(Kiemelt kép: Unsplash+)
Ez egy olyan megdöbbentő statisztika, mely egyeseket arra enged következtetni, hogy az MI inkább csak egy divattrend, mint értékteremtő jövőtechnológia. Valójában azonban az okok, amiért ilyen kevés vállalat nem alkalmazza sikeresen a mesterséges intelligenciát, a gyakorlati aggályokból fakadnak, nem pedig a technológiába vetett bizalom hiányából. Miért nem használják a vállalatok az adataikat az MI-megoldásokhoz? Négy fő oka van annak, hogy a cégek nem használják fel „megtermelt” információikat belső MI-megoldások kialakítására: hiányzik az MI-megoldások kiépítéséhez szükséges technikai szakértelem. Az adataik vagy nem megfelelő minőségűek, vagy nem implementálható formátumban vannak ahhoz, hogy MI-alkalmazásokban használják is rögvest őket. Vagy a saját MI fejlesztésével és telepítésével járó költségek túl magasnak tűnnek ahhoz, hogy indokolhatóak legyenek a döntéshozóknak. Másrészt hiányozhatnak a sikeres MI-végrehajtási stratégiák kialakításához szükséges világos célkitűzések és stratégiák is. Ezen akadályok bármelyike elegendő ok lehet arra, hogy egy vállalat lemondjon az MI bevezetéséről, még akkor is, ha beruházott már valamennyit is a jövőtechnológiába. Ezzel azonban a cégek lényegében olyan előnyhöz juttatják a versenytársakat, melyet ők maguk is kihasználhatnának.
Mindenkinek meg kell járnia a saját MI-útját
Alkalmazhatjuk a mesterséges intelligenciát a termékfejlesztési ciklusaink optimalizálására, sőt, új mesterséges intelligencia-modelleket is építettünk, melyek segítségével gyorsan megoldhatunk problémákat mind a vállalatunk, mind az ügyfeleink számára. Ez a tapasztalat segíthet jobban megérteni, hogyan használják a vállalkozások az MI-t, és miért kellene több szervezetnek is elkezdenie saját maga számára is bevezetni. Íme néhány az MI bevezetésének előnyei közül.
Jobb döntéshozatal: A vállalatok felhasználhatják adataikat és az MI-t a trendek azonosítására, az összefüggések feltárására és az anomáliák észlelésére. Ezáltal jobb döntéseket hozhatnak, és könnyebben alkalmazkodhatnak a piaci trendekhez és az ügyfelek igényeinek változásaihoz.
Automatizált folyamatok: Az MI automatizálhatja a fárasztó és ismétlődő feladatokat, így az alkalmazottak ideje felszabadul a nagyobb értékű tevékenységekre.
Fokozott hatékonyság: A mesterséges intelligencia képes elemezni a vállalatok működését és folyamatait, és kitalálni, hogyan lehet javítani rajtuk. Ez nagyobb hatékonyságot, kevesebb hibát és jelentős költségmegtakarítást eredményezhet.
Javított ügyfélélmény: A vállalatok az MI segítségével személyre szabott élményeket nyújthatnak az ügyfeleknek, ami erősebb ügyfélkapcsolatokat és nagyobb hűséget eredményez.
Új meglátások: Az MI olyan betekintéseket és mintákat tár fel, melyeket manuálisan nehéz lenne felfedezni, így a vállalatok új lehetőségeket használhatnak ki, és versenyelőnyhöz juthatnak.
Ha befektetünk az MI-ba, de nem alkalmazza azt a vállalkozásban, akkor ezeket az előnyöket hagyjuk ki majd az üzleti folyamatainkból. Bár elméletben mindez jól hangzik, a mesterséges intelligencia vállalkozásunkba való tényleges beépítésének gyakorlati megvalósítása sokak számára ma még ijesztő lehet, különösen akkor, ha a fent említett kihívások némelyikével szembesülünk. Ezt szem előtt tartva, íme három lépés, mely az Ön MI bevezetési útmutatójaként szolgálhat.
Kezdjük egy stratégiával
Fejlesszünk ki egy egyértelmű MI-végrehajtási stratégiát a csapatunkkal. Ennek körvonalaznia kell az MI-megoldások vállalkozásunkba való beépítéséhez szükséges célokat, célkitűzéseket és határidőket. Ennek a tervnek az előzetes elkészítése segít biztosítani, hogy mindenki ugyanazon az oldalon álljon – ami különösen fontos, amikor az MI bevezetéséről van szó.
Bízzunk az adattudományban
Használjuk az adattudományt olyan modellek és algoritmusok létrehozására, melyek képesek az adatok értelmezésére, elemzésére és előrejelzésére. Ez segít betekintést nyerni az ügyfelek viselkedésébe és a trendekbe, ami viszont lehetővé teszi, hogy jobban megértsük az üzletet, és megalapozottabb döntéseket hozzunk. Ne feledjük, hogy bár lehet, hogy már van egy adattudós a csapatunkban, nem feltétlenül ő lesz majd a megfelelő személy az MI-val kapcsolatos adatok kezelésére. Meg kell győződnünk arról, hogy az adattudós kizárólag a pragmatikus eredmények elérésére összpontosít, a vállalati politikától és kultúrától mentesen. Sok esetben a legjobb, ha ez egy harmadik féltől érkezik.
Értékeljünk, figyeljünk és frissítsünk
A világ dinamikus, és az Ön vállalkozása is az. A hagyományos elképzelés, miszerint egy MI-modellt évente, negyedévente vagy akár havonta egyszer frissítünk, már régen nem létezik. Valójában minden vállalat, amelyik még mindig ezt csinálja, valószínűleg jobban tenné, ha teljesen letiltaná az MI-modelljeit. A gépi tanulási modellek olyanok, mint a kenyér: frissen sütve nagyszerűek, de idővel „kiszáradtnak” bizonyulnak. Ha már bevezetünk egy MI-megoldást, fontos, hogy értékeljük és ellenőrizzük a rendszer teljesítményét, hogy biztosítsuk, hogy az elvárásoknak megfelelően működik és a kívánt eredményeket hozza. Győződjünk meg róla, hogy rendszeresen felülvizsgáljuk a teljesítményadatokat, és szükség szerint kiigazításokat is végezzünk. Sok modern szervezet – az iparágában nagyot ugró – még a meglévő MI-modellek monitorozására és frissítésére is felhasználja az MI-t. A saját adatok felhasználása értelmes MI-megoldások létrehozásához növeli a versenyelőnyt, javítja az ügyfelek elégedettségét, és segít csökkenteni a költségeket, miközben növeli a bevételt is. Az adatok és az MI-megoldások együttműködésével megalapozott döntéseket hozhatunk, melyek segítenek a jelenben való eligazodásban és a jövőhöz való alkalmazkodásban.
Öt elkerülendő hiba az MI bevezetésekor
A mesterséges intelligencia és a kapcsolódó technológiák egyre inkább az üzleti élet fő eszközeivé válnak. Ha MI bevezetést tervezünk, óvakodjunk a következő lehetséges buktatóktól A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás felbecsülhetetlen értékű eszközök lehetnek az üzleti sikerhez. Az MI bevezetésével a vállalkozások automatizálhatják az adatok átvizsgálásával járó, órákig tartó kézi munkát, és ezáltal intelligensebb és gyorsabb üzleti döntéseket hozhatnak. Az automatizálás és az MI azonban nem szünteti meg az emberi felelősségvállalás szükségességét. Fontos, hogy a legjobb gyakorlatokat kövessük annak érdekében, hogy az MI segítse, és ne ártson az üzletnek. Íme öt hiba, melyet el kell kerülni az MI kihasználása során a vállalati célok elérése érdekében.
Nem a megfelelő felhasználási eset meghatározása
Mostanra sok vállalkozás felismerte az MI előnyeit. Valójában, ha nincs automatizálás valahol a vállalatban, akkor valószínűleg lemaradunk majd a versenytársainktól. Az MI használatának elterjedése ellenére nem tanácsos önkényesen megpróbálni az MI-t bevezetni a vállalkozásunkban. Fontos, hogy az MI-t a megfelelő felhasználási esetekben alkalmazzuk csak a legjobb eredmények elérése érdekében. Ahelyett, hogy azt kérdeznénk: „Alkalmazhatom-e az MI-t erre a helyzetre?”, inkább azt kérdezzük: „A megfelelő MI-t alkalmazom-e a megfelelő helyzetre?”. Az MI bevezetésének bizonyos üzleti folyamatok esetében végső soron meg kell érnie a vállalati időt és erőforrásokat. Ha az MI nem illeszkedik az üzleti célokhoz, akkor az idő és a vállalati erőforrások kárba fognak veszni.
Alkalmatlan tehetségek felvétele
A „rekrutációs tájkép” a technológiában folyamatosan változik. A CodingGame felmérése szerint a technológiai toborzással foglalkozó válaszadók közel 50 százaléka azt állítja, hogy nehezen tudják betölteni a nyitott pozíciókat. Mivel a technológiai területen egyre nehezebbé válik a munkaerő-felvétel, rendkívül fontos, hogy a felvételi folyamat során – különösen az MI területén – körültekintően járjunk el. A mesterséges intelligencia szektorban a munkaerő-felvétel olyan, mint egy futballcsapat összeállítása. Ne szerződtessünk minden hátvédet vagy minden csatárt – vagy, MI-nyelven szólva, ne csak generalista adattudósokat vegyünk fel. Fordítsunk figyelmet a jelölt speciális készségeire és tapasztalatára, és illesszük ezeket az üzleti igényeinkhez. Például a modellezésben való mély szakértelem kritikus az alapos kutatáshoz és a megoldásfejlesztéshez, míg az adatmérnöki készségek elengedhetetlenek a megoldás végrehajtásához.
