Hvordan bygge en vellykket AI-strategi – IBM Blog

Kunstig intelligens (AI) er en transformativ kraft. De automatisering av oppgaver som tradisjonelt var avhengige av menneskelig intelligens, har vidtrekkende implikasjoner, og skaper nye muligheter for innovasjon og gjør det mulig for virksomheter å gjenoppfinne sin virksomhet. Ved å gi maskiner den økende kapasiteten til å lære, resonnere og ta beslutninger, påvirker AI nesten alle bransjer, fra produksjon til gjestfrihet, helsevesen og akademia. Uten en AI-strategi risikerer organisasjoner å gå glipp av fordelene AI kan tilby.

En AI-strategi hjelper organisasjoner med å takle de komplekse utfordringene knyttet til AI-implementering og definere målene. Enten det er dypere dataanalyse, optimalisering av forretningsprosesser eller forbedret kundeopplevelser, å ha et veldefinert formål og plan vil sikre at bruken av AI stemmer overens med de bredere forretningsmålene. Denne justeringen er avgjørende for å hente ut meningsfull verdi fra AI og maksimere effekten. En vellykket AI-strategi vil også gi et veikart for å takle utfordringer, bygge nødvendige evner og sikre en strategisk og ansvarlig anvendelse av AI i strukturen til organisasjonen.

Organisasjoner som anstrenger seg for å forstå AI nå og utnytte kraften, vil trives i fremtiden. En robust AI-strategi vil gjøre disse organisasjonene i stand til å navigere i kompleksiteten ved å integrere AI, tilpasse seg raskt til teknologiske fremskritt og optimalisere prosessene, operasjonelle effektiviteten og den generelle veksten.

Hva er en AI-strategi?

En kunstig intelligens-strategi er ganske enkelt en plan for å integrere AI i en organisasjon slik at den er på linje med og støtter virksomhetens bredere mål. En vellykket AI-strategi bør fungere som et veikart for denne planen. Avhengig av organisasjonens mål, kan AI-strategien skissere trinnene for å effektivt bruke AI for å trekke ut dypere innsikt fra data, forbedre effektiviteten, bygge en bedre forsyningskjede eller økosystem og/eller forbedre talent og kundeopplevelser.

En godt formulert AI-strategi bør også hjelpe med å veilede teknisk infrastruktur, og sikre at virksomheten er utstyrt med maskinvaren, programvaren og andre ressurser som trengs for effektiv AI-implementering. Og siden teknologien utvikler seg så raskt, bør strategien tillate organisasjonen å tilpasse seg nye teknologier og endringer i bransjen. Etiske hensyn som skjevhet, åpenhet og regulatoriske bekymringer bør også tas opp for å støtte ansvarlig distribusjon.

Siden kunstig intelligens fortsetter å påvirke nesten alle bransjer, er en godt utformet AI-strategi avgjørende. Det kan hjelpe organisasjoner med å frigjøre potensialet sitt, få et konkurransefortrinn og oppnå bærekraftig suksess i den stadig skiftende digitale æra.

Les mer om IBMs styringsrammeverk for AI Ethics

Fordeler med en vellykket AI-strategi

Å bygge en AI-strategi gir mange fordeler for organisasjoner som begir seg ut i integrering av kunstig intelligens. En AI-strategi lar organisasjoner målrettet utnytte AI-evner og tilpasse AI-initiativer med overordnede forretningsmål. AI-strategien blir kompasset for meningsfulle bidrag til organisasjonens suksess. Det gir interessenter mulighet til å velge prosjekter som vil tilby den største forbedringen i viktige prosesser som produktivitet og beslutningstaking samt bunnlinjen.

