Kas ir AI ieviešana?

Mākslīgā intelekta ieviešana ir pilns ceļš no uzņēmuma problēmas līdz strādājošai, uzraudzītai AI iespējai ražošanas vidē. Iepirkums ir tikai viena neliela daļa no tā. Darbs, kas nosaka panākumus, ir trīs slāņos, kuriem jāvirzās kopā.

Tehnoloģiju slānis aptver modeļus, lietojumprogrammas un mākoņa infrastruktūru, kas nodrošina jūsu AI darbību. Datu slānis aptver informāciju, no kuras šie modeļi mācās un uz ko tie reaģē, kā arī pārvaldību un drošību, kas tam ir apkārt. Cilvēku slānis aptver prasmes, kas nepieciešamas, lai izstrādātu un pārvaldītu AI, kā arī ieviešanas darbu, kas panāk, ka darbinieki to faktiski lieto. Ilgtermiņa vērtība rodas no rūpīgas sagatavošanās, regulāriem atjauninājumiem un stabilas sadarbības starp tehniskajām komandām un biznesa līderiem. Kad AI projekts apstājas, iemesls parasti ir vājš slānis, nevis vājš modelis.

Izpratne par ieguvumu palīdz pamatot nepieciešamību organizācijas iekšienē un izvēlēties, kur sākt. Organizācijām, kas efektīvi ievieš AI, parasti vērojami ieguvumi piecās jomās: uzlabota lēmumu pieņemšana, jo AI analizē lielus informācijas apjomus reāllaikā un palīdz vadītājiem pamanīt tendences un reaģēt ātrāk; lielāka efektivitāte, jo atkārtotu uzdevumu automatizēšana atbrīvo darbiniekus stratēģiskākam darbam; izmaksu ietaupījumi, jo racionalizētas darbības un mazāks manuāls darbs samazina ekspluatācijas izmaksas; personalizēta klientu pieredze, jo klientu uzvedības analīze ļauj pielāgot mārketingu, apkalpošanu un atbalstu; un uzlabota mērogojamība, jo AI sistēmas absorbē apjoma pieaugumu bez proporcionāla darbinieku skaita vai aparatūras pieauguma.

Šie ieguvumi summējas, bet tikai tad, ja ieviešana ir pārdomāta. Tālāk aprakstītais process parāda, kā to panākt.

Svarīga ir secība. Katrs solis rada kaut ko tādu, no kā ir atkarīgs nākamais, un pārlēkšana pāri posmiem ir visbiežākais iemesls, kāpēc AI projekti apstājas pēc daudzsološas demonstrācijas.

Vispirms novērtējiet AI gatavību piecās jomās: datu drošība, datu pieejamība, infrastruktūra, talanti un integrācijas iespējas. Pārbaudiet, vai varat piekļūt gan strukturētiem datiem, piemēram, klientu datubāzēm, gan nestrukturētiem datiem, piemēram, atbalsta pieprasījumiem. Otrkārt, nosakiet skaidrus, izmērāmus mērķus un fiksējiet sākotnējo bāzlīniju, piemēram, samazināt vidējo atbildes laiku uz klientu pieprasījumiem par 40 procentiem, izmantojot mākslīgā intelekta palīgs. Treškārt, izveidojiet starpfunkcionālu komandu: IT izstrādā un uztur infrastruktūru, datu speciālisti izstrādā un novērtē modeļus, bet biznesa vadītāji nodrošina, ka darbs ir saistīts ar reālu problēmu. Ceturtkārt, sagatavojiet un nodrošiniet savus datus, apvienojot avotus vienotā repozitorijā, attīrot un validējot ierakstus, kā arī piemērojot šifrēšanu, Nulles uzticamība kontroles, pārvaldības politikas, privātuma atbilstību un datu izcelsmes izsekošanu.

Piektais solis: izvēlieties infrastruktūru un rīkus. Mērogojama mākoņdatošana, uzticama strukturētu un nestrukturētu datu glabāšana un AI īpaši paredzēta infrastruktūra nodrošina apstrādes jaudu, savukārt produktivitātes rīki, kuros mākslīgais intelekts jau ir integrēts, piemēram, Microsoft 365 Copilot, saīsina ieviešanu. Sestkārt, veiciet pilotprojektu pirms mērogošanas: konfigurējiet vai apmāciet modeli, pārbaudiet to pret savu bāzlīniju, pēc tam palaidiet to ierobežotai lietotāju grupai, lai atklātu darba plūsmas un ieviešanas šķēršļus. Septītais solis: izvietojiet, uzraugiet un pārmāciet modeli. Nepārtraukti sekojiet veiktspējas rādītājiem, atkārtoti apmāciet modeli ar jaunākiem datiem, mainoties apstākļiem, un auditējiet neobjektivitāti, izmantojot daudzveidīgus apmācības datus un taisnīguma pārbaudes. Veiciet šīs darbības secīgi, un jums būs atkārtojams process katram nākamajam AI projektam.

