AI технология. Как да съчетаете AI решение с бизнес проблем? | AI в бизнеса #51

AI технология за вашия бизнес – как да се подготвите за нейното внедряване?

Какво е важно да знаете, за да използвате адекватно модерните технологии в полза на бизнеса си? Първо, фактът, че не всички компании се нуждаят от AI технология на текущия етап от развитието й. Въпреки това, предвид темпото на развитие на изкуствения интелект, е добре да помислите сега за възможностите, които той предоставя на бизнеса.

Повечето малки предприятия, разчитащи на цифрово присъствие, вече могат значително да подобрят бизнес представянето си, използвайки AI. По-големите компании, които използват данни за клиенти, планират логистика или развиват модерни производствени линии, също ще се възползват. С други думи, почти всички компании скоро няма да могат да се справят без помощта на AI технология, ако искат да останат конкурентоспособни. Но откъде да започнете?

Определете бизнес проблема, който искате да решите с изкуствен интелект

Първата стъпка за внедряване на AI технология във вашата компания е да опишете подробно бизнес проблема, който искате да решите с нея. Трябва да сме ясни и да разберем връзката й с нашите бизнес цели.

Нека да разгледаме примера на малка производствена компания, която има проблеми с предсказването на търсенето на своите продукти. AI технологията може да се използва за:

• Анализ на текущите пазарни данни,
• Конкурентно проучване и
• Анализ на историческите тенденции в продажбите,

Това ще направи прогнозите по-точни за бъдещото търсене.

По-голяма институция може да направи същото. Например, банка, която иска да оптимизира процедурите си за кредитиране. В момента тя прилага определени филтри за кредитни заявления, които автоматично отхвърлят най-рискованите. Въпреки това, банката все още одобрява твърде много заявления, които по-късно срещат проблеми с изплащането.

В двата случая целта е да се създаде предсказателен модел, който да улесни планирането – идентифициране на потенциално лоши кредити или прогнозиране на сезонни колебания в търсенето. Независимо от размера на компанията, в първата стъпка на планирането на внедряването на AI технология, трябва да проверим дали данните за клиентите, които имаме, съдържат информацията, необходима за решаването на този конкретен бизнес проблем.

Определете цели и очаквания за внедряване на AI технология

Следващата стъпка е да определите цели за анализ на данни, които ще постигнат зададените бизнес цели. Целите трябва да бъдат конкретни, затова използвайте метода SMART, например. Името му произлиза от думите специфичен, измерим, постижим, релевантен и навременен.

SMART цел за малка счетоводна фирма, която въвежда AI технология, може да бъде следната: “Автоматизиране на въвеждането и анализа на данни в рамките на 12 месеца, за да се намали времето за обслужване на клиентите с 50% и да се подобри точността с 90%.”

• Специфичните цели (SMART) са ясни и добре дефинирани. Например, вместо формулировката “ще обслужваме повече клиенти”, SMART целта уточнява какво конкретно трябва да се направи – автоматизирано въвеждане и анализ на данни – и за какъв период, в рамките на 12 месеца,
• Измеримите цели ни помагат да оценим дали целта е постигната. Например, целта “да се намали времето за обслужване на клиентите наполовина и да се подобри точността с 90%” е измерима, защото можем да видим как е подобрено представянето,
• Постижимите цели са реалистични с оглед на предишното представяне на компанията. Целта в примера е постижима, ако счетоводната фирма вече има знания и опит в въвеждането и анализа на данни. AI технологията може да помогне на компанията да ги постигне.
• Релевантните цели се отнасят до стратегията на компанията, изложена в примера, и нейните бизнес цели, тъй като има за цел подобряване на производителността и обслужването на клиентите.
• Навременните цели имат конкретна дата на завършване. Това улеснява оценката на напредъка към тях и разделянето им на управляеми подцели.

Тук AI технологията може да помогне за анализ на големи количества данни, откриване на аномалии и осигуряване на точност.

С изкуствения интелект трябва да определим мерки за успех за анализа на данни (например, 90% точност на предсказателен модел) и еталони за оценка на успеха (например, намаляване на процентите на грешки). Това ще ни позволи да оценим дали внедряването на AI е донесло желаните бизнес ползи.

Научете за типовете AI технологии и техните приложения

Има много AI техники и инструменти, които помагат в бизнеса. Сред най-популярните са:

