Kaip tinkamai panaudoti AI: strateginis vadovas
Kaip tinkamai panaudoti AI Šiandienos sparčiai besivystančioje skaitmeninėje aplinkoje žinojimas, kaip tinkamai panaudoti AI, yra lemiamas verslo sėkmės veiksnys. Dirbtinio intelekto revoliucija nėra susijusi su prašmatniais eksperimentais; tai apie strateginį įgyvendinimą. Kitą ciklą pasirengusios dominuoti įmonės bus tos, kurios neapsiribos vien eksperimentavimu. Jie pasieks dominavimą automatizuodami jau patikrintus ir veiksmingus procesus. Šiame vadove aprašoma praktinė DI diegimo teisingu būdu, potencialą paverčiant išmatuojamais rezultatais ir tvariu konkurenciniu pranašumu, sistema.
Perėjimas nuo eksperimentavimo prie strateginio automatizavimo Pradinis AI priėmimo etapas dažnai pasižymi plačiu eksperimentavimu. Kad suprastų jų galimybes, komandos išbando naujus įrankius – nuo pokalbių robotų iki vaizdų generatorių. Nors šis tyrimas yra vertingas, jis retai atneša didelę investicijų grąžą. Strateginis svertas reikalauja esminio mąstymo pokyčio. Užuot klaususios „Ką gali padaryti šis AI?“, pirmaujančios organizacijos klausia: „Kurius iš mūsų esamų, efektyvių procesų šis DI gali pagerinti? Tai sutelkia pastangas stiprinti stiprybes, o ne ieškoti naujų programų. Šis metodas sumažina riziką ir pagreitina vertės susidarymą. Jūs kuriate žinomų rezultatų ir nustatytų darbo eigų pagrindą.
Pagrindinių kandidatų į automatizavimą nustatymas Ne kiekvienas procesas yra paruoštas AI integracijai. Idealiems kandidatams būdingos kelios pagrindinės savybės. Pirma, jie yra pagrįsti taisyklėmis ir pasikartoja, todėl reikia nuoseklumo, o ne kūrybingą sprendimą. Antra, juose yra daug duomenų, todėl dirbtinis intelektas turi būti naudojamas mokytis ir optimizuoti. Trečia, jie yra labai svarbūs operacijoms, tačiau gali atimti daug laiko žmonių komandoms. Įprasti pavyzdžiai: Klientų aptarnavimo triažas: automatinis pradinės užklausos klasifikavimas ir maršruto parinkimas. Duomenų įvedimas ir sintezė: informacijos traukimas iš dokumentų, formų ar ataskaitų į struktūrizuotas duomenų bazes. Turinio moderavimas: dirbtinio intelekto naudojimas kaip pirmoji vartotojų kuriamo turinio apsaugos linija – koncepcija, išnagrinėta mūsų vadove, kaip naudoti prekės ženklo saugos įrankius siekiant apsaugoti savo prekės ženklo reputaciją. Nuspėjamoji priežiūra: įrangos jutiklių duomenų analizė, kad būtų galima numatyti gedimus prieš jiems įvykstant.
AI diegimo sistemos kūrimas Sėkmingam automatizavimui reikalingas struktūrinis planas. Atsitiktinis diegimas gali sukelti painiavą, klaidas ir darbuotojų pasipriešinimą. Aiški sistema užtikrina suderinimą ir efektyviai matuoja pažangą.
1 veiksmas: proceso auditas ir kartografavimas Pradėkite nuodugniai dokumentuodami procesą, kurį ketinate automatizuoti. Nubrėžkite kiekvieną žingsnį, sprendimo tašką, įvestį ir išvestį. Nustatykite skausmo taškus ir kliūtis, kuriose AI gali turėti didžiausią poveikį. Šis auditas parodys, ar procesas tikrai pakankamai standartizuotas dirbtiniam intelektui. Jei yra per daug išimčių, pirmiausia gali reikėti patobulinti.
2 veiksmas: apibrėžkite sėkmės metriką (KPI) Kaip atrodo sėkmė? Prieš diegdami nustatykite aiškius pagrindinius našumo rodiklius (KPI). Jie turėtų būti išmatuojami ir susieti su verslo rezultatais. Pavyzdžiai: Sutrumpėja proceso užbaigimo laikas (pvz., nuo 2 valandų iki 15 minučių). Tikslumo rodiklio padidėjimas (pvz., nuo 92% iki 99,5%). Su užduotimi susijusių veiklos išlaidų sumažėjimas. Darbuotojų pasitenkinimo gerinimas pašalinus varginantį darbą.
3 veiksmas: bandomasis, matavimas ir skalė Pradėkite nuo valdomo piloto nedideliu mastu. Tai leidžia išbandyti AI našumą pagal KPI mažos rizikos aplinkoje. Surinkite atsiliepimus iš darbuotojų, kurie naudoja automatizuotą procesą arba su juo sąveikauja. Kruopščiai išanalizuokite rezultatus. Tik po to, kai bandomasis projektas parodys aiškią vertę, turėtumėte planuoti laipsnišką visos organizacijos plėtrą. Šis išmatuotas metodas yra tai, kaip panaudoti AI netrukdant pagrindinėms operacijoms.
Įprastų AI priėmimo spąstų išvengimas Net ir turint geriausių ketinimų, įmonės gali suklupti. Šių bendrų spąstų suvokimas yra jūsų pirmoji gynyba. Viena iš pagrindinių klaidų yra AI traktavimas kaip „nustatyti ir pamiršti“ sprendimas. AI modeliai reikalauja nuolatinio stebėjimo, derinimo ir žmogaus priežiūros. Kita esminė klaida – pokyčių valdymo nepaisymas. Darbuotojai gali bijoti darbo perkėlimo. Skaidrus bendravimas apie AI kaip tobulinimo įrankį – atlaisvinant juosdidesnės vertės darbas – būtinas įvaikinant. Taip pat labai svarbu išlaikyti etišką ir prekės ženklui sąmoningą technologijos naudojimą. Kaip matyti iš Bernie Sanders AI „gotcha“ vaizdo įrašo, visuomenės suvokimas apie AI turinį gali būti nenuspėjamas, o tai pabrėžia, kad reikia apgalvotai pritaikyti. Galiausiai venkite „blizgančio daikto“ sindromo. Naujausias AI modelis ne visada yra geriausias jūsų konkrečiai kasdieninei užduočiai atlikti. Automatizuojant procesus patikimumas dažnai pranoksta naujumą.
„Žmogaus kilpoje“ modelis Atspariausios AI sistemos apima žmogaus patirtį. Šis „žmogaus ciklo“ modelis naudoja dirbtinį intelektą didžiajai darbo daliai atlikti, kartu pažymėdamas išimtis, kraštutinius atvejus arba žemo pasitikėjimo sprendimus, kad būtų galima atlikti žmogaus peržiūrą. Šis hibridinis metodas užtikrina tikslumą, didina pasitikėjimą sistema ir išnaudoja unikalias žmonių ir dirbtinio intelekto stipriąsias puses. Tai pragmatiškas būdas panaudoti AI mažinant riziką.
Išvada: automatizuoti, kad pakeltumėte Tinkamas būdas panaudoti AI nėra pats technologiškai sudėtingiausias kelias. Tai strategiškai patikimiausias. Sutelkdami dėmesį į jau veikiančių procesų automatizavimą, sukuriate efektyvumo, patikimumo ir keičiamo dydžio augimo pagrindą. Ateitis priklauso įmonėms, kurios AI naudoja ne kaip magišką triuką, o kaip galingą, integruotą vykdymo įrankį. Lygiai taip pat, kaip naujovės kitose srityse išsprendžia konkrečias problemas, pvz., metodas, aprašytas mūsų straipsnyje apie silpnus alkoholius ir skonio mokslą, tikroji AI galia atsiskleidžia tikslingai ir apgalvotai taikant. Pasiruošę pereiti nuo AI eksperimentavimo prie strateginio automatizavimo? „Seemless“ komanda specializuojasi padėti įmonėms nustatyti ir įdiegti tinkamus dirbtinio intelekto sprendimus, skirtus jų patikrintiems procesams. Susisiekite su Seemless šiandien ir pradėkite kurti savo automatizuotą pranašumą.
