Vi lever i en värld där tekniker som maskininlärning (ML), deep learning, artificiell intelligens och andra håller på att bli drivkraften bakom tekniska innovationer i alla branscher. Visste du att andelen företag som implementerade AI under 2019 var cirka 37 procent? Detta är en häpnadsväckande 270 procents ökning i AI-integrationer på bara fyra år!
Integrationen av AI och annan innovativ teknik har ökat ända sedan covid-19-viruset drabbade planeten, och allt fler företag har hittat ett hem i avancerade samtalsverktyg och AI-teknik för att främja distansarbete och säkerställa att konsumenternas krav uppfylls på ett felfritt sätt.
Vilka är utmaningarna med AI-integration?
AI-integration är dock inte så enkelt som vi har fått det att låta. I det här inlägget berättar vi om de potentiella och befintliga utmaningarna med att införa och integrera AI. Dessutom kommer vi att diskutera flera tips och tricks som företag kan använda för att säkerställa en framgångsrik AI-integration. Här är de största utmaningarna med AI-implementering som företag bör ta hänsyn till när de utarbetar en strategi för AI-adoption.
Utnyttjande av kvalitetsdata
AI-system behöver data för att fungera. Men det är inte vilka data som helst som fungerar. Eftersom företag använder AI-lösningar för att förbättra sin affärsverksamhet är det viktigt att datakvaliteten förblir hög. De flesta AI-lösningar utnyttjar kvalitetsdatauppsättningar. Därför måste företagen bestämma vilka datauppsättningar de ska använda innan de ens planerar att implementera AI. Detta är en utmaning eftersom olika typer av data flödar över olika avdelningar i en organisation, vilket gör det svårt att avgöra vilken datauppsättning som ska provas. Det enda sättet att övervinna denna utmaning är att ta kontakt med experter på artificiell intelligens. De kommer att visa hur man går tillväga för att samla in data och få den tekniska övergången att fungera.
Ersättning av infrastruktur
Implementering av artificiell intelligens stöter på ytterligare ett stort hinder när det gäller att ersätta föråldrad infrastruktur. Många av de företag som är villiga att hoppa på AI- och ML-tåget kommer att behöva göra sig av med de traditionella systemen. Detta är viktigt eftersom de flesta moderna AI-system kräver en hög nivå av beräkningskapacitet och -hastighet. Med andra ord kommer företag som behöver AI-drivna system att behöva göra stora investeringar för att riva upp den befintliga (föråldrade) infrastrukturen och ersätta den med avancerade system. Företagsägare bör vara redo att ta steget över den digitala gränsen om de vill införa och utnyttja AI-teknik. Tanken är att bygga en robust miljö och flexibel infrastruktur som stöder AI-lösningar.
Beroende av komplexa algoritmer
En annan utmaning som är värd att nämna i listan är de algoritmer som driver AI- och ML-lösningar. Dessa algoritmer är ganska komplexa att förstå. Ändå drivs de flesta business intelligence-verksamheter av dessa komplexa algoritmer och deras prestanda är starkt beroende av hur väl AI-algoritmen fungerar. Här är vad företagen behöver göra - företag som ser fram emot att implementera AI-lösningar bör förstå vad de behöver för att få de AI-baserade lösningarna att fungera och huruvida algoritmerna kommer att bidra till att förändra deras resultat. Även om de har skapat en tillförlitlig ML- eller AI-modell med lämpliga algoritmer måste de investera stort i att bygga upp en betydande personalstyrka för att säkerställa kontinuerlig utbildning av modellerna, vilket kan bli en stor ekonomisk utmaning.
Integrering i befintliga processer
Många företagsledare tror att de enkelt kan integrera AI i befintliga system, verksamheter och processer. Detta är långt ifrån sanningen. Det är en enorm utmaning att integrera AI i alla befintliga affärssystem.
För det första är en AI-integration inte en plug-and-play-affär. Det krävs en omfattande analys av det befintliga systemet och strukturen för att ta reda på vilka kryphål som finns och hur AI kan åtgärda dem. Inte nog med det, analysen måste också avgöra om det befintliga systemet behöver rivas upp helt och hållet. För det andra kan AI-integration inte åstadkommas utan professionell hjälp. Organisationer måste vända sig till välrenommerade AI- och ML-tjänsteleverantörer som kan utveckla den lösning som krävs och övervaka utvecklingen, från idé till implementering.
Säkerhets- och lagringsproblem
Vi diskuterade knappt datasäkerhetsaspekten av AI-integration. AI-applikationer kräver en enorm mängd data för att fungera. De behöver mer och mer data för att förstå systemet bättre och skapa bättre produktivitet och effektivitet. Med andra ord används en betydande mängd data för att lära sig och fatta intelligenta beslut. Men vart ska all denna data ta vägen? Datalagring blir en stor utmaning för företagen eftersom AI-lösningarna fortsätter att utvecklas och samlar in mer och mer data. Dessutom kan problem med datalagring också leda till problem med datasäkerheten. De flesta AI-experter föreslår att man bygger upp en lämplig datahanteringsmiljö innan man implementerar AI. Detta hjälper till att säkerställa överlägsen datasäkerhet och ger en solid grund för framtida AI- och Ml-integrationer.
