UI ni več neobvezna. Je sila, ki preoblikuje način konkurence podjetij v vseh sektorjih, od financ in zdravstva do proizvodnje in trgovine na drobno. Tempo se pospešuje, zato je oklevanje drago. Organizacije, ki se hitro odzivajo, že zmanjšujejo stroške, se pametneje širijo in ustvarjajo povsem nove vire prihodkov. Tiste, ki čakajo, tvegajo izgubo tržnega deleža, ki ga ne bodo nikoli več pridobile nazaj.
Izziv je enostaven za opisati, a težak za rešiti. MIT Sloan poroča, da skoraj 70 odstotkov projektov UI nikoli ne prinese merljive vrednosti. Razlog je predvidljiv. Vodje vlagajo v orodja brez jasne poslovne strategije UI, UI obravnavajo kot serijo pilotnih projektov in ne uspejo povezati rezultatov s prihodki ali vplivom na stranke.
Umetna inteligenca v poslovnem svetu ni le igranje z avtomatizacijo. Gre za vključevanje inteligence v dejansko delovanje organizacije. Sprememba je strukturna. Spreminja način upravljanja podatkov, sprejemanja odločitev v ekipah, obsega storitev za stranke in načrtovanja rasti. Podjetja, ki to razumejo, uporabljajo umetno inteligenco za povečanje odpornosti in širitev. Podjetja, ki tega ne razumejo, ostanejo z razpršenimi poskusi in nepovratnimi stroški.
Ta vodnik opisuje, kako pripraviti vašo organizacijo na to spremembo. Kaj UI v poslovnem svetu resnično pomeni. Kje je mogoče izkoristiti prednosti UI v poslovnem svetu. In kako se strategija implementacije UI premakne od teorije k vplivu.
Umetna inteligenca je nekoč delovala tiho v ozadju. Priporočevalni sistemi so predlagali naslednji izdelek. Klepetalni roboti so obravnavali najpreprostejša vprašanja. Napovedni modeli so izboljšali dobavne verige. Koristno, a nevidno.
Ta faza je končana. Danes umetna inteligenca ni več stranski projekt. Je horizontalna zmogljivost, ki prežema celotno podjetje. Povezuje marketing s prodajo, poslovanje s financami in produktne ekipe s podporo strankam. Razlika med eksperimentiranjem z orodji in oblikovanjem poslovne strategije umetne inteligence je razlika med marginalnimi dobički in transformativnimi rezultati.
Najpogostejša napaka je lovljenje modnih trendov. Podjetja začnejo pilotne projekte brez jasnega cilja in porabijo proračune, ne da bi dokazala vrednost. Podjetja, ki uspejo, začnejo z druge strani. Opredelijo poslovne rezultate in nato oblikujejo pobude umetne inteligence, ki izpolnjujejo te cilje.
Prednosti umetne inteligence v poslovnem svetu niso abstraktne. So že merljive:
Ti primeri umetne inteligence v poslovnem svetu kažejo, da je priložnost resnična in merljiva. Toda pot naprej zahteva več kot le orodja. Zahteva premišljeno strategijo implementacije umetne inteligence, ki povezuje tehnologijo z rezultati.
Umetna inteligenca deluje le, če rešuje pomembne poslovne probleme. To pomeni, da je treba začeti z rezultati, ne z orodji. Preveč organizacij kupuje platforme, najema dobavitelje in začenja pilotne projekte, ne da bi odgovorilo na najpomembnejše vprašanje: kakšen poslovni rezultat pričakujemo od tega?
Močna poslovna strategija UI temelji na jasnosti. Zmanjšajte odhodnost za 10 odstotkov. Skrajšajte čas obdelave za polovico. Povečajte prodajo na novem trgu. Ko so ti rezultati opredeljeni, lahko vodje ugotovijo, kje UI prinaša dodano vrednost, naj gre za avtomatizacijo rutinskega dela, personalizacijo stikov s strankami ali napovedovanje povpraševanja.
Preverjen okvir je ocenjevanje vsakega potencialnega primera uporabe glede na tri dimenzije:
Podjetja, ki ta korak preskočijo, za to plačajo ceno. Razpršeni projekti porabljajo vire in nikoli ne vplivajo na končni izid. Podjetja, ki to storijo pravilno, se osredotočijo na nekaj primerov z visoko vrednostjo, dokažejo donosnost naložbe in se od tam širijo.
Mnoge organizacije potrebujejo zunanjo pomoč, da lahko začnejo. Ne zato, ker jim primanjkuje ambicij, ampak ker jim primanjkuje izkušenj. Svetovanje o strategiji UI vključuje strokovnjake, ki so videli na desetine poti sprejemanja in lahko zgodaj opazijo pasti.
Svetovalci dodajajo vrednost na tri načine:
Zunanje strokovno znanje ni opora. Je katalizator. Najboljši svetovalci prenašajo znanje notranjim ekipam, da organizacije razvijejo lastne zmogljivosti. Cilj ni odvisnost. Cilj je hitrost in zaupanje.
Tudi najboljša strategija je brez izvedbe neuporabna. Tu pride do izraza strategija za implementacijo umetne inteligence. Preide iz teorije v prakso po jasnem zaporedju:
Podjetja, ki se takoj lotijo popolne uvedbe, pogosto izgorijo. Postopni pristop gradi zaupanje med vodstvom in ekipami, saj zgodaj pokaže vrednost in hkrati ustvari načrt za širitev.
