Hur man bygger en framgångsrik AI-strategi – IBM Blog

Artificiell intelligens (AI) är en transformerande kraft. De automatisering av uppgifter som traditionellt förlitade sig på mänsklig intelligens har långtgående konsekvenser, skapar nya möjligheter för innovation och gör det möjligt för företag att återuppfinna sin verksamhet. Genom att ge maskiner den växande förmågan att lära sig, resonera och fatta beslut påverkar AI nästan alla branscher, från tillverkning till gästfrihet, hälsovård och akademi. Utan en AI-strategi riskerar organisationer att gå miste om fördelarna AI kan erbjuda.

En AI-strategi hjälper organisationer att hantera de komplexa utmaningar som är förknippade med AI-implementering och definiera dess mål. Oavsett om det gäller djupare dataanalys, optimering av affärsprocesser eller förbättrade kundupplevelser, att ha ett väldefinierat syfte och en plan kommer att säkerställa att införandet av AI överensstämmer med de bredare affärsmålen. Denna anpassning är avgörande för att utvinna meningsfullt värde från AI och maximera dess inverkan. En framgångsrik AI-strategi kommer också att tillhandahålla en färdplan för att hantera utmaningar, bygga nödvändiga förmågor och säkerställa en strategisk och ansvarsfull tillämpning av AI i organisationens struktur.

Organisationer som anstränger sig för att förstå AI nu och utnyttja dess kraft kommer att frodas i framtiden. En robust AI-strategi kommer att göra det möjligt för dessa organisationer att navigera i komplexiteten med att integrera AI, snabbt anpassa sig till tekniska framsteg och optimera deras processer, operativa effektivitet och övergripande tillväxt.

Vad är en AI-strategi?

En strategi för artificiell intelligens är helt enkelt en plan för att integrera AI i en organisation så att den överensstämmer med och stödjer verksamhetens bredare mål. En framgångsrik AI-strategi bör fungera som en färdplan för denna plan. Beroende på organisationens mål kan AI-strategin beskriva stegen för att effektivt använda AI för att extrahera djupare insikter från data, förbättra effektiviteten, bygga en bättre försörjningskedja eller ekosystem och/eller förbättra talang och kundupplevelser.

En välformulerad AI-strategi bör också hjälpa till att styra teknisk infrastruktur och säkerställa att verksamheten är utrustad med hårdvara, mjukvara och andra resurser som behövs för effektiv AI-implementering. Och eftersom tekniken utvecklas så snabbt bör strategin tillåta organisationen att anpassa sig till ny teknik och förändringar i branschen. Etiska överväganden som partiskhet, transparens och regulatoriska frågor bör också tas upp för att stödja ansvarsfull utbyggnad.

Eftersom artificiell intelligens fortsätter att påverka nästan alla branscher är en välarbetad AI-strategi absolut nödvändig. Det kan hjälpa organisationer att frigöra sin potential, få en konkurrensfördel och nå hållbar framgång i den ständigt föränderliga digitala eran.

Läs mer om IBM:s ramverk för styrning av AI Ethics

Fördelar med en framgångsrik AI-strategi

Att bygga en AI-strategi ger många fördelar för organisationer som vågar sig på integrering av artificiell intelligens. En AI-strategi tillåter organisationer att målmedvetet utnyttja AI-kapaciteten och anpassa AI-initiativ till övergripande affärsmål. AI-strategin blir kompassen för meningsfulla bidrag till organisationens framgång. Det ger intressenter möjlighet att välja projekt som kommer att erbjuda den största förbättringen i viktiga processer som produktivitet och beslutsfattande såväl som resultat.

Mer specifikt beskriver en AI-strategi stegen som gör det möjligt för AI-projekt att smidigt omvandla idéer till effektfulla lösningar. Detta kräver att organisationen också tar viktiga beslut angående data, talang och teknik: En välgjord strategi kommer att ge en tydlig plan för att hantera, analysera och utnyttja data för AI-initiativ. Det kommer också att avgöra vilken talang organisationen behöver för att utveckla, attrahera eller behålla med relevant kompetens inom datavetenskap, maskininlärning (ML) och AI-utveckling. Det kommer också att vägleda upphandlingen av nödvändig hårdvara, mjukvara och molnberäkningsresurser för att säkerställa effektiv AI-implementering.

I grund och botten är en framgångsrik AI-strategi oumbärlig, som fungerar som stöd för affärsmål, underlättar prioritering, optimerar talang- och teknikval och säkerställer en organiserad integration av AI som kommer att stödja organisatorisk framgång.

Steg för att bygga en framgångsrik AI-strategi

Följande steg används vanligtvis för att skapa en effektiv artificiell intelligensstrategi:

Utforska tekniken

Få en förståelse för olika AI-tekniker, inklusive generativ AI, maskininlärning (ML), naturlig språkbearbetning, datorseende, etc. Research AI-användningsfall för att veta var och hur dessa teknologier tillämpas i relevanta branscher. Lista frågor som AI kan hantera och fördelarna som kan uppnås. Notera avdelningarna som använder det, deras metoder och eventuella vägspärrar.

Bedöm och upptäck

Förstå organisationen, dess prioriteringar och förmågor. Se över storleken och styrkan på IT-avdelningen, som ska implementera och hantera AI-system. Intervju avdelningschefer för att identifiera potentiella problem som AI kan hjälpa till att lösa.

Definiera tydliga mål

Vilka problem behöver organisationen lösa? Vilka mått behöver förbättras? Anta inte att AI alltid är svaret, välj affärsmål som är viktiga för verksamheten och som AI har en meritlista för att lyckas med.

Identifiera potentiella partners och leverantörer

Hitta företag inom AI- och ML-området som har arbetat inom din bransch. Skapa en lista över potentiella verktyg, leverantörer och partnerskap, utvärdera deras erfarenhet, rykte, prissättning, etc. Prioritera upphandling baserat på faserna och tidslinjen för AI-integrationsprojektet.

Bygg en färdplan

Skapa en färdplan som prioriterar tidiga framgångar som kommer att ge värde till verksamheten. Välj projekt utifrån identifierade praktiska behov. Bestäm verktygen och stödet som behövs och organisera dem baserat på vad som är mest avgörande för projektet, specifikt:

• Data: Gör en datastrategi genom att avgöra om nya eller befintliga data eller datauppsättningar kommer att krävas för att effektivt driva AI-lösningen. Upprätta ett ramverk för datastyrning för att hantera data effektivt.

• algoritmer: Algoritmer är reglerna eller instruktionerna som gör det möjligt för maskiner att lära sig, analysera data och fatta beslut. En modell representerar det som har lärts av en maskininlärningsalgoritm. Bestäm vem som ska implementera algoritmer och designa, utveckla och validera modeller, eftersom expertis behövs för att effektivt hantera dessa uppgifter. 

• Infrastruktur: Bestäm var dina AI-system kommer att finnas och hur de kommer att skalas. Överväg om du ska distribuera på din egen infrastruktur eller på tredjepartsplattformar.

• Talang och outsourcing: Utvärdera beredskapen och kompetensbristen inom organisationen för att implementera AI-initiativ. Bestäm om det finns en talangpipeline för att fylla roller som datavetare och utvecklare eller om kompetens kan utvecklas internt genom utbildning. Bedöm även om vissa uppgifter, såsom driftsättning och drift, bör läggas ut på entreprenad.

Presentera AI-strategin

Presentera AI-strategin för intressenter och se till att den överensstämmer med affärsmålen. Uppnå buy-in för den föreslagna färdplanen. Kommunicera tydligt fördelar, kostnader och förväntade resultat. Säkra den nödvändiga budgeten för att genomföra strategin.