• Машинно обучение (ML) – алгоритми, които учат и подобряват представянето си на базата на данни без нужда от явна програмиране, пример за това е алгоритъм, който препоръчва продукти на клиенти, които могат да ги заинтересуват на базата на историята на покупките и предпочитанията им,
• Дълбоко обучение (DL) – по-усъвършенствана вариация на машинното обучение, използваща изкуствени невронни мрежи. Използва се, наред с другото, за разпознаване на лицата на клиентите в магазин, позволявайки персонализирано обслужване и препоръки.
• Обработка на естествен език (NLP) – разбиране, интерпретиране и генериране на човешки език в текстова или говорима форма, използва се, например, за създаване на персонализирани имейли до клиенти,
• Виртуални асистенти и чатботове – автоматизирани системи, които провеждат разговори на естествен език и предоставят, например, гласов бот в отдела за обслужване на клиенти, който автоматично отговаря на телефона и провежда разговори относно предлагането на компанията,
• Предсказателен анализ – изграждане на модели за предсказване на бъдещи събития на базата на исторически данни, които могат да се използват, например, за предсказване на отлив на клиенти,
• Автоматизация на роботизирани процеси (RPA) – автоматизиране на повтарящи се задачи, като въвеждане на данни или фактуриране,
• Генеративен AI – за създаване на текст, изображения, глас или видео, така че можете значително да ускорите създаването на маркетингови материали или автоматично да генерирате уникални описания на продукти за вашия онлайн магазин на базата на изображения и основни характеристики,

По-близкият поглед върху възможностите на всяка от тези технологии ще осигури, че можете да изберете правилните AI инструменти за конкретния бизнес проблем на вашата компания.

Подгответе данните си за използване на AI технология

Малките компании често имат ограничени набори от данни, така че да ги подготвят правилно е ключово. Въпреки това, дори и този ограничен набор може да се използва за обучение на прости AI модели. Например, малък онлайн магазин може да използва данни за покупките на клиентите, за да направи персонализирани продуктови препоръки.

След като се уверите, че имате достатъчно исторически данни, например за поведението на клиентите, често е достатъчно да комбинирате данните, които имате, с готови за употреба AI инструменти, налични в облака, като:

• Amazon SageMaker – платформа за изграждане, обучение и внедряване на модели за машинно обучение,
• Microsoft Azure Machine Learning – инструмент за създаване и използване на предсказателни модели,
• Vertex AI Platform – набор от AI и ML инструменти в облака на Google.

Източник: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

С автоматизацията, вътрешните системи на компанията могат да бъдат интегрирани с външни AI решения без да се налага ангажиране на разработчици за изграждане на модели от нулата. Това значително намалява разходите и ускорява внедряването на AI.

Изследвайте опциите за внедряване на AI и изберете правилния метод

Различни начини за внедряване на AI технология в бизнеса са възможни:

1. Разработка на собствени AI модели и системи от вътрешен екип от разработчици и анализатори на данни.
2. Аутсорсинг на изграждането на специализирани AI решения на външна компания.
3. Използване на готови AI модели и инструменти, налични в облака, в модел “AI като услуга” (AIaaS)

Всеки от горепосочените методи има своите предимства и недостатъци по отношение на разходи, време за внедряване или гъвкавост. Въпреки това, малките предприятия първо трябва да обмислят готовите AI решения, налични на пазара – като споменатите по-горе AWS SageMaker или Vertex AI, които често са по-икономични и по-лесни за внедряване, предлагайки готови за употреба предсказателни модели, които могат да се използват за анализ на поведението на клиентите. И дори по-специализирани инструменти, като:

• ClickUp, AI инструмент за управление на проекти,
• Jasper AI – AI-базирана помощ при писането на маркетингови материали,
• Microsoft Power BI – един от най-добрите инструменти за визуализация на данни, който разполага с AI технология за разпознаване на изображения и анализ на текст, за да открие скрита, ценна информация в данните ви.

Източник: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Обмислете разходите и ползите от внедряването на AI

Внедряването на нови технологии винаги идва с разходи. В случая с AI, дългосрочните ползи често надвишават началните разходи. Въпреки това, трябва да се оцени:

• разходите за разработка и поддръжка на вътрешни AI системи или използването на външна AI платформа,
• потенциалните спестявания чрез автоматизирани процеси и по-добро вземане на решения,
• възможното увеличение на приходите поради подобрено обслужване на клиенти, по-релевантни препоръки и т.н.
• други потенциални ползи, като намалени времена за изпълнение и намалени грешки.

Например, малка логистична компания, инвестираща в AI системи за оптимизиране на маршрутите за доставка, може значително да намали разходите за гориво и времето за доставка, което директно ще се отрази на подобряване на удовлетвореността на клиентите и способността да обслужва повече пътувания в същото количество време.

Подгответе се за промяна и следете резултатите от внедряването на AI технология

Внедряването на нова технология изисква адаптация. Служителите и бизнес процесите трябва да бъдат подготвени за нея. Например, за малък фризьорски салон, внедряването на AI технология за управление на графика и резервациите на клиенти може да изисква обучение на персонала, но в дългосрочен план може да доведе до по-добра организация и по-голямо удовлетворение на клиентите.

Също така е важно да се следят ефектите от AI проекта на постоянна основа и да се коригира курсът, ако резултатите отклоняват от очакванията. Мерки като:

• точност на предсказателните модели,
• процент на конверсия или
• удовлетвореност на клиентите

Те ще предоставят информация дали AI помага за постигане на бизнес целите. Те също така ще позволят непрекъснато подобряване на AI моделите, за да увеличат тяхната релевантност и стойност за компанията.

Ако харесвате нашето съдържание, присъединете се към нашата общност на активните пчели в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.