Vi lever i en verden der teknologier som maskinlæring (ML), dyp læring, kunstig intelligens og andre er i ferd med å bli drivkraften bak teknologiske innovasjoner på tvers av bransjer. Visste du at implementeringsgraden for kunstig intelligens blant bedrifter i 2019 var på rundt 37 prosent? Dette er en forbløffende økning på 270 prosent i AI-integrasjoner på bare fire år!

Integrasjonen av kunstig intelligens og annen innovativ teknologi har økt siden covid-19-viruset rammet verden, og stadig flere bedrifter har funnet seg til rette med avanserte samtaleverktøy og AI-teknologi for å fremme fjernarbeid og sikre at forbrukernes krav blir oppfylt på en feilfri måte.

 

Hva er utfordringene med AI-integrering?

AI-integrering er imidlertid ikke så enkelt som vi har fått det til å høres ut som. I dette innlegget vil vi fortelle om de potensielle og eksisterende utfordringene ved bruk og integrering av AI. I tillegg vil vi diskutere flere tips og triks som bedrifter kan bruke for å sikre en vellykket AI-integrasjon. Her er de største utfordringene ved AI-implementering som bedrifter bør ta hensyn til når de utarbeider en AI-strategi.

 

Utnyttelse av kvalitetsdatasett

AI-systemer trenger data for å fungere. Men det er ikke hvilke som helst data som fungerer. Siden bedrifter bruker AI-løsninger for å forbedre forretningsdriften, er det viktig at datakvaliteten er høy. De fleste AI-løsninger utnytter datasett av høy kvalitet. Bedriftene må derfor finne ut hvilke datasett de skal bruke før de i det hele tatt planlegger å implementere AI. Dette er litt av en utfordring, ettersom ulike typer data flyter på tvers av ulike avdelinger i en organisasjon, noe som gjør det vanskelig å avgjøre hvilke datasett som skal brukes. Den eneste måten å løse denne utfordringen på er å ta kontakt med eksperter på kunstig intelligens. De kan hjelpe deg med å finne den riktige tilnærmingen til datainnsamlingen og få den teknologiske overgangen til å fungere.

 

 

Utskifting av infrastruktur

Implementering av kunstig intelligens møter et annet stort hinder når det gjelder å erstatte utdatert infrastruktur. Mange av de virksomhetene som er villige til å hoppe på AI- og ML-toget, må kvitte seg med de tradisjonelle, eldre systemene. Dette er viktig, ettersom de fleste moderne AI-systemer krever høy beregningskapasitet og -hastighet. Virksomheter som har behov for AI-drevne systemer, må med andre ord investere betydelig i å fjerne den eksisterende (utdaterte) infrastrukturen og erstatte den med avanserte systemer. Bedriftseiere bør være klare til å ta steget over den digitale grensen hvis de ønsker å ta i bruk og utnytte AI-teknologi. Tanken er å bygge et robust miljø og en fleksibel infrastruktur som støtter AI-løsninger.

 

 

Avhengighet av komplekse algoritmer

En annen utfordring som er verdt å nevne, er algoritmene som driver AI- og ML-løsninger. Disse algoritmene er ganske komplekse å forstå. Likevel drives de fleste business intelligence-aktiviteter av disse komplekse algoritmene, og resultatene avhenger i stor grad av hvor godt AI-algoritmen fungerer. Virksomheter som ser frem til å ta i bruk AI-løsninger, bør sette seg inn i hva som skal til for at de AI-baserte løsningene skal fungere, og om algoritmene vil bidra til å endre resultatene. Selv om de har laget en pålitelig ML- eller AI-modell med de riktige algoritmene, må de investere mye i å bygge opp en betydelig bemanning for å sikre kontinuerlig opplæring av modellene, noe som kan bli en stor økonomisk utfordring.

 

 

Integrering i eksisterende prosesser

Mange bedriftsledere tror at det er enkelt å integrere kunstig intelligens i eksisterende systemer, operasjoner og prosesser. Dette er langt fra sannheten. Det er en stor utfordring å integrere AI i et eksisterende forretningssystem.

For det første er ikke AI-integrering en plug-and-play-affære. Det krever en omfattende analyse av det eksisterende systemet og den eksisterende strukturen for å finne smutthullene og finne ut hvordan AI kan utbedre dem. Og ikke bare det, analysen må også avgjøre om det eksisterende systemet må rives helt opp med roten. For det andre kan ikke AI-integrering gjennomføres uten profesjonell hjelp. Organisasjoner må ta kontakt med anerkjente AI- og ML-tjenesteleverandører som kan utvikle den nødvendige løsningen og overvåke fremdriften, fra idé til implementering.

 

 

Sikkerhet og lagring

Vi har knapt diskutert datasikkerhetsaspektet ved AI-integrering. AI-applikasjoner krever enorme mengder data for å fungere. De trenger mer og mer data for å forstå systemet bedre og skape bedre produktivitet og effektivitet. Det er med andre ord en betydelig mengde data som skal brukes til å lære og ta intelligente beslutninger. Men hvor blir det av alle disse dataene? Datalagring blir en stor utfordring for bedrifter etter hvert som AI-løsningene utvikler seg og samler inn stadig mer data. I tillegg kan problemer med datalagring også føre til problemer med datasikkerheten. De fleste AI-eksperter anbefaler at man bygger opp et egnet datahåndteringsmiljø før man implementerer AI. Det gir bedre datasikkerhet og et solid grunnlag for fremtidige AI- og MI-integrasjoner.

