AI technologija. Kaip pritaikyti AI sprendimą verslo problemai? | AI versle #51

AI technologija jūsų verslui – kaip pasiruošti jos įgyvendinimui?

Ką verta žinoti apie modernias technologijas, kad jos būtų naudingos verslui? Pirmiausia, kad ne visoms įmonėms šiuo metu reikia AI technologijos. Tačiau, atsižvelgiant į dirbtinio intelekto plėtros tempą, verta dabar pagalvoti apie galimybes, kurias jis suteikia verslui.

Dauguma mažų įmonių, remiasi skaitmenine buvimu, jau dabar gali žymiai pagerinti verslo rezultatus naudodamos AI. Didelės įmonės, naudojančios klientų duomenis, planuojančios logistiką ar kuriantys modernias gamybos linijas, taip pat pasinaudos šia technologija. Kitaip tariant, beveik visos įmonės greitai nebegalės apsieiti be AI technologijos pagalbos, jei nori išlikti konkurencingos. Tačiau nuo ko pradėti?

Apibrėžkite verslo problemą, kurią norite išspręsti su dirbtiniu intelektu

Pirmas žingsnis įgyvendinant AI technologiją jūsų įmonėje yra išsamiai aprašyti verslo problemą, kurią norite išspręsti. Turime aiškiai suprasti jos ryšį su mūsų verslo tikslais.

Pasižiūrėkime į mažos gamybos įmonės pavyzdį, kuri turi problemų prognozuojant savo produktų paklausą. AI technologija gali būti naudojama:

• Esamų rinkos duomenų analizei,
• Konkurencinei analizei, ir
• Istorinių pardavimų tendencijų analizei,

Tai padarys prognozes tikslesnes būsimai paklausai.

Didelė institucija gali daryti tą patį. Pavyzdžiui, bankas, kuris nori optimizuoti savo paskolų procedūras. Šiuo metu jis taiko tam tikrus filtrus paskolų paraiškoms, kurie automatiškai atmeta rizikingiausias. Tačiau bankas vis dar patvirtina per daug paraiškų, kurios vėliau susiduria su grąžinimo problemomis.

Abiem atvejais tikslas yra sukurti prognozuojamą modelį, kuris palengvintų planavimą – identifikuojant potencialiai blogas paskolas arba prognozuojant sezoninius paklausos svyravimus. Nepriklausomai nuo įmonės dydžio, pirmame AI technologijos įgyvendinimo planavimo žingsnyje turime patikrinti, ar turimi klientų duomenys turi informaciją, reikalingą šiai konkrečiai verslo problemai spręsti.

Apibrėžkite tikslus ir lūkesčius AI technologijos įgyvendinimui

Kitame etape gerai apibrėžti duomenų analizės tikslus, kurie pasieks nustatytus verslo tikslus. Tikslai turėtų būti konkretūs, todėl naudokite SMART metodą, pavyzdžiui. Jo pavadinimas kilęs iš žodžių specifinis, išmatuojamas, pasiekiamas, aktualus ir laiku.

SMART tikslas mažai apskaitos įmonei, įvedančiai AI technologiją, galėtų būti toks: “Automatizuoti duomenų įvedimą ir analizę per 12 mėnesių, kad sumažintume klientų aptarnavimo laiką 50% ir pagerintume tikslumą 90%.”

• Specifiniai tikslai (SMART) yra aiškūs ir gerai apibrėžti. Pavyzdžiui, vietoj teiginio “aptarnausime daugiau klientų” SMART tikslas nurodo, kas konkrečiai turi būti padaryta – automatizuota duomenų įvedimas ir analizė – ir per kokį laikotarpį, per 12 mėnesių,
• Išmatuojami tikslai padeda įvertinti, ar tikslas buvo pasiektas. Pavyzdžiui, tikslas “sumažinti klientų aptarnavimo laiką perpus ir pagerinti tikslumą 90%” yra išmatuojamas, nes galime matyti, kaip pagerėjo rezultatai,
• Pasiekiami tikslai yra realūs atsižvelgiant į įmonės ankstesnius rezultatus. Pavyzdys yra pasiekiamas, jei apskaitos įmonė jau turi žinių ir patirties duomenų įvedime ir analizėje. AI technologija gali padėti įmonei juos pasiekti.
• Aktualūs tikslai susiję su įmonės strategija, apibrėžta pavyzdyje, ir jos verslo tikslais, kaip kad produktyvumo ir klientų aptarnavimo gerinimas.
• Laiku tikslai turi konkretų užbaigimo datą. Tai palengvina pažangos vertinimą ir leidžia juos suskaidyti į valdomus sub-tikslus.

