Dirbtinis intelektas versle gali būti labai naudingas, bet tik tada, kai jis sprendžia aiškią problemą. Jei AI diegiamas todėl, kad „reikia kažką daryti su AI“, rezultatas dažnai būna eksperimentų rinkinys be aiškios grąžos.
Gera pradžia nėra įrankių sąrašas. Gera pradžia yra klausimas: kur žmogaus darbas šiandien stringa, kartojasi arba reikalauja per daug dėmesio?
AI neturėtų būti pirmas žingsnis
Dauguma įmonių nori pradėti nuo sprendimo: pokalbių roboto, dokumentų analizės, automatinio atsakymų generavimo ar vidinio asistento. Tačiau prieš tai reikia suprasti, ar procesas, kuriame AI bus naudojamas, yra aiškus.
Jeigu nėra aišku, kokie duomenys naudojami, kas atsako už rezultatą ir kaip tikrinama kokybė, AI gali pridėti rizikos. Jis atrodys moderniai, bet organizacijoje atsiras dar vienas ne iki galo valdomas sluoksnis.
Pradėkite nuo naudojimo atvejo
Naudojimo atvejis turi būti konkretus. Ne „įdiegti AI klientų aptarnavime“, o „paruošti pirmą atsakymo juodraštį pagal kliento užklausą ir vidines taisykles“. Ne „naudoti AI pardavimuose“, o „sutrumpinti pasiūlymo paruošimą pagal standartinį šabloną“.
Kuo konkretesnis naudojimo atvejis, tuo lengviau įvertinti riziką, naudą ir reikalingus duomenis.
Kokie AI darbai tinka pradžiai?
Pirmam etapui geriausiai tinka darbai, kuriuose žmogus išlieka sprendimo savininkas, o AI padeda paruošti, sutrumpinti, suklasifikuoti ar pasiūlyti. Tai mažina riziką ir leidžia komandai mokytis.
- Dokumentų ar laiškų santraukos.
- Pirmi atsakymų juodraščiai.
- Vidinių žinių paieška.
- Pasikartojančių užklausų klasifikavimas.
- Standartinių tekstų pritaikymas konkrečiam atvejui.
Kokybės kontrolė yra būtina
AI atsakymas nėra automatiškai teisingas. Todėl kiekvienam naudojimo atvejui reikia nuspręsti, kas tikrina rezultatą, kokios klaidos būtų kritinės ir kada AI atsakymo naudoti negalima.
Praktikoje tai reiškia paprastas taisykles: kur AI gali siūlyti, kur gali tik apibendrinti, kur turi būti žmogaus patvirtinimas ir kokie duomenys neturi būti siunčiami į įrankį.
AI turi turėti savininką
Jeigu AI sprendimas neturi savininko, jis greitai tampa eksperimentu be priežiūros. Kažkas turi būti atsakingas už naudojimo taisykles, rezultatų kokybę, duomenų ribas ir tai, ar sprendimas vis dar duoda naudą.
AI diegimas nėra tik technologinis sprendimas. Tai darbo būdo pakeitimas, todėl jam reikia valdymo.
Pradėkite mažai, bet matuokite rimtai
Geriausias pirmas AI projektas yra mažas, aiškus ir pamatuojamas. Pavyzdžiui, vienas dokumentų tipas, viena komanda, vienas procesas ir aiškūs rodikliai: laikas, klaidų skaičius, peržiūros poreikis, naudotojų pasitenkinimas.
Tokiu būdu AI tampa ne madingu bandymu, o valdomu organizacijos sverto įrankiu.
Parašykite komentarą