Смена парадигмы, вызванная появлением искусственного интеллекта в современном бизнесе и технологическом ландшафте, не что иное, как революция. Потенциал ИИ для преобразования традиционных бизнес-моделей, оптимизации операций и стимулирования инноваций огромен. Но разобраться в его сложностях может быть непросто.

Автор: Омид Разави, старший вице-президент по работе с клиентами Alluxio
 
Организации должны понимать некоторые основополагающие принципы и придерживаться их, чтобы инициативы в области ИИ привели к устойчивому успеху. Давайте углубимся в эти десять вечных принципов.
 
1. Определите свою цель
 
Любая экспедиция начинается с карты и пункта назначения. Аналогично, ваше путешествие в мир ИИ должно начинаться с четко определенной цели. Какие конкретные задачи вы стремитесь решить с помощью ИИ? Идет ли речь об улучшении взаимодействия с клиентами, оптимизации цепочек поставок или о новых источниках дохода? Предварительная постановка четких целей гарантирует, что все последующие усилия будут соответствовать более широким бизнес-целям, способствуя целенаправленной стратегии ИИ.
 
Примеры:
* Внедрение ИИ может повысить качество обслуживания пациентов за счет прогнозирования вспышек заболеваний и оптимизации распределения ресурсов в режиме реального времени в медицинских учреждениях.
* Цель индустрии розничной торговли — использовать ИИ для получения персонализированных рекомендаций, тем самым повышая удовлетворенность клиентов и увеличивая продажи.
 
2. Выстраивайте сотрудничество
 
Сфера искусственного интеллекта обширна, и ее тонкости развиваются ежедневно. Ни одна организация не может утверждать, что у нее есть ответы на все вопросы. Поэтому партнерство с инновационными стартапами, академическими исследователями и лидерами отрасли может быть бесценным. Такое сотрудничество открывает новые перспективы, дает разнообразный опыт и позволяет обмениваться знаниями. Опираясь на плечи как гигантов, так и равных компаний, организации могут обойти распространенные подводные камни и упростить свой путь в области искусственного интеллекта.
 
Примеры:
* Производственная компания сотрудничает с робототехническим стартапом для интеграции автоматизации, основанной на искусственном интеллекте, в свои производственные процессы.
* Платформа электронной коммерции сотрудничает с университетскими специалистами по обработке данных для разработки передовых алгоритмов рекомендаций.
 
3. Превосходите других в аналитике
 
Данные — сырье, на котором строится искусственный интеллект. Но данные в их необработанном виде сродни нерафинированному золоту. Пройдя через горнило аналитики, эти необработанные данные превращаются в полезную информацию. Освоение аналитики предполагает понимание источников данных, совершенствование методов сбора и использование сложных инструментов для расшифровки закономерностей. Искусственный интеллект играет ключевую роль в принятии бизнес-решений, поэтому опора на аналитику становится залогом успеха.
 
Примеры:
* Банк использует расширенную аналитику для выявления необычных схем транзакций и потенциального мошенничества, анализируя данные о транзакциях клиентов в режиме реального времени.
* Автопроизводитель использует аналитику для оптимизации производственной линии, прогнозируя отказы оборудования и планируя техническое обслуживание на основе данных датчиков.

4. Уделяйте приоритетное внимание гибкости архитектуры
 
Технологический ландшафт динамичен. Решения, которые актуальны сегодня, могут устареть завтра. Таким образом, создание гибкой ИТ-инфраструктуры имеет первостепенное значение. Эта гибкость выходит за рамки простого внедрения облачных технологий. Она включает в себя выбор правильных платформ, обеспечение функциональной совместимости и поддержание гибкости при развертывании. Гибкая архитектура также снижает зависимость от одного поставщика, гарантируя, что потребности организации всегда будут на первом месте.
 
Примеры:
* Гибкая ИТ-инфраструктура позволяет финансовому учреждению интегрировать новые модели обнаружения мошенничества по мере его развития.
* Медиа-компания быстро адаптируется к меняющимся предпочтениям зрителей благодаря гибкой архитектуре доставки контента на различных платформах.
 
5. Интегрируйте искусственный интеллект в рабочие процессы
 
ИИ должен расширять возможности человека, а не заменять их. Для этого необходимо разрабатывать решения ИИ таким образом, чтобы они естественным образом вписывались в рабочие процессы организации. Когда инструменты и системы ИИ ощущаются как естественное продолжение текущих процессов, их легче внедрять и использовать в полной мере. Это приводит к минимальным сбоям в работе и максимальному повышению эффективности.
 
Примеры:
* Колл-центр интегрирует чат-ботов на базе искусственного интеллекта, которые помогают сотрудникам справляться с рутинными запросами клиентов и позволяют им сосредоточиться на более сложных вопросах.
* Искусственный интеллект интегрирован в процесс оформления заказа, чтобы рекомендовать клиентам дополнительные продукты, расширяя возможности перекрестных продаж.
 
6. Стремитесь к целостной трансформации
 
Возможности искусственного интеллекта применимы не только к одному или нескольким отделам; его преобразующий потенциал распространяется на всю организацию. Будь то отдел кадров, использующий ИИ для привлечения талантов, финансовое подразделение, использующее ИИ для прогнозной аналитики, или операционный отдел, внедряющий оптимизацию с помощью ИИ, выигрывают все. Придерживаясь целостного подхода, организации могут добиться всестороннего роста и инноваций.
 
Примеры:
* Страховая компания применяет искусственный интеллект во всех своих подразделениях для обработки претензий, андеррайтинга и поддержки клиентов, чтобы создать более эффективную и ориентированную на клиента работу.
* Искусственный интеллект оптимизирует маршруты логистической компании, складские операции и управление запасами, повышая общую эффективность цепочки поставок.
 
7. Поддерживайте эффективное управление
 
Как и любой мощный инструмент, ИИ нуждается в руководстве и надзоре. Эффективное управление включает в себя установление этических норм, обеспечение конфиденциальности данных, мониторинг решений ИИ на предмет предвзятости и приведение результатов ИИ в соответствие с ценностями организации. Организации укрепляют доверие и поощряют ответственные инновации, гарантируя, что внедрение искусственного интеллекта соответствует бизнес-целям и этическим соображениям.
 
Примеры:
* Медицинское исследовательское учреждение, внедряющее искусственный интеллект для диагностики заболеваний, должно обеспечить регулярный аудит своих алгоритмов искусственного интеллекта для поддержания точности и предотвращения потенциальных предвзятостей в рекомендациях по лечению пациентов.
* В правоохранительных органах прогностические полицейские системы, управляемые ИИ, должны подвергаться строгому надзору, чтобы исключить непропорциональное воздействие на конкретные сообщества и обеспечить соблюдение этических принципов.
 
8. Взращивайте экспертов
 
Тонкости ИИ требуют специальных знаний. Инвестирование в таланты — наем экспертов и повышение квалификации существующих команд — гарантирует, что стратегии в области ИИ будут эффективно реализовываться и развиваться в соответствии с меняющимся ландшафтом. Центры передового опыта служат сосредоточением знаний, исследований и передовой практики, обеспечивая постоянное совершенствование в области ИИ.
 
Примеры:
* Технологическая компания может создать центр передового опыта в области ИИ, где специалисты по данным и инженеры сотрудничают в рамках проектов по исследованию и разработкам.
* Организация здравоохранения может организовать учебные программы для повышения квалификации своих сотрудников в области ИИ, чтобы медицинские работники могли эффективно использовать диагностические инструменты на базе ИИ.
 
9. Делайте постоянные инвестиции
 
Путь к ИИ — не спринт, а марафон. Постоянные инвестиции в капитал, таланты и время необходимы по мере развития технологий. Это гарантирует, что системы ИИ остаются актуальными, эффективными и соответствуют последним достижениям в этой области. Подлинная приверженность ИИ выходит за рамки первоначального внедрения, делая упор на постоянное совершенствование и рост.
 
Примеры:
* Компания-разработчик программного обеспечения постоянно инвестирует в исследования и разработки в области искусственного интеллекта, регулярно обновляя своего виртуального помощника новыми функциями и возможностями, чтобы оставаться конкурентоспособной.
* Розничная сеть выделяет бюджет на регулярные инвестиции в искусственный интеллект, что позволяет ей опережать конкурентов за счет внедрения новейших алгоритмов оптимизации запасов и инструментов анализа клиентов.
 
10. Способствуйте разнообразию данных
 
Система искусственного интеллекта хороша настолько, насколько хороши данные, на которых она обучена. Важно обеспечить разнообразие, полноту и высокое качество этих данных. Это означает получение данных из разных источников, их проверку на точность и обеспечение того, чтобы они представляли широкий спектр. Разнообразие данных приводит к созданию более надежных моделей искусственного интеллекта, минимизируя предвзятость и максимально расширяя возможности применения.
 
Примеры:
* Платформа социальных сетей гарантирует, что ее алгоритмы искусственного интеллекта учитывают различные демографические данные пользователей и типы контента, чтобы предотвратить алгоритмическую предвзятость и создать более инклюзивный пользовательский опыт.
* При автономном вождении обучение моделей искусственного интеллекта на данных из различных географических местоположений и погодных условий помогает повысить безопасность и надежность самоуправляемых транспортных средств.
 
Основы надежной стратегии ИИ
 
Преобразующий потенциал ИИ неоспорим. Однако путь к успеху ИИ сопряжен с трудностями. Десять изложенных принципов служат опорами, которыми организации руководствуются на этом пути. Их соблюдение гарантирует, что инициативы в области ИИ основаны на стратегии, этике и опыте. По мере того, как горизонты ИИ расширяются, а его роль в успехе организации становится все более заметной, эти основополагающие принципы останутся актуальными, направляя как новичков, так и ветеранов ИИ к устойчивому успеху.
 
Ссылка на источник