Čia AI technologija gali padėti analizuoti didelius duomenų kiekius, aptikti anomalijas ir užtikrinti tikslumą.

Naudojant dirbtinį intelektą, turėtume apibrėžti sėkmės rodiklius duomenų analizei (pvz., 90% prognozuojamo modelio tikslumas) ir sėkmės vertinimo standartus (pvz., klaidų sumažinimas). Tai leis mums įvertinti, ar AI įgyvendinimas atnešė numatytas verslo naudas.

Susipažinkite su AI technologijų tipais ir jų taikymu

Yra daug AI technikų ir įrankių, kurie padeda verslui. Tarp populiariausių yra:

• Mašininis mokymasis (ML) – algoritmai, kurie mokosi ir gerina savo veikimą remdamiesi duomenimis, be aiškaus programavimo poreikio, pavyzdys būtų algoritmas, rekomenduojantis produktus klientams, kurie gali juos dominti, remiantis jų pirkimų istorija ir pageidavimais,
• Giluminis mokymasis (DL) – pažangesnė mašininio mokymosi variacija, naudojanti dirbtinius neuroninius tinklus. Jis naudojamas, be kita ko, klientų veidų atpažinimui parduotuvėje, leidžiant personalizuotą aptarnavimą ir rekomendacijas.
• Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) – žmogaus kalbos supratimas, interpretavimas ir generavimas tekstine ar kalbama forma, naudojamas, pavyzdžiui, kuriant personalizuotus el. laiškus klientams,
• Virtualūs asistentai ir pokalbių robotai – automatizuotos sistemos, kurios vykdo pokalbius natūralia kalba ir teikia, pavyzdžiui, balso robotą klientų aptarnavimo skyriuje, kuris automatiškai atsako į telefonus ir vykdo pokalbius apie įmonės pasiūlymus,
• Prognozavimo analizė – modelių kūrimas, siekiant prognozuoti būsimus įvykius remiantis istoriniais duomenimis, kurie gali būti naudojami, pavyzdžiui, klientų nutekėjimo prognozavimui,
• Robotinė procesų automatizacija (RPA) – automatizuoja pasikartojančias užduotis, tokias kaip duomenų įvedimas ar sąskaitų faktūrų išrašymas,
• Generatyvinis AI – tekstų, vaizdų, balso ar vaizdo kūrimas, todėl galite žymiai pagreitinti rinkodaros medžiagos kūrimą arba automatiškai generuoti unikalius produktų aprašymus jūsų internetinei parduotuvei, remiantis vaizdais ir pagrindinėmis savybėmis,

Artimesnis kiekvienos iš šių technologijų galimybių nagrinėjimas užtikrins, kad galėtumėte pasirinkti tinkamus AI įrankius konkrečiai jūsų įmonės verslo problemai spręsti.

Paruoškite savo duomenis AI technologijos naudojimui

Mažos įmonės dažnai turi ribotus duomenų rinkinius, todėl juos teisingai paruošti yra svarbu. Tačiau net ir šis ribotas rinkinys gali būti naudojamas paprastiems AI modeliams mokyti. Pavyzdžiui, maža internetinė parduotuvė gali naudoti klientų pirkimų duomenis, kad pateiktų personalizuotas produktų rekomendacijas.

Kai įsitikinsite, kad turite pakankamai istorinių duomenų, pavyzdžiui, apie klientų elgseną, dažnai pakanka sujungti turimus duomenis su paruoštais naudoti AI įrankiais, kurie yra prieinami debesyje, tokiais kaip:

• Amazon SageMaker – platforma mašininio mokymosi modelių kūrimui, mokymui ir diegimui,
• Microsoft Azure Machine Learning – įrankis prognozuojamų modelių kūrimui ir naudojimui,
• Vertex AI Platform – AI ir ML įrankių rinkinys „Google“ debesyje.

