Mi az AI-implementáció?

Az AI implementációja az üzleti problémától egészen a termelésben működő, monitorozott AI-képességig vezető teljes folyamatot jelenti. A beszerzés csak egy kis része az egésznek. A sikert meghatározó munka három rétegből áll, amelyeknek összehangoltan kell működniük.

A technológiai réteg magában foglalja az AI-t futtató modelleket, alkalmazásokat és felhőinfrastruktúrát. Az adatréteg magában foglalja azt az információt, amelyből a modellek tanulnak és amelyre reagálnak, valamint az ehhez kapcsolódó szabályozást és biztonságot. Az emberekkel kapcsolatos réteg magában foglalja az AI létrehozásához és kezeléséhez szükséges készségeket, valamint azt az adoptációs munkát, amely eléri, hogy a munkatársak tényleg használják is. A hosszú távú érték gondos előkészítésből, rendszeres frissítésekből és a technikai csapatok és az üzleti vezetők közötti folyamatos együttműködésből származik. Ha egy AI-projekt elakad, az ok általában egy gyenge réteg, nem egy gyenge modell.

Ha tisztában van a várható haszonnal, az segít abban, hogy belső szinten meggyőzze a döntéshozókat, és eldöntse, hol kezdje el a munkát. Azok a szervezetek, amelyek hatékonyan alkalmazzák a mesterséges intelligenciát, általában öt területen tapasztalnak előnyöket: jobb döntéshozatal, mivel a mesterséges intelligencia valós időben elemzi a hatalmas mennyiségű információt, segít a vezetőknek felismerni a trendeket és hamarabb reagálni; megnövekedett hatékonyság, mivel az ismétlődő feladatok automatizálása felszabadítja az alkalmazottak idejét stratégiailag fontosabb feladatokra; költségmegtakarítás, mivel a leegyszerűsített működés és a kevesebb manuális munka csökkenti a működési költségeket; személyre szabott ügyfélélmény, mivel az ügyfélviselkedés elemzése lehetővé teszi a testre szabott marketinget, szolgáltatást és támogatást; valamint fokozott skálázhatóság, mivel az AI rendszerek képesek kezelni a forgalom növekedését anélkül, hogy arányosan növelni kellene a létszámot vagy a hardverkapacitást.

Ezek az előnyök összeadódnak, de csak akkor, ha az implementáció tudatos. Az alábbi folyamat azt mutatja be, hogyan érheti el ezt.

A sorrend fontos. Minden egyes lépés olyan eredményt hoz, amelytől a következő függ, és a lépések kihagyása a leggyakoribb oka annak, hogy a mesterséges intelligencia projektek egy ígéretes bemutató után megrekednek.

Először mérje fel az AI-felkészültséget öt területen: adatbiztonság, adat-hozzáférhetőség, infrastruktúra, szakértelem és integrációs lehetőségek. Ellenőrizze, hogy eléri-e mind a strukturált adatokat, például az ügyféladatbázisokat, mind a strukturálatlan adatokat, például a támogatási jegyeket. Másodszor, tűzzön ki világos, mérhető célokat, és rögzítsen egy kiinduló értéket, például az ügyfélmegkeresések átlagos válaszidejének 40 százalékos csökkentését egy AI-segítőtárs használatával. Harmadszor, hozzon létre többfunkciós csapatot: az IT kiépíti és karbantartja az infrastruktúrát, az adatszakértők megtervezik és értékelik a modelleket, az üzleti vezetők pedig gondoskodnak arról, hogy a munka egy valós problémára fókuszáljon. Negyedszer, készítse elő és védje meg az adatait azzal, hogy az adatforrásokat egységes tárhelyen vonja össze, megtisztítja és ellenőrzi a rekordokat, majd titkosítást, Teljes felügyelet vezérlőket, szabályozási irányelveket, adatvédelmi megfelelőséget és adatvonal-követést alkalmaz.

Ötödik lépésként válassza ki az infrastruktúrát és az eszközöket. A skálázható felhőalapú számítás, a strukturált és strukturálatlan adatok megbízható tárolása, valamint a mesterséges intelligencia számára kifejlesztett infrastruktúra végzi a feldolgozási feladatokat, míg a már mesterséges intelligenciát integráló termelékenységi eszközök, például a Microsoft 365 Copilot, lerövidítik az üzembe helyezési időt. Hatodszor: a skálázás előtt végezzen próbát, konfigurálja vagy tanítsa be a modellt, tesztelje azt az alapértékhez viszonyítva, majd futtassa egy korlátozott felhasználói csoporttal, hogy feltárja a munkafolyamatokkal és az adoptációjával kapcsolatos akadályokat. Hetedik lépésként helyezze üzembe, figyelje, és tanítsa újra. Folyamatosan kövesse a teljesítménymutatókat, friss adatokon tanítsa be újra a modellt, ha a körülmények változnak, és végezzen torzításvizsgálatot változatos tanítóadatok és méltányossági ellenőrzések használatával. Ha ezeket sorrendben hajtja végre, minden későbbi AI-projekthez alkalmas, újrahasznosítható folyamatot kap.

