Бизнесіңізді AI енгізуге дайындау: орындалатын 5 негізгі қадам

Артықшылықтары жасанды интеллект (AI) бизнес қабылдай алатын шешімдер көп және AI басқаратын технологиялар барған сайын жетілдіріліп жатқандықтан, оларды елемеу мүмкін емес. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін шешімдер кең тарағандықтан, бизнес иелері тез әрекет етіп, оларды жүзеге асыру немесе бәсекелестерінен бәсекелестік артықшылыққа ие болу туралы шешім қабылдауы керек. Ол бірте-бірте қол жетімді және қабілетті болып келеді, сондықтан оны өз компанияларында біріктіруге инвестиция жасамағандар үшін қандай да бір ақтау бар ма?

AI неліктен маңызды екенін және бизнес оны қабылдауға және пайда алуға қалай дайын болатынын көрейік.

1-қадам: Көрініспен келіңіз

Сізге AI не үшін қажет екенін және одан қандай құндылықты күтетініңізді түсіну маңызды. Әдеттегі AI қолданбаларының бірі - қайталанатын тапсырмаларды масштабта автоматтандыру немесе болжам жасау немесе әрекет ететін түсініктерді алу үшін елестетпейтін деректер көлемін өңдеу.

Мысалы, бәрі жақсы жұмыс істегенде, AI шамамен 90% активтерді автоматты белгілеу дәлдігін қамтамасыз ете алады, ал қалған 10% супервайзердің үлесі болып табылады.

Біз AI-ның барлық артықшылықтарын қабылдау өте жақсы екенін есте ұстауымыз керек, бірақ бұл бір өлшемді шешім емес. Ұйымыңызда автоматтандыруға арналған күнделікті тапсырмалар көп болмауы немесе AI жұмыс істеуі үшін жеткілікті деректер болмауы мүмкін. Неғұрлым жетілдірілген шешімдерді қабылдау, сондай-ақ қолда бар деректерді барынша пайдалану үшін бар қызметкерлерді оқытуды немесе AI инженерлерін, деректер ғалымдарын және бағдарламалық жасақтама әзірлеушілерін жалдауды талап етеді.

2-қадам: Топты дайындау

Цифрландыру және AI басқаратын процестерді енгізу бір уақытта бірнеше деңгейде елеулі трансформация болып табылады. Бір деңгейде сіздің командаңыз дайындалып, өзгерістерге психикалық түрде дайын болуы керек; екінші жағынан, сізге техникалық түрлендіру қажет. Көптеген адамдар өзгерістерге қарсы болады, сондықтан барлық артықшылықтарды белгілеп, өткір жиектерді тегістеу өте маңызды.

Мұны қарапайым әрекеттерден бастап жасауға болады, мысалы, командаға AI жұмыстарды қабылдамайды, бірақ олардың жұмысын жеңілдетеді немесе AI қолмен жұмыс көлемін азайтуға көмектесетін тамаша құрал, бірақ сонымен бірге, толығымен өздігінен басқара алмайды және әрқашан оператордың қатысуын талап етеді (мысалы, біз активті автоматты белгілеудегі супервайзердің рөлін жоғарыда айтқанбыз).

Фарма және өмір туралы ғылымдар туралы айтатын болсақ, AI оны өзегіне айналдыру мүмкіндігіне ие. Көптеген басқалар сияқты, бұл домендер деректерді талдауға көп сүйенеді және AI-дан көп пайда алады.

Белгілі бір әкімшілік немесе көмекші рөлдер шынымен де ауыстырылу қаупіне ұшырайды, бірақ іске асыру тауашасы сәйкес болса, сізге жаңа дағдылар, жаңа жұмыс процестері және, мүмкін, тіпті жаңа міндеттерге жауап беру үшін команданы кеңейту қажет болады: мысалы, сіздің компанияңыздың деректерді өңдеу мүмкіндіктері кеңейген кезде.

Көп жағдайда AI шешімдерін қызмет көрсету циклі бойынша қабылдау жұмыстан босатуға әкеледі деген пікір жай ғана ырым.