Mer spesifikt skisserer en AI-strategi trinnene som vil gjøre det mulig for AI-prosjekter å forvandle ideer til effektive løsninger. Dette krever at organisasjonen også tar viktige beslutninger angående data, talent og teknologi: En godt utformet strategi vil gi en klar plan for å administrere, analysere og utnytte data for AI-initiativer. Det vil også bestemme talentet organisasjonen trenger for å utvikle, tiltrekke seg eller beholde med relevante ferdigheter innen datavitenskap, maskinlæring (ML) og AI-utvikling. Det vil også veilede anskaffelsen av nødvendig maskinvare, programvare og cloud computing-ressurser for å sikre effektiv AI-implementering.

I hovedsak er en vellykket AI-strategi uunnværlig, som fungerer som støtte for forretningsmål, legger til rette for prioritering, optimaliserer talent- og teknologivalg og sikrer en organisert integrasjon av AI som vil støtte organisatorisk suksess.

Trinn for å bygge en vellykket AI-strategi

Følgende trinn brukes ofte for å hjelpe med å lage en effektiv kunstig intelligens-strategi:

Utforsk teknologien

Få en forståelse av ulike AI-teknologier, inkludert generativ AI, maskinlæring (ML), naturlig språkbehandling, datasyn, etc. Research AI use cases for å vite hvor og hvordan disse teknologiene brukes i relevante bransjer. List opp problemer AI kan løse og fordelene som kan oppnås. Legg merke til avdelingene som bruker det, deres metoder og eventuelle veisperringer.

Vurder og oppdag

Forstå organisasjonen, dens prioriteringer og evner. Gjennomgå størrelsen og styrken til IT-avdelingen, som skal implementere og administrere AI-systemer. Intervju avdelingsledere for å identifisere potensielle problemer AI kan bidra til å løse.

Definer klare mål

Hvilke problemer må organisasjonen løse? Hvilke beregninger må forbedres? Ikke anta at AI alltid er svaret, velg forretningsmål som er viktige for virksomheten, og som AI har en track record for å håndtere vellykket.

Identifiser potensielle partnere og leverandører

Finn selskaper i AI- og ML-området som har jobbet innenfor din bransje. Lag en liste over potensielle verktøy, leverandører og partnerskap, evaluer deres erfaring, omdømme, priser osv. Prioriter innkjøp basert på fasene og tidslinjen til AI-integrasjonsprosjektet.

Lag et veikart

Lag et veikart som prioriterer tidlige suksesser som vil gi verdi til virksomheten. Velg prosjekter basert på identifiserte praktiske behov. Bestem verktøyene og støtten som trengs, og organiser dem basert på det som er mest avgjørende for prosjektet, spesielt:

• Dato: Lag en datastrategi ved å bestemme om nye eller eksisterende data eller datasett vil være nødvendig for å effektivt drive AI-løsningen. Etabler et rammeverk for datastyring for å administrere data effektivt.

• algoritmer: Algoritmer er reglene eller instruksjonene som gjør det mulig for maskiner å lære, analysere data og ta beslutninger. En modell representerer det som ble lært av en maskinlæringsalgoritme. Bestem hvem som skal distribuere algoritmer og designe, utvikle og validere modeller, ettersom ekspertise er nødvendig for å effektivt administrere disse oppgavene. 

• infrastruktur: Bestem hvor AI-systemene dine skal være vert og hvordan de skal skaleres. Vurder om du skal distribuere på din egen infrastruktur eller på tredjepartsplattformer.

• Talent og outsourcing: Vurder beredskapen til og kompetansehullene i organisasjonen for å implementere AI-initiativer. Finn ut om det finnes en talentpipeline for å fylle roller som dataforskere og utviklere, eller om ferdigheter kan utvikles internt gjennom opplæring. Vurder også om enkelte oppgaver, som utplassering og drift, bør settes ut.

Presenter AI-strategien

Presenter AI-strategien for interessenter, og sørg for at den stemmer overens med forretningsmålene. Oppnå buy-in for det foreslåtte veikartet. Kommuniser fordelene, kostnadene og forventede resultater tydelig. Sikre det nødvendige budsjettet for å implementere strategien.

