10 pași pentru adoptarea inteligenței artificiale în afacerea dvs.

Inteligența artificială (AI) este în mod clar o forță în creștere în industria tehnologiei. AI are un rol central în cadrul conferințelor și arată potențial într-o mare varietate de industrii, inclusiv comerțul cu amănuntul și producția. Produse noi sunt încorporate cu asistenți virtuali, în timp ce chatbots-urile răspund la întrebările clienților cu privire la orice, de la site-ul furnizorului de birouri online până la pagina de asistență a furnizorului de servicii de găzduire web. Între timp, companii precum Google, Microsoft și Salesforce integrează AI ca un strat de informații pe întreaga lor tehnologie. Da, AI are cu siguranță momentul ei.

Aceasta nu este AI-ul la care cultura pop ne-a condiționat să ne așteptăm; nu este vorba despre roboți senzitivi sau Skynet, sau chiar asistentul lui Jarvis al lui Tony Stark. Acest platou AI se întâmplă sub suprafață, făcând tehnologia noastră mai inteligentă și deblocând puterea tuturor datelor colectate de întreprinderi. Ce înseamnă: avansarea pe scară largă în învățarea mașinii (ML), viziunea pe calculator, învățarea profundă și procesarea limbajului natural (NLP) au făcut mai ușor ca niciodată să coaceți un strat de algoritm AI în software-ul sau platforma dvs. cloud.

Pentru companii, aplicațiile AI practice se pot manifesta în tot felul de moduri, în funcție de nevoile organizaționale și de informațiile despre inteligența de afaceri (BI), obținute din datele colectate. Întreprinderile pot folosi AI pentru orice, de la datele sociale miniere până la implicarea în managementul relațiilor cu clienții (CRM) până la optimizarea logisticii și a eficienței atunci când vine vorba de urmărirea și gestionarea activelor.

ML joacă un rol cheie în dezvoltarea AI, a menționat Luke Tang, directorul general al programului Global AI + Accelerator al TechCode, care incubă startup-urile AI și ajută companiile să încorporeze AI în topul produselor și serviciilor existente.

"În acest moment, AI este condus de toate progresele recente din ML. Nu puteți puncta o singură descoperire, însă valoarea de business pe care o putem extrage din ML este în afara topurilor", a spus Tang. "Din punct de vedere al întreprinderii, ceea ce se întâmplă în acest moment ar putea perturba unele procese de afaceri corporative de bază în jurul coordonării și controlului: planificarea, alocarea resurselor și raportarea." Aici oferim sfaturi ale unor experți pentru a explica pașii pe care întreprinderile pot face pentru integrarea AI în organizația dvs. și pentru a vă asigura că implementarea dvs. este un succes.

1. Familiarizați-vă cu AI

Faceți timp pentru a vă familiariza cu ceea ce poate face AI-ul modern. Acceleratorul TechCode oferă start-up-urilor sale o gamă largă de resurse prin parteneriatele sale cu organizații precum Universitatea Stanford și corporații din spațiul AI. De asemenea, ar trebui să profitați de bogăția de informații și resurse online disponibile pentru a vă familiariza cu conceptele de bază ale AI. Tang recomandă unele dintre atelierele și cursurile online oferite de organizații precum Udacity ca modalități ușoare de a începe cu AI și de a-ți spori cunoștințele despre domenii precum ML și analiza predictivă din cadrul organizației tale.

Următoarele sunt o serie de resurse online (gratuite și plătite) pe care le puteți utiliza pentru a începe:

• Cursul Intro la AI al Udacity și Programul Nanodegree pentru Inteligență Artificială
• Prelegerile online ale Universității Stanford: Inteligența artificială: principii și tehnici
• Curs de AI online edX, oferit prin Universitatea Columbia
• Setul de instrumente cognitive de tip open source Microsoft (cunoscut anterior ca CNTK) pentru a ajuta dezvoltatorii să stăpânească algoritmii de învățare profundă
• Biblioteca de software TensorFlow (OS) open-source (Google) pentru inteligența mașinii
• AI Resources, un cod de cod open-source de la AI Access Foundation
• Pagina de resurse a Asociației pentru Îmbunătățirea Inteligenței Artifice (AAAI)
• Ghidul blând al MonkeyLearn pentru învățarea mașinii
• Institutul viitorului vieții al lui Stephen Hawking și Elon Musk
• OpenAI, o inițiativă de învățare profundă a industriei deschise și a universității

2. Identificați problemele pe care doriți să le rezolvați AI

Odată ce te grăbești de bază, următorul pas pentru orice afacere este să începi să explorezi idei diferite. Gândiți-vă cum puteți adăuga funcții AI la produsele și serviciile dvs. existente. Mai important, compania dvs. ar trebui să aibă în vedere cazuri specifice de utilizare în care AI ar putea rezolva probleme de afaceri sau ar putea oferi valoare demonstrabilă.

