Strategia AI: Przewodnik krok po kroku dotyczący integracji sztucznej inteligencji w Twojej firmie

Sztuczna inteligencja (AI) okazała się technologią zmieniającą reguły gry, która może zmienić sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Jako konsultant ds. sztucznej inteligencji z 9-letnim doświadczeniem w rozwoju sztucznej inteligencji i 6-letnim doradztwem strategicznym w zakresie sztucznej inteligencji byłem na własne oczy świadkiem transformacyjnego potencjału sztucznej inteligencji oraz pułapek, które czyhają na nieprzygotowanych.

Wyobraź sobie giganta handlu elektronicznego zmagającego się z zarządzaniem zapasami, sprzedawcę odzieży tonącego w danych o preferencjach klientów lub rynek internetowy zmagający się z wykrywaniem oszustw. Scenariusze te, niegdyś uważane za nieuniknione wyzwania w handlu elektronicznym, obecnie ulegają przemianom dzięki sile sztucznej inteligencji, w tym zaawansowanych technologii, takich jak duże modele językowe (LLM) i rozwiązania w zakresie generacji wspomaganej odzyskiwaniu (RAG). Jednak dla wielu organizacji droga do integracji sztucznej inteligencji pozostaje niejasna, pełna przeszkód i straconych szans.

Sztuczna inteligencja oferuje ogromny potencjał, ale bez jasnej strategii firmy często gubią się w morzu możliwości, nie będąc w stanie przełożyć możliwości sztucznej inteligencji na wymierną wartość. Każda transformacja zaczyna się od wizji lub strategii. Aby ułatwić Ci sprawę, przygotowałem framework, który pomoże Ci krok po kroku kształtować strategię AI, aby proces ten był jak najbardziej płynny. Podzielmy to na kilka kroków.

Ramy rozwoju strategii AI

1. Zdefiniuj swoją wizję AI

Wyobraź sobie Emmę, dyrektor generalną dużej platformy e-commerce, siedzącą w swoim biurze, otoczoną raportami o spadających współczynnikach konwersji i rosnących kosztach pozyskiwania klientów. Wie, że odpowiedzią może być sztuczna inteligencja, ale od czego zacząć?

Podróż zaczyna się od zdefiniowanie jasnej wizji sztucznej inteligencji oraz dostosowanie najnowocześniejszej technologii do podstawowych celów biznesowych.

Dla firmy Emmy zajmującej się handlem elektronicznym może to przekładać się na trzy cele strategiczne:

1. Popraw jakość obsługi klienta dzięki spersonalizowanym podróżom zakupowym
2. Optymalizuj operacje związane z zapasami i łańcuchem dostaw, aby obniżyć koszty
3. Twórz nowe funkcje oparte na sztucznej inteligencji, aby wyprzedzić konkurencję

Ale wizja bez szczegółów jest tylko marzeniem. Tutaj właśnie pojawiają się czynniki generujące wartość. Pomyśl o czynnikach tworzących wartość jako o pomostach pomiędzy Twoimi aspiracjami związanymi ze sztuczną inteligencją a wpływem w świecie rzeczywistym.

W przypadku firmy zajmującej się handlem elektronicznym mogą to być:

• Rozwój biznesu: Rekomendacje produktów oparte na sztucznej inteligencji, mające na celu zwiększenie średniej wartości zamówienia
• Sukces klienta: Chatboty i wirtualni asystenci zakupowi obsługujący LLM, zapewniający całodobową obsługę klienta
• Opłacalność: Zautomatyzowane prognozowanie popytu w celu optymalizacji poziomu zapasów

Definiując te czynniki wartości, Emma przekształciła niejasne pojęcie „wykorzystywania sztucznej inteligencji” w ukierunkowaną strategię przynoszącą jasne, mierzalne wyniki.

Jeśli potrzebujesz pomysłów na początek, skorzystaj z poniższej mapy czynników wartości:

2. Identyfikuj i oceniaj przypadki użycia AI

Mając już wizję, czas na konkrety. W tym miejscu wiele firm zawodzi, albo przytłoczonych możliwościami, albo skupiając się na modnych, ale niepraktycznych zastosowaniach.

