Vi lever i en verden, hvor teknologier som machine learning (ML), deep learning, kunstig intelligens og andre er ved at blive drivkraften bag teknologiske innovationer på tværs af brancher. Vidste du, at AI-implementeringsraten blandt virksomheder i 2019 var omkring 37 procent? Dette er en forbløffende stigning på 270 procent i AI-integrationer på bare fire år!
Integrationen af AI og andre innovative teknologier er steget lige siden COVID-19-virussen ramte planeten, da flere og flere virksomheder fandt et hjem i avancerede samtaleværktøjer og AI-teknologi for at fremme fjernarbejde og sikre, at forbrugernes krav bliver opfyldt fejlfrit.
Hvad er udfordringerne ved AI-integration?
Men AI-integration er ikke så ligetil, som vi har fået det til at lyde. I dette indlæg vil vi dele de potentielle og eksisterende udfordringer ved AI-adoption og -integration. Ikke nok med det, vi vil også diskutere flere tips og tricks, som virksomheder kan bruge til at sikre en vellykket AI-integration. Her er de største udfordringer ved AI-implementering, som virksomheder bør overveje, når de udarbejder en AI-adoptionsstrategi.
Udnyttelse af kvalitetsdatasæt
AI-systemer har brug for data for at fungere. Men det er ikke hvilke som helst data, der fungerer. Da virksomheder bruger AI-løsninger til at forbedre deres forretningsdrift, er det vigtigt, at datakvaliteten forbliver høj. De fleste AI-løsninger udnytter kvalitetsdatasæt. Derfor er virksomheder nødt til at afgøre, hvilke datasæt de vil bruge, før de overhovedet planlægger at implementere AI. Dette er noget af en udfordring, da forskellige typer data flyder på tværs af forskellige afdelinger i enhver organisation, hvilket gør det svært at afgøre, hvilket datasæt der skal samples. Den eneste måde at overvinde udfordringen på er ved at komme i kontakt med eksperter i kunstig intelligens. De vil vise den korrekte tilgang til at udtage prøver af data og få den teknologiske overgang til at fungere.
Udskiftning af infrastruktur
Implementeringen af kunstig intelligens støder på endnu en stor forhindring, når den forældede infrastruktur skal udskiftes. Mange af de virksomheder, der er villige til at hoppe med på AI- og ML-vognen, bliver nødt til at gøre op med de traditionelle legacy-systemer. Det er vigtigt, da de fleste moderne AI-systemer vil kræve en høj grad af beregningskapacitet og -hastighed. Med andre ord vil virksomheder, der har brug for AI-drevne systemer, kræve betydelige investeringer i at udrydde den eksisterende (forældede) infrastruktur og erstatte den med avancerede systemer. Virksomhedsejere skal være klar til at overskride den digitale grænse, hvis de ønsker at indføre og udnytte AI-teknologi. Ideen er at opbygge et robust miljø og en fleksibel infrastruktur, der understøtter AI-løsninger.
Afhængighed af komplekse algoritmer
En anden udfordring, der er værd at nævne på listen, er de algoritmer, der driver AI- og ML-løsninger. Disse algoritmer er ret komplekse at forstå. Ikke desto mindre er de fleste business intelligence-operationer drevet af disse komplekse algoritmer, og deres ydeevne afhænger i høj grad af, hvor godt AI-algoritmen fungerer. Her er, hvad virksomhederne skal gøre - virksomheder, der ser frem til at implementere AI-løsninger, bør forstå, hvad de har brug for, for at få de AI-baserede løsninger til at fungere, og om algoritmerne vil hjælpe med at transformere deres resultater. Selv når de har skabt en pålidelig ML- eller AI-model med de rette algoritmer, vil de være nødt til at investere massivt i at opbygge en betydelig arbejdskraft for at sikre løbende træning af modellerne, hvilket kan blive en stor økonomisk udfordring.
Integration i eksisterende processer
Mange virksomhedsledere tror, at de nemt kan integrere AI i eksisterende systemer, operationer og processer. Det er langt fra sandheden. Det er en kæmpe udfordring at integrere AI i ethvert eksisterende forretningssystem.
For det første er enhver AI-integration ikke en plug-and-play-affære. Det kræver en omfattende analyse af det eksisterende system og strukturen for at finde ud af, hvor der er smuthuller, og hvordan AI kan afhjælpe dem. Og ikke nok med det, analysen skal også afgøre, om det eksisterende system har brug for at blive revet helt op med rode. For det andet kan AI-integration ikke gennemføres uden professionel hjælp. Organisationer bliver nødt til at henvende sig til velrenommerede AI- og ML-tjenesteudbydere, der kan udvikle den nødvendige løsning og overvåge forløbet, fra idé til implementering.
Problemer med sikkerhed og opbevaring
Vi har næsten ikke diskuteret datasikkerhedsaspektet ved AI-integration. AI-applikationer kræver en enorm mængde data for at fungere. De kræver flere og flere data for at forstå systemet bedre og skabe bedre produktivitet og effektivitet. Med andre ord er en betydelig mængde data allokeret til at lære og træffe intelligente beslutninger. Men hvor skal alle disse data hen? Datalagring bliver en kæmpe udfordring for virksomheder, da AI-løsninger bliver ved med at udvikle sig og vil blive ved med at indsamle flere og flere data. Ikke nok med det, problemer med datalagring kan også føre til problemer med datasikkerheden. De fleste AI-eksperter foreslår, at man opbygger et passende datastyringsmiljø, før man implementerer AI. Det hjælper med at sikre overlegen datasikkerhed og giver et solidt fundament for fremtidige AI- og MI-integrationer.