Septiņi soļi ir izpilde. Mākslīgā intelekta ieviešanas stratēģija ir dokuments, ko apstiprina jūsu vadības komanda, un tas atbild uz četriem jautājumiem, pirms tiek iegādāts jebkāds rīks. Kādiem biznesa mērķiem AI kalpo? Katru ierosināto lietojumgadījumu sasaistiet ar konkrētu rezultātu, piemēram, zemākām apkalpošanas izmaksām vai ātrāku pasūtījumu apstrādi. Kāda ir secība? Sakārtojiet lietojumgadījumus pēc vērtības un ieguldāmā darba, pēc tam sāciet ar vienu, kas ir augstas vērtības un zemas sarežģītības, lai jau sākumā veidotu uzticamību. Kāds ir patiesais budžets? Ņemiet vērā tehnoloģiju, talantu, infrastruktūru un pārmaiņu vadību, ne tikai licencēšanu. Kā mērīsit panākumus? Pirms palaišanas definējiet metriku un pārskatīšanas ritmu, kamēr gaidas vēl ir pielāgojamas.

Stratēģija, kurā ir noteikti atbildīgie, rādītāji un secība, pārvērš AI no eksperimentu sērijas par darbības spēju.

Katra organizācija sastopas ar tiem pašiem šķēršļiem. Iepriekš zinot pretpasākumu, var novērst, ka tie kļūst par šķēršļiem. AI sistēmas un to apmācības dati kļūst par drošības mērķiem, tāpēc paplašiniet esošās kontroles un uzraudzību, lai jau no pirmās dienas aptvertu AI darba slodzes. Nepilnīgi vai dublēti dati sagroza rezultātus, tāpēc datu tīrīšanu un apvienošanu uztveriet kā finansētu darba plūsmu. Prasmes datu zinātnē un mašīnmācīšanās jomā ir deficīts, tāpēc apvienojiet mērķtiecīgu atlasi ar apmācībām cilvēkiem, kuri jau pārzina jūsu uzņēmumu.

Vecākas sistēmas pretojas jaunām tehnoloģijām, tāpēc priekšroku dodiet rīkiem, kas ir veidoti integrācijai, nevis pielāgotai izstrādei. Novecojusi aparatūra un ierobežota skaitļošanas jauda palēnina modeļa veiktspēju, tāpēc mākoņa jauda parasti ir ātrākais risinājums. Sākotnējie ieguldījumi ir ievērojami, tāpēc sasaistiet izdevumus ar iepriekš noteiktajiem izmērāmajiem mērķiem. Pretestība pārmaiņām ir normāla, tāpēc katru ieviešanu papildiniet ar apmācībām, skaidrām norādēm un redzamu vadības atbalstu. Nekas no tā nav iemesls gaidīt. Katram no tiem ir zināms risinājums, un to novēršana savlaicīgi maksā daudz mazāk nekā labošana projekta vidū.

Rīks, kas atbilst jūsu esošajām sistēmām, parasti ir labāks nekā rīks ar garāko funkciju sarakstu. Izvērtējiet piecas lietas: integrāciju ar sistēmām un produktivitātes rīkiem, ko jau izmantojat; drošības, privātuma un atbilstības kontroles, kas iebūvētas produktā; mērogojamību, kas pēc diviem gadiem nepiespiedīs pāriet uz citu platformu; kopējās izmaksas, tostarp ieviešanu, apmācību un pastāvīgu atbalstu; un piegādātāja atbalstu ieviešanai, ne tikai instalēšanai. Rīki, kuros AI iespējas jau ir iebūvētas, saīsina ieviešanu un samazina pielāgotās izstrādes apjomu, ko jūsu komandai vēlāk ir jākopj.

Sāciet ar četriem soļiem. Definējiet mērķus, kas sasaista jūsu AI plānus ar biznesa mērķiem. Investējiet mērogojamā mākoņa infrastruktūrā un glabātuvē. Izvēlieties produktivitātes rīkus, kas ir izstrādāti darbam ar AI, lai integrācija būtu vienkārša. Uzturiet datu kvalitāti un īstenojiet pārvaldību, lai jūsu modeļi paliktu precīzi un droši.

Microsoft 365 Copilot ir vieta, ar ko sākt, jo tas ievieš AI lietojumprogrammās, ko jūsu komandas jau izmanto ikdienā. Plašākam skatījumam par organizācijas sagatavošanu lasiet par AI gatavas stratēģijas izveidi un uzziniet piecus veidus, kā AI palīdz mazajiem uzņēmumiem augt un darboties efektīvāk.