پایان اتوماسیون تکه تکه شده

مسیر فناوری شرکت اغلب با تکه تکه شدن مشخص شده است. در گذشته ، گسترش سریع سیستم عامل های داده منجر به یک اکوسیستم پراکنده می شد زیرا فروشندگان با عجله به پشتیبانی از انواع و ابزارهای مختلف داده می رفتند. به عنوان مثال ، سازمانها غالباً داده های ساختاری را با پایگاه داده های رابطه ای مانند MySQL یا Oracle ، داده های نیمه ساختار یافته با پایگاه داده های NOSQL مانند MongoDB و داده های بدون ساختار با دریاچه های داده اجرا شده با Hadoop یا Amazon S3 مدیریت می کنند. چارچوب های پردازش داده های بزرگ مانند Apache Spark سپس برای مدیریت تجزیه و تحلیل داده های در مقیاس بزرگ در بالا لایه بندی شدند. نتیجه؟ سیستم های پیچیده و پر هزینه که نگهداری آنها دشوار بود و نتوانست بینش یکپارچه را ارائه دهد.

امروز ، سناریوی مشابه با هوش مصنوعی در حال آشکار شدن است. انفجار ابزارهای پیش بینی کننده ، مولد و عامل ، منظره ای تکه تکه شده را ایجاد کرده است که در آن مشاغل برای ادغام چندین راه حل به طور مؤثر تلاش می کنند. مدیریت این قابلیت های جدا شده هوش مصنوعی به طور جداگانه پیچیدگی را افزایش می دهد ، کارایی را کاهش می دهد و پتانسیل کامل اتوماسیون را محدود می کند. یک پشته هوش مصنوعی یکپارچه با تثبیت اتوماسیون با قدرت AI در یک اکوسیستم تک و منسجم ، این مشکل را حل می کند.

به عنوان مثال ، در خدمات به مشتری ، یک شرکت ممکن است بخواهد AI پیش بینی کننده را برای پیش بینی مسائل مشتری ، هوش مصنوعی تولیدی برای ایجاد پاسخ های شخصی و AI عامل برای مقابله با تعامل های پیچیده ترکیب کند. این ادغام امکان یک سیستم پشتیبانی یکپارچه و هوشمند مشتری را فراهم می کند که باعث کاهش بار کاری انسان ، افزایش رضایت مشتری و بهبود کارایی عملیاتی می شود – ارائه وعده واقعی هوش مصنوعی. با این حال ، با استفاده از ابزارهای AI تکه تکه ، این نوع سناریوی دنیای واقعی برای ارائه بسیار پیچیده و پرهزینه می شود ، نیاز به مجوز ، آموزش و استفاده از چندین ابزار و راه حل های مختلف هوش مصنوعی دارد. این پیچیدگی در نوآوری تجارت قرار می گیرد و مانع پیشرفت شما به سمت نتایج استراتژیک می شود.

برای کاهش پیچیدگی و باز کردن تمام پتانسیل های AI ، سازمان ها باید یک رویکرد استراتژیک برای ادغام هوش مصنوعی در عملیات خود اتخاذ کنند. این امر نه تنها به ادغام ابزارهای هوش مصنوعی بلکه ایجاد چارچوب های حاکمیتی برای اطمینان از موفقیت طولانی مدت نیاز دارد.

نحوه مدیریت قطعه قطعه AI: ابزارها و چارچوب های AI را ادغام کنید

از ترس از دست رفتن ، برخی از سازمان ها به محض اینکه Genai در سال 2022 به دنبال انتشار Chatgpt Openai در جریان اصلی قرار گرفتند ، از اسلحه پریدند و هوش مصنوعی را به تصویب رساندند. این مبتکران اولیه اکنون با وصله ای از راه حل های قطع شده که منجر به افزونگی ها ، ناکارآمدی ها و چالش های نگهداری شده است ، سروکار دارند. در حالی که هر ابزار هوش مصنوعی ممکن است به تنهایی ارزش را فراهم کند ، سیستم های تکه تکه شده پیچیدگی غیر ضروری ایجاد می کنند که نوآوری را کند می کند. برای آن دسته از شرکت هایی که به دنبال ساده سازی استراتژی هوش مصنوعی خود – یا افرادی هستند که سرمایه گذاری های جدید هوش مصنوعی را در نظر می گیرند – مسیر یک پشته AI Resolute کاملاً ساده است. اکوسیستم فعلی AI را ارزیابی کرده و در سیستم عامل های کمتر و یکپارچه تر استاندارد کنید. یک استراتژی ادغام هوش مصنوعی به خوبی برنامه ریزی شده تضمین می کند که قابلیت های مختلف هوش مصنوعی-پیش بینی کننده ، مولد و عامل عامل-یکپارچه با هم کار می کنند ، نه اینکه به عنوان یک وصله جدا شده از ابزارها عمل کنند.

قابلیت همکاری مهم است. سازمانها باید سیستم عامل های هوش مصنوعی را که با زیرساخت داده های موجود خود ادغام می شوند ، در اولویت قرار دهند و به آنها امکان می دهند تا به جای ایجاد راه حل های خاموش ، گردش کار را در بخش ها وصل کنند. یک استراتژی مهاجرت مرحله ای به سهولت در انتقال کمک می کند ، و اطمینان از حداقل اختلال در عملیات در حال انجام در حالی که از تصویب AI تکه تکه شده به یک رویکرد یکپارچه تر تغییر می کند. فراتر از فناوری ، سازمان ها همچنین باید مالکیت روشنی را برای ابتکارات هوش مصنوعی تعریف کنند. اختصاص مسئولیت به یک عملکرد اختصاصی هوش مصنوعی-چه در داخل آن ، عملیات ، یا یک تیم عملکردی متقابل-تضمین می کند که اتخاذ AI فقط یک پروژه منزوی نیست بلکه یک ابتکار عمل مقیاس پذیر و گسترده است.

نحوه مدیریت قطعه قطعه AI: ایجاد یک مرکز عالی (COE)

یک مرکز تعالی (COE) به عنوان یک مرکز متمرکز از تخصص ، منابع و بهترین روشها برای مقیاس بندی ابتکارات هوش مصنوعی عمل می کند. با استاندارد سازی اجرای هوش مصنوعی در سراسر سازمان ، یک COE به ساده سازی ابتکارات ، از بین بردن افزونگی ها و جلوگیری از تکه تکه شدن کمک می کند – اطمینان از اولویت بندی پروژه های هوش مصنوعی بر اساس تأثیر تجاری و بازده سرمایه گذاری (ROI).

AI COE موفق با یک هدف واضح با تعریف چگونگی پشتیبانی از AI از اتوماسیون ، تصمیم گیری و کارآیی عملیاتی شروع می شود. به جای محدودیت در محدودیت های IT ، COE باید عملکردی متقابل داشته باشد ، و تصویب AI را تسریع کند و حاکمیت و نظارت روشنی را برای اطمینان از ابتکارات هوش مصنوعی با اهداف سازمانی فراهم کند.

حاکمیت بسیار مهم است. سازمان ها باید برای استقرار مدل AI دستورالعمل هایی را تعیین کنند ، اطمینان از حفظ حریم خصوصی داده ها ، امنیت و ملاحظات اخلاقی در هر ابتکار هوش مصنوعی تعبیه شده اند. یک چارچوب حاکمیتی از تصمیم گیری مغرضانه جلوگیری می کند ، رعایت مقررات در حال تحول را تضمین می کند و اعتماد به فرآیندهای AI را ایجاد می کند. موفقیت هوش مصنوعی فقط مربوط به اجرای نیست ، بلکه در مورد آموزش است. سازمان ها باید سواد هوش مصنوعی را در بین تیم ها ارتقا دهند و اطمینان حاصل کنند که کارکنان درک می کنند که چگونه از ابزارهای هوش مصنوعی به طور مؤثر استفاده کنند.

سرانجام ، ابتکارات هوش مصنوعی باید قابل اندازه گیری و سازگار باشد. یکی از راه های انجام این کار از طریق مکانیسم های ردیابی عملکرد مانند نظارت بر سود کارآیی یا تأثیر درآمد محور AI است. سازمان هایی که استراتژی های هوش مصنوعی خود را تصفیه می کنند ، ارزش حاصل از سرمایه گذاری های هوش مصنوعی را به حداکثر می رسانند.

محرک استراتژیک نوآوری بلند مدت

تکه تکه شدن هوش مصنوعی یک چالش مهم را ایجاد می کند ، اما لازم نیست. با یک رویکرد یکپارچه ، شرکت ها می توانند اتخاذ AI را ساده تر کنند ، بهره وری عملیاتی را تقویت کنند و بینش های عملی را از تلاش های اتوماسیون خود استخراج کنند. با ادغام ابزارها و چارچوب های هوش مصنوعی و ایجاد یک مرکز تعالی ، مشاغل می توانند اطمینان حاصل کنند که هوش مصنوعی فقط یک سرمایه گذاری فناوری دیگر نیست بلکه یک محرک استراتژیک نوآوری بلند مدت است.

Burley Kawasaki VP جهانی بازاریابی محصول و استراتژی است خلاصیبا یک فروشنده جهانی یک بستر AI بومی برای خودکار سازی گردش کار و CRM با بدون کدبشر