نویسنده (ها): فناوری Leapfrog
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
هوش مصنوعی (AI) با افزایش کارآیی ، تقویت نوآوری و ارائه مزایای رقابتی ، صنایع را تغییر می دهد. از آنجا که مشاغل به دنبال ادغام هوش مصنوعی در عملیات خود هستند ، درک مراحل و استراتژی های لازم ضروری می شود.
در این وبلاگ ، ما سعی می کنیم به برخی از سؤالات کلیدی که مورد بحث قرار می گیرد ، برای کمک به مشاغل برای آماده سازی موفقیت آمیز هوش مصنوعی ، با تمرکز بر شناسایی هدف ، تجزیه و تحلیل داده ها ، استفاده از کشف مورد ، محصول و طراحی UX ، انتخاب مدل ، توسعه MVP ، عملیات و مقیاس گذاری استفاده کنیم.
1. شناسایی اهداف
با AI چه مشکلی را حل می کنم؟
مشکلات تجاری روشن را که AI می تواند به آن بپردازد تعریف کنید
هنگام ادغام هوش مصنوعی ، شناسایی مشکلات خاص تجاری که قصد حل آن را دارید ، بسیار مهم است. هوش مصنوعی از تکنیک های مختلفی ، از جمله تصمیم گیری الگوریتمی ، تشخیص الگوی و فرآیندهای یادگیری تکراری ، برای تجزیه و تحلیل و حل چالش های پیچیده استفاده می کند. درک مشکل شما به طراحی یک محصول یکپارچه AI کمک می کند که کاربر پسند باشد و با اهداف تجاری شما هماهنگ باشد. اگر یک مشکل را به وضوح تعریف کنید ، یافتن راه حلی برای آن بدون در نظر گرفتن اجرای هوش مصنوعی آسان تر می شود.
آیا هوش مصنوعی به اندازه کافی برای حل مشکل خوب است؟
توانایی AI را برای رفع مشکل خاص خود ارزیابی کنید.
هوش مصنوعی می تواند روندها ، الگوهای و انجمن ها را شناسایی کند ، ناکارآمدی ها را کشف کند ، برنامه ها را اجرا کند ، یاد بگیرد ، نتایج آینده را پیش بینی کند و تصمیمات را بر اساس داده های تاریخی اطلاع دهد. این می تواند وظایف تحلیلی پیچیده را بهبود بخشد و به طور خودکار انجام دهد ، داده ها را در زمان واقعی مطالعه کرده و رفتار خود را با حداقل نظارت تنظیم کند و آن را به ابزاری قدرتمند برای حل مشکلات پیچیده تجاری تبدیل کند. اما این مهم است که به خاطر داشته باشید که هوش مصنوعی ابزاری فوق العاده نیست که تمام مشکلات شما را حل کند. با این حال ، اگر مشکلی که با آن روبرو هستید تحت هر یک از حوزه های ذکر شده در بالا قرار می گیرد ، هوش مصنوعی آن را حل می کند یا در حل آن به میزان قابل توجهی کمک می کند.
2. تجزیه و تحلیل داده ها
آیا داده های کافی داریم؟
اطمینان حاصل کنید که داده های کافی و مرتبط دارید.
داشتن داده های کافی برای ادغام هوش مصنوعی بسیار مهم است. کیفیت و کمیت داده ها اثربخشی راه حل هوش مصنوعی شما را تعیین می کند. داده های موجود خود را ارزیابی کنید ، شکاف ها را شناسایی کرده و استراتژی هایی را برای جمع آوری و تمیز کردن داده ها برای پشتیبانی از ابتکارات هوش مصنوعی خود تهیه کنید. راه حل های فعلی Genai می تواند به شما کمک کند تا داده ها را درون یابی کنید یا داده های مصنوعی را نیز ایجاد کنید. اما برای داشتن نتایج دقیق از ادغام هوش مصنوعی ، باید درک روشنی از دامنه ، تغییرپذیری آن و منابع داده داشته باشید.
آیا داده های ما خصوصی می ماند؟
اولویت بندی حریم خصوصی و امنیت داده ها.
اقداماتی را برای محافظت از اطلاعات حساس ، مانند راه حل های ذخیره سازی داده های ایمن ، رمزگذاری و دسترسی محدود به پرسنل مجاز انجام دهید. اطمینان از شفافیت و پاسخگویی در شیوه های رسیدگی به داده ها می تواند اعتماد را در بین ذینفعان ایجاد کرده و از اعتبار سازمان شما محافظت کند. بیشتر داده های مهم ماموریت باید با تعهدات و اقدامات لازم اداره شوند. رمزگذاری داده ها و کاهش اطلاعات حساس باید قبل از تغذیه آنها به مدل های هوش مصنوعی ، پیش نیاز باشد. به همین ترتیب ، اگر شما در حال ایجاد یک راه حل Genai هستید ، لازم است که به درستی مهندسان را به سخت کردن سیستم و بررسی هرگونه داده و امکان نشت اطلاعات سوق دهید.
