AI продукти и проекти – как се различават от другите? | AI в бизнеса #49

Въведение в управлението на AI продукти

AI продуктите изискват постоянна разработка и персонализация, което е различно от традиционните технологични решения.

• AI, изкуствен интелект – общо наименование за способността на машините да изпълняват задачи, които имитират работата на човешкия разум и креативност, като разпознаване на изображения, разбиране на писмен и говорим език или вземане на решения на базата на налични данни,
• ML, машинно обучение – поддисциплина на AI, обхващаща процеси, при които машините учат от данни и опит как да изпълняват задачи по-добре. Уникалността на продуктите, базирани на машинно обучение (ML), произтича от факта, че те не са предварително програмирани, а са оборудвани с възможности за учене и адаптация. В индустрии като здравеопазването, AI допринася за по-прецизни диагностики, докато във финансите позволява по-сложен анализ на риска,
• GenAI, генеративен изкуствен интелект – нова област на ML, включваща системи, които могат да създават ново съдържание, като текст, изображения, видео, 3D модели или музика, на базата на изобретението на потребителя или зададена от потребителя цел и входни данни, като ключови думи, запитвания или подсказки, или скици или снимки.

Планиране на AI продукт – от идея до реализация

Планирането на AI продукт изисква задаването на ключов въпрос в началото: Ще се възползва ли този продукт от добавянето на AI възможности?

Реализацията на AI продукт е рискова и скъпа, и в резултат на това е добра идея да започнете с определяне на проблема, който трябва да бъде решен чрез AI реализацията, а след това да се опитате да го решите оптимално. Може би с помощта на мозъчна атака с ChatGPT или Google Bard, които могат да предложат изненадващи съвети за оптималния път на разработка на продукта – не непременно базиран на AI.

Въпреки това, ако решим да добавим изкуствен интелект към предлагането на компанията, трябва да вземем предвид спецификите на жизнения цикъл на AI проекта. В крайна сметка, данните на Gartner показват, че само 54% от AI проектите преминават от пилотната фаза в продукция.

Това често се дължи на много обещаващите прототипи, които могат да бъдат създадени с наличните днес AI инструменти. От друга страна, много трудно е да се постигне “производствено качество” и повторяемостта и релевантността на резултатите, изисквани от заинтересованите страни.

Жизненият цикъл на AI продукта обаче се различава от другите не само по това, че по-рядко преминава извън концептуалната фаза. Докато жизненият цикъл на традиционните продукти се стреми към постепенно намаляване на интереса след пиковите продажби, AI продуктите изпитват така наречения “ефект на махалото”. Това е феномен, при който продукт, базиран на машинно обучение, се подобрява, докато се използва и нови данни се събират от потребителите. Колкото по-добър е продуктът, толкова повече потребители го избират, което от своя страна генерира повече данни за подобряване на алгоритъма. Този ефект създава обратна връзка, която позволява непрекъснато подобрение и мащабиране на решенията, базирани на AI.

Източник: DALL-E 3, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Това ги прави продукти с обновяващ се жизнен цикъл. С други думи, ефектът на махалото в AI означава, че непрекъснатите подобрения водят до инкрементални подобрения в производителността на продукта. Например:

• Итеративно обучение на AI модели – например, модел за прогнозиране на продажби може да изисква повторно обучение, за да постигне оптимална точност, но с времето става все по-съвършен,
• Управление на задълженията за данни – за приложения за персонализация на съдържание, събирането и анализирането на данни от потребители може да бъде приоритет, което постепенно ще доведе до все по-релевантни резултати.

В обобщение, управлението на AI проекти изисква гъвкавост и готовност за непрекъснато подобрение. Следователно, мениджърите на AI проекти трябва да бъдат подготвени да отговарят на променящите се изисквания и постоянно да коригират стратегиите.

Разбиране на данните и тяхната роля в разработката на AI продукти

Ролята на данните в разработката на AI продукти е решаваща. McKinsey оценява, че генеративните AI модели биха могли да генерират икономически ползи до 4.4 трилиона долара годишно. Въпреки това, за да се достигне до част от този пай, е необходимо качествено управление на данните.

Например, за да работи добре система за препоръки на продукти в електронната търговия, качеството на данните за поведението на клиентите е решаващо. Не само, че ще ви е необходимо правилното количество данни, но и тяхната правилна сегментация и актуализация, а най-важното, умелото извеждане на заключения от събраната информация.

При създаването на AI продукт, основан на данни, е също толкова важно да се поддържа безпристрастност в данните. Например, в AI алгоритми, използвани в набиране на персонал или застраховане, данните не трябва да съдържат имплицитни предразсъдъци – на базата на пол или местоположение – които биха могли да доведат до дискриминация.

Струва си да се отбележи, че правилното управление на данните изисква не само техническа експертиза, но и осведоменост за влиянието им върху производителността на AI продуктите.

Най-честите проблеми при управлението на AI-базирани продукти

Управлението на AI продукти включва предизвикателства, които изискват специфични умения и етична осведоменост. Сред най-важните проблеми си струва да се споменат:

• Развитие на AI умения – например, продукт мениджър в индустрията на AI трябва да разбира основите на машинното обучение, за да работи ефективно с техническия екип,
• актуална ориентация към правните изисквания – регулациите за AI продукти едва сега се появяват, така че трябва да сте ориентирани да коригирате политиките и регулациите на вашата компания за използване на AI продукта на постоянна основа,
• интегриране на AI в съществуващите системи – интегрирането на напреднал изкуствен интелект в съществуващите ИТ системи може да представлява технологични и организационни предизвикателства,
• мащабиране на AI решения – за технологични стартиращи компании, разработването на AI прототип в продукт с пълен мащаб изисква ресурси, време и експертиза, което също може да бъде проблем поради относително ниското предлагане и високото търсене на специалисти,
• поддържане на ангажираността на потребителите – за приложение, което използва AI за персонализиране на съдържанието, постоянното адаптиране към променящите се предпочитания на потребителите е ключово за поддържането на тяхната ангажираност,
• решаване на етични дилеми – например, в AI приложение за мониторинг на здравето, поверителността и сигурността на данните на потребителите е приоритет.

AI продукти – обобщение

В обобщение, управлението на AI проекти и продукти изисква разбиране на уникалните предизвикателства и възможности, които технологията носи. Разбирането на ролята на данните, способността за управление на екипи и проекти, както и осведомеността за етичните аспекти на AI са съществени. AI продуктите отварят нови хоризонти за бизнеса, но изискват правилния подход и умения.

За стартиращи компании е важно да се фокусират върху ясно определяне на проблема, който AI продуктът трябва да реши, и изграждане на екип с правилните знания и опит в AI. Също така си струва да се фокусирате върху изграждането на етични и прозрачни AI системи, които отговарят на очакванията на потребителите и регулациите.

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