"Când lucrăm cu o companie, începem cu o imagine de ansamblu asupra programelor și a problemelor tehnice cheie. Vrem să putem arăta modul în care procesarea limbajului natural, recunoașterea imaginilor, ML etc. se potrivesc în aceste produse, de obicei cu un atelier de felul său cu conducerea companiei ", a explicat Tang. "Specificul variază întotdeauna în funcție de industrie. De exemplu, dacă compania realizează supraveghere video, poate capta o mulțime de valoare adăugând ML la acel proces."

3. Prioritizarea valorii concrete

În continuare, trebuie să evaluați valoarea potențială de afaceri și financiară a diferitelor implementări AI posibile pe care le-ați identificat. Este ușor să te pierzi în discuțiile despre „plăcintă în cer” despre AI, dar Tang a subliniat importanța legării inițiativelor tale direct de valoarea afacerii.

"Pentru a da prioritate, priviți dimensiunile potențialului și fezabilității și puneți-le într-o matrice 2x2", a spus Tang. "Acest lucru ar trebui să vă ajute să acordați prioritate bazat pe vizibilitatea pe termen scurt și să știți care este valoarea financiară pentru companie. Pentru acest pas, de obicei, aveți nevoie de proprietate și recunoaștere din partea managerilor și a directorilor de nivel superior."

4. Recunoașteți diferența de capacitate internă

Există o diferență accentuată între ceea ce doriți să realizați și ceea ce aveți capacitatea organizațională de a realiza efectiv într-un interval de timp dat. Tang a spus că o afacere ar trebui să știe de ce este capabil și ce nu este din perspectiva tehnologiei și a procesului de afaceri înainte de a se lansa într-o implementare completă a AI.

"Uneori, acest lucru poate dura mult timp pentru a face", a spus Tang. "Abordarea la distanța de capacitate internă înseamnă identificarea a ceea ce trebuie să achiziționați și a oricăror procese care trebuie să fie evoluate intern înainte de a începe. În funcție de activitate, pot exista proiecte sau echipe existente care pot ajuta acest lucru în mod organic pentru anumite unități de afaceri."

5. Aduceți experți și configurați un proiect pilot

Odată ce afacerea dvs. este gata din punct de vedere organizațional și tehnologic, atunci este timpul să începeți să construiți și să integrați. Tang a spus că cei mai importanți factori aici sunt să începi mic, să ai în minte obiectivele proiectului și, cel mai important, să fii conștient de ceea ce știi și ce nu știi despre AI. Acesta este situația în care aducerea unor experți externi sau consultanți AI poate fi de neprețuit.

"Nu ai nevoie de mult timp pentru un prim proiect; de obicei, pentru un proiect pilot, 2-3 luni este un interval bun", a spus Tang. "Vrei să aduni oameni interni și externi într-o echipă mică, poate 4-5 persoane, iar acel interval de timp mai strâns va menține echipa concentrată pe obiective directe. După ce pilotul va fi finalizat, ar trebui să poți decide ce timp mai mult -un proiect pe termen lung și mai elaborat va fi și dacă propunerea de valoare are sens pentru afacerea dvs. De asemenea, este important ca expertiza din ambele părți - oamenii care știu despre afacere și oamenii care știu despre AI - să fie contopită în echipa dvs. de proiect pilot..“

6. Formați o grupă de lucru pentru integrarea datelor

Tang a menționat că, înainte de a implementa ML în afacerea dvs., trebuie să vă curățați datele pentru a fi gata să evitați un scenariu de „gunoi, gunoi”. "Datele corporative interne sunt de obicei răspândite în mai multe silozuri de date ale diferitelor sisteme moștenitoare, și pot fi chiar în mâinile diferitelor grupuri de afaceri cu priorități diferite", a spus Tang. "Prin urmare, un pas foarte important către obținerea de date de înaltă calitate este formarea unei forțe de lucru transversale, integrarea diferitelor seturi de date și sortarea neconcordanțelor astfel încât datele să fie exacte și bogate, cu toate dimensiunile corecte necesare pentru ML."

7. Începeți Mic

Începeți să aplicați AI pe un eșantion mic de date, în loc să vă preluați prea curând. „Începeți simplu, utilizați intensiv AI pentru a dovedi valoare, colectați feedback și apoi extindeți în consecință”, a spus Aaron Brauser, vicepreședinte al Managementului soluțiilor la M * Modal, care oferă tehnologie de înțelegere a limbajului natural (NLU), atât pentru organizațiile medicale, cât și pentru o platformă AI care se integrează cu fișele medicale electronice (EMR).