Börja träna och uppmuntra lärande

Börja utveckla AI-team eller anställa personer med rätt AI-expertis. Uppmuntra team att hålla sig uppdaterade om de senaste framstegen inom AI och att utforska innovativa problemlösningsmetoder.

Upprätta etiska riktlinjer

Förstå de etiska konsekvenserna av organisationens ansvarsfulla användning av AI. Engagera dig för etiska AI-initiativ, inkluderande styrningsmodeller och handlingsbara riktlinjer. Övervaka regelbundet AI-modeller för potentiella fördomar och implementera praxis för rättvisa och transparens för att hantera etiska problem.

Bedöm och anpassa

Håll dig uppdaterad med den snabba utvecklingen av nya produkter och AI-teknik. Anpassa organisationens AI-strategi utifrån nya insikter och nya möjligheter.

Genom att följa dessa steg kommer det att möjliggöra skapandet av en kraftfull guide för att integrera AI i organisationen. Detta kommer att göra det möjligt för verksamheten att bättre dra nytta av möjligheter i den dynamiska världen av artificiell intelligens.

Vanliga vägspärrar för att bygga en framgångsrik AI-strategi

Flera problem kan komma i vägen för att bygga och implementera en framgångsrik AI-strategi. Deras potential att hindra processen bör utvärderas tidigt – och frågor hanteras i enlighet med detta – för att effektivt gå vidare.

Otillräcklig data

Hur och var är din data egentligen? AI-modeller är mycket beroende av robusta datauppsättningar, så otillräcklig tillgång till relevant och högkvalitativ data kan undergräva strategin och effektiviteten hos AI-applikationer.

Brist på AI-kunskap

En bristande medvetenhet om AI:s kapacitet och potentiella tillämpningar kan leda till skepsis, motstånd eller felaktigt beslutsfattande. Detta kommer att tappa värde från strategin och blockera en framgångsrik integrering av AI i organisationens processer.

Felinriktning av strategi

Om AI-initiativen inte är nära knutna till organisationens mål, prioriteringar och vision kan det resultera i bortkastade ansträngningar, bristande stöd från ledarskapet och oförmåga att visa meningsfullt värde.

Brist på talang

Det behövs proffs för att effektivt utveckla, implementera och hantera AI-initiativ. Brist på AI-talanger, såsom datavetare eller ML-experter, eller motstånd från nuvarande anställda mot uppfostran, kan påverka strategins genomförbarhet.

AI-strategi och IBM

Den senaste utvecklingen inom artificiell intelligens (AI) har visat omfattningen och kraften hos denna teknik för företag och samhälle. Men företag måste bestämma hur man strukturerar och styra dessa system ansvarsfullt för att undvika fördomar och fel eftersom skalbarheten av AI-teknik kan få kostsamma effekter för både företag och samhälle. Eftersom din organisation använder olika datauppsättningar för att tillämpa maskininlärning och automatisering i arbetsflöden, är det viktigt att ha rätt skyddsräcken på plats för att säkerställa datakvalitet, efterlevnad och transparens i dina AI-system.

IBM kan hjälpa dig att omsätta AI i handling nu genom att fokusera på de områden i din verksamhet där AI kan leverera verkliga fördelar snabbt och etiskt. Vår rika portfölj av företagsklassade AI-produkter och analyslösningar är utformade för att minska hindren för AI-adoption, etablera rätten datagrunder, samtidigt som de optimerar för resultat och ansvarsfull användning.

Globala företag förlitar sig på IBM Consulting™ som en partner för sina AI-transformationsresor. Som ett ledande AI-konsultföretag förstärker vi effekten av AI-utveckling och molnteknik i affärstransformation genom att arbeta med vår egen IBM watsonx-teknik och ett öppet ekosystem av partners för att leverera vilken AI-modell som helst, på vilket moln som helst, vägledd av etik och förtroende. 

Utforska AI-konsulttjänster

Utforska watsonx