We leven in een wereld waarin technologieën zoals machine learning (ML), deep learning, kunstmatige intelligentie en andere de drijvende kracht worden achter technologische innovaties in verschillende sectoren. Wist je dat het percentage AI-implementaties bij bedrijven in het jaar 2019 rond de 37 procent lag? Dit is een verbazingwekkende toename van 270 procent in AI-integraties in slechts vier jaar!
De integratie van AI en andere innovatieve technologieën is toegenomen sinds het COVID-19 virus de planeet trof. Steeds meer bedrijven vonden een thuis in geavanceerde gesprekstools en AI-technologie om werken op afstand te bevorderen en ervoor te zorgen dat feilloos wordt voldaan aan de eisen van de consument.
Wat zijn de uitdagingen van AI-integratie?
AI-integratie is echter niet zo eenvoudig als we het laten klinken. In deze post delen we de potentiële en bestaande uitdagingen van AI-adoptie en -integratie. Bovendien bespreken we verschillende tips en trucs die bedrijven kunnen gebruiken om een succesvolle AI-integratie te garanderen. Hier zijn de belangrijkste uitdagingen van AI-implementatie waar bedrijven rekening mee moeten houden bij het opstellen van een AI-adoptiestrategie.
Kwaliteitsgegevens benutten
AI-systemen hebben gegevens nodig om te kunnen functioneren. Maar niet zomaar alle gegevens werken. Aangezien bedrijven AI-oplossingen gebruiken om hun bedrijfsvoering te verbeteren, is het belangrijk dat de kwaliteit van de gegevens hoog blijft. De meeste AI-oplossingen maken gebruik van datasets van hoge kwaliteit. Daarom moeten bedrijven bepalen welke datasets ze willen gebruiken voordat ze AI-implementatie plannen. Dit is een behoorlijke uitdaging, aangezien er verschillende soorten gegevens door verschillende afdelingen in elke organisatie stromen, waardoor het moeilijk is om te bepalen welke dataset gebruikt moet worden. De enige manier om deze uitdaging te overwinnen is door contact op te nemen met experts op het gebied van kunstmatige intelligentie. Zij zullen de juiste aanpak laten zien om de gegevens te verzamelen en de technologische overgang te laten werken.
Vervanging van infrastructuur
De implementatie van kunstmatige intelligentie stuit op een ander groot obstakel bij het vervangen van verouderde infrastructuur. Veel van de bedrijven die op de AI- en ML-bandwagon willen springen, zullen de traditionele legacysystemen moeten afschaffen. Dit is belangrijk omdat de meeste moderne AI-systemen een hoog niveau van rekencapaciteit en snelheid vereisen. Met andere woorden, bedrijven die AI-gedreven systemen nodig hebben, zullen aanzienlijk moeten investeren in het ontwortelen van de bestaande (gedateerde) infrastructuur en deze vervangen door high-end systemen. Bedrijfseigenaren moeten klaar zijn om een overgang te maken voorbij de digitale grens als ze AI-technologie willen toepassen en benutten. Het idee is om een robuuste omgeving en flexibele infrastructuur te bouwen die AI-oplossingen ondersteunen.
Vertrouwen op complexe algoritmen
Een andere uitdaging die het vermelden waard is, zijn de algoritmen die AI- en ML-oplossingen aandrijven. Deze algoritmen zijn behoorlijk complex om te begrijpen. Toch worden de meeste business intelligence-operaties aangedreven door deze complexe algoritmen en hun prestaties zijn sterk afhankelijk van hoe goed het AI-algoritme functioneert. Dit is wat bedrijven moeten doen - bedrijven die AI-oplossingen willen implementeren, moeten begrijpen wat ze nodig hebben om de op AI gebaseerde oplossingen te laten werken en of de algoritmen hun resultaten zullen helpen transformeren. Zelfs als ze een betrouwbaar ML- of AI-model met de juiste algoritmen hebben gemaakt, zullen ze veel moeten investeren in het opbouwen van een aanzienlijke mankracht om de modellen continu te kunnen trainen, wat een grote financiële uitdaging kan worden.
Integratie in bestaande processen
Veel bedrijfsleiders denken dat ze AI gemakkelijk kunnen integreren in bestaande systemen, activiteiten en processen. Dit is ver bezijden de waarheid. Het is een enorme uitdaging om AI te integreren in een bestaand bedrijfssysteem.
Ten eerste is elke AI-integratie geen kant-en-klare zaak. Het vergt een uitgebreide analyse van het bestaande systeem en de bestaande structuur om uit te zoeken waar de mazen zitten en hoe AI die kan dichten. Bovendien moet de analyse uitwijzen of het bestaande systeem volledig ontworteld moet worden. Ten tweede kan AI-integratie niet worden bereikt zonder professionele hulp. Organisaties zullen zich moeten wenden tot gerenommeerde AI- en ML-dienstverleners die de vereiste oplossing kunnen ontwikkelen en toezicht kunnen houden op de voortgang, van concept tot implementatie.
Beveiliging en opslag
We hebben het nauwelijks gehad over het gegevensbeveiligingsaspect van AI-integratie. AI-toepassingen hebben een enorme hoeveelheid gegevens nodig om te kunnen functioneren. Ze hebben steeds meer gegevens nodig om het systeem beter te begrijpen en de productiviteit en efficiëntie te verhogen. Met andere woorden, er is een aanzienlijke hoeveelheid gegevens nodig om te leren en intelligente beslissingen te nemen. Maar waar gaan al die gegevens naartoe? Gegevensopslag wordt een enorme uitdaging voor bedrijven omdat AI-oplossingen blijven evolueren en steeds meer gegevens zullen blijven verzamelen. Bovendien kunnen problemen met gegevensopslag ook leiden tot problemen met de beveiliging van gegevens. De meeste AI-experts raden aan om een geschikte gegevensbeheeromgeving te bouwen voordat je AI implementeert. Dit zorgt voor superieure gegevensbeveiliging en biedt een solide basis voor toekomstige AI- en Ml-integraties.
