ວິທີການໃຊ້ AI ໃນທາງທີ່ຖືກຕ້ອງ: ຄູ່ມືຍຸດທະສາດ
ວິທີການນໍາໃຊ້ AI ທີ່ຖືກຕ້ອງ ໃນພູມສັນຖານດິຈິຕອລທີ່ເລັ່ງດ່ວນຂອງມື້ນີ້, ການຮູ້ວິທີການໃຊ້ AI ຢ່າງຖືກຕ້ອງແມ່ນປັດໃຈທີ່ກໍານົດສໍາລັບຄວາມສໍາເລັດຂອງທຸລະກິດ. ການປະຕິວັດປັນຍາປະດິດບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການທົດລອງ flashy; ມັນກ່ຽວກັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຍຸດທະສາດ. ບໍລິສັດທີ່ຄາດວ່າຈະຄອບງໍາວົງຈອນຕໍ່ໄປຈະເປັນຜູ້ທີ່ຍ້າຍອອກໄປນອກເຫນືອການທົດລອງ. ພວກເຂົາເຈົ້າຈະບັນລຸການເດັ່ນໂດຍອັດຕະໂນມັດຂະບວນການທີ່ໄດ້ຮັບການພິສູດແລ້ວແລະປະສິດທິພາບ. ຄູ່ມືນີ້ໄດ້ຊີ້ອອກຂອບເຂດການປະຕິບັດ AI ໃນທາງທີ່ຖືກຕ້ອງ, ປ່ຽນຄວາມສາມາດເປັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ວັດແທກໄດ້ ແລະ ຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນແບບຍືນຍົງ.
ປ່ຽນຈາກການທົດລອງໄປສູ່ອັດຕະໂນມັດຍຸດທະສາດ ໄລຍະເບື້ອງຕົ້ນຂອງການຮັບຮອງເອົາ AI ມັກຈະຖືກຫມາຍໂດຍການທົດລອງຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ທີມງານທົດສອບເຄື່ອງມືໃຫມ່, ຈາກ chatbots ໄປຫາເຄື່ອງສ້າງຮູບພາບ, ເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມສາມາດຂອງເຂົາເຈົ້າ. ໃນຂະນະທີ່ການຂຸດຄົ້ນນີ້ມີຄຸນຄ່າ, ມັນບໍ່ຄ່ອຍຈະໃຫ້ຜົນຕອບແທນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການລົງທຶນ. ພະລັງຍຸດທະສາດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປ່ຽນແປງແນວຄິດພື້ນຖານ. ແທນທີ່ຈະຖາມວ່າ "AI ນີ້ສາມາດເຮັດຫຍັງໄດ້?", ອົງການຈັດຕັ້ງຊັ້ນນໍາຖາມວ່າ "ຂະບວນການທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງຂອງພວກເຮົາໃດທີ່ສາມາດປັບປຸງ AI ນີ້?" ນີ້ເນັ້ນໃສ່ຄວາມພະຍາຍາມໃນການຂະຫຍາຍຄວາມເຂັ້ມແຂງແທນທີ່ຈະແລ່ນໄປຫາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃຫມ່. ວິທີການນີ້ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງແລະເລັ່ງເວລາຕໍ່ມູນຄ່າ. ທ່ານກໍາລັງສ້າງພື້ນຖານຂອງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຮູ້ຈັກແລະຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ.