Hvordan kan virksomheder med succes indføre AI - en tjekliste?
AI-integration er en stor opgave, der kræver indgående viden og tid for at sikre præcision og bæredygtighed. Her er nogle af de tips, virksomheder kan bruge til at indføre kunstig intelligens som en voksende kraft i enhver afdeling.
Bliv fortrolig med AI
Virksomhedsejere bør tage sig tid til at lære alt, hvad de kan, om hvordan kunstig intelligens, maskinlæring og relaterede teknologier fungerer. De bør prioritere deres forretning ved at finde ud af, hvordan disse teknologier kan hjælpe med at skabe bedre resultater og værdi. Der findes et væld af online information og ressourcer, som er nok til at sætte sig ind i de grundlæggende principper for AI og ML.
Liste over problemer, du ønsker at løse
Man skal ikke forvente, at AI-integration løser alt. Hvis det var en mulighed, ville de fleste pengestærke virksomheder afskedige alle deres medarbejdere og erstatte dem med AI-løsninger. Organisationer er nødt til at udvælge de aktiviteter, der forårsager problemer med produktivitet og effektivitet. De skal begynde integrationsprocessen ved at udforske forskellige ideer.
Vurder økonomien i forbindelse med indførelse af AI
Integration af kunstig intelligens og maskinlæring kan blive dyrt. Det er derfor, eksperter anbefaler at hyre fagfolk, der kan hjælpe med at bestemme økonomien i forbindelse med integrationen. Virksomhedsledere bør fokusere på den værdi, investeringen giver deres virksomheder - og prioritere synlighed og økonomisk værdi på kort sigt.
Vurder kapaciteten til at indføre AI
Det, som ledelsen tror, at AI-integration kan bidrage med, kan stå i skarp kontrast til det, som organisationen faktisk er i stand til. Med andre ord bør virksomhedsejere have klarhed over, hvad organisationen er i stand til, og om en fuldbyrdet AI-implementering er indsatsen værd eller ej.
Forbered en prototype
Begynd altid med et pilotprojekt for at lære af erfaringerne. Det hjælper med at identificere de problemer, der ikke blev diskuteret fra et organisatorisk eller teknisk synspunkt. AI-integrationen bør dog først starte, når pilotprojektet viser positive resultater. Ideen er at starte i det små med projektmålene for øje, vurdere resultaterne og først derefter gå i gang med den egentlige AI-implementering.
Opret en taskforce
Implementering af AI vil kræve datarensning, da alle former for data løber gennem forskellige afdelinger i en organisation. Det er en nødvendighed for at undgå en "garbage in, garbage out"-situation. Virksomhedsledere bør oprette en taskforce, der forstår, hvor vigtigt det er at få data af høj kvalitet fra forskellige legacy-systemer. Taskforcen bør få ansvaret for at integrere de forskellige datasæt og sortere uoverensstemmelser fra.
Projekter med lave omkostninger og lav risiko
Start i det små med at tage prøver af en lille del af dataene i stedet for at gå all in med AI-implementeringen. Lad være med at påtage dig for meget arbejde for tidligt. Brug i stedet en trinvis tilgang til AI-integration, der hjælper med at bevise værdien og indsamle feedback. Brug feedbacken til at udvide integrationen i overensstemmelse hermed.
Automatiser de daglige opgaver
Hvis en virksomhed har visse forretningsaktiviteter, der gentager sig eller er overflødige, bør den overveje at automatisere dem. AI-integration bør dog ikke introduceres som en erstatning for den nuværende arbejdsstyrke. I stedet bør det introduceres som en løsning til at forbedre effektiviteten af de daglige opgaver.
Skaler op
Bliv ved med at indsamle og analysere informationerne for at udvikle præcise planer for opskalering af AI-integrationen. Denne proces kan dog kræve, at organisationer samarbejder med teknologispecialister og rådfører sig med ejere af virksomheder, der allerede har gennemført en vellykket AI-implementering.
De sidste tanker!
Kunstig intelligens har langt mere at give, end vi kan forestille os. Men virksomheder bliver nødt til at tænke ud over konventionelle metoder og fokusere på at gøre sig fortrolige med AI. Udfordringerne ved at indføre AI er nemlig veldokumenterede.
Men det er ikke raketvidenskab at overvinde disse forhindringer. En ordentlig AI-strategi og trin-for-trin-planlægning vil helt sikkert forenkle processen med AI-implementering.
For at sige det med enkle ord bør organisationer lære, hvordan AI fungerer, og hvordan det kan hjælpe dem med at forbedre produktiviteten og den generelle arbejdseffektivitet. Og hvis det ikke er motiverende nok til at gøre noget, så husk, at dine konkurrenter vil bruge AI og ML til at forbedre deres produkter og tjenester.
Det er på tide at skubbe på og bruge AI som en stor konkurrencefordel. Fandt du denne guide nyttig? Lad os vide det i kommentarfeltet. Glem heller ikke at tjekke andre informative indlæg på bloggen!