Hoe kunnen bedrijven AI succesvol toepassen - Een checklist
AI-integratie is een grote onderneming die diepgaande kennis en tijd vereist om precisie en duurzaamheid te garanderen. Hier volgen een aantal tips die bedrijven kunnen gebruiken om kunstmatige intelligentie als groeiende kracht op elke afdeling toe te passen.
Maak kennis met AI
Bedrijfseigenaren moeten de tijd nemen om alles te leren over hoe kunstmatige intelligentie, machine learning en aanverwante technologieën werken. Ze zouden hun bedrijf prioriteit moeten geven door uit te zoeken hoe deze technologieën kunnen helpen om betere resultaten en waarde te genereren. De rijkdom aan online informatie en bronnen zal genoeg zijn om vertrouwd te raken met de grondbeginselen van AI en ML.
Maak een lijst van problemen die je wilt oplossen
Je moet niet verwachten dat AI-integratie alles oplost. Als dat mogelijk zou zijn, zouden de meeste bedrijven met veel geld al hun werknemers ontslaan en vervangen door AI-oplossingen. Organisaties moeten een lijst maken van de activiteiten die productiviteits- en efficiëntieproblemen veroorzaken. Ze moeten het integratieproces beginnen door verschillende ideeën te onderzoeken.
AI-adoptiegerelateerde financiën beoordelen
Integratie van kunstmatige intelligentie en machine learning kan duur worden. Daarom raden experts aan om professionals in te huren die kunnen helpen bij het bepalen van de financiën met betrekking tot de integratie. Zakelijke leiders moeten zich richten op de waarde die de investering voor hun bedrijf oplevert - prioriteit geven aan zichtbaarheid op korte termijn en financiële waarde.
Capaciteit voor invoering van AI beoordelen
Wat het management denkt dat AI-integratie kan opleveren, kan in schril contrast staan met waartoe de organisatie daadwerkelijk in staat is. Met andere woorden, bedrijfseigenaren moeten duidelijkheid hebben over waartoe de organisatie in staat is en of een volledige AI-implementatie de moeite waard is.
Een prototype maken
Begin altijd met een proefproject om van de ervaring te leren. Dit helpt bij het identificeren van de problemen die niet zijn besproken vanuit organisatorisch of technisch oogpunt. De AI-integratie moet echter pas beginnen als het proefproject positieve resultaten laat zien. Het idee is om klein te beginnen met de projectdoelen in het achterhoofd, de resultaten te beoordelen en dan pas actie te ondernemen voor een volwaardige AI-implementatie.
Een werkgroep oprichten
AI-implementatie vereist het opschonen van gegevens omdat allerlei soorten gegevens door verschillende afdelingen van een organisatie lopen. Dit is noodzakelijk om een "garbage in, garbage out"-situatie te voorkomen. Zakelijke leiders moeten een taskforce opzetten die begrijpt hoe belangrijk het is om gegevens van hoge kwaliteit te verkrijgen uit verschillende legacysystemen. De taskforce moet de verantwoordelijkheid krijgen om de verschillende gegevenssets samen te voegen en inconsistenties uit te zoeken.
Projecten met lage kosten en laag risico
Begin klein door een klein deel van de gegevens te bemonsteren in plaats van de AI volledig te implementeren. Neem niet te snel te veel werk op je. Vertrouw in plaats daarvan op een stapsgewijze aanpak van AI-integratie die helpt om waarde te bewijzen en feedback te verzamelen. Gebruik de feedback om de integratie dienovereenkomstig uit te breiden.
Dagelijkse taken automatiseren
Als een bedrijf bepaalde bedrijfsactiviteiten heeft die repetitief of overbodig zijn, moet het overwegen om ze te automatiseren. AI-integratie moet echter niet worden geïntroduceerd als vervanging voor het huidige personeelsbestand. In plaats daarvan moet het worden geïntroduceerd als een oplossing om de efficiëntie van dagelijkse taken te verbeteren.
Opschalen
Blijf de informatie verzamelen en analyseren om nauwkeurige plannen te ontwikkelen voor het opschalen van de AI-integratie. Dit proces kan echter vereisen dat organisaties samenwerken met technologiespecialisten en overleggen met eigenaren van bedrijven die AI al succesvol hebben geïmplementeerd.
Laatste gedachten!
Kunstmatige intelligentie heeft veel meer te bieden dan we ons kunnen voorstellen. Bedrijven zullen echter verder moeten denken dan conventionele methoden en zich moeten richten op het vertrouwd raken met AI. De uitdagingen van AI-implementatie zijn goed gedocumenteerd.
Maar het overwinnen van deze obstakels is geen raketwetenschap. Een goede AI-strategie en stapsgewijze planning zullen het proces van AI-implementatie zeker vereenvoudigen.
Om het eenvoudig te zeggen: organisaties moeten leren hoe AI werkt en hoe het hen kan helpen hun productiviteit en algehele werkefficiëntie te verbeteren. En als dat niet motiverend genoeg is om actie te ondernemen, vergeet dan niet dat je concurrentie AI en ML zal gebruiken om hun producten en diensten te verbeteren.
Het is tijd om door te drukken en AI te gebruiken als een belangrijk concurrentievoordeel. Vond je deze gids nuttig? Laat het ons weten in de reacties. Vergeet ook niet andere informatieve berichten op de blog te bekijken!
