Paano maiwasan ang pag-aaksaya ng pera sa mga serbisyo ng enterprise AI

Ang pag-iwas sa pag-aaksaya ng pera sa mga serbisyo ng AI na hindi sulit ay nangangailangan ng higit pa sa basta pagsabay sa uso.Nangangailangan ito ng pag-unawa kung bakit napakaraming proyekto ang nabibigo, kung anong mga estratehikong pagkakamali ang patuloy na nauulit, at kung paano magdisenyo ng isang roadmap na nag-uugnay sa teknolohiya sa mga konkretong problema sa negosyo. Bukod pa rito, kinabibilangan ito ng pagtugon sa mga legal, etikal, at organisasyonal na isyu: mula sa kalidad ng datos at pagsasanay ng pangkat hanggang sa pamamahala at mahigpit na pagsukat ng balik sa puhunan.

Ang tunay na halaga ng mga pagkabigo sa mga proyekto ng enterprise AI

Ang mga rate ng pagkabigo sa mga proyekto ng AI ay mas mataas kaysa sa inaakala ng karamihan sa mga ehekutibo.Ipinapahiwatig ng ilang pag-aaral na ang karamihan sa mga pilot project at proof-of-concept trial ay hindi kailanman nakakarating sa produksyon o nabibigong makabuo ng malinaw na mga benepisyong pinansyal. Binabanggit ng ilang ulat ang mga bilang na humigit-kumulang 80-95% ng mga inisyatibo na hindi natapos, natigil, o basta na lamang inabandona dahil hindi nagpapakita ng nasasalat na epekto.

Ang muling pagbuhay ng isang hindi maayos na plinano na implementasyon ng AI ay maaaring magkahalaga ng kasinghalaga, o mas malaki pa kaysa sa orihinal na proyekto.Ayon sa mga pagtatantya, ang gastos sa pagwawasto ng isang nabigong pag-deploy ay nasa daan-daang libong euro, na kadalasang dinoble ang paunang badyet. Dagdag pa rito ang opportunity cost: mga buwan o taon na nasayang sa isang eksperimento na hindi nakalutas sa tamang problema, habang ang mas praktikal na mga kakumpitensya ay sumusulong na may mas simple at mas cost-effective na mga solusyon.

Higit pa sa naubos na badyet, Ang hindi gaanong nakikitang pinsala ay kadalasang siyang pinakamasama sa organisasyonAng isang hindi maayos na dinisenyong channel ng datos, mga kagamitang hindi sumasama sa sistema ng kumpanya, o malabong mga digital na layunin ay lumilikha ng isang uri ng "mabagal na pagtagas" ng oras at pera: mga pagbabago, mga teknikal na patch, at mga manu-manong eksepsiyon na hindi pa nakalkula ng sinuman sa simula ay maaaring dumami.

Ang mga nasayang na mapagkukunan ay nagiging isang walang hanggang hukay.Buong pangkat na nakatuon sa mga proyektong hindi kailanman nagsisimula, mga suweldong ipinuhunan sa mga tampok na hindi ginagamit ng mga gumagamit, at mga sistemang nauuwi sa pagiging lipas na o, mas malala pa, nakakasagabal sa mga kritikal na proseso. Maraming kumpanya ang nakakatagpo ng kanilang mga sarili na nagpapanatili ng mga tool sa AI na, sa halip na makatulong, ay nakakasagabal pa.

Naaapektuhan din ang reputasyon kapag ang AI ay ipinakilala nang pabaya. Mga bot na nakakadismaya sa mga customerAng mga sistema ng pagpepresyo na kumikilos nang pabago-bago o mga modelong hindi sinasadyang nandidiskrimina ay sumisira sa tiwala ng brand at nagtataboy sa mga gumagamit at kasosyo. Ang mga ganitong uri ng pagkakamali ay hindi lamang lumilikha ng mga reklamo; maaari rin itong manatiling nakaukit sa mga digital na alaala ng mga customer sa loob ng maraming taon.

Sa loob, Ang mga hindi maaasahang kagamitan sa AI ay nagpapahina sa moral ng empleyadoKung mapapansin ng mga empleyado na ang bagong "matalinong solusyon" ay lumilikha ng mas maraming problema kaysa sa nalulutas nito, ang pagtutol sa pagbabago ay lalong tumitindi. Tumataas ang pag-aalinlangan, kasama ang pakiramdam na ang pamamahala ay sumusunod lamang sa mga uso, at sa maraming kaso, tumataas ang pagpapalit ng mga pangunahing talento.

