Внедрение Искусственного Интеллекта в бизнес: пять основополагающих элементов
То, что нужно знать для успешной реализации ИИ.
Успешная реализация искусственного интеллекта (ИИ) редко зависит от уникальности инновации конкретного алгоритма или метода обработки данных. Это важные факторы, но еще более фундаментальными для успешного внедрения ИИ являются основные операции с данными и поддерживающие платформы. Они служат топливом машины искусственного интеллекта, которую бизнес должен создавать и развивать для обеспечения постоянного конкурентного преимущества.
Вот пять основополагающих элементов, которые необходимо учитывать для обеспечения успешной трансформации в бизнесе с искусственным интеллектом:


1. Определите стратегию интеграции для внедрения ИИ и аналитических идей в бизнес-операции.
Успешные цифровые преобразования направлены на развитие и оптимизацию бизнес-операций за счет лучшего использования активов данных в сочетании с современными технологиями, такими как машинное обучение (ML), искусственный интеллект и робототехника. Эти изменения парадигмы приводят к созданию новых операционных шаблонов, а не просто более эффективных устаревших операций. Таким образом, цифровое преобразование представляет собой операции предприятия в том виде, в котором бизнес хочет работать, а не в том виде, в котором он функционирует из-за технических и эксплуатационных ограничений и препятствий.
Чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами ИИ и аналитики, компания должна сначала решить, как бизнес должен функционировать в будущем. Определение приоритетов трансформации вашего бизнеса, а затем оценка передовых технологий и вариантов обработки данных для их решения является ключевым шагом на пути к развитию предприятия, управляемого данными. Это подход поможет определить тип ИИ и аналитики, которые будут наиболее полезными для вашего бизнеса, и технологии, необходимые для его достижения.

2. Создать целостную платформу данных и аналитики
Выбор и настройка интегрированного набора технологий для поддержки управления данными и прикладной аналитики является сложной задачей. К счастью, решения для такой технической интеграции за последние годы превратились в готовые компоненты базовой платформы.
Облачные модульные платформы объединяют техническую гибкость и финансовую эластичность с постоянно растущим техническим набором возможностей, включая взаимодействие в гибридных средах, которые включают в себя устаревшие локальные развертывания и географическую федерацию. В дополнение к компонентам с открытым исходным кодом такие платформы включают возможность интеграции избранных собственных модулей и компонентов коммерческих технологий для большей гибкости. Также включают настраиваемую архитектуру, которая может быть представлена в виде предварительно созданных сервисов для более простого внедрения и интеграции.
Например, инструменты конвейера данных начинают использовать ML (Machine Learning). Инструменты метаданных используют ИИ и ML для идентификации контента и автоматической генерации метаданных. А пользовательские интерфейсы включают в себя технологию Chatbot и Digital Assistant AI, чтобы помочь пользователям быстрее понять науку о данных.

3. Знать свою data
Полное понимание data, к которым имеет доступ ваше предприятие, может показаться фундаментальной потребностью при поддержке оперативной отчетности и аналитики в рамках предприятия. Однако многие организации останавливаются на простых списках исходных систем и на некоторых бизнес-определениях и схемах высокого уровня.
Качественное знание data включает в себя представление о том, откуда поступают данные и какой бизнес-процесс они из себя представляют, какие операции над ними выполняются до вашего доступа, какие преобразования выполняются после этого, соответствующий уровень качества и, конечно же, основная "пятерка" Big data: объем (сейчас он превосходит то, что может обработать наш мозг), высокая скорость изменения данных, их разнообразие, достоверность и ценность.
Создание легкодоступного для поиска корпоративного каталога данных - это один из первых шагов к расширению возможностей предприятия с помощью данных. Предоставление каталога модели редактирования с использованием краудсорсинга обеспечивает более богатый контент и более широкое распространение такой информации на предприятии.

4. Контроль и управление data
Понимание элементов управления и управления вашими потребностями в данных является естественным процессом. Анализируя типы данных и их бизнес-контент со связанными метаданными, предприятия могут согласовывать и определять надлежащие политики управления, связанные с внутренними политиками и внешними стандартами, такими как HIPAA для здравоохранения, PCI-DSS для безопасных платежей и PII и GDPR для конфиденциальности данных.
Также важно, чтобы исходные данные сохраняли свою первоначальную целостность без чрезмерной фильтрации.
Вы можете обеспечить надлежащее соблюдение политики, упростить использование и повысить доверие и одобрение со стороны сообщества пользователей, гарантируя, что средства управления встраиваются в ваши операции по управлению данными с самого начала.

5. Упростите доступ к вашим данным
Чтобы еще больше расширить использование ИИ и аналитики, важно упростить и автоматизировать процессы обработки данных и использование аналитических инструментов.
Самообслуживание ведет к лучшей интеграции данных и знаний в бизнес-операции. Уменьшая зависимость от ИТ-ресурсов для сложных инструментов интеграции и подготовки данных, среднестатистические бизнес-пользователи могут взаимодействовать с данными через общие интерфейсы и получать результаты в простых и легко используемых форматах.
Как только эти фундаментальные элементы будут интегрированы, организации смогут в полной мере воспользоваться уникальным предложением, предлагаемым передовой аналитикой и ИИ.