Az adatok nem megfelelő gondozása
Minden mesterséges intelligenciával kapcsolatos üzleti cél az adatokkal kezdődik – ez az „üzemanyag”, mely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia motorok működését. Az egyik legnagyobb hiba, amit a vállalatok elkövetnek, hogy nem gondoskodnak az adataikról. Ez azzal a tévhittel kezdődik, hogy az adatokért kizárólag az informatikai részleg felel. Mielőtt az adatokat rögzítenék és bevinnék az MI-rendszerekbe, az üzleti szakembereket és az adattudósokat be kell vonni, a vezetőknek pedig felügyeletet kell biztosítaniuk annak érdekében, hogy a megfelelő adatokat rögzítsék és megfelelően karban is tartsák azokat. Fontos, hogy a nem informatikai személyzet felismerje, hogy nemcsak a jó adatokból származik hasznuk a minőségi MI-ajánlások létrehozásában, hanem az ő szakértelmük az MI-rendszer kritikus inputja is. Győződjünk meg arról, hogy minden csapat közös felelősséget érez az adatok gondozásáért, ellenőrzéséért és karbantartásáért. Az adatkezelési eljárások szintén az adatgondozás kulcsfontosságú elemei. Az adatkezelési és -irányítási folyamatoknak fejlődniük kell, hogy kezelni tudják a megnövekedett adatmennyiséget, -sebességet és -féleséget, miközben biztosítják a kormányzati és vállalati szabályozásoknak való megfelelést. Ez magában foglalja az adatgyűjtést, az adattárolást, valamint az elszámoltathatóság és a rendszeres értékelés protokolljait.
Az MI hatékonyságának fenntartásának hiánya
A mesterséges intelligencia beavatkozást igényel, hogy hosszú távon hatékony megoldásként fennmaradjon. Például, ha az MI nem működik megfelelően, vagy ha az üzleti célok megváltoznak, az MI-folyamatait is módosítani kell. Ha nem teszünk semmit, vagy nem hajtunk végre megfelelő beavatkozást, az olyan MI-ajánlásokat eredményezhet, melyek akadályozzák az üzleti célokat, vagy azokkal ellentétesen hatnak. Vegyük például az MI-alapú árképzési rendszereket. A mesterséges intelligencia hatékonysága csökken, ha az MI-rendszer nincs beállítva a piaci változásokhoz való alkalmazkodásra. Más szóval, ahogy a forrásadatok jellege változik, az MI rendszernek is alkalmazkodnia kell az aktuális piachoz. Ne várjuk meg, hogy az MI hibásan működjön, mielőtt beavatkoznánk. Az MI hatékonyságának mérésének egyik módja az értékesítési csapat teljesítménye. A hatékony értékesítési csapatok olyan árazási ajánlásokat akarnak betartani, melyek segítik őket céljaik elérésében, ezért nyitottnak kell lenniük arra, hogy teljesítményüket az alapján mérjék, hogy mennyire jól alkalmazzák az értékteremtő MI-t. Az árképzéssel kapcsolatos általános KPI-k közé tartozik a haszonkulcs és a bevétel. A KPI-k nyomon követése segít annak megvilágításában is, hogy mely értékesítési csapatok vagy csapattagok alkalmaznak mesterséges intelligenciát. Ha az ajánlások nem segítik elő a KPI-k elérését, akkor itt az ideje a beavatkozásnak. A beavatkozásnak skálázhatónak és megismételhetőnek kell lennie magasan automatizált folyamatokon keresztül, hogy minimalizálja az MI-felhasználók terheit. A beavatkozásnak két összetevőből kell állnia: a mesterséges intelligencia rendszer bemeneti adatainak felülvizsgálata és annak biztosítása, hogy a rendszer kimenete megfeleljen az elvárásoknak. E gyakorlatok mindegyikének rendszeresnek kell lennie az év során.
A rendelkezésre álló adatok lehetséges torzításának figyelmen kívül hagyása
Az emberekhez hasonlóan az MI és az abból származó kimenetek is torzíthatnak, ha korlátozott vagy nem reprezentatív adathalmaznak vannak kitéve. (Ez mind az MI-modellekre, mind a leíró analitikára igaz.) Az elfogultságok jelenlétének és későbbi figyelembevételének gyakran kevés köze van az MI mögött álló szándékokhoz. Ezért amikor az ilyen torzítások következményei bekövetkeznek, a felelősség gyakran az MI „kapuőreit” terheli, nem pedig magát az MI-t. Mint fentebb említettük, az adatok és a beavatkozás fontos összetevői a sikeres mesterséges intelligencia alkalmazásának. Ez különösen igaz akkor, amikor a mesterséges intelligenciában elfogultságokat fedeznek fel. A probléma megelőzése azonban mindig jobb, mintha orvosolni kellene azt. Ha lehetséges, kerüljük az olyan adatokat, melyek véletlenül faji, nemi, osztálybeli stb. előítéleteket tartalmazhatnak. Például a közvetlenül a fogyasztók földrajzi elhelyezkedésén és jövedelmén alapuló modellezés torzított kimenetet eredményezhet.