Wróćmy do naszej firmy e-commerce. Emma gromadzi zróżnicowany zespół — analityków danych, menedżerów produktów, przedstawicieli obsługi klienta i ekspertów ds. logistyki — na sesję burzy mózgów dotyczącą przypadków użycia sztucznej inteligencji.

Pomysły zaczynają płynąć:

• Model predykcyjny spersonalizowanych rekomendacji produktów
• Oparta na sztucznej inteligencji funkcja wirtualnego przymierzania artykułów modowych wykorzystująca wizję komputerową
• Dynamiczny silnik cenowy optymalizujący marże
• System generowania treści oparty na LLM do opisów produktów i tekstów marketingowych
• Rozwiązanie RAG dla inteligentnej bazy wiedzy pomagającej przedstawicielom obsługi klienta

Ale nie wszystkie pomysły są sobie równe. W tym miejscu ocena i ustalanie priorytetów stają się kluczowe.

Pomyśl o tym jak o grze w szachy AI. Każdy przypadek użycia to kawałek na planszy. Należy wziąć pod uwagę nie tylko jego indywidualną siłę, ale także to, jak pasuje do ogólnej strategii.

Zespół ocenia każdy przypadek użycia w oparciu o dwa kluczowe czynniki:

1. Wartość biznesowa: Czy będzie to miało znaczący wpływ na nasze cele strategiczne?
2. Złożoność: Czy mamy dane, umiejętności i infrastrukturę, aby to wdrożyć?

Wykreślają przypadki użycia na macierzy:

• Szybkie zwycięstwa (Wysoka wartość, niska złożoność): Spersonalizowany silnik rekomendacji produktów
• Wysoki potencjał (Wysoka wartość, wysoka złożoność): System generowania treści oparty na LLM
• Niski priorytet (Niska wartość, niska złożoność): narzędzie do opisu produktu generowane przez sztuczną inteligencję
• Żadnego zysku (Niska wartość, duża złożoność): Program lojalnościowy oparty na blockchainie

Aby nabrać rozmachu, skup się na szybkich zwycięstwach, ale nie trać z oczu projektów o wysokim potencjale, które mogą zmienić zasady gry w przyszłości.

3. Realizuj projekty AI

Mając już w ręku priorytetowe przypadki użycia, czas na ostatni akt: Wykonanie. Jednak jak wie każdy doświadczony specjalista ds. sztucznej inteligencji, tutaj rozgrywa się prawdziwy dramat.

Egzekucja nie jest wydarzeniem jednorazowym. To ciągły proces uczenia się, dostosowywania i doskonalenia.

Typowy przepływ pracy w projekcie AI składa się z następujących etapów:

Podróż dojrzałości AI

W miarę postępów na drodze do sztucznej inteligencji firmy zazwyczaj przechodzą przez pięć etapów gotowości na sztuczną inteligencję. Zrozumienie tych etapów może pomóc organizacjom ocenić ich obecną sytuację i zaplanować dalszą drogę:

1. Świadomość:
   • Organizacje dostrzegają potencjał sztucznej inteligencji, ale brakuje im jasnej strategii.
   • Sztuczna inteligencja cieszy się ogólnym zainteresowaniem, ale nie ma konkretnych planów ani dedykowanych zasobów.
   • Inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją, jeśli takie istnieją, mają charakter doraźny i niezwiązany z podstawowymi celami biznesowymi.
   • Nacisk położony jest na uczenie się i odkrywanie możliwości sztucznej inteligencji.
2. Aktywny:
   • Firmy zaczynają eksperymentować z projektami AI, często zaczynając od programów pilotażowych.
   • Rośnie liczba inwestycji w talenty i technologie związane ze sztuczną inteligencją.
   • Początkowe przypadki użycia są identyfikowane i ustalane priorytety.
   • Organizacje zaczynają opracowywać ramy zarządzania sztuczną inteligencją.
   • Punkt ciężkości przesuwa się z uczenia się na działanie, aczkolwiek w kontrolowany, eksperymentalny sposób.
3. Operacyjny:
   • Projekty AI przechodzą ze środowisk eksperymentalnych do środowisk produkcyjnych.
   • Istnieje wyraźna zgodność pomiędzy inicjatywami związanymi ze sztuczną inteligencją a celami biznesowymi.
   • Organizacje tworzą dedykowane zespoły AI lub centra doskonałości.
   • AI zaczyna dostarczać wymierną wartość biznesową.
   • Nacisk kładziony jest na skalowanie udanych projektów AI i integrowanie ich z podstawowymi operacjami.
4. Systematyczny:
   • Sztuczna inteligencja jest głęboko zintegrowana z wieloma aspektami biznesu.
   • Istnieje ogólnofirmowa strategia sztucznej inteligencji z przejrzystymi strukturami zarządzania.
   • Organizacje opracowują zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji, w tym niestandardowe modele i rozwiązania.
   • Sztuczna inteligencja zapewnia znaczną wartość w różnych funkcjach biznesowych.
   • Koncentrujemy się na ciągłym doskonaleniu i innowacjach w zastosowaniach AI.
5. Transformator:
   • Sztuczna inteligencja staje się kluczową częścią DNA organizacji, zmieniając jej naturę.
   • Firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia nowych modeli biznesowych i wchodzenia na nowe rynki.
   • W całej organizacji panuje kultura innowacji opartych na sztucznej inteligencji.
   • Sztuczna inteligencja znacząco usprawnia podejmowanie decyzji na wszystkich poziomach przedsiębiorstwa.
   • Koncentrujemy się na utrzymaniu przywództwa AI i przesuwaniu granic tego, co jest możliwe dzięki AI.