3-қадам: Деректерді дайындау

Деректердің жеткілікті үлкен көлемінің болуы және белгілі бір талаптарға сәйкестігі өте маңызды. Мысалы:

• Пішім. Деректеріңіз әртүрлі арналар бойынша сәйкес келетініне көз жеткізіңіз.
• Сәйкестік. Кейбір ескі деректер жойылуы немесе ішінара жойылуы мүмкін, ал болашақта қайта пайдалануға арналған деректер жаңартылуы керек.
• AI қол жетімділігі. Деректер берілген AI үшін сәйкес пішімде болуы керек.
• Дұрыс метадеректер. Таксономия ақпараты мен метадеректер AI-ға көбірек контекст береді және оның дәлдігін арттырады.

Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін шешім кіріс деректері дұрыс болған жағдайда ғана тиісті шығыс деректерін береді, сондықтан икемді, санатталған және мөлдір дерекқорды құру сіздің мүмкіндіктеріңізді арттырады.

Егер сізде көптеген деректер болса, олар толығымен құрылымдалмаған болуы мүмкін. Негізгі AI үшін бұл мүлдем кездейсоқ және мүлдем пайдасыз болады. Қажет болса, дайындық процесін кезеңдерге бөліп, AI қабылдау және инфрақұрылымды цифрлық түрлендіру жоспарын жасаңыз.

Мазмұн дерекқорларына қатысты, қажет болған жағдайда AI үшін пайдалы және түсінікті болуы үшін барлық активтеріңізді жіктеп, белгілеп және кішірек бөліктерге бөлуіңіз керек. Мұны істеуге көмектесетін тағы бір AI қолданбасы. Дәлдік дерекқордың қаншалықты әртүрлі екеніне және алгоритмнің қаншалықты нақтыланғанына байланысты болады.

4-қадам: Бұлтқа көшу

Бұлтқа көшіру - бұл қолдау көрсетудің тамаша тәсілі Цифрлық трансформация. Оның AI енгізу үшін де жақсы болуының бірнеше жақсы себептері бар.

Біріншіден, көші-қон клиенттерге сұраныс бойынша қызметтерді ұсынуға мүмкіндік береді, бұл бүгінгі таңдағы тұтынушылардың әдеттегі талаптарының бірі.

Екіншіден, бұлтты сақтау, сайып келгенде, масштабталады және деректердің үлкен көлеміне жарамды.

Беделді бұлттық қызмет провайдерлері деректер қауіпсіздігіне қамқорлық жасайды, сондықтан бұл жергілікті сақтау орнына қарағанда жақсы таңдау болуы мүмкін.

Соңында, бұлт алдын ала дайындалған AI қызметтерін және қолданбаларыңыз бен жұмыс процестеріңіз үшін оңай біріктіру мүмкіндіктерін қамтамасыз етуі мүмкін.

5-қадам: Сіздің қажеттіліктеріңізге сәйкес мазмұн платформасын қабылдаңыз

Мазмұнды басқару мәселесінің ең озық, бірақ практикалық шешімдерінің бірі барлық мүдделі тараптардың қажеттіліктерін қанағаттандыратын арнайы мазмұн платформасын қабылдау болып табылады. Фармация және өмір туралы ғылымдар туралы айтатын болсақ, маркетинг тобының көптеген қиындықтары болуы мүмкін: көптеген нақты байланыс арналары, құпия жеке ақпаратты өңдеуді қарастыратын нақты ережелер және т.б.  

Мұндай жағдайлармен бұрыннан жұмыс істеген немесе маркетингтік мазмұнды қоса алғанда, ең жақсы деректерді басқару және техникалық қызмет көрсету тәжірибесін нақты түсінетін платформаны әзірлеген мамандарды тартудан қорықпаңыз. Олар сондай-ақ гипер-жекелендірілген клиент тәжірибесін орналастыруға қатысты реттелетін шешімдермен және мүмкіндіктермен жұмыс істей алады (CX).

Мұндай мазмұн платформасы аударма, жариялау, жеткізу, тегтеу, оңтайландыру сияқты бірнеше процестерді автоматтандыруға мүмкіндік береді. MLR модульдік мазмұн сияқты кеңейтілген мазмұн тәсілдерін бекіту және қолдау.