Как построить успешную стратегию ИИ – Блог IBM

искусственный интеллект (ИИ) — преобразующая сила. автоматизация Решение задач, которые традиционно зависели от человеческого интеллекта, имеет далеко идущие последствия, создавая новые возможности для инноваций и позволяя предприятиям заново изобрести свою деятельность. Предоставляя машинам растущую способность учиться, рассуждать и принимать решения, ИИ влияет практически на все отрасли: от производства до гостиничного бизнеса, здравоохранения и научных кругов. Без стратегии ИИ организации рискуют упустить преимущества, которые может предложить ИИ.

Стратегия ИИ помогает организациям решать сложные проблемы, связанные с внедрением ИИ, и определять его цели. Будь то более глубокий анализ данных, оптимизация бизнес-процессов или улучшение опыт клиентовНаличие четко определенной цели и плана гарантирует, что внедрение ИИ будет соответствовать более широким бизнес-целям. Такое согласование необходимо для извлечения значимой пользы из ИИ и максимизации его воздействия. Успешная стратегия ИИ также станет дорожной картой для решения проблем, создания необходимых возможностей и обеспечения стратегического и ответственного применения ИИ в структуре организации.

Организации, которые прилагают усилия, чтобы понять ИИ сейчас и использовать его возможности, будут процветать в будущем. Надежная стратегия ИИ позволит этим организациям справиться со сложностями интеграции ИИ, быстро адаптироваться к технологическим достижениям и оптимизировать свои процессы, операционную эффективность и общий рост.

Что такое стратегия ИИ?

Стратегия искусственного интеллекта — это просто план интеграции ИИ в организацию, чтобы он соответствовал более широким целям бизнеса и поддерживал их. Успешная стратегия ИИ должна стать дорожной картой для этого плана. В зависимости от целей организации стратегия ИИ может наметить шаги по эффективному использованию ИИ для извлечения более глубокой информации из данных, повышения эффективности, построения лучшей цепочки поставок или экосистемы и/или улучшения талантов и качества обслуживания клиентов.

Хорошо сформулированная стратегия ИИ должна также помочь управлять технологической инфраструктурой, гарантируя, что бизнес оснащен оборудованием, программным обеспечением и другими ресурсами, необходимыми для эффективного внедрения ИИ. А поскольку технологии развиваются так быстро, стратегия должна позволить организации адаптироваться к новым технологиям и изменениям в отрасли. Для поддержки ответственного развертывания также следует учитывать этические соображения, такие как предвзятость, прозрачность и нормативные требования.

Поскольку искусственный интеллект продолжает оказывать влияние практически на все отрасли, необходима хорошо продуманная стратегия ИИ. Это может помочь организациям раскрыть свой потенциал, получить конкурентное преимущество и добиться устойчивого успеха в постоянно меняющуюся цифровую эпоху.

Узнайте больше о системе управления AI Ethics от IBM

Преимущества успешной стратегии ИИ

Разработка стратегии искусственного интеллекта предлагает множество преимуществ организациям, решающимся на интеграцию искусственного интеллекта. Стратегия ИИ позволяет организациям целенаправленно использовать возможности ИИ и согласовывать инициативы в области ИИ с общими бизнес-целями. Стратегия ИИ становится компасом значимого вклада в успех организации. Это дает заинтересованным сторонам возможность выбирать проекты, которые обеспечат наибольшее улучшение важных процессов, таких как производительность и принятие решений, а также прибыль.

Более конкретно, стратегия ИИ описывает шаги, которые позволят проектам ИИ плавно трансформировать идеи в эффективные решения. Это требует от организации принятия важных решений в отношении данных, талантов и технологий: хорошо продуманная стратегия предоставит четкий план управления, анализа и использования данных для инициатив в области искусственного интеллекта. Это также определит таланты, которые организация должна развивать, привлекать или удерживать с соответствующими навыками в области науки о данных. машинное обучение (ML) и развитие ИИ. Он также будет руководить закупкой необходимого оборудования, программного обеспечения и ресурсов облачных вычислений для обеспечения эффективного внедрения ИИ.