ການກໍານົດຜູ້ສະຫມັກນາຍົກລັດຖະມົນຕີສໍາລັບອັດຕະໂນມັດ ບໍ່ແມ່ນທຸກຂະບວນການແມ່ນກຽມພ້ອມສໍາລັບການເຊື່ອມໂຍງກັບ AI. ຜູ້ສະຫມັກທີ່ເຫມາະສົມແບ່ງປັນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫນຶ່ງ. ຫນ້າທໍາອິດ, ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນກົດລະບຽບແລະຊ້ໍາຊ້ອນ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມສອດຄ່ອງກ່ຽວກັບການຕັດສິນທີ່ສ້າງສັນ. ອັນທີສອງ, ພວກເຂົາມີຄວາມອຸດົມສົມບູນຂອງຂໍ້ມູນ, ສະຫນອງນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟທີ່ AI ຕ້ອງການເພື່ອຮຽນຮູ້ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບ. ອັນທີສາມ, ພວກມັນມີຄວາມສໍາຄັນຕໍ່ການດໍາເນີນງານແຕ່ອາດຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍສໍາລັບທີມງານຂອງມະນຸດ. ຕົວຢ່າງທົ່ວໄປລວມມີ: ການຊ່ວຍເຫຼືອລູກຄ້າ Triage: ການຈັດປະເພດແບບສອບຖາມເບື້ອງຕົ້ນ ແລະການຈັດເສັ້ນທາງອັດຕະໂນມັດ. Data Entry & Synthesis: ການດຶງຂໍ້ມູນຈາກເອກະສານ, ແບບຟອມ, ຫຼືບົດລາຍງານເຂົ້າໄປໃນຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ການຄວບຄຸມເນື້ອຫາ: ການນໍາໃຊ້ AI ເປັນເສັ້ນປ້ອງກັນທໍາອິດສໍາລັບເນື້ອຫາທີ່ສ້າງໂດຍຜູ້ໃຊ້, ແນວຄວາມຄິດທີ່ຄົ້ນພົບໃນຄູ່ມືຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບວິທີການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືຄວາມປອດໄພຂອງຍີ່ຫໍ້ເພື່ອປົກປ້ອງຊື່ສຽງຂອງແບຂອງທ່ານ. Predictive Maintenance: ການວິເຄາະຂໍ້ມູນເຊັນເຊີອຸປະກອນເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫລວກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນ.
ການສ້າງກອບສໍາລັບການປະຕິບັດ AI ອັດຕະໂນມັດທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີແຜນການທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ການຈັດວາງແບບ haphazard ສາມາດນໍາໄປສູ່ຄວາມສັບສົນ, ຄວາມຜິດພາດ, ແລະການຕໍ່ຕ້ານພະນັກງານ. ຂອບເຂດທີ່ຈະແຈ້ງໄດ້ຮັບປະກັນການຈັດຕັ້ງ ແລະ ມາດຕະການກ້າວໄປໜ້າຢ່າງມີປະສິດທິຜົນ.
ຂັ້ນຕອນທີ 1: ຂະບວນການກວດສອບ ແລະການສ້າງແຜນທີ່ ເລີ່ມຕົ້ນໂດຍການບັນທຶກຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບຂະບວນການທີ່ທ່ານຕັ້ງໃຈຈະອັດຕະໂນມັດ. ແຜນທີ່ທຸກຂັ້ນຕອນ, ຈຸດການຕັດສິນໃຈ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ແລະຜົນຜະລິດ. ກໍານົດຈຸດເຈັບປວດແລະຄໍຂວດທີ່ AI ສາມາດມີຜົນກະທົບທັນທີທັນໃດທີ່ສຸດ. ການກວດສອບນີ້ຈະເປີດເຜີຍວ່າຂະບວນການດັ່ງກ່າວໄດ້ມາດຕະຖານຢ່າງແທ້ຈິງພຽງພໍສໍາລັບ AI. ຖ້າມີຂໍ້ຍົກເວັ້ນຫຼາຍເກີນໄປ, ມັນອາດຈະຕ້ອງການການປັບປຸງກ່ອນ.