 

 

Hvordan bedrifter kan lykkes med å ta i bruk kunstig intelligens - en sjekkliste

Integrering av kunstig intelligens er en stor oppgave som krever inngående kunnskap og tid for å sikre presisjon og bærekraft. Her er noen av tipsene bedrifter kan bruke for å ta i bruk kunstig intelligens som en voksende kraft i alle avdelinger.

 

Bli kjent med AI

Bedriftseiere bør ta seg tid til å lære alt de kan om hvordan kunstig intelligens, maskinlæring og beslektede teknologier fungerer. De bør prioritere virksomheten sin ved å finne ut hvordan disse teknologiene kan bidra til å skape bedre resultater og verdi. Det finnes et vell av informasjon og ressurser på nettet som gjør det mulig å sette seg inn i de grunnleggende prinsippene for kunstig intelligens og maskinlæring.

 

Liste over problemer du ønsker å løse

Man skal ikke forvente at AI-integrasjon skal løse alt. Hvis det var en mulighet, ville de fleste kapitalsterke bedrifter sagt opp alle sine ansatte og erstattet dem med AI-løsninger. Bedriftene må velge ut hvilke oppgaver som forårsaker produktivitets- og effektivitetsproblemer. De må begynne integreringsprosessen med å utforske ulike ideer.

 

Vurdere økonomi i forbindelse med AI-adopsjon

Integrering av kunstig intelligens og maskinlæring kan bli dyrt. Eksperter anbefaler derfor at man engasjerer fagfolk som kan hjelpe til med å vurdere økonomien knyttet til integrasjonen. Bedriftsledere bør fokusere på verdien investeringen tilfører virksomheten - og prioritere synlighet og økonomisk verdi på kort sikt.

 

Vurdere kapasiteten til å ta i bruk AI

Hva ledelsen tror at AI-integrering kan bidra med, kan stå i sterk kontrast til hva organisasjonen faktisk er i stand til. Bedriftseiere bør med andre ord ha en klar oppfatning av hva organisasjonen er i stand til å gjøre, og om en fullverdig AI-implementering er verdt innsatsen.

 

Utarbeide en prototype

Begynn alltid med et pilotprosjekt for å lære av erfaringene. Dette bidrar til å identifisere problemer som ikke ble diskutert fra et organisatorisk eller teknisk ståsted. AI-integreringen bør imidlertid først starte når pilotprosjektet viser positive resultater. Tanken er å begynne i det små med prosjektmålene i tankene, evaluere resultatene og først deretter sette i gang med en fullverdig AI-implementering.

 

Opprett en arbeidsgruppe

Implementering av AI vil kreve datarensing, siden alle typer data går gjennom ulike avdelinger i en organisasjon. Dette er en nødvendighet for å unngå en "garbage in, garbage out"-situasjon. Bedriftsledere bør opprette en arbeidsgruppe som forstår hvor viktig det er å innhente data av høy kvalitet fra ulike gamle systemer. Arbeidsgruppen bør få ansvaret for å integrere de ulike datasettene og rydde opp i inkonsekvenser.

 

Lavkostnadsprosjekter med lav risiko

Begynn i det små med å ta prøver av en liten del av dataene i stedet for å gå all in med AI-implementeringen. Ikke ta på deg for mye arbeid for tidlig. Sats heller på en inkrementell tilnærming til AI-integrering som bidrar til å bevise verdien og samle inn tilbakemeldinger. Bruk tilbakemeldingene til å utvide integrasjonen deretter.

 

Automatiser daglige oppgaver

Hvis en bedrift har visse arbeidsoppgaver som er repetitive eller overflødige, bør den vurdere å automatisere dem. AI-integrering bør imidlertid ikke introduseres som en erstatning for dagens arbeidsstyrke. I stedet bør det innføres som en løsning for å effektivisere de daglige oppgavene.

 

Oppskalering

Fortsett å samle inn og analysere informasjonen for å utvikle nøyaktige planer for oppskalering av AI-integrasjonen. Denne prosessen kan imidlertid kreve at organisasjonen samarbeider med teknologispesialister og rådfører seg med eiere av virksomheter som allerede har gjennomført en vellykket AI-implementering.

 

Avsluttende tanker!

Kunstig intelligens har mye mer å gi enn vi kan forestille oss. Virksomheter må imidlertid tenke utover konvensjonelle metoder og fokusere på å gjøre seg kjent med AI. Utfordringene med å ta i bruk kunstig intelligens er nemlig godt dokumentert.

Men det er ikke rakettforskning å overvinne disse hindringene. En god AI-strategi og trinnvis planlegging vil gjøre det enklere å implementere AI.

For å si det enkelt: Organisasjoner bør sette seg inn i hvordan AI fungerer og hvordan det kan hjelpe dem med å forbedre produktiviteten og den generelle arbeidseffektiviteten. Og hvis det ikke er motiverende nok til å gjøre noe, så husk at konkurrentene vil bruke AI og ML til å forbedre sine produkter og tjenester.

Det er på tide å bruke kunstig intelligens som et stort konkurransefortrinn. Fant du denne veiledningen nyttig? Gi oss beskjed i kommentarfeltet. Glem heller ikke å sjekke ut andre informative innlegg i bloggen!