כיצד לבנות אסטרטגיית AI מוצלחת - בלוג IBM

אינטליגנציה מלאכותית (AI) הוא כוח טרנספורמטיבי. ה אוטומציה למשימות שנשענו באופן מסורתי על אינטליגנציה אנושית יש השלכות מרחיקות לכת, יצירת הזדמנויות חדשות לחדשנות ומאפשרות לעסקים להמציא מחדש את הפעילות שלהם. על ידי מתן היכולת הגוברת למכונות ללמוד, לנמק ולקבל החלטות, בינה מלאכותית משפיעה על כמעט כל תעשייה, מייצור ועד לאירוח, שירותי בריאות ואקדמיה. ללא אסטרטגיית בינה מלאכותית, ארגונים מסתכנים בהחמצה של היתרונות שבינה מלאכותית יכולה להציע.

אסטרטגיית בינה מלאכותית מסייעת לארגונים להתמודד עם האתגרים המורכבים הקשורים ליישום בינה מלאכותית ולהגדיר את מטרותיה. בין אם מדובר בניתוח נתונים מעמיק יותר, אופטימיזציה של תהליכים עסקיים או שיפור חוויות לקוחות, מטרה ותוכנית מוגדרות היטב יבטיחו שהאימוץ של AI תואם את היעדים העסקיים הרחבים יותר. יישור זה חיוני להפקת ערך משמעותי מ-AI ולמקסום השפעתו. אסטרטגיית בינה מלאכותית מוצלחת תספק גם מפת דרכים להתמודדות עם אתגרים, בניית יכולות הכרחיות והבטחת יישום אסטרטגי ואחראי של AI במארג הארגון.

ארגונים שיעשו מאמצים להבין בינה מלאכותית עכשיו ולנצל את כוחו ישגשגו בעתיד. אסטרטגיית בינה מלאכותית חזקה תאפשר לארגונים אלו לנווט במורכבות של שילוב בינה מלאכותית, להסתגל במהירות להתקדמות הטכנולוגית ולמטב את התהליכים, היעילות התפעולית והצמיחה הכוללת שלהם.

מהי אסטרטגיית AI?

אסטרטגיית בינה מלאכותית היא פשוט תוכנית לשילוב בינה מלאכותית בארגון כך שתתאם ותתמוך במטרות הרחבות יותר של העסק. אסטרטגיית AI מוצלחת צריכה לשמש כמפת דרכים לתוכנית זו. בהתאם למטרות הארגון, אסטרטגיית הבינה המלאכותית עשויה לשרטט את השלבים לשימוש יעיל בבינה מלאכותית כדי לחלץ תובנות מעמיקות יותר מנתונים, לשפר את היעילות, לבנות שרשרת אספקה ​​או מערכת אקולוגית טובה יותר ו/או לשפר כישרונות וחוויות לקוחות.

אסטרטגיית בינה מלאכותית מנוסחת היטב אמורה לסייע גם בהנחיית תשתית טכנולוגית, ולהבטיח שהעסק מצויד בחומרה, בתוכנה ובמשאבים אחרים הדרושים ליישום AI יעיל. ומכיוון שהטכנולוגיה מתפתחת כל כך מהר, האסטרטגיה אמורה לאפשר לארגון להסתגל לטכנולוגיות חדשות ולשינויים בתעשייה. יש להתייחס גם לשיקולים אתיים כגון הטיה, שקיפות ודאגות רגולטוריות כדי לתמוך בפריסה אחראית.

מכיוון שהבינה המלאכותית ממשיכה להשפיע כמעט על כל תעשייה, אסטרטגיית AI מעוצבת היא הכרחית. זה יכול לעזור לארגונים לנצל את הפוטנציאל שלהם, להשיג יתרון תחרותי ולהשיג הצלחה בת קיימא בעידן הדיגיטלי המשתנה ללא הרף.

קרא עוד על מסגרת הניהול של AI Ethics של IBM

היתרונות של אסטרטגיית AI מוצלחת

בניית אסטרטגיית בינה מלאכותית מציעה יתרונות רבים לארגונים העוסקים באינטגרציה של בינה מלאכותית. אסטרטגיית בינה מלאכותית מאפשרת לארגונים לרתום בכוונה את יכולות בינה מלאכותית ולהתאים יוזמות בינה מלאכותית עם היעדים העסקיים הכוללים. אסטרטגיית הבינה המלאכותית הופכת למצפן לתרומה משמעותית להצלחת הארגון. זה מסמיך את בעלי העניין לבחור בפרויקטים שיציעו את השיפור הגדול ביותר בתהליכים חשובים כמו פרודוקטיביות וקבלת החלטות, כמו גם בשורה התחתונה.