Sa wakas, Nagbubukas ang mga integrasyon ng AI na hindi maayos ang pamamahala mga kakulangan sa seguridad at mga panganib sa operasyonAng mga modelong mapanganib na konektado sa mga pangunahing sistema, hindi makontrol na pag-access sa sensitibong data, o hindi maayos na dokumentadong mga dependency sa teknolohiya ay maaaring humantong sa mga insidente ng cybersecurity, mga pagkaantala ng serbisyo, o hindi pagsunod sa mga regulasyon na may malubhang legal na kahihinatnan.

Mga karaniwang pagkakamali na nagpapamahal sa AI

Karamihan sa mga pagkabigo ng AI ay hindi dahil sa kakulangan ng kapangyarihan sa mga modelo, kundi dahil sa mga pagkakamali ng tao at organisasyon.Mga pilot na hindi pa nasusubukan sa mga konteksto sa totoong mundo, mga hindi malinaw na kinakailangan, mga minamadaling integrasyon, at labis na pag-asa sa ideya na "aayusin ito ng makina." Ang lahat ng ito ay nag-iipon ng isang uri ng utang sa teknolohiya at operasyon na kalaunan ay binabayaran nang may interes.

Isa sa mga pangunahing salarin ay ang mahinang kalidad ng datosMaraming kumpanya ang nag-aakalang mayroon silang maraming impormasyon na handa nang gamitin para sa mga advanced na modelo, ngunit sa katotohanan ay luma na ito, hindi pare-pareho, at puno ng kakulangan. Simple lang ang resulta: Natututo ang AI ng mga depektibong pattern, bumubuo ng mga hindi tumpak na hula, at gumagawa ng mga desisyong hindi naaayon sa realidad ng negosyo.

Isa pang patuloy na balakid ay ang mga kahirapan sa pagsasama sa mga lumang sistemaAng mga Legacy CRM, mga ERP na walang modernong konektor, mga custom na application na kulang sa dokumentasyon… ang pagsisikap na isama ang mga serbisyo ng AI sa ecosystem na ito ay maaaring maging isang bangungot. Kung walang mahusay na pinag-isipang arkitektura, ang mga proyekto ay walang katapusang natatagal, ang mga marupok na dependency ay lumilitaw, at ang bawat pag-update ay nagiging isang panganib.

Ang kakulangan ng malinaw na mga layunin ay isa pang tiyak na sangkap para sa pag-aaksaya.Ang pamumuhunan sa AI dahil lang sa "kailangan natin ng AI" nang hindi tinutukoy kung aling mga sukatan ang gusto mong pagbutihin ay humahantong sa mga deployment na kahanga-hanga sa isang demo ngunit hindi naman nakakalutas ng anumang tunay na problema. Kung walang makakasagot nang tumpak kung anong problema sa negosyo ang tinutugunan, sandali na lang bago masayang ang badyet.

Idinagdag dito ay ang naipon na teknikal na utangLumang code, mga prosesong hindi awtomatikong ginagamit, mga datos na nakakalat sa mga spreadsheet at mga parallel system. Ang pagsisikap na maglagay ng isang makabagong modelo sa ibabaw ng pundasyong ito ay parang paglalagay ng isang Formula 1 engine sa isang lumang kotse: gaano man ito kalakas, hindi lahat ng iba pa ay ginawa para hawakan ito.

Ang lahat ng mga pagkakamaling ito ay lalong lumalala kapag Ang mga end user ay hindi kasali sa disenyo at pagsubok ng mga solusyonAng pagtrato sa AI bilang isang "proyekto sa IT" na hiwalay sa pang-araw-araw na gawain ay nangangahulugan na ang mga kagamitang ito ay hindi akma sa mga totoong daloy ng trabaho, itinuturing na isang pataw, at nauuwi sa hindi sapat na paggamit. Kung walang tiwala at pakikilahok, bumabagsak ang pag-aampon.

La hindi sapat na pagsasanay ng koponan Ito ang kumukumpleto sa problema. Kailangang maunawaan ng mga ehekutibo, middle manager, at mga empleyado sa frontline, kahit na sa mataas na antas, kung paano gumagana ang AI na kanilang ginagamit, kung ano ang kaya at hindi nito magagawa, at kung paano susubaybayan ang mga resulta nito. Kung wala ang AI literacy na ito, maaaring masyado silang nagdedelegate sa tool o, sa kabaligtaran, hindi na sila magtitiwala dito hanggang sa punto na hindi nila ito lubos na nasusulit.

Ang ilusyon ng "pag-una sa teknolohiya" at ang ilusyon ng datos

Maraming estratehiya ng AI ang nagsisimula sa hindi dapat mangyari: sa teknolohiya sa halip na sa problema.Ito ang klasikong senaryo kung saan ang isang ehekutibo ay bumabalik mula sa isang kumperensya na natutuwa, nagpasyang "ipatupad ang AI sa buong kumpanya," at bibili ng isang platform o umupa ng mga serbisyo sa pagkonsulta nang hindi pa natutukoy kung para saan ito. Pagkatapos ay mabilis silang naghahanap ng mga pagkakataon sa paggamit upang bigyang-katwiran ang naaprubahan nang pamumuhunan.

Ang pamamaraang ito, na nakatuon sa solusyon kaysa sa pagsusuri, Gumagawa ito ng mga magarbong proyekto ngunit kakaunti ang epekto.Nabubuo ang mga kahanga-hangang demo, isinusulat ang mga press release, at nalilikha ang mga makabagong headline… ngunit pagdating sa pagtatanong tungkol sa balik ng puhunan, hindi nagkakatugma ang mga numero. Ang paggalaw ay napagkakamalang progreso, ang pagiging bago ay kapakinabangan.

Kahanay, Mayroong malaking agwat sa pagitan ng kung ano ang pinaniniwalaan ng mga organisasyon na ang kanilang datos ay at kung ano talaga ang mayroon sila.Sa papel, pinag-uusapan ng lahat ang tungkol sa mga "data lake" at "pinag-isang plataporma." Sa pagsasagawa, alam ng mga teknikal na pangkat na hindi kumpleto ang mga rekord, may mga duplikado, may mga nawawalang pangunahing field, at maraming kritikal na datos ang pinamamahalaan pa rin sa mga nakahiwalay na spreadsheet.

Ang machine learning ay hindi basta-basta natutugunan ng kahit ano: Nangangailangan ito ng de-kalidad na datos na pare-pareho at kumakatawan sa problemaAng isang modelong sinanay gamit ang may depekto o may kinikilingang impormasyon ay lumilikha lamang ng mga maling resulta nang may lubos na kumpiyansa. Sa madaling salita, awtomatiko nitong inaayos ang mga basura. At habang mas pinalalawak ang sistemang iyon, mas nagiging magastos ang pagkakamali.

Ang panlilinlang sa sarili na iniisip na "aayusin natin ang datos habang ginagawa natin ito" ay humahantong sa isang siklo ng labis na inaasahan at paulit-ulit na pagkabigoInaprubahan ang mga proyekto batay sa "teoretikal" na datos, pagkatapos ay ipinapaliwanag ng mga inhinyero na hindi ito sinusuportahan ng datos sa totoong buhay, binabawasan ang saklaw, at ipinapangako na ang susunod na pagkakataon ay magiging iba. Kung walang pagbabago sa pamamaraan, hindi na darating ang susunod na pagkakataon.

Roadmap para sa pagsasama ng AI nang hindi nagsasayang ng pera

Upang maiwasan ang pagiging isang budget black hole ng AI, kinakailangan ang isang plano.Hindi sapat ang basta pag-iipon lamang ng mga kagamitan o pag-upa ng anumang serbisyong may label na "matalino." Dapat idisenyo ang isang roadmap na magkakaugnay na pinagsasama ang diskarte sa negosyo, pamamahala ng datos, teknolohiya, at pagbabago sa organisasyon.

Ang unang hakbang ay magsimula sa "bakit" at "para saan"Bago talakayin ang mga modelo, plataporma, o tagapagbigay ng serbisyo, mahalagang tukuyin nang detalyado ang mga layunin sa negosyo na nais mong makamit: pagbabawas ng mga oras ng pagtugon sa serbisyo sa customer sa pamamagitan ng isang partikular na porsyento, pagpapabuti ng katumpakan ng pag-uuri ng lead, pagbabawas ng mga reklamo, pag-optimize ng imbentaryo, o pagpapalakas ng pagtuklas ng pandaraya. Kung mas masusukat at tiyak ang mga layuning ito, mas madaling masuri kung sulit ang isang serbisyo ng AI.

Susunod, ito ay mahalaga upang isaayos ang datosAng pagtrato sa impormasyon bilang isang estratehikong asset ay kinabibilangan ng pag-awdit sa mga umiiral na mapagkukunan, pag-unawa sa kung ano ang itinatala, ang kalidad nito, at ang mga patakarang namamahala dito. Ang paglilinis, pag-normalize, at pagbubuo ng datos ay kadalasang hindi gaanong kaakit-akit kaysa sa pagtalakay sa mga algorithm, ngunit kung wala ang pundasyong ito, ang anumang pamumuhunan sa AI ay maitatayo sa hindi matibay na pundasyon.

Gamit ang malinaw na mga layunin at datos, Panahon na para bumuo ng mga pangkat na may iba't ibang tungkulinAng AI ay hindi lamang isang proyektong IT: dapat na kasangkot ang mga propesyonal sa negosyo (benta, marketing, operasyon, panganib), mga espesyalista sa datos, mga developer, at mga propesyonal sa pamamahala ng proyekto. Tinitiyak ng kombinasyong ito na ang mga solusyon ay hindi lamang mahusay sa teknikal na aspeto kundi kapaki-pakinabang at praktikal din sa pang-araw-araw na operasyon.

Sa lahat ng oras, Maipapayo na isipin muna ang mga tao at prosesoAng tanong ay hindi lamang kung aling gawain ang maaaring i-automate, kundi kung paano nito babaguhin ang gawain ng mga taong nagsasagawa nito ngayon, kung anong mga desisyon ang mananatili sa mga kamay ng tao, at kung anong mga kontrol ang ilalagay upang mapatunayan kung ano ang ginagawa ng AI. Ang pagdidisenyo ng mga daloy ng trabaho kung saan inihahanda ng sistema ang trabaho at ang tao ay gumagamit ng pagpapasya ay kadalasang nagbibigay ng higit na halaga kaysa sa kumpletong kapalit.

Sa wakas, Ang pagsasama ng AI ay dapat na paulit-ulit at batay sa ebidensyaSa halip na iisang mega-proyekto na sumasaklaw sa lahat, mas makatuwirang magsimula sa limitadong mga pilot program sa mga kontroladong kapaligiran, na may mahusay na natukoy na pamantayan ng tagumpay. Kung positibo ang mga resulta, ang proyekto ay palalawakin; kung hindi, ito ay itatama o itatapon nang hindi hinahatak ang buong organisasyon sa kabiguan.

Paano mabawasan ang rework at mga nakatagong gastos sa mga proyekto ng AI

Isa sa mga pinakamalaking pagkaubos ng pera sa mga inisyatibo ng AI ay ang patuloy na pagbabago ng trabaho.Pagwawasto ng mga maling output, pag-uulit ng mga integrasyon, pag-uulit ng pagsasanay sa modelo, manu-manong pagsasaayos ng mga gawaing dapat sana ay awtomatiko. Ang bawat karagdagang hakbang ay kumukunsumo ng oras ng pangkat, nagpapabagal sa pag-deploy, at sumisira sa tiwala sa proyekto.

Upang mabawasan ang mabisyo na siklong ito, ipinapayong tukuyin mula sa simula ang isang pangunahing sukatan ng pagtitipid o epektoMaaari itong maging mga oras ng trabahong nabakante, mas kaunting mga pagkakamali, pagtaas ng kita sa bawat customer, o anumang tagapagpahiwatig na tunay na mahalaga sa negosyo. Ang sukatang ito ay gumagabay sa mga desisyon at pumipigil sa mga mapagkukunan na mamuhunan sa mga pagpapabuti sa kosmetiko na hindi nagbabago sa resulta.

La awtomasyon ng mga pagsubok sa mga output ng modelo Isa pa itong mahalagang aspeto. Tulad ng sistematikong pagsubok sa software, ipinapayong magtatag ng mga hanay ng mga kaso at panuntunan upang mapatunayan kung ang AI ay nakakabuo ng makatwirang mga resulta. Nagbibigay-daan ito para sa pagtuklas ng mga paglihis, bias, o error bago pa man ito makarating sa kliyente o sa kritikal na operasyon.

Los mga loop ng feedback kasama ang mga end user Malaki rin ang nababawasan ng mga ito sa mga pagbabago. Ang pagsali ng mga negosyante sa mga unang yugto ay nagbibigay-daan para sa maagang pagtukoy ng mga hindi pagkakatugma sa pagitan ng kung ano ang nalilikha ng AI at kung ano talaga ang kailangan nila. Bukod pa rito, pinapabuti nito ang pagtanggap, dahil nadarama ng mga koponan na nakibahagi sila sa disenyo at nauunawaan kung bakit gumagana ang solusyon sa paraang ito.

Hindi natin dapat kalimutan ang pagbersyon ng mga modelo at datosAng pagsubaybay sa kung aling modelo ang ginagawa, ang konpigurasyon nito, at ang dataset kung saan ito sinanay ay mahalaga para sa pagkopya ng mga gawi, pagpapaliwanag ng mga resulta sa panahon ng mga pag-audit, at pagwawasto ng mga error nang walang improvisasyon. Ang pamamaraan ng MLOps at mga tool sa pagmamasid na partikular sa AI ay nagpapadali sa disiplinang ito.

Bukod dito, Gumamit ng mga pinamamahalaang cloud environment at pagsamahin ang AI sa business analytics Pinapayagan ka nitong subaybayan ang mga pangunahing tagapagpahiwatig nang halos real-time. Ang mga dashboard na binuo gamit ang mga tool sa business intelligence ay makakatulong sa iyo na makita kung bumababa ang dami ng rework, kung lumiliit ang mga pila ng serbisyo, o kung bumubuti ang mga rate ng error, na ginagawang mas malinaw ang return on investment.

Mga panganib sa legal, etikal, at seguridad na nagpapamahal sa AI kung hindi papansinin

Mabilis na umuunlad ang regulasyon sa artificial intelligence, lalo na sa European UnionAng mga sektor tulad ng pangangalagang pangkalusugan, pananalapi, edukasyon, at recruitment ay nasa ilalim ng mahigpit na pagsusuri ng mga regulasyon, na may mga partikular na kinakailangan para sa transparency, pangangasiwa, at pamamahala ng panganib. Ang pagbalewala sa legal na balangkas na ito ay maaaring maging lubhang magastos sa anyo ng mga parusa, litigasyon, at pinsala sa reputasyon.

Sa mga sektor na may mataas na panganib, tulad ng pangangalagang pangkalusugan o pananalapi, Hindi opsyonal ang aktibong pangangasiwa ng tao.Dapat patunayan ng mga propesyonal tulad ng mga doktor, radiologist, risk analyst, at compliance officer ang mga rekomendasyon ng AI bago gumawa ng mga desisyon na nakakaapekto sa mga tao. Kabilang dito ang pag-unawa, kahit man lang sa pangkalahatang termino, kung paano gumagana ang sistema at kung ano ang mga limitasyon nito.

La transparency at kakayahang maipaliwanag ang mga modelo Ang mga ito ay naging praktikal na mga kinakailangan. Hindi sapat na tama lang ang isang algorithm "sa karaniwan"; dapat itong maipaliwanag kung bakit ito nagbibigay ng ilang mga rekomendasyon, lalo na kapag ang mga ito ay nakakaimpluwensya sa pag-access sa kredito, medikal na pagsusuri, pagpili ng kandidato, o mga desisyon na may malaking epekto sa buhay ng mga tao.

Sa anumang sitwasyon, at lalo na kapag kumukontrata ng mga serbisyo ng third-party na AI, May mga impormasyong hindi dapat ilagay nang walang proteksyon.Ang personal na makikilalang datos, sensitibong impormasyong pinansyal, mga hindi nagpapakilalang legal na dokumento, mga access key, mga token, o mga panloob na estratehiya sa negosyo ay hindi dapat malayang ibahagi sa pamamagitan ng mga tool na may hindi malinaw na mga patakaran sa paggamit. Ang paglabag sa datos o maling paggamit ng impormasyong ito ay maaaring humantong sa malalaking gastos sa legal at reputasyon.

Bukod pa rito, ipinakikilala ng bagong balangkas ng regulasyon sa Europa Mga obligasyon sa literasiya ng AI para sa mga provider at organisasyon ng gumagamitKailangang ipakita ng mga kumpanya na ang kanilang mga tauhan ay may kinakailangang kaalaman upang patakbuhin, subaybayan, at panatilihin ang mga matatalinong sistemang kanilang inilalagay. Nangangahulugan ito ng pamumuhunan sa patuloy na pagsasanay, hindi lamang sa mga lisensya ng software.

AI, trabaho at talento: bakit ang pagtitipid ng oras ay hindi palaging pagtitipid ng pera

Ginagawang posible na ng AI na malutas ang mga gawain na dati ay inaabot ng ilang oras sa loob lamang ng ilang minuto.Paghahanda ng mga dokumento, pagbubuo ng malalaking dami ng impormasyon, pagsasagawa ng mga paunang pagsusuri, o paghahambing ng mga kumplikadong senaryo. Sa papel, dapat itong isalin sa isang makabuluhang pagtaas sa produktibidad. Gayunpaman, sa pagsasagawa, ang nabakante na oras na iyon ay kadalasang nasasayang sa mas maraming pagpupulong, mas apurahang mga bagay, at mas hindi kaugnay na trabaho.

Isa sa mga karaniwang pagkakamali ay ang pagbibigay-kahulugan sa mga pagsulong na ito bilang isang dahilan upang Bawasan ang antas ng mga tauhan, lalo na ang mga junior profileSa pag-aakalang "ginagawa na ng makina ang unang gawain," ang tuksong ito ay maaaring mukhang kumikita sa maikling panahon, ngunit kadalasan ay pinapahina nito ang kakayahan ng isang organisasyon na matuto, mapaunlad ang talento, at umangkop sa mga pagbabago sa hinaharap. Nakakamit ang agarang kahusayan, ngunit nawawala ang katatagan.

Ipinapalagay ng isang mas makatwirang pamamaraan na Ang AI at ang mga tao ay hindi naglalaban para sa parehong lakasAng makina ay mahusay sa bilis, pagkakapare-pareho, pag-uulit, at sintesis; ang mga tao ay nananatiling hindi mapapalitan sa paghatol, konteksto, negosasyon, empatiya, at responsibilidad. Lumilitaw ang tunay na halaga kapag ang mga tungkulin ay muling idinisenyo upang ang bawat tao ay magawa ang kanilang pinakamahusay na magagawa.

Kailangan nito Pag-isipang muli ang trabaho ayon sa mga gawain, hindi ayon sa kumpletong mga tungkulinSa halip na isipin ang pagkawala ng mga trabaho, mas kapaki-pakinabang na suriin kung aling mga partikular na gawain ang maaaring i-automate, alin ang dapat manatili sa ilalim ng mahigpit na kontrol ng tao, at alin ang maaaring ibahagi. Sa ganitong paraan, ang mga tungkulin ay umuunlad patungo sa mas mataas na halaga-dagdag na mga tungkulin sa halip na maging walang kabuluhan.

Para sa paglipat na ito sa trabaho, Mahalaga ang isang seryosong pagsisikap sa muling pagsasanayHindi lamang ito tungkol sa pag-aaral kung paano sumulat ng mga prompt, kundi tungkol din sa pagpapasya kung ano ang ipapagawa sa AI at kung ano ang hindi, kung paano patunayan ang mga resulta, kung paano isama ang matatalinong assistant sa mga daloy ng trabaho nang hindi nawawala ang kontrol o kalidad, at kung paano mapapatibay ang mga kasanayang pantao tulad ng propesyonal na paghatol, komunikasyon, koordinasyon, at isang pakiramdam ng layunin.

Pag-iwas sa mga walang kwentang serbisyo ng AI: pamantayan para sa pagsasabi ng "hindi" sa tamang oras

Ang pinakamahusay na paraan upang maiwasan ang pag-aaksaya ng pera sa mga serbisyo ng AI na hindi sulit ay ang pagkakaroon ng malinaw na pamantayan para sa pagtatapon ng mga ito sa lalong madaling panahon.Hindi lahat ng may tatak na "AI" ay nagdaragdag ng halaga o umaangkop sa realidad ng bawat kumpanya, lalo na sa mga SME at mga negosyong may limitadong mapagkukunan.

Ang unang filter ay palaging nangangailangan ng isang mahusay na natukoy at napatunayang problema sa negosyoKung hindi malinaw na maipahayag ng isang tagapagbigay ng serbisyo kung aling sukatan ang mapapabuti, paano susukatin ang pagpapabuting iyon, at kailan inaasahang resulta, makabubuting maging maingat. Ang isang pangakong tulad ng "babaguhin nito ang lahat" nang walang konkretong mga datos o hipotesis ay karaniwang isang babala.

Ito rin ay susi Suriin ang maturity ng sarili mong datos at mga proseso bago pumirma ng kahit ano.Kung ang mga pundasyon ng kumpanya ay hindi man lang gaanong organisado, o kung ang mga proseso ay puno ng mga eksepsiyon at manu-manong shortcut, maaaring mas makabubuting mamuhunan muna sa pagpapadali ng mga operasyon kaysa sa pagdaragdag ng isang patong ng sopistikadong AI. Minsan, ang simpleng automation o pagpapabuti ng proseso ay nag-aalok ng mas malaking kita kaysa sa pinakabagong usong "matalinong" proyekto.

Isa pang praktikal na pamantayan ay ang paglalapat ng pagsubok sa pagiging simpleKung ang isang problema ay epektibong malulutas gamit ang malinaw na mga patakaran, mga pagpapabuti sa proseso, o tradisyonal na software, maaaring hindi na kailangan ang AI. Ang pagpapakilala ng mga kumplikadong modelo kung saan hindi kinakailangan ay nagpapataas ng mga gastos sa pagpapanatili, nangangailangan ng mga espesyal na kasanayan, at nagpapataas ng panganib na walang makakaintindi kung paano gumagana ang solusyon.

Bukod dito, Bago palawakin ang anumang solusyon sa AI, ipinapayong subukan muna ito sa maliit na antas.Ang isang mahusay na vendor ay dapat na handang makipagtulungan sa mga kontroladong pagsubok, malinaw na mga layunin sa negosyo, at mga mekanismo ng ibinahaging pagsusuri. Kung ang naririnig lang natin ay mga dakilang pahayag at panukala para sa malawakang pag-deploy mula pa noong unang araw, dapat itong magdulot ng babala.

Sa wakas, ito ay mahalaga suriin ang kakayahan ng kasosyo sa teknolohiya na magbigay ng pangmatagalang suportaHindi lamang ito tungkol sa pagbuo ng mga modelo o pag-deploy ng mga tool, kundi tungkol sa pagpapanatili ng mga ito, pagpipino ng mga ito, pagtiyak sa kanilang seguridad, pagsunod sa mga regulasyon, at patuloy na pagkakahanay sa estratehiya ng negosyo. Ang mga kumpanyang pinakamahusay na gumaganap sa larangang ito ay karaniwang pinagsasama ang isang masusing yugto ng pagtuklas, tapat na payo (kabilang ang pagsasabi ng hindi kapag ang AI ay hindi ang pinakamahusay na opsyon), at mahusay na nasubukang mga daloy ng trabaho.

Kapag ang mga organisasyon ay tumigil sa pagtingin sa AI bilang isang mahiwagang bala at sinimulang ituring ito bilang isa lamang kasangkapan, na may mga partikular na gastos, panganib, at mga kinakailangan sa pamamahalaAng mga pamumuhunan ay hindi na mga bulag na taya at nagiging mga tagapamagitan ng tunay na halaga. Ang matalinong pagpili kung aling mga serbisyo ng AI ang sulit na pagpuhunan at alin ang pinakamahusay na iwasan ang gumagawa ng malaking pagkakaiba sa pagitan ng isang kinabukasan ng mga hindi natutupad na pangako at isang diskarte sa teknolohiya na tunay na nagdaragdag ng halaga sa negosyo.

Kaugnay na artikulo:

AI sa mga switchboard ng telepono: isang kumpletong gabay para sa mga kumpanya

Isaac

Masigasig na manunulat tungkol sa mundo ng mga byte at teknolohiya sa pangkalahatan. Gustung-gusto kong ibahagi ang aking kaalaman sa pamamagitan ng pagsusulat, at iyon ang gagawin ko sa blog na ito, ipakita sa iyo ang lahat ng mga pinaka-kagiliw-giliw na bagay tungkol sa mga gadget, software, hardware, teknolohikal na uso, at higit pa. Ang layunin ko ay tulungan kang mag-navigate sa digital na mundo sa simple at nakakaaliw na paraan.