Każdy etap opiera się na poprzednim, co stanowi postęp w dojrzałości sztucznej inteligencji. Organizacje mogą znajdować się pomiędzy etapami lub rozwijać się w różnym tempie w różnych obszarach swojej działalności.

Jeśli nie eksplorujesz AI w pracydajesz swoim konkurentom przewagę

Pomyślne wdrożenie sztucznej inteligencji opiera się na trzech podstawowych filarach: Ludzie, dane i infrastruktura.

Stanowią one podstawę każdej skutecznej strategii sztucznej inteligencji, niezależnie od konkretnych przypadków użycia i branży.

1. Ludzie

Element ludzki ma kluczowe znaczenie dla sukcesu sztucznej inteligencji:

• Zbuduj zespół o różnorodnych umiejętnościach, w tym analityków danych, inżynierów ML i ekspertów domenowych.
• Zapewnij silne, wizjonerskie przywództwo, które rozumie potencjał i ograniczenia sztucznej inteligencji.
• Stwórz środowisko przyjazne sztucznej inteligencji, które zachęca do podejmowania decyzji i eksperymentowania w oparciu o dane.
• Inwestuj w ciągłą edukację specjalistów w zakresie sztucznej inteligencji i ogólną wiedzę dotyczącą sztucznej inteligencji dla wszystkich pracowników.
• Promuj interdyscyplinarną pracę zespołową pomiędzy zespołami technicznymi i biznesowymi.

2. Dane

Dane to paliwo która napędza sztuczną inteligencję:

• Upewnij się, że dane są dokładne, kompletne i wystarczające dla Twoich modeli AI.
• Wykorzystaj różnorodne źródła danych, aby uzyskać bardziej niezawodne rozwiązania AI.
• Zapewnij łatwy dostęp do danych, zachowując jednocześnie bezpieczeństwo i prywatność.
• Wdrażaj etyczne praktyki dotyczące danych i przestrzegaj przepisów dotyczących prywatności.
• Opracuj kompleksowy plan gromadzenia, przechowywania i wykorzystania danych.

3. Infrastruktura

Odpowiednia infrastruktura umożliwia rozwój i wdrażanie sztucznej inteligencji:

• Zasoby obliczeniowe: Zapewnij wystarczającą moc procesora/GPU dla obciążeń AI.
• Platformy sztucznej inteligencji: Zainwestuj w narzędzia wspierające cały cykl życia AI.
• Usprawnij proces wdrażania i zarządzania modelami AI w środowisku produkcyjnym.
• Skalowalność i bezpieczeństwo: Zapewnij możliwość bezpiecznego rozwoju infrastruktury dzięki inicjatywom związanym ze sztuczną inteligencją.

Filary te są ze sobą powiązane – zaniedbanie jednego może osłabić pozostałe. Zrównoważone podejście obejmujące wszystkie trzy elementy jest kluczem do zbudowania solidnych podstaw sukcesu sztucznej inteligencji. W miarę postępów organizacji na drodze do sztucznej inteligencji muszą one stale ewoluować i wzmacniać te filary, aby w pełni wykorzystać potencjał transformacyjny sztucznej inteligencji.