3. مورد استفاده را کشف کنید
آیا ذینفعان ما تراز شده اند؟
خرید و پشتیبانی ذینفعان را ایمن کنید.
تراز ذینفعان یک دیدگاه متحد ایجاد می کند و حس مالکیت را تقویت می کند. ذینفعان تراز شده به احتمال زیاد از استراتژی ها ، ابتکارات و فرایندهای تصمیم گیری سازمان حمایت می کنند و منجر به افزایش اعتماد ، همکاری و موفقیت سازمانی می شوند. با شناسایی و تجزیه و تحلیل ذینفعان ، ایجاد اعتماد و تراز کردن منافع آنها با اهداف سازمانی ، به تراز برسید. به طور خاص با فناوری جدید و به طور کلی قلمرو ناشناخته از AI ، در مورد توانایی ، دامنه و خطر پیرامون راه حل ، شک و تردید وجود دارد. جلسات قبل از آلبوم ، توضیحات واضح و اجرای شفاف می تواند به ذینفعان کمک کند تا هوش مصنوعی را بپذیرند و به درستی تراز کنند.
آیا مردم از راه حل ما استفاده می کنند؟
راه حل های هوش مصنوعی کاربر محور را برای اطمینان از پذیرش طراحی کنید
پذیرش کاربر برای موفقیت ادغام هوش مصنوعی بسیار مهم است. یک محصول کاربر پسند را طراحی کنید که نیازهای کاربر را برآورده کند و ارزش آن را ارائه دهد. برای ایجاد یک راه حل بصری و مؤثر ، رفتار کاربر ، ترجیحات و درد را درک کنید. برای اطمینان از اینکه کاربران آماده استفاده از راه حل هستند ، شرکت همچنین باید اطمینان حاصل کند که هوش مصنوعی آنها را از شفافیت سیستم یا اضافه کردن پیچیدگی شناختی به تجربه کاربر جلوگیری نمی کند. کاربران باید کنترل و کنترل محتوای تولید شده و رسانه را درک کنند و روش هایی برای بازگشت یا اضافه کردن ورودی خود داشته باشند.
4. طراحی محصول و UX
آیا ما نیاز به بازیابی همه داریم؟
برنامه برای آموزش لازم و مدیریت تغییر.
بازآموزی با تغییر نحوه کار ما ضروری است. کارمندان Upskill و Reskill برای همکاری مؤثر با هوش مصنوعی. نیازهای بازآموزی را شناسایی کنید ، یک استراتژی آموزشی تهیه کنید ، مواد آموزشی را مرور کنید ، نتایج را ارزیابی کنید و توسعه رهبری را در اولویت قرار دهید. بازآموزی باید حداقل باشد اما در جای مناسب. آگاهی از هوش مصنوعی و پیامدهای آن ممکن است کاربران را برای پذیرش راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی آماده کند ، اما راهنمایی هنوز هم لازم خواهد بود ، حتی اگر راه حل خود توضیحی باشد و استفاده از آن آسان باشد. این امر برای اطمینان از دانش مناسب در مورد استفاده از سیستم و نحوه عملکرد سیستم درخواست ها ، ورودی و خروجی است. اگر رفتار و فرآیندهای کاربر نیاز به تعمیرات اساسی داشته باشد ، منطقی است که به تدریج پیچیدگی سیستم را در مراحل اضافه یا حذف کنید. تکامل ممکن است بیشتر از انقلاب کامل در اتخاذ فناوری جدید AI/Genai باشد.
5. انتخاب مدل های مناسب ، مجموعه داده ها و فرآیندها
آیا باید آن را درست کنیم یا آن را بخریم؟
بین ساخت یا خرید راه حل های هوش مصنوعی بر اساس هزینه ، زمان و سفارشی سازی تصمیم بگیرید.
هزینه ها و مزایای تولید یک محصول را در داخل در مقابل تهیه آن از یک تأمین کننده خارجی ارزیابی کنید. عواملی مانند هزینه های کار ، تخصص ، الزامات ذخیره سازی ، قراردادهای تأمین کننده و حجم را در نظر بگیرید. بسیاری از آماده ها برای استفاده و استقرار راه حل های اطراف AI در بازار وجود دارد ، حتی در Leapfrog ما چیزی را ایجاد کرده ایم که می تواند شما را در کمتر از یک روز با توجه به در دسترس بودن داده ها و باز بودن سیستم (یعنی Basic Chatbot در پایگاه دانش شما) به کار ببرد. اما باید ملاحظات دقیق در مورد انتخاب سیستم انجام شود و ساختن یکی از آنها به عنوان اجرای AI فقط یک تصمیم مبتنی بر هزینه نیست. اجرای هوش مصنوعی با سطح بالایی از مهندسی ، مدیریت فرآیند ، در دسترس بودن داده ها ، پذیرش کاربر ، توجه اخلاقی و حقوقی همراه است. اگر یک راه حل خارج از قفسه AI/Genai با نیازهای شما در مورد این معیارها مطابقت داشته باشد و همزمان باشد ، ممکن است وقت و تلاش زیادی را برای آزمایش فقط سیستم که ممکن است کار کند یا نباشد ، صرفه جویی کند. تصمیم گیری در مورد ساختمان یا خرید راه حل باید تمام این معیارها را در نظر بگیرد.
6. ساختمان MVP
چه هزینه ای برای ما خواهد داشت؟
تخمین و بودجه برای هزینه های ادغام هوش مصنوعی.
هزینه های جمع آوری داده ها ، توسعه مدل ، استقرار و نگهداری را در نظر بگیرید. شامل بازآموزی کارمندان و اجرای فرایندهای جدید در بودجه کلی ادغام هوش مصنوعی. شروع کوچک ، کلید موفقیت در تطبیق فناوری هوش مصنوعی است. با این وجود ، ممکن است همیشه ساخت POC یا MVP در اطراف هوش مصنوعی و آزمایش آن همیشه امکان پذیر نباشد. در این حالت ، برنامه ریزی و مشاوره مالی ممکن است به حداقل رساندن هزینه و بهبود ROI کمک کند. این باید با تحقیقات مهندسی جفت شود تا اطمینان حاصل شود که مقیاس پذیری ، تصحیح آینده و هزینه های بهره برداری نیز در آن صورت گرفته است. در همه موارد دیگر ، شروع کوچک کلید اجرای موفقیت آمیز هوش مصنوعی است.
اجرای آن چه مدت طول می کشد؟
یک جدول زمانی واقع بینانه برای ادغام AI ایجاد کنید.
زمان اجرای بسته به پیچیدگی پروژه ، در دسترس بودن منابع و درگیری ذینفعان متفاوت است. یک برنامه پروژه روشن را تهیه کنید ، جدول زمانی واقع بینانه را تنظیم کرده و روند را برای اطمینان از ادغام موفقیت آمیز هوش مصنوعی اصلاح کنید. از آنجا که اکثر راه حل های Genai در مورد راندمان عملیاتی و حداقل راه اندازی ایجاد می شوند ، راه حل ها ممکن است از جعبه مفید باشند یا تا زمانی که واقعاً شروع به استفاده از آن کنید ، قابل اجرا هستند. بسیاری از سیستم های هوش مصنوعی عملکرد و دقت خاص خود را دارند که ممکن است با نیازهای تجاری یا حساسیت خروجی سیستم مطابقت نداشته باشد. به تدریج اجرای راه حل هوش مصنوعی در سراسر سازمان ، شاید با یک خلبان کوچک و مقیاس بندی آن ، واقع بینانه تر باشد. ایجاد طرحی که در واقع به پیشرفت موجود پایبند باشد ، با افزایش کاربردها و مقیاس بندی آن برای اجرای بزرگ توصیه می شود.
7. تکرار ، حاکمیت و مقیاس گذاری
آیا می توانم با مسئولیت پذیری آن را اداره کنم؟
دستورالعمل های اخلاقی و ارزیابی مداوم را تعیین کنید.
با در نظر گرفتن خطرات و تعصبات احتمالی ، استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی را تضمین کنید. شفافیت و پاسخگویی را در توسعه و استقرار هوش مصنوعی انجام داده و اقداماتی را برای کاهش خطرات تعیین کنید. عملیات مسئول باعث ایجاد اعتماد در بین ذینفعان می شود و موفقیت طولانی مدت ادغام هوش مصنوعی را تضمین می کند. این حوزه از اخلاق هوش مصنوعی و قابلیت استفاده “AI با محوریت انسانی” وجود دارد که از هوش مصنوعی حمایت می کند و نه اینکه برای وظیفه انسانی ، اقتصاد و بوم شناسی مختل کننده باشد.
به همین ترتیب ، استفاده از Genai و هوش مصنوعی باید توسط سیاست هایی که از سوءاستفاده جلوگیری می کند و اطمینان از رعایت الزامات قانونی و نظارتی موجود را تضمین می کند ، اداره شود. سرمایه گذاری در ایجاد یک سیاست جامع اجرای و استفاده از AI ، ابتکار خوبی برای هر شرکت امروز است.
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی