waarom de energiekosten van uw bedrijf plotseling zijn gestegen.

U kunt echter niet vanaf het begin alle processen en taken van uw bedrijf stroomlijnen met behulp van AI, waardoor uw bedrijfskosten tot nul worden teruggebracht. Meestal moeten menselijke specialisten kijken hoe goed algoritmen werken en snel ingrijpen, bijvoorbeeld bij het bedienen van complexe industriële apparatuur of om uit te zoeken of tumoren goedaardig of kankerachtig zijn.

Stap 2: Bepaal enkele haalbare, concrete doelstellingen voor uw AI-implementatie.

Identificeer de zakelijke uitdagingen waarvan u hoopt dat AI u kan helpen deze aan te pakken en koppel deze problemen vervolgens aan meetbare resultaten voordat u AI gebruikt.

Een uitgebreide beoordeling van uw processen in alle afdelingen en rollen zou dus de eerste stap moeten zijn op weg naar het gebruik van AI. Huur professionele technologieadviseurs en bedrijfsanalisten in als u hulp nodig heeft.

Praat met zowel interne als externe belanghebbenden, waaronder leiders van business units en C-suite executives. Een proof-of-concept (POC) bouwen prototype van de AI-oplossing is een andere optie om de C-suite voor zich te winnen.

Bovendien moeten uw AI-doelen zijn SMART (specifiek, meetbaar, acceptabel, relevant en tijdgebonden). Met intelligente procesautomatiseringsoplossingen (IPA) kunt u bijvoorbeeld 70% van de klantenservicetaken automatiseren met behulp van door NLP aangedreven chatbots of verzekeringsclaims drie keer sneller verwerken.

3. Evalueer in hoeverre uw bedrijf klaar is voor kunstmatige intelligentie.

Controleer of uw bedrijf over deze AI-bouwstenen beschikt, zodat het de in stap 2 genoemde doelen kan bereiken. Huur externe hulp in bij een AI-adviesbureau als u geen interne IT-experts heeft met relevante expertise op het gebied van AI-ontwikkeling. Een andere optie om aan de slag te gaan met AI in het bedrijfsleven is het kopen van een no-code of low-code SaaS-oplossing met AI-functies; u zult echter waarschijnlijk nog steeds softwareontwikkelaars moeten inschakelen om het op te zetten.

Algoritmen die AI gebruiken, leren van de gegevens die uw bedrijf al verzamelt en passen die kennis toe om u nu te helpen. Deze informatie kan georganiseerd zijn (d.w.z. bewaard in datawarehouses en volledig klaar voor analyse) of ongestructureerd (d.w.z. bevindt zich in datameren en lakehouses of externe platforms in de vorm van sensoruitlezingen, audio- en videobestanden, afbeeldingen of niet-bewerkbare documenten. ). Bijna 90% van de informatie die door een typisch bedrijf wordt gecreëerd, is ongestructureerd. Het gebruik van deze informatie voor het trainen van algoritmen en het automatiseren van routinetaken vereist een solide infrastructuur voor het opslaan, ophalen en analyseren van gegevens, bij voorkeur een infrastructuur die wordt gehost in de cloud.

Materialen voor gebruik in computers Met betrekking tot de cloud bieden bedrijven als Google, Amazon en Microsoft de tools die nodig zijn om op AI gebaseerde applicaties te ontwikkelen en te lanceren. Met andere woorden, cloud computing is essentieel voor het implementeren van AI op de werkplek. Uw AI-transitie heeft een solide basis nodig als uw bedrijf nog steeds insulaire, oude apps gebruikt die niet compatibel zijn met de huidige technologiestapels.

Het succes of falen van uw AI-implementatie hangt af van de mensen die eraan werken, dus houd daar rekening mee bij het plannen. Aangezien weerstand tegen verandering een veelvoorkomende reden is waarom digitale transformatieprojecten mislukken, is het belangrijk om vooruit te plannen voor de training en onboarding van personeel, evenals voor het omgaan met de ethische uitdagingen die AI op de werkplek met zich meebrengt.