A hét lépés maga a végrehajtás. Az AI-implementációs stratégia az a dokumentum, amelyet a vezetői csapat jóváhagy, és választ ad négy kérdésre, mielőtt bármilyen eszközt megvásárol. Milyen üzleti célokat szolgál a mesterséges intelligencia? Minden javasolt használati esetet kössön össze egy konkrét eredménnyel, például a szolgáltatási költségek csökkentésével vagy a megrendelések gyorsabb feldolgozásával. Mi a sorrend? Rangsorolja a használati eseteket érték és erőfeszítés szerint, majd kezdje egy magas értékű és alacsony összetettségű esettel, hogy a hitelességet korán kiépíthesse. Mennyi a valós költségvetés? Ne csak a licencelést vegye figyelembe, hanem a technológiát, a szakértelmet, az infrastruktúrát és a változáskezelést is. Hogyan méri a sikert? Még indulás előtt határozza meg a metrikákat és az ellenőrzési ütemezést, amíg az elvárások alakíthatók.

Az a stratégia, amely meghatározza a felelősöket, a metrikákat és a lépések sorrendjét, az AI-t a kísérletek sorozatából működőképes eszközzé alakítja.

Minden szervezet ugyanazokba az akadályokba ütközik. Ha előre ismeri az ellenlépéseket, azok nem válnak akadályokká. Az AI rendszerek és a hozzájuk tartozó képzési adatok biztonsági célpontokká válnak, ezért a meglévő ellenőrzési és felügyeleti intézkedéseket már az első naptól kezdve ki kell terjeszteni az AI-munkafolyamatokra is. A hiányos vagy duplikált adatok eltérést eredményeznek, ezért a tisztítást és az összevonást támogatott munkafolyamatként kell kezelni. Az adattudományi és gépi tanulási készségekből hiány van, ezért kombinálja a célzott toborzást azzal a képzéssel, amelyet már a vállalkozását ismerő munkatársaknak ad.

A régebbi rendszerek nehezen alkalmazkodnak az új technológiákhoz, ezért inkább az integrációra tervezett eszközöket részesítse előnyben, mint az egyedi fejlesztéseket. Az elavult hardver és a korlátozott számítási teljesítmény lassítja a modell teljesítményét, ezért a felhőkapacitás általában a gyorsabb megoldás. Az előzetes befektetések jelentősek, ezért a kiadásokat a korábban meghatározott mérhető célkitűzésekhez kell kötni. A változással szembeni ellenállás természetes, ezért minden bevezetést kísérjen képzés, világos útmutatás és a vezetés látható támogatása. Ezek közül egyik sem ok arra, hogy várjon. Mindegyikre ismert a megoldás, és ha ezeket a problémákat már a projekt elején kezeli, az sokkal olcsóbb, mintha a projekt közepén kellene kijavítani őket.

Az az eszköz, amely illeszkedik a meglévő rendszereihez, általában jobb választás, mint az, amelyiknek a leghosszabb a funkciólistája. Öt szempontot vegyen figyelembe: az integrációt a már használt rendszerekkel és termelékenységi eszközökkel; a termékbe beépített biztonsági, adatvédelmi és megfelelőségi vezérlőket; az olyan skálázhatóságot, amely miatt két éven belül nem kényszerül platformváltásra; a teljes költséget, beleértve az implementációt, a képzést és a folyamatos támogatást; valamint a gyártói támogatást az adoptációhoz, nem csak a telepítéshez. Azok az eszközök, amelyekbe már beépítették a mesterséges intelligencia funkciót, lerövidítik a telepítést és csökkentik a csapat által karbantartandó egyedi fejlesztések mennyiségét.

Kezdje négy lépéssel. Határozzon meg olyan célokat, amelyek összekapcsolják a mesterséges intelligenciára vonatkozó terveit az üzleti célokkal. Fektessen be skálázható felhőinfrastruktúrába és tárolásba. Válassza ki az AI-val való együttműködésre tervezett termelékenységi eszközöket, hogy az integráció egyszerű legyen. Tartsa fenn az adatok minőségét, és alkalmazzon irányítási szabályokat, hogy modelljei pontosak és biztonságosak maradjanak.

A Microsoft 365 Copilot egy jó kiindulási pont, mert beépíti a mesterséges intelligenciát azokba az alkalmazásokba, amelyeket a csapatai minden nap használnak. Ha átfogóbb képet szeretne kapni a szervezet felkészítéséről, olvassa el az AI-re előkészített stratégia kidolgozásáról szóló cikket, és ismerje meg az öt módszert, amellyel a mesterséges intelligencia segíti a kisvállalkozások növekedését és hatékonyabb működését.