Data science

7 ขั้นตอนในการปรับใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับองค์กรของคุณ

วันนี้ ผู้บริหารหลายคนตระหนักดีว่าความสำเร็จในอนาคตของธุรกิจของพวกเขาอาจขึ้นอยู่กับความสามารถในการใช้กลยุทธ์ AI อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้ทันกับการแปลงเป็นดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างรวดเร็วในเกือบทุกภาคส่วนและทุกอุตสาหกรรม ธุรกิจต้องการใช้ประโยชน์จากประโยชน์มหาศาลของ AI ซึ่งรวมถึงความสามารถในการส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ปรับปรุงความเหมาะสมของผลิตภัณฑ์สู่ตลาด ลดต้นทุนการดำเนินงาน และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า อย่างไรก็ตาม หลายคนไม่ทราบว่าองค์กรต้องพร้อมสำหรับ AI อย่างแท้จริง การเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรมและเทคโนโลยีอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย แต่รางวัลอาจหมายถึงโชคลาภสำหรับบริษัทของคุณ คำถามคือจะนำ AI ไปใช้ในวิธีที่ดีที่สุดได้อย่างไร ขั้นตอนต่อไปนี้สามารถช่วยให้องค์กรของคุณก้าวข้ามอุปสรรคในการนำ AI มาใช้ได้สำเร็จ #1 ระบุความท้าทายทางธุรกิจที่คุณต้องการแก้ไขด้วย AI AI สามารถทำอะไรได้หลายอย่าง และทีมงานที่รับผิดชอบในการปรับใช้โซลูชัน AI ที่เฉพาะเจาะจงจำเป็นต้องพิจารณาปัจจัยขับเคลื่อนของธุรกิจเป็นอันดับแรก ทั้งในแง่ของความท้าทายและโอกาส และวิธี AI สามารถนำไปใช้กับพวกเขาได้ วิธีนี้ช่วยให้ทีมสามารถวัดเวลาและการลงทุนที่จำเป็นในการทำให้ AI ทำงานกับมูลค่าของกรณีธุรกิจได้ ณ จุดนี้ ทีมของคุณควรพิจารณาข้อมูลที่มีอยู่ในองค์กรของคุณอย่างใกล้ชิด และความง่ายในการดึงข้อมูล หากธุรกิจของคุณมีกรณีการใช้งาน AI ที่มั่นคง แต่ไม่มีชุดข้อมูลที่จำเป็นเพื่อรองรับการริเริ่ม คุณจะไม่สามารถก้าวไปข้างหน้าด้วยการนำ AI ไปใช้ โปรดทราบว่าระบบไอทีที่เก่าและกระจัดกระจายทำให้ยากต่อการเข้าถึงข้อมูล และทีมพัฒนา AI ของคุณอาจจำเป็นต้องระบุช่องว่างในการรวบรวมข้อมูลสำหรับบริษัท การประเมินกลยุทธ์ข้อมูลของคุณจะเกี่ยวข้องกับสภากฎหมายของบริษัท แผนกไอที และแผนกอื่นๆ ที่จำเป็นต้องให้ความสำคัญและนำเสนอข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ #2 จัดลำดับความสำคัญของกรณีการใช้งาน AI เพื่อดำเนินการนำร่อง เมื่อทีมมีรายการความท้าทายและโอกาสในการนำ AI ไปใช้แล้ว ก็ควรจัดลำดับความสำคัญกรณีการใช้งาน AI อันดับต้นๆ และพัฒนาแผนงานการนำไปใช้โดยละเอียดสำหรับแต่ละรายการ กระบวนการนี้รวมถึงการประเมินความเป็นไปได้ทางเทคนิคและ ROI ของธุรกิจ ณ จุดนี้ ทีมงานจะเริ่มสำรวจความซับซ้อนและต้นทุนของคดีโดยละเอียดมากขึ้น ทีมปรับใช้ AI ควรเริ่มต้นด้วยกรณีการใช้งานที่มีความหมายแต่เข้าใจง่ายเพื่อดำเนินการนำร่อง ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจเห็นชัยชนะในช่วงต้นของ AI ได้ตั้งแต่วันแรก ทำให้ทีมได้รับการตอบรับจากผู้นำได้ง่ายขึ้นในการขยายและขยายความพยายามด้าน AI ทั่วทั้งองค์กรในอนาคต #3 สร้างรากฐานเพื่อเปิดใช้งาน AI ที่นำมาใช้ทั่วทั้งองค์กร AI