ליתר דיוק, אסטרטגיית בינה מלאכותית מתארת ​​את השלבים שיאפשרו לפרויקטים של בינה מלאכותית להפוך בצורה חלקה רעיונות לפתרונות משפיעים. זה קורא לארגון לקבל החלטות חשובות גם בנוגע לנתונים, כישרונות וטכנולוגיה: אסטרטגיה מעוצבת היטב תספק תוכנית ברורה לניהול, ניתוח ומינוף נתונים עבור יוזמות בינה מלאכותית. זה גם יקבע את הכישרון שהארגון צריך לפתח, למשוך או לשמר עם מיומנויות רלוונטיות במדעי הנתונים, למידת מכונה (ML) ופיתוח AI. זה גם ינחה את רכישת החומרה, התוכנה ומשאבי מחשוב הענן הדרושים כדי להבטיח הטמעת AI יעילה.

למעשה, אסטרטגיית בינה מלאכותית מוצלחת היא הכרחית, הפועלת כתמיכה ביעדים העסקיים, מקלה על תעדוף, מייעלת בחירות כישרונות וטכנולוגיות ומבטיחה אינטגרציה מאורגנת של AI שיתמוך בהצלחה ארגונית.

שלבים לבניית אסטרטגיית AI מוצלחת

השלבים הבאים משמשים בדרך כלל כדי לסייע ביצירת אסטרטגיית בינה מלאכותית יעילה:

חקור את הטכנולוגיה

קבל הבנה של טכנולוגיות AI שונות, כולל AI ייצור, למידת מכונה (ML), עיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת וכו'. חקר מקרי שימוש בבינה מלאכותית כדי לדעת היכן וכיצד מיושמות הטכנולוגיות הללו בתעשיות הרלוונטיות. רשום את הבעיות ש-AI יכול לטפל ואת היתרונות שיש להרוויח. שימו לב למחלקות המשתמשות בו, לשיטות שלהן ולמחסומים כלשהם.

להעריך ולגלות

הבן את הארגון, סדרי העדיפויות והיכולות שלו. סקור את הגודל והחוזק של מחלקת ה-IT, שתטמיע ותנהל מערכות בינה מלאכותית. ראיון עם ראשי מחלקות כדי לזהות בעיות פוטנציאליות AI יכול לעזור לפתור.

הגדירו יעדים ברורים

אילו בעיות הארגון צריך לפתור? אילו מדדים צריך לשפר? אל תניח שבינה מלאכותית היא תמיד התשובה, בחר יעדים עסקיים שחשובים לעסק ושיש לבינה מלאכותית רקורד של טיפול מוצלח.

זיהוי שותפים וספקים פוטנציאליים

מצא חברות בתחום ה-AI וה-ML שעבדו בתעשייה שלך. צור רשימה של כלים, ספקים ושותפויות פוטנציאליים, הערכת הניסיון, המוניטין, התמחור שלהם וכו'. תעדוף רכש בהתבסס על השלבים וציר הזמן של פרויקט שילוב הבינה המלאכותית.

בנה מפת דרכים

צור מפת דרכים שתעדף הצלחות מוקדמות שיביאו ערך לעסק. בחר פרויקטים על סמך צרכים מעשיים שזוהו. קבע את הכלים והתמיכה הדרושים וארגנו אותם על סמך מה שהכי מכריע עבור הפרויקט, במיוחד:

• נתונים: צור אסטרטגיית נתונים על ידי קביעה אם נתונים או מערכי נתונים חדשים או קיימים יידרשו כדי לתדלק ביעילות את פתרון הבינה המלאכותית. הקמת מסגרת ממשל נתונים לניהול נתונים ביעילות.

• אלגוריתמים: אלגוריתמים הם הכללים או ההוראות המאפשרים למכונות ללמוד, לנתח נתונים ולקבל החלטות. מודל מייצג את מה שנלמד על ידי אלגוריתם למידת מכונה. קבע מי יפרוס אלגוריתמים ויתכנן, יפתח ויאמת מודלים, שכן יש צורך במומחיות לניהול יעיל של משימות אלו. 

• תַשׁתִית: קבע היכן יתארחו מערכות הבינה המלאכותית שלך וכיצד הן יותאמו. שקול אם לפרוס על התשתית שלך או על פלטפורמות של צד שלישי.

• כישרון ו מיקור חוץ: להעריך את המוכנות ואת פערי הכישורים בתוך הארגון ליישום יוזמות בינה מלאכותית. קבע אם קיים צינור כישרונות למילוי תפקידים כגון מדעני נתונים ומפתחים או אם ניתן לפתח מיומנויות פנימיות באמצעות הכשרה. כמו כן, יש להעריך אם יש לבצע מיקור חוץ של משימות מסוימות, כגון פריסה ותפעול.

הצג את אסטרטגיית הבינה המלאכותית

הצג את אסטרטגיית הבינה המלאכותית לבעלי עניין, וודא שהיא תואמת את היעדים העסקיים. השג רכישה עבור מפת הדרכים המוצעת. תקשור בצורה ברורה את היתרונות, העלויות והתוצאות הצפויות. הבטח את התקציב הדרוש ליישום האסטרטגיה.

