Падрыхтоўка вашага бізнесу да ўкаранення штучнага інтэлекту: 5 ключавых крокаў

перавагі штучны інтэлект (AI) рашэнняў, якія можа прыняць бізнес, мноства, і паколькі тэхналогіі, якія кіруюцца штучным інтэлектам, становяцца ўсё больш і больш дасканалымі, іх немагчыма ігнараваць. Паколькі рашэнні на аснове штучнага інтэлекту становяцца ўсё больш распаўсюджанымі, уладальнікі бізнесу павінны хутка рэагаваць і вырашаць, ці варта іх укараняць і, магчыма, атрымаць канкурэнтную перавагу перад канкурэнтамі. Паступова ён становіцца больш даступным і больш здольным, так ці ёсць апраўданне для тых, хто не інвеставаў у яго інтэграцыю ў сваіх кампаніях?

Давайце паглядзім, чаму штучны інтэлект неабходны і як бізнес можа падрыхтавацца да яго прымянення і атрымаць ад яго перавагі.

Крок 1: Прыдумайце бачанне

Важна разумець, навошта вам патрэбен ІІ і якую каштоўнасць вы чакаеце ад яго атрымаць. Адным з тыповых прыкладанняў штучнага інтэлекту з'яўляецца аўтаматызацыя паўтаральных задач у маштабе або апрацоўка няўяўных аб'ёмаў даных для пабудовы прагнозаў або атрымання дзейснай інфармацыі.

Напрыклад, калі ўсё працуе добра, штучны інтэлект можа забяспечыць дакладнасць аўтаматычнай пазнакі актываў каля 90%, а астатнія 10% - гэта ўклад кіраўніка.

Мы павінны памятаць, што выкарыстоўваць усе перавагі штучнага інтэлекту - гэта выдатна, але гэта не ўніверсальнае рашэнне. Магчыма, у вашай арганізацыі не так шмат руцінных задач для аўтаматызацыі або дастаткова даных для працы штучнага інтэлекту. Прыняцце больш дасканалых рашэнняў таксама запатрабуе навучання існуючага персаналу або найму інжынераў штучнага інтэлекту, навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных і распрацоўшчыкаў праграмнага забеспячэння, каб атрымаць максімальную аддачу ад наяўных даных.

Крок 2: Падрыхтуйце каманду

Лічбавізацыя і ўкараненне працэсаў, якія кіруюцца штучным інтэлектам, - гэта сур'ёзная трансфармацыя на некалькіх узроўнях адначасова. З аднаго боку, ваша каманда павінна быць навучана і разумова падрыхтавана да зменаў; з другога, вам патрэбна тэхнічная трансфармацыя. Многія людзі схільныя супраць зменаў, таму вельмі важна выкласці ўсе перавагі і згладзіць вострыя грані.

Гэта можна зрабіць з простых дзеянняў, напрыклад, паведаміць камандзе, што штучны інтэлект не займае працу, а палягчае іх працу або што штучны інтэлект з'яўляецца выдатным інструментам, які дапамагае паменшыць колькасць ручной працы, але, у той жа час, не можа цалкам кіравацца самастойна і заўсёды патрабуе ўдзелу аператара (напрыклад, мы ўжо згадвалі ролю кіраўніка ў аўтаматычным пазначэнні актываў).

Калі казаць пра фармацэўтыку і біялагічныя навукі, у прыватнасці, штучны інтэлект можа змяніць іх да сутнасці. Як і многія іншыя, гэтыя дамены ў значнай ступені залежаць ад аналізу даных і атрымаюць найбольшую карысць ад штучнага інтэлекту.

Пэўныя адміністрацыйныя або дапаможныя ролі сапраўды будуць пад пагрозай замены, але калі ніша ўкаранення падыходзіць, вам спатрэбяцца новыя навыкі, новыя працоўныя працэсы і, магчыма, нават пашырэнне каманды для вырашэння новых задач: напрыклад, калі магутнасці вашай кампаніі па апрацоўцы дадзеных павялічваюцца.

І ў большасці выпадкаў меркаванне, што прыняцце рашэнняў штучнага інтэлекту на працягу ўсяго цыкла абслугоўвання прывядзе да звальненняў, з'яўляецца проста забабонам.