Jasna strategija uvajanja umetne inteligence tudi zagotavlja, da naložbe ustrezajo donosu. Proračuni se dodeljujejo namensko, rezultati se spremljajo glede na KPI, vodstvo pa lahko zUInteresiranim stranem natančno prikaže, kako umetna inteligenca prispeva k rasti.
Uvedba UI ni samo vključitev programske opreme. Je sprememba v načinu delovanja podjetja. Prvi korak je preverjanje pripravljenosti. Kje je organizacija močna in kje so vrzeli?
Ocena pripravljenosti upošteva tri področja:
Brez te izhodiščne točke vodje delujejo na slepo. Zato so orodja, kot so UI Readiness Assessment od UNICRI ali predloge SurveyMonkey, postala standardna izhodišča. Oblikujejo vprašanja, na katera je treba odgovoriti pred resno naložbo.
Cilj ni doseči popoln rezultat. Cilj je vedeti, kje bodo nastala trenja, in se nanje pripraviti.
Vsak projekt umetne inteligence temelji na podatkih. Če so podatki razdrobljeni, nepopolni ali zaklenjeni v silosih, jih ne bo rešil noben algoritem. IBM upravičeno imenuje upravljanje podatkov življenjsko silo umetne inteligence.
Močna infrastruktura ima tri plasti:
Platforma Shell za prediktivno vzdrževanje, ki spremlja več kot 10.000 sredstev po vsem svetu, je mogoča le zaradi globalnega podatkovnega sistema, ki milijarde odčitkov senzorjev združuje v enoten skladen okvir. Brez te hrbtenice bi se plast umetne inteligence sesula.
Vlaganje v to ni neobvezno. Je temelj vsake strategije implementacije umetne inteligence, ki dejansko deluje.
UI je prav tako človeški izziv kot tehnični. Zaposleni se bojijo, da bodo nadomeščeni. Vodje podcenjujejo pomen upravljanja sprememb. Rezultat je odpor, skepticizem in zastoj pri uvajanju.
Odgovor je preprost, a zahteven.
Uspešna podjetja obravnavajo ljudi kot sopilote. Dajo jim nova znanja, jih vključijo v pilotne projekte in jim omogočijo, da hitro vidijo rezultate. Rezultat je sprejemanje sprememb. Odpor se spremeni v radovednost. Radovednost postane zaupanje.
Umetna inteligenca ni več teorija. Deluje v največjih podjetjih na svetu, zmanjšuje stroške, povečuje prihodke in ustvarja prednosti, ki jih konkurenti ne morejo doseči. Ti primeri umetne inteligence v poslovnem svetu kažejo, kako različni sektorji že uporabljajo prave sisteme z merljivimi rezultati.
JPMorgan Chase je razvil sistem COIN za branje in razlago pogodb. Kar je odvetnikom vzelo 360.000 ur na leto, se zdaj opravi v nekaj sekundah. Vpliv ni le v hitrosti. Pravnim ekipam omogoča, da se osredotočijo na pogajanja in obvladovanje tveganj namesto na papirno delo (Chase Alumni).
Walmart je umetno inteligenco uporabil za optimizacijo dobavne verige. Optimiziranje je v enem samem letu prihranilo približno 75 milijonov dolarjev in zmanjšalo emisije ogljika za 72 milijonov funtov (INFORMS). Na strani kupcev je Amazonov priporočevalni sistem še vedno merilo uspešnosti, ki ustvarja približno 35 odstotkov vseh prodaj, saj zgodovino brskanja pretvarja v zelo ciljno usmerjene ponudbe.
BMW uporablja UI vizijo na montažnih linijah. Sistem v realnem času pregleduje dele in je zmanjšal število napak za do 60 odstotkov (BMW Group). Shell izvaja prediktivno vzdrževanje na tisočih sredstvih, pri čemer analizira milijarde odčitkov senzorjev, da predvidi okvare, preden se zgodijo. Rezultat: večja razpoložljivost in varnejše delovanje.
Bolnišnice uporabljajo umetno inteligenco za branje skenov in podporo diagnozam. Algoritmi zdaj analizirajo rentgenske slike, slike MRI in CT z natančnostjo, ki se lahko kosa s človeškimi strokovnjaki. Rezultat je hitrejše odkrivanje in manj napak. Vendar pa ta sektor poudarja tudi tveganja. Modeli črne skrinjice brez preglednosti lahko spodkopavajo zaupanje, zato se bo naslednja faza umetne inteligence v zdravstvu močno osredotočila na razlagljivost (Acropolium).
Največja past pri uvajanju umetne inteligence je prehod iz strategije neposredno na masovno uvajanje. Pametnejša pot je postopna. Začnite s pilotnim projektom, dokažite vrednost, nato pa razširite. Vsak uspešen projekt postane notranja študija primera, ki gradi kredibilnost tako pri vodstvu kot pri zaposlenih.
Širjenje zahteva več kot le podvajanje enega samega projekta. Podatkovni kanali morajo biti pripravljeni za podjetje, infrastruktura mora biti sposobna obvladovati večje delovne obremenitve, upravljanje pa se mora razvijati, da se ohrani skladnost. Cilj je preiti od razpršenih primerov uporabe k povezanemu sistemu, ki naredi celotno organizacijo bolj inteligentno.
Če želite raziskati, kaj to pomeni za vašo organizacijo (od oblikovanja poslovne strategije UI do gradnje avtomatizacij, ki prinašajo merljivo rast), se obrnite na nas. Pomagamo podjetjem oblikovati strategije, ustvarjati rešitve UI in izvajati avtomatizacije, ki potencial pretvarjajo v uspešnost.