ไม่ใช่แค่การมีข้อมูลที่ถูกต้องหรือการเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมเพื่อก้าวไปข้างหน้า แต่ยังเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องที่แข็งแกร่งที่สามารถโฮสต์ทุกสิ่งที่ธุรกิจต้องการเพื่อออกแบบ ทดสอบและ สร้างแอปพลิเคชัน AI ใหม่และสนับสนุนโซลูชัน AI ที่มีอยู่ในการผลิตอย่างมีประสิทธิภาพ ในด้านเทคโนโลยี รากฐานดังกล่าวถูกสร้างขึ้นในระบบคลาวด์ (เช่น Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform เป็นต้น) หรือเป็นระบบไฮบริดที่มีส่วนเฉพาะของโครงสร้างพื้นฐานที่โฮสต์ทั้งในสถานที่และในระบบคลาวด์ พวกเขาควรนำเสนอเทคโนโลยีทั้งหมดที่จำเป็นในการเติมช่องว่างในข้อมูลที่มีอยู่และไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่อง การตั้งค่าเครื่องมือ ML ที่เลือก และแม่แบบการกำหนดค่า เพื่อให้ธุรกิจสามารถปลดล็อกศักยภาพของวิศวกรรม ML ได้อย่างเต็มที่ การสร้างรากฐาน AI ที่แข็งแกร่งยังเกี่ยวข้องกับการลงทุนในวัฒนธรรม AI ธุรกิจควรพร้อมที่จะสร้างกลุ่มผู้ใช้ AI ในแผนกต่างๆ เพื่ออำนวยความสะดวกในกระบวนการแบ่งปันความรู้และการประกาศ AI ทั่วทั้งองค์กร #4 Scale AI Initiatives นอกเหนือจาก Pilot Use Case เมื่อคุณประสบความสำเร็จในการเรียกใช้โครงการนำร่องที่มีขนาดเล็กลง และสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มั่นคงแล้ว คุณสามารถเริ่มต้นการปรับขนาด AI ได้โดยการแนะนำกรณีการใช้งาน AI เพิ่มเติมในแผนกที่เลือก ณ จุดนี้ ทั้งทีมนักพัฒนา AI และผู้นำของคุณควรมีแนวคิดเกี่ยวกับขอบเขต ผลลัพธ์ที่วัดได้ และตัวชี้วัดของโซลูชัน AI “โดยเฉลี่ย” ด้วยข้อมูลดังกล่าว ควรจะง่ายกว่าที่จะสนับสนุนให้หน่วยธุรกิจต่างๆ เริ่มระบุปัญหาที่กำลังดำเนินอยู่ซึ่ง AI สามารถแก้ไขได้ เพื่อหาแนวทางในการนำกลยุทธ์ AI ไปใช้และดำเนินการตามความคิดริเริ่มด้าน AI อย่างอิสระ ทีมรากฐาน AI ควรพร้อมที่จะสนับสนุนหน่วยธุรกิจในการทำซ้ำของตนเอง ตั้งแต่แนวคิดไปจนถึงการผลิต และเพื่อลงทุนทรัพยากรในการปรับปรุงวิศวกรรมและวัฒนธรรมการทดลองทั่วทั้งองค์กร โดยอิงจากช่องว่างที่ระบุและความเชี่ยวชาญเฉพาะกลุ่ม #5 กำหนดกระบวนการเพื่ออำนวยความสะดวกในการปรับใช้ AI ทั่วทั้งองค์กร การขยายการใช้งาน AI ในองค์กรของคุณไม่เพียงแต่ต้องอาศัยรากฐานทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังต้องมีวัฒนธรรมและกระบวนการที่สอดคล้องกับดาวเหนือที่กำหนดไว้ล่วงหน้าด้วย การสร้างกลุ่มผู้ใช้ AI/ML ภายในเป็นกุญแจสำคัญในการอำนวยความสะดวกในการแบ่งปันความรู้และการประกาศข่าวประเสริฐ กลุ่มต่างๆ ควรสามารถเข้าถึงหน่วยธุรกิจต่างๆ เพื่ออธิบายประโยชน์ของ AI และในขั้นตอนต่อไป เพื่อสร้างกระบวนการสำหรับการวิจัยโอกาสของ AI การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างรากฐานเทคโนโลยี และการทำงานร่วมกับแผนกอื่นๆ ตระหนักถึงวิสัยทัศน์ AI ทั่วไป โปรดทราบว่าโซลูชัน AI ใด ๆ ก็เกี่ยวข้องกับความฉลาดของมนุษย์และการเรียนรู้ด้วย กำหนดเวลาย้อนหลังสำหรับเหตุการณ์สำคัญหรือเป็นระยะเพื่อดูว่าสิ่งใดใช้ได้ผลและสิ่งใดสามารถปรับปรุงได้ในกระบวนการ AI โครงการ AI ที่ประสบความสำเร็จควรช่วยประหยัดเงินของบริษัท เพิ่มยอดขาย และปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการของคุณ การประเมินบทเรียนที่ได้รับเป็นประจำจะช่วยให้องค์กรของคุณดำเนินโครงการ AI เพิ่มเติมและปรับปรุงผลลัพธ์ทั่วทั้งองค์กรของคุณ #6 ร่างโครงสร้างองค์กรของคุณเพื่อขับเคลื่อนการปฏิรูป AI ควบคู่ไปกับการสร้างกระบวนการเกี่ยวกับกลุ่มผู้ใช้ AI ในแผนกเฉพาะ ธุรกิจควรทำงานเพื่อปรับโครงสร้างองค์กรของตนเพื่ออำนวยความสะดวกในการแปลง AI แนวทางของคุณอาจแตกต่างกันไปตามขนาดและเป้าหมายของธุรกิจ แต่ขอแนะนำว่าองค์กรของคุณต้องปรับตัวให้เข้ากับศูนย์กลาง AI ซึ่งรับผิดชอบในการพัฒนากรอบการนำ AI มาใช้โดยร่วมมือกับหน่วยธุรกิจที่เลือก ศูนย์กลางจะกำหนดนโยบายในการจัดการโครงการ AI ภายในธุรกิจ เช่น นโยบายสำหรับการรวบรวมข้อมูล การเข้าถึงข้อมูล การจัดตั้งและการติดตาม KPI การเลี้ยงดูผู้มีความสามารถด้านวิศวกรรมภายในหรือจ้างที่ปรึกษาภายนอก ปลูกฝังความเชี่ยวชาญในการจัดการผลิตภัณฑ์ สนับสนุนนวัตกรรม AI ในระยะยาว โปรแกรม และอื่นๆ เป้าหมายหลักของศูนย์กลาง AI คือการทำให้แน่ใจว่าโครงการ AI ไม่ถูกขัดขวางโดยระบบราชการและหน่วยงานข้ามสายงาน แต่เปิดใช้งานผ่านกระบวนการที่ราบรื่น ไปป์ไลน์การปฏิบัติงานที่มีประสิทธิภาพ และผู้จัดการที่ให้การสนับสนุน #7 สร้างความสำเร็จต่อ AI ของคุณต่อไป AI เป็นเครื่องมือในการสร้างมูลค่า เมื่อองค์กรของคุณประสบความสำเร็จในการใช้ AI Pilots หลายตัวแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องสานต่อความสำเร็จนั้นต่อไป ทำงานร่วมกับแต่ละแผนกเพื่อแก้ไขปัญหาต่อเนื่องที่ AI สามารถแก้ไขได้ สนับสนุนพวกเขาในกลยุทธ์ AI, ความคิด, การจัดหาผู้มีความสามารถ และการดำเนินโครงการ ปรับปรุงข้อมูลทั่วทั้งองค์กรและโครงสร้างพื้นฐาน ML; หล่อเลี้ยงทีมวิศวกรที่ตระหนักถึง AI/ML และปรับปรุงวัฒนธรรมด้านวิศวกรรมของพวกเขา ในที่สุด ธุรกิจของคุณจะสามารถดำเนินการกรณีการใช้งาน AI เชิงกลยุทธ์ใหม่ เพื่อสร้างแหล่งรายได้ใหม่ และคิดค้นรูปแบบธุรกิจใหม่ การทำให้ AI ใช้งานได้เฉพาะกรณีอาจเป็นเรื่องยาก การปรับขนาดและการนำ AI มาใช้ทั่วทั้งองค์กรถือเป็นความท้าทายที่สำคัญ แต่ก็คุ้มค่ากับการลงทุน คุณสามารถทำให้กระบวนการเปลี่ยนโฉม AI ง่ายขึ้นสำหรับธุรกิจของคุณโดยอิงตามกลยุทธ์ AI ของคุณตามขั้นตอนที่ระบุไว้ในบทความนี้ เกี่ยวกับผู้เขียน Rinat Gareev เป็นสถาปนิกโซลูชันและหัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการของ ML ที่ Provectus โดยมุ่งเน้นที่ MLOps และ NLP Rinat มีประสบการณ์ 10 ในด้านแมชชีนเลิร์นนิง ทั้งในด้านการใช้งานทางธุรกิจและการวิจัยทางวิชาการ เขาเป็นเพื่อนร่วมงานที่ Kazan Federal University และทำงานให้กับสตาร์ทอัพ AI/ML หลายแห่ง ความเชี่ยวชาญของ Rinat ช่วยให้เขาครอบคลุมกระบวนการ ML ทั้งหมด ตั้งแต่การวางกรอบปัญหาไปจนถึงการปรับใช้โมเดลและการตรวจสอบ ที่ Provectus เขาใช้ประสบการณ์มากมายในการออกแบบ พัฒนา และดำเนินการโซลูชัน ML สำหรับลูกค้า ลงทะเบียนเพื่อรับจดหมายข่าว InsideBIGDATA ฟรี เข้าร่วมกับเราบน Twitter: @InsideBigData1 – https://twitter.com/InsideBigData1

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button