Из более чем 2000 опрошенных предприятий 47% уже запустили или уже используют ИИ в своих организациях. Многие компании находятся на пути к расширению возможностей ИИ, однако многие компании все еще борются с пониманием ИИ, его ценности и что нужно для создания.

Формулировка проблемы — это самый первый вопрос для вашей команды. На этом этапе команды должны будут определить бизнес-потребности, которые необходимо решить. Затем им нужно будет определить ожидаемый результат и, более того, то, для чего различные команды собираются использовать этот результат. Важно убедиться, что проблема не надуманная и действительно может принести реальную пользу бизнесу.

В этом блоге мы дадим вам советы о том, что необходимо подготовить перед запуском проекта ИИ.

Знакомство с ИИ

Роботы и беспилотные автомобили по-прежнему остаются двумя главными вещами, которые приходят на ум, когда люди думают о том, что представляет собой ИИ. Но ИИ — это гораздо больше. Хотя легко думать, что ИИ — это мощная технология с потенциалом преобразования компаний, определение фактической роли ИИ в компании до сих пор неясно. Люди все еще узнают о конкретных функциях, которые могут выполнять различные продукты ИИ, или о том, какие именно преимущества и проблемы они могут решать.

Мы предлагаем начать с улучшения вашего понимания технологии и таких областей, как машинное обучение и обработка естественного языка. Без базовых знаний сложно понять, какие бизнес-цели преследовать, какие технологии вам нужны и как они будут работать внутри вашей организации.

Вы должны воспользоваться богатством онлайн-информации и доступных ресурсов. Для тех, у кого есть время учиться, сейчас есть множество онлайн-курсов, вот лишь некоторые из них:

Генеральная Ассамблея: Введение в науку о данных и машинное обучение (умеренные технические возможности)
Coursera: ИИ для всех (начальный уровень)
Оксфордский университет: Программа искусственного интеллекта (начальный уровень)
Google AI: Учитесь с Google AI

В качестве альтернативы, для тех, кто занят жизнью, вы всегда можете поговорить с экспертом по данным или сделать еще один шаг и заказать эксклюзивный семинар по инновациям в области ИИ, чтобы ознакомиться с реальными приложениями ИИ в вашей отрасли и вашем бизнесе.

Приоритет конкретной ценности

Получив начальные знания о технологии, начните думать о том, как вы можете добавить возможности ИИ к своим существующим продуктам, услугам и процессам. Что еще более важно, имейте в виду конкретные варианты использования, в которых ИИ может решить бизнес-задачи или обеспечить доказуемую ценность.

Изучите наш раздел Блог ИИ, включая такие блоги, как «ИИ для страхования», «4 применения ИИ в маркетинге», ИИ для цепочки поставок».

Внешняя информация полезна, однако вам следует провести мозговой штурм внутри компании или обратиться за помощью к экспертам по данным и консультантам по искусственному интеллекту. Каждый бизнес уникален и может раскрыть ценность ИИ по-разному.

Для успеха проекта крайне важно, чтобы тот, кто планирует запуск проекта, полностью понимал, какие основные болевые точки бизнеса следует расставить по приоритетам.

Вы должны использовать инструменты, чтобы посмотреть на размеры потенциала и осуществимости и поместить их в матрицу 2 × 2. Это поможет вам расставить приоритеты на основе краткосрочной видимости и узнать, какова финансовая ценность для компании.

Устранение внутреннего пробела в возможностях

Если этап исследования достаточно творческий и амбициозный, на этом этапе вам нужно будет устранить внутренние пробелы в возможностях, которые могут стать препятствием для проекта.

Существует огромная разница между тем, чего вы хотите достичь, и тем, что ваши внутренние возможности способны выполнить в заданные сроки.

Привлекая различные команды, а также третьи стороны, вы должны иметь возможность оценить, на что ваша организация способна, а на что нет, до запуска проекта.

Нехватка внутренних возможностей — это проблема, которую многие компании пытаются решить, обучая команды и нанимая новых сотрудников, чтобы компенсировать недостающие навыки. Однако спрос на навыки обработки данных, искусственного интеллекта и машинного обучения растет, образуя разрыв между спросом и предложением. Нанять не просто, так как многие не имеют четкого представления о навыках, необходимых для проекта. Мало того, специалистов по обработке и анализу данных, как правило, трудно удержать, а их обучение требует времени, что не позволяет вам быстро достичь результатов, влияющих на бизнес.

Вот руководство о том, почему компании, занимающиеся масштабированием, должны отдавать свои исследования данных на аутсорсинг. Не каждая компания захочет этого, но на первых порах это поможет запустить проект гораздо быстрее, а осмос поможет получить ценный опыт.

Подготовьте свои данные

Данные — главный элемент любого проекта ИИ. Прежде чем внедрять эти технологии в свой бизнес, вам необходимо очистить данные, чтобы избежать сценария мусор на входе, мусор на выходе».

Данные обычно разбросаны по нескольким хранилищам данных в разных системах и могут находиться в руках разных команд с разными приоритетами. Очень важным шагом на пути к получению высококачественных данных является формирование рабочей группы из нескольких бизнес-подразделений, интеграция всех различных наборов данных, устранение несоответствий для обеспечения точности с учетом всех правильных измерений, необходимых для машинного обучения.

Вот пять основных вопросов о ваших данных, на которые необходимо ответить:

  1. Какие источники данных у вас есть?
  2. Каково качество данных (могут быть пробелы, они могут быть беспорядочными или неточными)?
  3. Достаточно ли у вас данных (количество требуемых данных может зависеть от модели, выбранной для данного проекта, поэтому уточните это у специалиста по данным на этапе исследования)?
  4. Как генерируются и собираются данные (среда данных в реальном времени сильно отличается от работы со статической базой данных)?
  5. Есть ли у вас разрешение на использование данных в соответствии с планом (например, GDPR)?

С чистыми и аккуратными данными вы настроены на успешный проект. Но без вас вы можете настроить себя на неудачу и тратить время всех. Это самая фундаментальная часть успеха проектов ИИ.

Подготовьте своих сотрудников

Благодаря внедрению систем искусственного интеллекта ваши команды получат дополнительную информацию и автоматизацию. У них будет инструмент, позволяющий сделать искусственный интеллект частью своей повседневной жизни, а не чем-то, что заменит его. Однако некоторые сотрудники могут быть обеспокоены тем, как эта технология может повлиять на их работу. Важно представить решение как способ дополнить свои повседневные задачи.

Расскажите своим сотрудникам о том, как внедряется технология, почему вы сделали такой выбор, как она решает проблемы в рабочем процессе и какие выгоды сотрудники получают от ее использования.

Готовы ли вы к ИИ?

Мы надеемся, что этот блог помог вам понять, что вам нужно, прежде чем запускать проект ИИ. Если вы хотите подробнее обсудить свой путь к прикладному ИИ, дайте нам знать: [email protected], наши эксперты по данным свяжутся с вами как можно скорее.

Первоначально опубликовано на https://www.skimtechnologies.com 5 июня 2019 г.