Šaltinis: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Naudojant automatizaciją, įmonės vidinės sistemos gali būti integruotos su išorinėmis AI sprendimais, neįtraukiant kūrėjų, kad būtų kuriami modeliai nuo nulio. Tai žymiai sumažina išlaidas ir pagreitina AI įgyvendinimą.

Išnagrinėkite AI įgyvendinimo galimybes ir pasirinkite tinkamą metodą

Yra įvairių būdų, kaip įgyvendinti AI technologiją versle:

1. Nuosavų AI modelių ir sistemų kūrimas vidinės komandos kūrėjų ir duomenų analitikų.
2. Outsource’inti specializuotų AI sprendimų kūrimą išorinei įmonei.
3. Naudoti paruoštus AI modelius ir įrankius, kurie yra prieinami debesyje „AI kaip paslauga“ (AIaaS) modelyje.

Kiekvienas iš aukščiau išvardytų metodų turi savo privalumų ir trūkumų, atsižvelgiant į išlaidas, įgyvendinimo laiką ar lankstumą. Tačiau mažos įmonės pirmiausia turėtų apsvarstyti paruoštus AI sprendimus, kurie yra prieinami rinkoje – tokius kaip minėti AWS SageMaker arba Vertex AI, kurie dažnai yra ekonomiškesni ir lengviau įgyvendinami, siūlantys paruoštus naudoti prognozuojamus modelius, kurie gali būti naudojami klientų elgsenai analizuoti. Ir dar labiau specializuoti įrankiai, tokie kaip:

• ClickUp, AI įrankis projektų valdymui,
• Jasper AI – AI pagrindu teikiama pagalba rašant rinkodaros medžiagą,
• Microsoft Power BI – vienas geriausių duomenų vizualizavimo įrankių, kuriame yra AI technologija vaizdų atpažinimui ir teksto analizei, siekiant atrasti paslėptą, vertingą informaciją jūsų duomenyse.

Šaltinis: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Apsvarstykite AI įgyvendinimo išlaidas ir naudą

Naujų technologijų įgyvendinimas visada turi savo kainą. AI atveju ilgalaikė nauda dažnai nusveria pradinius kaštus. Tačiau reikia įvertinti:

• vidinių AI sistemų kūrimo ir palaikymo ar išorinės AI platformos naudojimo išlaidas,
• galimas taupymas per automatizuotus procesus ir geresnį sprendimų priėmimą,
• galimą pajamų padidėjimą dėl geresnio klientų aptarnavimo, aktualių rekomendacijų ir kt.
• kitą galimą naudą, tokią kaip sumažėjęs apdorojimo laikas ir klaidų sumažėjimas.

Pavyzdžiui, maža logistikos įmonė, investuojanti į AI sistemas, kad optimizuotų pristatymo maršrutus, gali žymiai sumažinti kuro išlaidas ir pristatymo laiką, kas tiesiogiai atsilieps geresniam klientų pasitenkinimui ir galimybei aptarnauti daugiau reisų per tą patį laiką.

Pasiruoškite pokyčiams ir stebėkite AI technologijos įgyvendinimo rezultatus

Naujų technologijų įgyvendinimas reikalauja prisitaikymo. Darbuotojai ir verslo procesai turi būti tam pasiruošę. Pavyzdžiui, mažam kirpyklai AI technologijos įgyvendinimas klientų tvarkaraščių ir užsakymų valdymui gali reikalauti darbuotojų mokymo, tačiau ilgainiui tai gali lemti geresnę organizaciją ir didesnį klientų pasitenkinimą.

Taip pat verta nuolat stebėti AI projekto poveikį ir koreguoti kursą, jei rezultatai nukrypsta nuo lūkesčių. Tokie rodikliai kaip:

• prognozuojamų modelių tikslumas,
• konversijos rodikliai arba
• klientų pasitenkinimas

Teiks informaciją apie tai, ar AI padeda pasiekti verslo tikslus. Jie taip pat leis nuolat tobulinti AI modelius, kad padidintų jų aktualumą ir vertę įmonei.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.