Стратегія впровадження ШІ: 10 кроків від Гарвардської школи бізнесу. Частина 1

Серед 90% компаній, які інвестували у штучний інтелект, менше ніж 40% досягли успіху. При чому 7 із 10 організацій майже не відчули вплив ШІ на їхній бізнес. Про це у своєму звіті повідомили MIT Sloan Management Review та Boston Consulting Group. Усе через те, що ці підприємства не знають, як правильно впроваджувати ШІ.

Керівник Deloitte Consulting Нітін Міттал та старший радник практики ШІ Deloitte Томас Х. Девенпорт кілька років досліджували близько 30 компаній, які використовували штучний інтелект у роботі. На базі успішних кейсів експерти виявили певну закономірність, яка допомогла досягти прогресу, та описали її у 10 кроках.

Амбітні компанії завжди мають чітке уявлення про те, як вони збираються застосовувати ШІ. Мета «бути фінансово успішною організацією» потребує уточнення. Наприклад, покращити швидкість робочих процесів, зменшити операційні витрати або збільшити ефективність маркетингу.

Скажімо, Deloitte створював власну ШІ-платформу Omnia як глобальний інструмент для покращення якості послуг у всьому світі. Ця мета ще на стадії обговорення проєкту допомогла розробникам зрозуміти, яка саме єдина модель даних необхідна, і зосередитися на стандартизації інформації від компаній з різних країн.

Для того, щоб досягти успіху, створюйте міцну партнерську співпрацю. Наприклад, Deloitte завдяки пошуку технологічних стартапів для партнерства уникнув потреби розробляти ШІ власними силами. Так компанія зменшила витрати та пришвидшила термін випуску продукту на ринок.

Одним з партнерів Deloitte став канадський стартап Kira Systems. Тільки уявіть, раніше аудиторам компанії доводилося особисто вичитувати купу контрактів, щоб виявляти ключові умови цих юридичних документів. Проте тепер за них це робить програмне забезпечення Kira Systems, яке оброблює природну мову. Водночас інший партнер Trustworthy AI доповнив ШІ-платформу Omnia модулем, який оцінює моделі ШІ на упередженість.

Аналітика — ключ до кращих результатів. Опануйте аналітику даних і ви зможете підкорити ШІ. При чому дані мають бути унікальними та характеризувати ваш бізнес, процеси, продукти, послуги, ваших клієнтів та роботу з ними. Саме ця інформація є основою найточніших прогнозів у бізнесі. Проте найбільшою перешкодою до впровадження штучного інтелекту у багатьох організаціях є спосіб отримання, очищення, інтеграція та аналітика таких даних.

Для прикладу, одним з сучасних інструментів для консолідації та аналізу даних з різних джерел є Дата-платформа від Київстар (Data Warehouse, DWH). З нею можна автоматизувати звітність, будувати прогнозну аналітику та розвивати моделювання. DWH працює з даними з Excel, Google Ads, Facebook Ads, CRM тощо. Щоб отримати доступ до Дата-платформа від Київстар, замовляйте консультацію спеціаліста на сайті.

Читайте також статтю «Як керувати компанією на основі даних? Розбираємося у бізнес-аналітиці»

Щоб легко розгортати та аналізувати дані, автоматизувати процеси у корпоративних програмах, потрібна гнучка ІТ-архітектура. Вона має передавати та розуміти інформацію з інших ІТ-середовищ. Якщо в компанії немає можливості розробити таку архітектуру самостійно, то експерти Нітін Міттал та Томас Х. Девенпорт радять користуватися технологіями партнерів. Зокрема, радять глобальну хмарну платформу Microsoft Azure. Вона допомагає зберігати й обробляти дані у понад 100 дата-центрах у 60+ регіонах світу та містить понад 200 сервісів.

Український бізнес теж може зробити крок назустріч впровадженню штучного інтелекту. Для цього у нашій статті ми розповідали, яку хмарну модель обрати.

Щоб інтегрувати штучний інтелект у щоденні робочі процеси, визначте, ті, які для нього підійдуть. Наприклад, це завдання, які є систематизованими, повторюваними або рутинними. Почніть інтегрувати ШІ в них якомога швидше, адже, як ми вже писали, до 2025 року 85 мільйонів робочих місць буде витіснено автоматизацією процесів та технологіями.

Скажімо, ви вирішили покращити обслуговування клієнтів у мережі магазинів. Для цього вам потрібне глибоке розуміння, як робота організована на місцях. У такому разі лише керівники торговельних точок можуть визначити, які саме процеси потребують вдосконалення штучним інтелектом. Тож, не покладайтеся на інтуїцію, а питайте підлеглих, що їм заважає працювати ефективніше.

Читайте також статтю «Роботи обслуговують клієнтів: як це впливає на майбутнє бізнесу?»

Нітін Міттал та Томас Х. Девенпорт запевняють, що штучний інтелект, застосовуваний стратегічно, матиме вирішальне значення для успіху майже кожного бізнесу у майбутньому. Об’єм даних у світі збільшуються шаленими темпами, і це не зміниться. Штучний інтелект тут, щоб залишитися. Компанії, які активно його застосовують, домінуватимуть у своїх галузях протягом наступних кількох десятиліть. Тож, ви маєте уникати зайвих зусиль і зробити усі 10 кроків, не важливо у якому порядку.

З першими п’ятьма кроками ми вас ознайомили. Наступні 5 опублікували у другій частині.