ຂັ້ນຕອນທີ 2: ກໍານົດຕົວວັດແທກຄວາມສໍາເລັດ (KPIs) ຄວາມສໍາເລັດມີລັກສະນະແນວໃດ? ກໍານົດຕົວຊີ້ວັດການປະຕິບັດທີ່ສໍາຄັນ (KPIs) ທີ່ຊັດເຈນກ່ອນທີ່ຈະປະຕິບັດ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຄວນຈະສາມາດວັດແທກໄດ້ ແລະເຊື່ອມໂຍງກັບຜົນໄດ້ຮັບທາງທຸລະກິດ. ຕົວຢ່າງລວມມີ: ການຫຼຸດຜ່ອນເວລາສໍາເລັດຂະບວນການ (ເຊັ່ນ: ຈາກ 2 ຊົ່ວໂມງເປັນ 15 ນາທີ). ເພີ່ມອັດຕາຄວາມຖືກຕ້ອງ (ເຊັ່ນ: ຈາກ 92% ເປັນ 99.5%). ຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບວຽກງານ. ການປັບປຸງຄວາມພໍໃຈຂອງພະນັກງານໂດຍການຖອນການເຮັດວຽກທີ່ຫນ້າເບື່ອຫນ່າຍ.
ຂັ້ນຕອນທີ 3: ການທົດລອງ, ການວັດແທກ, ແລະຂະຫນາດ ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍນັກບິນທີ່ຄວບຄຸມໃນລະດັບຂະຫນາດນ້ອຍ. ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດທົດສອບການປະຕິບັດຂອງ AI ຕໍ່ກັບ KPIs ຂອງທ່ານໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ. ຮວບຮວມຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນຈາກພະນັກງານທີ່ໃຊ້ຫຼືພົວພັນກັບຂະບວນການອັດຕະໂນມັດ. ວິເຄາະຜົນໄດ້ຮັບຢ່າງລະອຽດ. ພຽງແຕ່ຫຼັງຈາກນັກບິນສະແດງໃຫ້ເຫັນຄຸນຄ່າທີ່ຊັດເຈນ, ທ່ານຄວນວາງແຜນການຂະຫຍາຍລະດັບໃນທົ່ວອົງການ. ວິທີການວັດແທກນີ້ແມ່ນວິທີການທີ່ຈະໃຊ້ AI ໂດຍບໍ່ມີການລົບກວນການດໍາເນີນງານຫຼັກ.
ຫຼີກເວັ້ນບັນຫາທົ່ວໄປໃນການຮັບຮອງເອົາ AI ເຖິງແມ່ນວ່າມີຄວາມຕັ້ງໃຈທີ່ດີທີ່ສຸດ, ບໍລິສັດສາມາດສະດຸດໄດ້. ຄວາມຮັບຮູ້ຂອງໄພອັນຕະລາຍທົ່ວໄປເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນການປ້ອງກັນທໍາອິດຂອງທ່ານ. ຄວາມຜິດພາດທີ່ສໍາຄັນອັນຫນຶ່ງແມ່ນການປິ່ນປົວ AI ເປັນການແກ້ໄຂທີ່ກໍານົດໄວ້ແລະລືມ. ຮູບແບບ AI ຕ້ອງການການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ການປັບແຕ່ງ, ແລະການຄວບຄຸມຂອງມະນຸດ. ຄວາມຜິດພາດທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນການລະເລີຍການຈັດການການປ່ຽນແປງ. ພະນັກງານອາດຈະຢ້ານການຍົກຍ້າຍບ່ອນເຮັດວຽກ. ການສື່ສານໂປ່ງໃສກ່ຽວກັບ AI ເປັນເຄື່ອງມືສໍາລັບການຂະຫຍາຍ - ປ່ອຍໃຫ້ເຂົາເຈົ້າສໍາລັບວຽກທີ່ມີມູນຄ່າສູງກວ່າ - ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບການຮັບຮອງເອົາ. ມັນຍັງມີຄວາມສໍາຄັນທີ່ຈະຮັກສາການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີຈັນຍາບັນແລະຍີ່ຫໍ້ສະຕິປັນຍາ. ດັ່ງທີ່ເຫັນໃນກໍລະນີຂອງ Bernie Sanders' AI 'gotcha' ວິດີໂອ, ຄວາມຮັບຮູ້ຂອງປະຊາຊົນກ່ຽວກັບເນື້ອຫາ AI ສາມາດຄາດເດົາບໍ່ໄດ້, ເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການນໍາໃຊ້ທີ່ຄິດ. ສຸດທ້າຍ, ຫຼີກເວັ້ນໂຣກ "ວັດຖຸເຫຼື້ອມ". ຮູບແບບ AI ຫຼ້າສຸດບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດສະເໝີໄປສຳລັບວຽກສະເພາະຂອງທ່ານ. ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືມັກຈະຂັດຂວາງຄວາມແປກໃຫມ່ໃນເວລາທີ່ຂະບວນການອັດຕະໂນມັດ.