התחילו באימון ועודדו למידה

התחל לשפר את הכישורים של צוותי בינה מלאכותית או להעסיק אנשים עם מומחיות בינה מלאכותית הנכונה. עודדו צוותים להישאר מעודכנים בהתקדמות ה-AI החדשנית ולחקור שיטות חדשניות לפתרון בעיות.

קבע הנחיות אתיות

הבן את ההשלכות האתיות של השימוש האחראי של הארגון ב-AI. התחייבו ליוזמות אתיות של AI, מודלים של ממשל כולל והנחיות ניתנות לפעולה. עקוב באופן קבוע אחר מודלים של בינה מלאכותית לאיתור הטיות פוטנציאליות ויישום נוהלי הוגנות ושקיפות כדי לטפל בחששות אתיים.

להעריך ולהתאים

התעדכן בפיתוחים המהירים של מוצרים חדשים וטכנולוגיות AI. התאם את אסטרטגיית ה-AI של הארגון בהתבסס על תובנות חדשות והזדמנויות חדשות.

ביצוע שלבים אלה יאפשר יצירת מדריך רב עוצמה לשילוב AI בארגון. זה יאפשר לעסק לנצל טוב יותר הזדמנויות בעולם הדינמי של בינה מלאכותית.

מחסומים נפוצים לבניית אסטרטגיית AI מוצלחת

מספר בעיות עלולות להפריע לבנייה ויישום של אסטרטגיית AI מוצלחת. יש להעריך מוקדם את הפוטנציאל שלהם לעכב את התהליך - ולטפל בנושאים בהתאם - כדי להתקדם ביעילות.

מידע לא מספק

איך ואיפה הנתונים שלך, באמת? מודלים של AI מסתמכים במידה רבה על מערכי נתונים חזקים, כך שגישה לא מספקת לנתונים רלוונטיים ואיכותיים עלולה לערער את האסטרטגיה והיעילות של יישומי AI.

חוסר ידע ב-AI

חוסר מודעות לגבי היכולות והיישומים הפוטנציאליים של AI עלול להוביל לספקנות, התנגדות או קבלת החלטות מוטעות. זה ישאב כל ערך מהאסטרטגיה ויחסום את השילוב המוצלח של AI בתהליכי הארגון.

חוסר התאמה של האסטרטגיה

אם יוזמות הבינה המלאכותית אינן קשורות קשר הדוק למטרות, סדרי העדיפויות והחזון של הארגון, הדבר עלול לגרום לבזבוז מאמצים, חוסר תמיכה מצד מנהיגות וחוסר יכולת להפגין ערך משמעותי.

מחסור בכישרון

דרושים אנשי מקצוע כדי לפתח, ליישם ולנהל ביעילות יוזמות בינה מלאכותית. מחסור בכישרון בינה מלאכותית, כגון מדעני נתונים או מומחי ML, או התנגדות של העובדים הנוכחיים לשיפור מיומנויות, עלולים להשפיע על כדאיות האסטרטגיה.

אסטרטגיית AI ו-IBM

התפתחויות אחרונות בתחום הבינה המלאכותית (AI) הוכיחו את קנה המידה והעוצמה של טכנולוגיה זו על העסק והחברה. עם זאת, עסקים צריכים לקבוע כיצד לבנות ו ממשלה מערכות אלו באחריות כדי למנוע הטיות ושגיאות, שכן ליכולת המדרגיות של טכנולוגיית AI יכולה להיות השפעות יקרות הן לעסקים והן לחברה. מכיוון שהארגון שלך משתמש במערכי נתונים שונים כדי ליישם למידת מכונה ואוטומציה על זרימות עבודה, חשוב שיהיו מעקות הבטיחות הנכונים כדי להבטיח איכות נתונים, תאימות ושקיפות במערכות ה-AI שלך.

יבמ יכולה לעזור לך להפעיל את הבינה המלאכותית כעת על ידי התמקדות בתחומי העסק שלך שבהם בינה מלאכותית יכולה לספק יתרונות אמיתיים במהירות מבחינה אתית. הפורטפוליו העשיר שלנו של מוצרי AI ברמה עסקית ו פתרונות אנליטיים נועדו להפחית את המכשולים של אימוץ AI, לבסס את הזכות בסיס נתונים, תוך אופטימיזציה לתוצאות ושימוש אחראי.

ארגונים גלובליים מסתמכים על IBM Consulting™ כשותפה למסעות השינוי בינה מלאכותית שלהם. כחברת ייעוץ מובילה בינה מלאכותית, אנו מגבירים את ההשפעה של פיתוח בינה מלאכותית וטכנולוגיות ענן בטרנספורמציה עסקית על ידי עבודה על פני טכנולוגיית IBM watsonx שלנו ומערכת אקולוגית פתוחה של שותפים כדי לספק כל מודל בינה מלאכותית, על כל ענן, מונחה על ידי אתיקה ואמון. 

חקור שירותי ייעוץ בינה מלאכותית

חקור ווטסונקס