Hur kan företag framgångsrikt införa AI - en checklista
AI-integration är ett stort åtagande som kräver djupgående kunskap och tid för att säkerställa precision och hållbarhet. Här är några av de tips som företag kan använda för att införa artificiell intelligens som en växande kraft på alla avdelningar.
Bekanta dig med AI
Företagare bör ta sig tid att lära sig allt de kan om hur artificiell intelligens, maskininlärning och relaterad teknik fungerar. De bör prioritera sin verksamhet genom att ta reda på hur dessa tekniker kan bidra till att generera bättre resultat och värde. Den stora mängden information och resurser på nätet räcker för att bekanta sig med grunderna i AI och ML.
Lista problem som du vill lösa
Man ska inte förvänta sig att AI-integration ska lösa allt. Om det vore en möjlighet skulle de flesta kapitalstarka företag säga upp alla sina anställda och ersätta dem med AI-lösningar. Organisationer måste välja ut de verksamheter som orsakar problem med produktivitet och effektivitet. De måste påbörja integrationsprocessen genom att utforska olika idéer.
Bedöma ekonomi i samband med införande av AI
Integration av artificiell intelligens och maskininlärning kan bli dyrt. Det är därför experter rekommenderar att man anlitar experter som kan hjälpa till att fastställa de ekonomiska aspekterna av integrationen. Företagsledare bör fokusera på det värde som investeringen ger deras företag - och prioritera synlighet på kort sikt och ekonomiskt värde.
Bedöma kapacitet för införande av AI
Vad ledningen tror att AI-integration kan tillföra kan stå i skarp kontrast till vad organisationen faktiskt är kapabel till. Med andra ord bör företagare ha klart för sig vad organisationen är kapabel till och om en fullständig AI-implementering är värd ansträngningen eller inte.
Förbereda en prototyp
Börja alltid med ett pilotprojekt för att dra lärdom av erfarenheterna. Detta hjälper till att identifiera de frågor som inte diskuterades ur organisatorisk eller teknisk synvinkel. AI-integrationen bör dock påbörjas först när pilotprojektet visar positiva resultat. Tanken är att börja i liten skala med projektmålen i åtanke, utvärdera resultaten och först därefter vidta åtgärder för en fullfjädrad AI-implementering.
Skapa en arbetsgrupp
Implementering av AI kommer att kräva datarengöring eftersom alla typer av data finns på olika avdelningar i en organisation. Detta är en nödvändighet för att undvika en "garbage in, garbage out"-situation. Företagsledare bör skapa en arbetsgrupp som förstår hur viktigt det är att samla in högkvalitativa data från olika äldre system. Arbetsgruppen bör få ansvaret för att integrera de olika datauppsättningarna och sortera bort inkonsekvenser.
Lågkostnadsprojekt med låg risk
Börja i liten skala med att sampla en liten del av datan istället för att gå all in med AI-implementeringen. Ta inte på dig för mycket arbete för tidigt. Satsa istället på en stegvis AI-integrering som hjälper till att bevisa värdet och samla in feedback. Använd feedbacken för att utöka integrationen i enlighet med detta.
Automatisera dagliga uppgifter
Om ett företag har viss affärsverksamhet som är repetitiv eller överflödig bör det överväga att automatisera den. AI-integration bör dock inte introduceras som en ersättning för den nuvarande arbetskraften. Istället bör det introduceras som en lösning för att förbättra effektiviteten i de dagliga uppgifterna.
Skala upp
Fortsätt att samla in och analysera informationen för att utveckla exakta planer för uppskalning av AI-integrationen. Denna process kan dock kräva att organisationer samarbetar med teknikspecialister och rådgör med ägare av företag som redan har genomfört en framgångsrik AI-implementering.
Avslutande tankar!
Artificiell intelligens har mycket mer att ge än vi kan föreställa oss. Men företagen måste tänka bortom konventionella metoder och fokusera på att bekanta sig med AI. Utmaningarna med att införa AI är väldokumenterade.
Men att övervinna dessa hinder är inte raketforskning. En ordentlig AI-strategi och steg-för-steg-planering kommer definitivt att förenkla processen med AI-implementering.
För att uttrycka det med enkla ord bör organisationer lära sig hur AI fungerar och hur det kan hjälpa dem att förbättra produktiviteten och den övergripande arbetseffektiviteten. Och om det inte är tillräckligt motiverande för att vidta åtgärder, kom ihåg att dina konkurrenter kommer att använda AI och ML för att förbättra sina produkter och tjänster.
Det är dags att driva på och använda AI som en stor konkurrensfördel. Tyckte du att den här guiden var till hjälp? Låt oss veta i kommentarerna. Glöm inte att kolla in andra informativa inlägg i bloggen!