Nie zapomnij o ROI w AI

Koncentrując się na trzech filarach sukcesu sztucznej inteligencji – ludziach, danych i infrastrukturze – nie należy tracić z oczu ostatecznego celu: generowania wymiernej wartości biznesowej. W tym miejscu wchodzi w grę zwrot z inwestycji (ROI).

Znaczenie ROI w inicjatywach AI

1. Uzasadnienie: Zwrot z inwestycji pomaga uzasadnić inwestycje w sztuczną inteligencję zainteresowanym stronom i zabezpieczyć bieżące finansowanie projektów AI.
2. Priorytetyzacja: Obliczanie potencjalnej pomocy ROI w ustalaniu priorytetów różnych inicjatyw AI w oparciu o ich oczekiwany wpływ.
3. Pomiar: ROI zapewnia konkretny sposób pomiaru sukcesu projektów AI wykraczający poza wskaźniki techniczne.
4. Wyrównanie: Koncentracja na ROI gwarantuje, że inicjatywy AI pozostaną zgodne z szerszymi celami biznesowymi.
5. Ciągłe doskonalenie: Śledzenie ROI pozwala na iteracyjne ulepszanie rozwiązań AI, aby zmaksymalizować ich wpływ na biznes.

Obliczanie ROI dla projektów AI

Chociaż pomiar ROI dla sztucznej inteligencji może być trudny, rozważ następujące podejścia:

• Bezpośredni wpływ finansowy: Zmierz oszczędności kosztów lub wzrost przychodów bezpośrednio związany z rozwiązaniami AI.
• Wydajność operacyjna: Określ ilościowo zaoszczędzony czas lub poprawę produktywności wynikającą z wdrożenia sztucznej inteligencji.
• Wartość klienta: Oceń poprawę zadowolenia klientów, utrzymania lub wartości życiowej dzięki sztucznej inteligencji.
• Strategiczna przewaga: Oceń, w jaki sposób sztuczna inteligencja przyczynia się do zróżnicowania konkurencyjnego lub pozycji rynkowej.

Wskazówki dotyczące oceny ROI AI

1. Wyznaczaj jasne cele: Zdefiniuj na początku konkretne, mierzalne cele dla każdej inicjatywy AI.
2. Zacznij od małych rzeczy: Rozpocznij od projektów pilotażowych, aby wykazać wartość przed skalowaniem.
3. Monitoruj w sposób ciągły: Wdrażaj systemy umożliwiające śledzenie wydajności sztucznej inteligencji i wpływu na działalność biznesową w czasie.
4. Bądź cierpliwy: Urzeczywistnienie niektórych korzyści AI może zająć trochę czasu; należy wziąć pod uwagę zarówno skutki krótko-, jak i długoterminowe.
5. Spójrz poza liczby: Weź pod uwagę korzyści niematerialne, takie jak lepsze podejmowanie decyzji lub lepsza obsługa klienta.

Pamiętaj, że choć trzy filary – Ludzie, Dane i Infrastruktura – stanowią podstawę sukcesu AI, ROI gwarantuje, że ten fundament przełoży się na realną wartość biznesową. Utrzymując zwrot z inwestycji na pierwszym miejscu w strategii sztucznej inteligencji, możesz mieć pewność, że inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją nie tylko wykorzystują najnowocześniejszą technologię, ale także przynoszą znaczące wyniki biznesowe.

Kiedy kończymy naszą podróż przez ramy strategii AI, staje się jasne, że droga do sukcesu AI nie jest ani krótka, ani prosta. Wymaga wizji, starannego planowania i nieustannej realizacji. Ale dla tych, którzy pomyślnie podążają tą ścieżką, nagrody mogą mieć charakter transformacyjny.

Rewolucja AI już nadeszła. Pytanie nie brzmi, czy będzie to miało wpływ na Twoją firmę, ale w jaki sposób będziesz kształtować swoją przyszłość opartą na sztucznej inteligencji. Dzięki solidnej strategii i zaangażowaniu w ciągłe uczenie się i adaptację możliwości są nieograniczone.

Każda historia sukcesu AI zaczyna się od jednego kroku.

Autor wyróżnionego obrazu: Ideogram AI