Крок 3: Падрыхтуйце дадзеныя

Наяўнасць дастаткова вялікіх аб'ёмаў дадзеных і адпаведнасць вызначаным патрабаванням мае вырашальнае значэнне. Напрыклад:

• Фармат. Пераканайцеся, што вашы даныя ўзгодненыя па розных каналах.
• Актуальнасць. Некаторыя старыя даныя могуць быць выключаны або часткова выключаны, у той час як даныя, прызначаныя для выкарыстання ў будучыні, павінны быць абноўлены.
• Даступнасць AI. Дадзеныя павінны быць у адэкватным фармаце для дадзенага ІІ.
• Правільныя метаданыя. Таксанамічная інфармацыя і метаданыя забяспечваюць большы кантэкст для штучнага інтэлекту і павышаюць яго дакладнасць.

Ваша рашэнне на аснове штучнага інтэлекту будзе дастаўляць адпаведныя выходныя даныя толькі ў тым выпадку, калі ўваходныя даныя правільныя, таму стварэнне гнуткай, катэгарызаванай і празрыстай базы дадзеных павялічыць вашыя магчымасці.

Калі ў вас ужо ёсць мноства дадзеных, яны, верагодна, зусім неструктураваныя. Што ж, для базавага штучнага інтэлекту гэта будзе цалкам выпадковым і даволі бескарысным. Пры неабходнасці разбіце працэс падрыхтоўкі на этапы і распрацуйце план прыняцця штучнага інтэлекту і лічбавай трансфармацыі інфраструктуры.

Што тычыцца баз дадзеных змесціва, вам трэба класіфікаваць, пазначаць і разбіваць усе свае актывы на больш дробныя часткі, перш чым яны стануць карыснымі і зразумелымі для штучнага інтэлекту пры неабходнасці. Яшчэ адно прыкладанне AI, якое можа дапамагчы вам зрабіць гэта. Дакладнасць будзе залежаць ад таго, наколькі разнастайная база дадзеных і наколькі ўдасканалены алгарытм.

Крок 4: пераход у воблака

Пераход у воблака - выдатны спосаб падтрымаць ваш лічбавае пераўтварэнне. Ёсць некалькі важкіх прычын, чаму гэта таксама лепш для рэалізацыі штучнага інтэлекту.

Па-першае, міграцыя дазваляе прадастаўляць вашым кліентам паслугі па патрабаванні, што з'яўляецца адным з тыповых патрабаванняў кліентаў сёння.

Па-другое, воблачнае сховішча ў канчатковым выніку маштабуецца і падыходзіць для вялікіх аб'ёмаў даных.

Аўтарытэтныя пастаўшчыкі воблачных паслуг клапоцяцца пра бяспеку даных, таму гэта можа быць лепшым выбарам, чым лакальнае сховішча.

І, нарэшце, воблака можа забяспечваць убудаваныя папярэдне падрыхтаваныя службы штучнага інтэлекту і лёгкія магчымасці інтэграцыі для вашых прыкладанняў і працоўных працэсаў.

Крок 5: Прыняцце платформы кантэнту, якая адпавядае вашым патрэбам

Адным з самых прасунутых, але практычных рашэнняў праблемы кіравання кантэнтам з'яўляецца прыняцце пэўнай платформы кантэнту, якая будзе задавальняць усе патрэбы зацікаўленых бакоў. Гаворачы аб фармацэўтыцы і біялагічных навуках, ёсць шмат праблем, з якімі можа сутыкнуцца маркетынгавая каманда: мноства канкрэтных каналаў сувязі, асаблівыя палажэнні аб апрацоўцы канфідэнцыйнай асабістай інфармацыі і г.д.  

Не бойцеся прыцягваць спецыялістаў, якія ўжо працавалі з такімі выпадкамі або распрацавалі платформу з дакладным разуменнем найлепшых метадаў кіравання данымі і абслугоўвання, у тым ліку маркетынгавага кантэнту. Яны таксама могуць працаваць з нестандартнымі рашэннямі і функцыямі, звязанымі з разгортваннем гіперперсаналізаванага кліенцкага вопыту (CX).

Такая кантэнт-платформа дазволіць аўтаматызаваць некалькі працэсаў, такіх як пераклад, публікацыя, дастаўка, тэгі, аптымізацыя MLR зацвярджэнне і падтрымка перадавых падыходаў да кантэнту, такіх як модульны кантэнт і г.д.