ຕົວແບບຂອງມະນຸດໃນວົງແຫວນ ລະບົບ AI ທີ່ມີຄວາມທົນທານທີ່ສຸດລວມເອົາຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງມະນຸດ. ຮູບແບບ "human-in-the-loop" ນີ້ໃຊ້ AI ເພື່ອຈັດການກັບວຽກງານສ່ວນໃຫຍ່, ໃນຂະນະທີ່ການລາຍງານຂໍ້ຍົກເວັ້ນ, ກໍລະນີຂອບ, ຫຼືການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມເຊື່ອຫມັ້ນຕ່ໍາສໍາລັບການທົບທວນຂອງມະນຸດ. ວິທີການປະສົມນີ້ຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງ, ສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈໃນລະບົບ, ແລະນໍາໃຊ້ຄວາມເຂັ້ມແຂງທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງທັງສອງຄົນແລະປັນຍາປະດິດ. ມັນເປັນວິທີທາງປະຕິບັດເພື່ອໃຊ້ AI ໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ.
ສະຫຼຸບ: ອັດຕະໂນມັດເພື່ອຍົກລະດັບ ວິທີທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ຈະໃຊ້ AI ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນທາງທີ່ສັບສົນທີ່ສຸດທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ. ມັນເປັນຍຸດທະສາດທີ່ດີທີ່ສຸດຫນຶ່ງ. ໂດຍການສຸມໃສ່ຂະບວນການອັດຕະໂນມັດທີ່ເຮັດວຽກແລ້ວ, ທ່ານສ້າງພື້ນຖານຂອງປະສິດທິພາບ, ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື, ແລະການຂະຫຍາຍຕົວທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້. ອະນາຄົດເປັນຂອງທຸລະກິດທີ່ໃຊ້ AI ບໍ່ແມ່ນການຫຼອກລວງ, ແຕ່ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ປະສົມປະສານສໍາລັບການປະຕິບັດ. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບນະວັດຕະກໍາໃນດ້ານອື່ນໆແກ້ໄຂບັນຫາສະເພາະ - ຄືກັບວິທີການທີ່ມີລາຍລະອຽດໃນບົດຄວາມຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບວິນຍານ ABV ຕ່ໍາແລະວິທະຍາສາດລົດຊາດ - ພະລັງງານທີ່ແທ້ຈິງຂອງ AI ຈະຖືກປົດລັອກໂດຍຜ່ານການນໍາໃຊ້ທີ່ມີຈຸດປະສົງ, ຄວາມຄິດ. ພ້ອມທີ່ຈະຍ້າຍຈາກການທົດລອງ AI ໄປສູ່ອັດຕະໂນມັດຍຸດທະສາດ? ທີມງານຢູ່ Seemless ມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການຊ່ວຍເຫຼືອທຸລະກິດກໍານົດແລະປະຕິບັດວິທີແກ້ໄຂ AI ທີ່ຖືກຕ້ອງສໍາລັບຂະບວນການພິສູດຂອງເຂົາເຈົ້າ. ຕິດຕໍ່ Seemless ໃນມື້ນີ້ເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການສ້າງປະໂຫຍດອັດຕະໂນມັດຂອງທ່ານ.