Un tip specific de date ar putea fi informații despre anumite specialități medicale. „Fii selectiv în ceea ce va citi AI”, a spus dr. Gilan El Saadawi, Chief Medical Information Officer (CMIO) la M * Modal. "De exemplu, alegeți o anumită problemă pe care doriți să o rezolvați, focalizați AI-ul pe ea și dați-i o întrebare specifică pentru a răspunde și nu aruncați toate datele la ea."

8. Includeți stocarea ca parte a planului dvs. de AI

După ce ați extras dintr-un eșantion mic de date, va trebui să luați în considerare cerințele de stocare pentru a implementa o soluție AI, potrivit Philip Pokorny, Chief Technical Officer (CTO) la Penguin Computing, o companie care oferă calcule performante (HPC), soluții AI și ML.

"Îmbunătățirea algoritmilor este importantă pentru a ajunge la rezultatele cercetării. Dar, fără volume uriașe de date care să ajute la construirea de modele mai precise, sistemele AI nu se pot îmbunătăți suficient pentru a atinge obiectivele dvs. de calcul", a scris Pokorny într-o carte albă intitulată "Decizii critice: un ghid pentru Construirea soluției complete de inteligență artificială fără regret ”. "De aceea, includerea stocării rapide și optimizate ar trebui luată în considerare la începutul proiectării sistemului AI".

În plus, ar trebui să optimizați stocarea AI pentru ingerarea datelor, fluxul de lucru și modelare, a sugerat el. "Luarea de timp pentru a revizui opțiunile poate avea un impact pozitiv uriaș asupra modului în care sistemul rulează odată online, " a adăugat Pokorny.

9. Încorporați AI ca parte a sarcinilor dvs. zilnice

Având în vedere informațiile suplimentare și automatizarea oferită de AI, lucrătorii au un instrument pentru a face din AI o parte din rutina lor zilnică, mai degrabă decât ceva care o înlocuiește, potrivit Dominic Wellington, Global IT Evangelist la Moogsoft, un furnizor de AI pentru operațiuni IT (AIOps). „Unii angajați pot fi atenți la tehnologie care le poate afecta locul de muncă, așa că introducerea soluției ca modalitate de a-și mări sarcinile zilnice este importantă”, a explicat Wellington.

El a adăugat că companiile ar trebui să fie transparente cu privire la modul în care tehnologia funcționează pentru a rezolva problemele dintr-un flux de lucru. „Acest lucru oferă angajaților o experiență„ sub capotă ”, astfel încât aceștia să poată vizualiza clar modul în care AI își îmbunătățește rolul, în loc să-l elimine”, a spus el.

10. Construiți cu echilibru

• Inteligența artificială are o problemă de părtinire și este defectul nostru Inteligența artificială are o problemă de părtinire și este defectul nostru
• Inteligența artificială IBM se ocupă de câmpurile de dezbatere umană IBM Inteligența artificială se ocupă de taberele de dezbatere umană
• AI oferă un potențial imens, dar nu se va întâmpla peste noapte AI oferă un potențial imens, dar nu se va întâmpla peste noapte

Atunci când construiți un sistem AI, acesta necesită o combinație de a satisface nevoile tehnicii, precum și proiectul de cercetare, a explicat Pokorny. "Considerația generală, chiar înainte de a începe proiectarea unui sistem AI, este că ar trebui să construiți sistemul cu echilibru", a spus Pokorny. "Acest lucru poate părea evident, dar, prea des, sistemele AI sunt concepute în jurul unor aspecte specifice ale modului în care echipa intenționează să își atingă obiectivele de cercetare, fără a înțelege cerințele și limitările hardware-ului și software-ului care ar susține cercetarea. Rezultatul este unul mai puțin decât optim, chiar disfuncțional, sistem care nu reușește să atingă obiectivele dorite."

Pentru a atinge acest echilibru, companiile trebuie să creeze o lățime de bandă suficientă pentru stocare, unitatea de procesare grafică (GPU) și rețea. Securitatea este, de asemenea, o componentă prea mare cu vederea. AI, prin natura sa, necesită acces la mai multe versiuni de date pentru a-și face treaba. Asigurați-vă că înțelegeți ce tipuri de date vor fi implicate în proiect și că garanțiile dvs. de securitate obișnuite - criptarea, rețelele private virtuale (VPN) și anti-malware - s-ar putea să nu fie suficiente.

"În mod similar, trebuie să echilibrați modul în care bugetul general este cheltuit pentru a realiza cercetarea cu nevoia de a vă proteja împotriva întreruperii de energie electrică și a altor scenarii prin concedieri", a spus Pokorny. "De asemenea, poate fi necesar să vă construiți într-o flexibilitate care să permită repunerea hardware-ului pe măsură ce cerințele utilizatorului se schimbă."