De Force Field Analysis is een hulpmiddel om de voor- en nadelen van de introductie van AI in een organisatie af te wegen. Voordat u in de analyse duikt, is het belangrijk om de processen en meest waardevolle bedrijfsmiddelen van uw organisatie grondig door te nemen, evenals een analyse van de interne en externe factoren die van invloed zijn op uw activiteiten.

Elk aspect dat de verspreiding van AI helpt of beperkt, moet een score krijgen voordat het onderzoek wordt uitgevoerd. Een positieve of negatieve cumulatieve score geeft aan of u klaar bent om AI in het bedrijfsleven te gaan gebruiken of dat u eerst uw IT-infrastructuur en -procedures moet updaten.

4. Implementeer AI in eerste instantie op kleine schaal, met het oog op uitbreiding.

De standaardprocedure voor het implementeren van AI in een zakelijke omgeving is om te beginnen met een beperkte reeks taken, en vervolgens de reikwijdte van het project uit te breiden naarmate lessen en inzichten worden verkregen, de prestaties van het algoritme worden geëvalueerd en gebruikersinput wordt verzameld. Het is ook belangrijk om te leren van uw fouten en die informatie te delen met de rest van uw bedrijf.

Nieuwe informatie van Gartner suggereert echter dat slechts 53% van de AI-initiatieven van bedrijven het stadium van prototype en productie halen. Het is mogelijk dat de matige resultaten te wijten zijn aan het feit dat de meeste bedrijven hun AI-initiatieven behandelen als op zichzelf staande POC's in plaats van strategische strategieën te ontwikkelen om AI in de hele organisatie te implementeren.

Daarom is het van cruciaal belang om uw strategie voor de acceptatie van AI van tevoren te plannen en te bepalen waar AI past in het grotere plaatje van technologie van uw organisatie. Wees niet bang om door te gaan naar andere use-cases als een bepaald AI-proof of concept niet binnen drie maanden wordt opgeleverd.

5. Streef naar perfectie in AI.

Hoe bepaal je ten slotte of een AI-project succesvol is en of het moet worden opgeschaald? Een foutloos AI-implementatieplan omvat het volgende:

Zorg ervoor dat uw bedrijf een solide gegevensbeheer heeft (hiervoor moet u mogelijk samenwerken met een gerenommeerd big data-adviesbureau).

Het samenbrengen van alle verschillende softwaresystemen van uw organisatie om één data-omgeving te creëren.

Met de hulp van externe consultants kunnen AI-experts die intern in een AI-expertisecentrum werken, nieuwe technieken leren, de prestaties van bestaande algoritmen verbeteren en ideeën uitproberen die volledig nieuw zijn.

Een raamwerk voor uw bedrijf opzetten dat de optimalisatie en synchronisatie van processen op een continue basis en over al uw afdelingen, het hogere management en gewone mensen mogelijk maakt

Conclusie

Tot slot, zelfs als je eerste kunstmatige-intelligentie-experimenten niet lukken, moet je ermee doorgaan. Hoewel technologie al geruime tijd bestaat, evolueert en verbetert het voortdurend in een duizelingwekkend tempo. Wanneer AI in het bedrijfsleven wordt gebruikt, vereist dit een grote verschuiving in de manier waarop mensen denken, en early adopters van AI zullen een grote digitale en organisatorische verandering moeten ondergaan om het meeste uit deze revolutionaire technologie te halen.

HostHaan is een toonaangevend bedrijf voor webhostingoplossingen. Sinds onze oprichting in 2019 heeft HostRooster voortdurend nieuwe manieren ontwikkeld om onze missie waar te maken: mensen in staat stellen om het web volledig te benutten. Gevestigd in Londen, Engeland, bieden we uitgebreide tools aan gebruikers over de hele wereld, zodat iedereen, beginner of pro, op het web kan komen en kan gedijen met onze webhostingpakketten.

%d bloggers als volgt uit: