Pratik bir AI iş stratejisi oluşturmak için en iyi ipuçları

Yapay Zeka (AI) etrafındaki vızıltı her yerde. Benzeri görülmemiş verimlilik, gelişmiş müşteri deneyimleri, daha derin bilgiler ve potansiyel olarak yeni gelir akışları vaat ediyor. Ancak, başarılı bir AI iş stratejisine giden yolda gezinmek ezici hissedebilir. Potansiyel muazzam olsa da, gerçekliğin genellikle beklentilerden yoksun olduğunu ilk elden gördük.

Yapay zeka işinde nasıl uygulanacağına dair çoğu çevrimiçi içerik ya aşırı tekniktir, belirli ürünleri stratejik bir temel olmadan iter veya teknolojiyi net bir iş durumuna bağlayamaz. Sonuç? Şaşırtıcı sayıda AI projesi başarısız -%80'in üzerinde, tipik kurumsal BT projelerinin başarısız oranının iki katı. Genellikle net dersler öğrenilmeden çok fazla para boşa harcanıyor.

Bu senin hikayen olmak zorunda değil. Deneyimlerimize dayanarak, anahtarın AI stratejisine, verilere ve hızlı kazanmalara dayanan pratik bir yol oluşturmada olduğuna inanıyoruz.

AI Sunumları neden işte genellikle başarısız oluyor?

Yapay zeka proje başarısızlıklarına yol açan ortak tuzaklar belirledik:

• Açık bir iş vakası ve stratejisi eksikliği: Birçok kuruluş, amaçlarını tanımlamadan AI'ya atlar, vermeleri istedikleri kararlar veya otomatikleştirmek veya geliştirmek istedikleri süreçler. Belgelenmiş bir yol yok.
• Parlak nesne sendromu: AI'yı tüm sorunları çözmek veya uzun vadeli bir yolculuktan ziyade verimliliği anında artırmak için sihirli bir mermi olarak görmek.
• Kötü Veri Kalitesi ve Yönetişim: AI sadece kullandığı veriler kadar iyidir. Genellikle sistemlere dağılmış olan ham veriler organize edilmeli, birleştirilmeli ve temizlenmelidir. Güvenlik, uyumluluk ve keşfedilebilirlik konusunda uygun yönetişim eksikliği önemli sorunlar yaratabilir ve ilk projeler başarısız olduğunda güveni aşındırabilir.
• Kombine zihniyet ve beceri seti eksikliği: Başarı, kuruluş içinde hem iş ihtiyaçlarını hem de teknik olanakları anlayan şampiyonlar gerektirir. AI'nın faydalarının farklı departmanlarda (finans, İK vb.) Çevirilmesi çok önemlidir. Kuruluşlar ayrıca makine öğrenimi uzmanları gibi gerekli teknik uzmanlıktan da yoksun olabilir.
• Temel adımları atlamak ve acele: Birçok şirket, gerekli veri temellerini oluşturmadan veya paydaş uyumunu güvence altına almadan karmaşık AI uygulamalarına koşar. Bu, ara seviyeleri oluşturmadan doğrudan AI olgunluğunun 5. seviyesine çekim gibidir.
• Momentum oluşturulmaması: İlk kazançlar olmadan, organizasyon genelinde satın alma ve destek kazanmak zordur.

Pratik bir AI uygulama stratejisi oluşturmak

Teknoloji ile başlamak yerine, AI temelleri ile başlayın. Yapılandırılmış bir AI uygulama stratejisini savunuyoruz:

• Amacınızı ve gerçeklik kontrolünüzü anlayın: Her şeyden önce, AI ile neyi başarmak istediğinizi tanımlayın. Hangi kararları veya süreçleri hedefliyorsunuz? Ayrıca, yüksek başarısızlık oranı ve yinelemeli kalkınma ihtiyacı konusunda gerçekçi olun. Bir yazılım geliştirme yaşam döngüsü gibi davranın – bazı başarısızlıklar, geri bildirim alın, yineleme ve geliştirin.

• Veri Vakfınızı Kurun: Veriler AI hazırlık piramidinin en büyük parçasıdır.
  • Seçtiğiniz amaca ilişkin ham verileri tanımlayın.
  • Yalnızca neyin alakalı olduğuna odaklanarak bu verileri organize edin ve birleştirin.
  • Alakasız bilgileri kaldırmak için verileri temizleyin.
  • Daha temiz veriler, daha iyi erişim kontrolü ve daha hızlı bilgiler gibi sonuçlara odaklanan basit yönetişim uygulayın. İnsanlar yönetişimi tartışmaktan hoşlanmasalar da, güvenlik ve uyumluluk için gereklidir, ancak bir engel değil, kuruluşun farklı bölümlerini birbirine bağlayan bir köprü olmalıdır. Başlangıçta perde arkasında otomatik olan asgari kuralları hedefleyin.
• Fırsatlar bulun ve ekipleri hizalayın: Farklı departmanlarda çalışanlarınızla konuşun. Onlara günlük görevlerini, en büyük ağrı noktalarını ve şu anda süreçleri nasıl gerçekleştirdiklerini sorun. İnsanlar iyileştirme fırsatlarının nerede olduğunu biliyorlar.
• Paydaş uyumu çok önemlidir: Her departmanla ilgili dilde yapay zeka (maliyet tasarrufu, zaman tasarrufu, sürtünmeyi azaltma) değerini iletebilecek şampiyonlara ihtiyacınız var. Kuruluşunuzu AI stratejisi ile takip etmek için tekrarlayan hizalama toplantıları için bir “AI komitesi” oluşturmayı düşünün.

AI olgunluk modelinde gezinme

AI ile gerçek dönüşüm elde etmek bir yolculuktur ve bir AI Olgunluk Modeli Beş seviyeli:

Seviye 1 – Farkındalık: Yapay zeka ile ilgili konuşmalar gerçekleşiyor, ancak stratejik değil ve hiçbir pilot proje veya deney yapılmıyor.

Seviye 2 – Aktif: Yapay zeka, bilgi paylaşımına ve standardizasyonun başlangıcına odaklanan toplantılarla kavramın, muhtemelen pilot projelerin kanıtıdır.

Seviye 3 – Operasyonel: En az bir AI projesi üretime geçti. En iyi uygulamalar, uzmanlar ve teknoloji işletme tarafından erişilebilir ve AI'nın yönetici sponsorluğu ve özel bir bütçesi vardır. Bu, etkili bir şekilde rekabet etmek için değerli bir hedef olarak kabul edilir.

Seviye 4 – Sistemik: Her yeni dijital proje en azından yapay zekayı kullanan ve yeni ürün ve hizmetler yapay zekayı yerleştirdi. Çalışanlar teknolojiyi anlıyor ve AI uygulamaları iş ekosistemi içinde ve arasında verimli etkileşim kuruyor.

Seviye 5 – Dönüşüm: AI artık işletmenizin DNA'sının bir parçası.

Birçok kuruluş şu anda Seviye 1'dedir, sadece ne yapacağını anlamaya çalışıyor, rakipleri Seviye 2 veya Seviye 3'te olabilir. Doğrudan Seviye 5'e koşma, temel adımları atlama eğilimi ortak bir tuzaktır. Bunun yerine, yapay zekayı bloklarda ve fazlarda düşünün.

Hızlı AI kazançları ile ivme oluşturun

Bir vakfınız olduğunda, erken başarıları hedefleyin. Bu hızlı kazançlar değer gösterir ve satın alma üretir. Deneyimlerimizden ve alandan örnekler şunlardır:

• Kullanıcı Verimliliğini Artırma: E -postaları uygun ton ve netlikle hazırlamak, toplantıların özetlerini almak (özellikle geç kalırsa veya eylem öğelerini tanımlamak için yararlı), belgeler ve sunumlardaki yazılı içeriği iyileştirmek ve belge türlerini dönüştürmek gibi görevler için Copilot gibi üretken AI araçları kullanın. Copilot gibi araçların mevcut iş akışlarına derin entegrasyonu (örn. Microsoft 365) burada önemli bir avantajdır.
• Kişisel Otomasyon: Zaman çizelgelerini hızlı bir şekilde tamamlamak için çeşitli kaynaklardan (e -postalar, toplantılar, belgeler) bilgileri derleme gibi tekrarlayan bireysel görevleri otomatikleştirin.
• Basit Veri Analizi: Formüller oluşturmak için AI kullanın veya ortalama büyüme oranlarının hesaplanması gibi belirli ihtiyaçlar için veri setlerini hızlı bir şekilde analiz edin.
• Dahili iletişimin/sunumların geliştirilmesi: İzleyici ve hedef hakkında bağlam sağlayarak belirli iç veya dış kitleler için sunumları uyarlamak için üretken AI kullanmak. Yapay zekaya doğru bağlamın sağlanmasının, içeriğin yoğun iç ortaklarla daha iyi rezonansa girmesine nasıl yardımcı olabileceğini ve artan ilgiye yol açabileceğini gördük.
• Hedeflenen Satış Rehberliği: AI, belirli potansiyel müşterilerin müşteri olma olasılığının en yüksek olduğu satış ekiplerine rehberlik etmek için demografik ve konum verilerini analiz edebilir ve satış gücü arasındaki güveni, netliği ve morali önemli ölçüde artırabilir. Bu basit bir şekilde başlayabilir ve daha karmaşık yönlendirme ve trafik optimizasyonu içerecek şekilde gelişebilir.

Yapay zekayı bir yolculuk olarak düşünün: Yapay zeka ile gerçek dönüşüm elde etmek zaman alır ve farklı olgunluk seviyelerinden geçer (farkındalık, aktif, operasyonel, sistemik, dönüşümsel). Hedeflemek Seviye 3 (operasyonel)Özel kaynaklar ve yürütme sponsorluğu ile en az bir projenin üretimde olduğu yerlerde, birçok kuruluş için değerli bir ilk hedeftir. Seviyeleri atlamak için cazibeden kaçının ve doğrudan karmaşık, işletme çapında uygulamalara koşturun.

Copilot hızlı kazançları ve son kullanıcı değeri ile sonuçlanabilecek üretken yapay zekanın iki temel kullanımının bu demosuna göz atın!

Bir AI iş stratejisi oluşturma yolunuz

AI tek bir ürün veya tek seferlik bir uygulama değildir; Sürekli iyileştirme ve keşif yolculuğu. Yapay zekanın iş dünyasında nasıl uygulanacağına dair evrensel bir tarif yoktur, ancak veri, amaç, hızlı kazançlar ve hizalamaya odaklanan pratik bir AI uygulama stratejisi anahtardır. Doğru zihniyet ve strateji ile AI, bir terimden inovasyon ve rekabetçi iş avantajının temel bir itici gücü haline gelebilir. Küçük başlayın, makul beklentiler belirleyin, pratik yapay zeka temellerine odaklanın ve kalıcı momentum ve başarı elde edin.

Pratik bir AI iş stratejisi oluşturmak için en iyi ipuçları Witum'da ilk kez ortaya çıktı.