Begynn trening og oppmuntre til læring

Begynn å oppgradere AI-team eller ansette personer med riktig AI-ekspertise. Oppmuntre team til å holde seg oppdatert på banebrytende AI-fremskritt og til å utforske innovative problemløsningsmetoder.

Etablere etiske retningslinjer

Forstå de etiske implikasjonene av organisasjonens ansvarlige bruk av AI. Forplikt deg til etiske AI-initiativer, inkluderende styringsmodeller og handlingsrettede retningslinjer. Overvåk AI-modeller regelmessig for potensielle skjevheter og implementer rettferdighets- og åpenhetspraksis for å møte etiske bekymringer.

Vurder og tilpass

Hold deg oppdatert på den raske utviklingen av nye produkter og AI-teknologier. Tilpass organisasjonens AI-strategi basert på ny innsikt og nye muligheter.

Å følge disse trinnene vil muliggjøre opprettelsen av en kraftig guide for integrering av AI i organisasjonen. Dette vil tillate virksomheten å utnytte mulighetene bedre i den dynamiske verden av kunstig intelligens.

Vanlige veisperringer for å bygge en vellykket AI-strategi

Flere problemer kan komme i veien for å bygge og implementere en vellykket AI-strategi. Potensialet deres til å hindre prosessen bør vurderes tidlig – og problemer håndteres deretter – for å komme effektivt videre.

Utilstrekkelig data

Hvordan og hvor er dataene dine, egentlig? AI-modeller er sterkt avhengige av robuste datasett, så utilstrekkelig tilgang til relevante data av høy kvalitet kan undergrave strategien og effektiviteten til AI-applikasjoner.

Mangel på AI-kunnskap

Mangel på bevissthet om AIs evner og potensielle applikasjoner kan føre til skepsis, motstand eller feilinformert beslutningstaking. Dette vil tappe all verdi fra strategien og blokkere vellykket integrering av AI i organisasjonens prosesser.

Feiljustering av strategi

Hvis AI-initiativene ikke er nært knyttet til organisasjonens mål, prioriteringer og visjon, kan det resultere i bortkastet innsats, mangel på støtte fra ledelsen og manglende evne til å vise meningsfull verdi.

Mangel på talent

Det trengs fagfolk for å effektivt utvikle, implementere og administrere AI-initiativer. Mangel på AI-talent, for eksempel dataforskere eller ML-eksperter, eller motstand fra nåværende ansatte til å oppgradere, kan påvirke levedyktigheten til strategien.

AI-strategi og IBM

Nylig utvikling innen kunstig intelligens (AI) har demonstrert omfanget og kraften til denne teknologien på næringslivet og samfunnet. Imidlertid må bedrifter bestemme hvordan de skal strukturere og styre disse systemene ansvarlig for å unngå skjevheter og feil ettersom skalerbarheten til AI-teknologi kan ha kostbare effekter for både næringslivet og samfunnet. Ettersom organisasjonen din bruker forskjellige datasett for å bruke maskinlæring og automatisering i arbeidsflyter, er det viktig å ha de riktige rekkverkene på plass for å sikre datakvalitet, samsvar og åpenhet i AI-systemene dine.

IBM kan hjelpe deg å sette AI i bruk nå ved å fokusere på de områdene i virksomheten din der AI kan levere reelle fordeler raskt og etisk. Vår rike portefølje av business-grade AI-produkter og analytiske løsninger er designet for å redusere hindringene for AI-adopsjon, etablere rett datagrunnlag, samtidig som de optimerer for resultater og ansvarlig bruk.

Globale bedrifter stoler på IBM Consulting™ som en partner for sine AI-transformasjonsreiser. Som et ledende AI-konsulentfirma forbedrer vi virkningen av AI-utvikling og skyteknologier i forretningstransformasjon ved å jobbe på tvers av vår egen IBM watsonx-teknologi og et åpent økosystem av partnere for å levere enhver AI-modell, på hvilken som helst sky, veiledet av etikk og tillit. 

Utforsk AI-konsulenttjenester

Utforsk watsonx