Jak implementovat AI v organizacích?

Umělá inteligence (AI) se stala neviditelným hnacím motorem digitální transformace. Společnosti z celého světa se při mnoha příležitostech snaží zavádět tento typ řešení v rámci svého podnikání, aniž by braly v úvahu potřebu mít tým odborníků na analýzu dat, kteří zaručují kvalitu a správu informací, se kterými jsou algoritmy trénovány. .

AI v organizacích

Role těchto odborníků se tak stala klíčovou při zavádění technologických řešení založených na umělé inteligenci. Tyto nástroje mohou pro organizace znamenat před a po z hlediska produktivity, efektivity a nákladů. V této souvislosti Qlik, přední společnost v oblasti datové analýzy a odborník na umělou inteligenci, shromažďuje 4 klíče k vývoji tohoto typu řešení ve společnostech, veřejných i soukromých:

1. Klasifikujte data, se kterými chcete pracovat jako základ. Navzdory možným aplikacím umělé inteligence ke správě nestrukturovaných dat, tedy dat, která nejsou uložena ve formátu předem definovaném datovým modelem, největší konkurenční výhody nadále spočívají ve strukturovaných informacích. Tyto datové sady jsou organizacím známé, což znamená, že jsou čisté, spolehlivé a představují základ s nízkým rizikem, ze kterého lze testovat sofistikovanější techniky umělé inteligence.

Umělá inteligence je v kritickém bodě, ale bez pomoci odborníků na analýzu dat nebude její implementace v pracovním prostředí efektivní a nebude reagovat na současné regulační rámce.

2. Identifikujte případy použití pro skutečnou návratnost. AI bude mít pravděpodobně významný dopad, ale je důležité zajistit, aby byla vázána na konkrétní případ použití, aby byla prokazatelná návratnost. Iniciativy a investice do umělé inteligence musí mít na mysli konkrétní výzvu, aby bylo možné prokázat přínosy.

3. Připravte data pro koncového uživatele. Použití umělé inteligence pro správu informací nezaručuje, že se promítne do obchodního dopadu. Analýzy vylepšené touto technologií a její výsledky ztrácejí hodnotu, pokud je nelze jasně přenést na osoby s rozhodovací pravomocí. Proto je důležité zapojit spotřebitele informací do celého procesu, od vytvoření modelu AI až po způsob, jakým by měly být znalosti přenášeny. To je způsob, jak zabránit tomu, aby inovativní modely zůstaly nevyužity, protože jsou často nasazeny způsobem, který nepomůže koncovému uživateli dat.

4. Snižte rizika integrací dat. Integrace a správa dat zůstávají nezbytnou součástí každého nového vývoje AI, který je představen. Musíte být připraveni na rychlost, s jakou přicházejí nová data, která mohou změnit již natrénované modely. Proto tato řešení vyžadují flexibilnější přístup ke správě informací. Organizace musí vytvořit robustní, řízený a důvěryhodný zdroj dat, který bude podporovat jejich stávající datové a analytické procesy, a na jeho vrcholu vybudovat nové nástroje založené na umělé inteligenci.

Analýza a správa dat hrají klíčovou roli při zavádění nástrojů založených na umělé inteligenci ve firmách. Spojením výkonu analýzy při zpracování dat s umělou inteligencí mohou organizace zlepšit rozhodování, automatizovat úkoly a zůstat konkurenceschopné ve stále se vyvíjejícím obchodním prostředí. Efektivní integrace těchto technologií v konečném důsledku pohání inovace, zlepšuje provozní efektivitu a umožňuje společnostem rychle se přizpůsobit požadavkům trhu.