По сути, успешная стратегия ИИ необходима, поскольку она поддерживает достижение бизнес-целей, облегчает расстановку приоритетов, оптимизирует выбор талантов и технологий и обеспечивает организованную интеграцию ИИ, которая будет способствовать успеху организации.

Шаги по созданию успешной стратегии ИИ

Для разработки эффективной стратегии искусственного интеллекта обычно используются следующие шаги:

Изучите технологию

Получите представление о различных технологиях искусственного интеллекта, в том числе генеративный ИИ, машинное обучение (МО), обработка естественного языка, компьютерное зрение и т. д. Изучите варианты использования ИИ, чтобы узнать, где и как эти технологии применяются в соответствующих отраслях. Перечислите проблемы, которые может решить ИИ, и преимущества, которые можно получить. Обратите внимание на отделы, которые его используют, их методы и любые препятствия.

Оцените и откройте для себя

Понять организацию, ее приоритеты и возможности. Оцените размер и численность ИТ-отдела, который будет внедрять системы искусственного интеллекта и управлять ими. Опросите руководителей отделов, чтобы определить потенциальные проблемы, которые ИИ может помочь решить.

Определите четкие цели

Какие проблемы необходимо решить организации? Какие показатели необходимо улучшить? Не думайте, что ИИ всегда является ответом, выбирайте бизнес-цели, которые важны для бизнеса и что ИИ имеет опыт успешного решения.

Определить потенциальных партнеров и поставщиков

Найдите компании в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которые работали в вашей отрасли. Создайте список потенциальных инструментов, поставщиков и партнерских отношений, оценив их опыт, репутацию, цены и т. д. Расставьте приоритеты закупок на основе этапов и сроков проекта интеграции ИИ.

Создайте дорожную карту

Создайте дорожную карту, в которой будут определены приоритеты первых успехов, которые принесут пользу бизнесу. Выбирайте проекты на основе выявленных практических потребностей. Определите необходимые инструменты и поддержку и организуйте их на основе того, что наиболее важно для проекта, а именно:

• Данные: Разработайте стратегию данных, определив, потребуются ли новые или существующие данные или наборы данных для эффективной поддержки решения ИИ. Создайте систему управления данными для эффективного управления данными.

• Алгоритмы: Алгоритмы — это правила или инструкции, которые позволяют машинам учиться, анализировать данные и принимать решения. Модель представляет собой то, что было изучено алгоритмом машинного обучения. Определите, кто будет внедрять алгоритмы, а также проектировать, разрабатывать и проверять модели, поскольку для эффективного управления этими задачами необходим опыт. 

• Инфраструктура: Определите, где будут размещены ваши системы искусственного интеллекта и как они будут масштабироваться. Подумайте, следует ли выполнять развертывание в собственной инфраструктуре или на сторонних платформах.

• Талант и аутсорсинга: Оцените готовность и пробелы в навыках внутри организации для реализации инициатив в области ИИ. Определите, существует ли кадровый резерв для заполнения таких должностей, как исследователи данных и разработчики, или можно ли развивать навыки внутри компании посредством обучения. Также оцените, следует ли передавать на аутсорсинг определенные задачи, такие как развертывание и операции.

Презентация стратегии ИИ

Представьте стратегию ИИ заинтересованным сторонам, убедившись, что она соответствует бизнес-целям. Добиться поддержки предлагаемой дорожной карты. Четко сообщите о выгодах, затратах и ​​ожидаемых результатах. Обеспечьте необходимый бюджет для реализации стратегии.

Начните обучение и поощряйте обучение

Начните повышать квалификацию команд ИИ или нанимайте людей с необходимыми знаниями в области ИИ. Поощряйте команды быть в курсе передовых достижений в области искусственного интеллекта и изучать инновационные методы решения проблем.

Установите этические принципы

Понимать этические последствия ответственного использования ИИ организацией. Придерживайтесь этических инициатив в области искусственного интеллекта, инклюзивных моделей управления и практических рекомендаций. Регулярно отслеживайте модели ИИ на предмет потенциальных предвзятостей и внедряйте практики справедливости и прозрачности для решения этических проблем.

Оценить и адаптировать

Следите за быстрым развитием новых продуктов и технологий искусственного интеллекта. Адаптируйте стратегию организации в области искусственного интеллекта на основе новых идей и новых возможностей.

Выполнение этих шагов позволит создать мощное руководство по интеграции ИИ в организацию. Это позволит бизнесу лучше использовать возможности динамичного мира искусственного интеллекта.

Распространенные препятствия на пути построения успешной стратегии ИИ

Несколько проблем могут помешать созданию и реализации успешной стратегии ИИ. Их способность препятствовать этому процессу должна быть оценена на раннем этапе – и проблемы решены соответствующим образом – чтобы эффективно двигаться вперед.

Недостаточные данные

Как и где ваши данные на самом деле? Модели ИИ в значительной степени полагаются на надежные наборы данных, поэтому недостаточный доступ к актуальным и высококачественным данным может подорвать стратегию и эффективность приложений ИИ.

Недостаток знаний в области ИИ

Недостаточная осведомленность о возможностях и потенциальных приложениях ИИ может привести к скептицизму, сопротивлению или принятию дезинформированных решений. Это лишит стратегию какой-либо ценности и заблокирует успешную интеграцию ИИ в процессы организации.

Несовпадение стратегии

Если инициативы ИИ не тесно связаны с целями, приоритетами и видением организации, это может привести к напрасным усилиям, отсутствию поддержки со стороны руководства и неспособности продемонстрировать значимую ценность.

Нехватка талантов

Для эффективной разработки, реализации и управления инициативами в области ИИ необходимы профессионалы. Нехватка талантливых специалистов в области ИИ, таких как специалисты по данным или эксперты по машинному обучению, или сопротивление нынешних сотрудников повышению квалификации могут повлиять на жизнеспособность стратегии.

Стратегия искусственного интеллекта и IBM

Недавние разработки в области искусственного интеллекта (ИИ) продемонстрировали масштаб и силу этой технологии для бизнеса и общества. Однако предприятиям необходимо определить, как структурировать и регламентировать эти системы ответственно относятся к тому, чтобы избежать предвзятости и ошибок, поскольку масштабируемость технологии искусственного интеллекта может иметь дорогостоящие последствия как для бизнеса, так и для общества. Поскольку ваша организация использует разные наборы данных для применения машинного обучения и автоматизации к рабочим процессам, важно иметь правильные меры для обеспечения качества данных, соответствия требованиям и прозрачности в ваших системах искусственного интеллекта.

IBM может помочь вам внедрить ИИ в действие уже сейчас, сосредоточив внимание на тех областях вашего бизнеса, где ИИ может быстро и эффективно принести реальную выгоду. этично. Наше богатое портфолио продуктов искусственного интеллекта бизнес-класса и аналитические решения призваны уменьшить препятствия на пути внедрения ИИ, установить права основание данных, одновременно оптимизируя результаты и ответственное использование.

Глобальные предприятия полагаются на IBM Consulting™ как на партнера в своих проектах по трансформации искусственного интеллекта. Как ведущая консалтинговая фирма в области искусственного интеллекта, мы повышаем влияние разработки искусственного интеллекта и облачных технологий на трансформацию бизнеса, работая с нашей собственной технологией IBM watsonx и открытой экосистемой партнеров, чтобы предоставлять любую модель искусственного интеллекта в любом облаке, руководствуясь этическим принципом и доверием. 

Ознакомьтесь с консультационными услугами по искусственному интеллекту

Откройте для себя направление Уотсонкс