Описывать стратегию ИИ

Успешное внедрение ИИ выходит далеко за рамки приобретения технологий. Для этого необходима хорошо продуманная стратегия ИИ, которая согласуется с целями бизнеса, способствует инновациям и обеспечивает измеримые результаты.

Давайте рассмотрим, почему критически важна стратегия ИИ, какие элементы она должна включать в себя и как решить проблемы, возникающие в ходе внедрения.

Почему стратегия ИИ имеет решающее значение для успеха

Запуск проектов на базе ИИ без четкой стратегии может привести к растрате ресурсов, снижению уровня освоения и упущенным возможностям. Стратегия ИИ предоставляет маршрутную карту для организации. Она помогает руководителям бизнеса определять, куда инвестировать, расставлять приоритеты инициатив и легко интегрировать ИИ в существующие процессы.

Без этой стратегической структуры компании рискуют разрозненными усилиями, фрагментированными данными и несогласованными целями. Это затрудняет масштабирование инициатив ИИ или полную реализацию их потенциала. Кроме того, организации с надежной стратегией ИИ получают более высокие показатели успеха проектов, повышение операционной эффективности и конкурентных преимуществ.

Культивирование инновационной культуры

Успех стратегии ИИ начинается с формирования инновационной культуры. Организации должны поощрять эксперименты, мириться с рисками, связанными с расчетами и данными, а также предоставлять межфункциональным командам возможность изучать возможности ИИ. Эта культура стимулирует креативность, непрерывное обучение и стимулирует освоение ИИ.

Лидеры играют здесь жизненно важную роль. Они должны повышать прозрачность, распознавать ключевых пользователей ИИ и поощрять открытые каналы связи в разных отделах. Когда инновации встраиваются в структуру компании, инициативы ИИ могут превратиться не только в пилотные фазы, но и в масштабируемые и эффективные решения.

Восемь шагов по разработке рамочной стратегии в области ИИ

Для разработки успешной стратегии ИИ организациям необходима структурированная структура, включающая четкое видение, измеримые цели, управление и четко определенную операционную модель. Эта основа, если она настроена правильно, может помочь обеспечить согласованность и адаптацию ИИ во всех командах.

Следуя следующим восьми шагам, вы будете лучше подготовлены для использования полного потенциала ИИ:

1. Определение концепции и подхода к ИИ

Руководители компаний должны начать с определения своего видения ИИ: роль ИИ в организации. Независимо от того, является ли цель улучшения клиентского опыта, автоматизации ручных задач, улучшения процесса принятия решений или разработки новых продуктов, четкое видение задает тон и согласует стейкхолдеров с общей целью.

Далее они должны определить подход организации к искусственному интеллекту. Будет ли компания создавать возможности собственными силами, сотрудничать с внешними поставщиками или использовать облачные платформы ИИ? Этот подход должен основываться на доступных ресурсах, требуемом сроке и сложности решений ИИ. Наличие стратегии ИИ позволяет компаниям прогнозировать возможности и проблемы, а не просто реагировать на возникающие тенденции или проблемы. Такой упреждающий подход помогает компаниям опережать конкурентов и лучше использовать потенциал ИИ для долгосрочного роста.

2. Определение целей SMART

Важно, чтобы организации устанавливали для своих инициатив по ИИ цели SMART — конкретные, измеримые, достижимые, актуальные и ограниченные по срокам. Лидеры должны спросить:

• Какие процессы следует оптимизировать или автоматизировать?
• Какие результаты необходимо улучшить (например, снижение затрат, рост выручки или повышение удовлетворенности клиентов)?
• Как ИИ будет способствовать достижению общих бизнес-целей?

Согласовывая проекты ИИ с бизнес-целями, организации могут гарантировать, что их усилия являются целенаправленными, стратегическими и обеспечивают значимую ценность.

3. Изучение непрерывного образования

Курсы и вебинары бесценны при изучении ИИ. SAP предлагает ресурсы, ориентированные на ИИ, которые помогают компаниям выявлять сценарии использования, оценивать готовность и понимать потенциальное влияние. Ознакомьтесь с бесплатными веб-трансляциями, курсами и возможностями сертификации.

4. Оценка и прогноз окупаемости инвестиций

Количественная оценка ценности ИИ может быть сложной задачей, но необходимо обосновать инвестиции.

Оценка окупаемости инвестиций включает в себя понимание затрат на полный жизненный цикл (например, на разработку, интеграцию и обслуживание) и оценку их соответствия ожидаемым преимуществам. Расчет цен часто выполняется путем оплаты за использование в единицах. Например, компании необходимо понимать, сколько единиц они могут использовать для точной оценки затрат и расчета ROI. Точное прогнозирование позволяет получить информацию о распределении бюджета и получить поддержку руководства и заинтересованных лиц.

5. Создание ключевых показателей эффективности (KPI)

KPI, согласованные с целями ИИ организации, позволяют осуществлять непрерывное измерение и коррекцию курса. Релевантные KPI могут включать:

• Точность и скорость моделей ИИ
• Сокращение времени обработки
• Оценки удовлетворенности клиентов
• Сокращение операционных затрат
• Увеличение выручки, приписываемой ИИ

Например, KPI может быть временем обработки счета-фактуры, а целью может быть сокращение времени обработки на 40% в течение года с помощью автоматизации ИИ. Отслеживая эти показатели, организации могут оценить, соответствуют ли проекты ИИ ожиданиям и где требуются улучшения.

6. Определение технологии ИИ и стратегии управления данными

Надежная стратегия ИИ должна включать комплексную стратегию управления данными. Эффективность ИИ зависит от доступа к высококачественным релевантным данным. Это означает, что организация должна понимать свой текущий ландшафт данных, устранять расхождения и обеспечивать соблюдение стандартов управления данными.

Организации должны учитывать:

• Какие источники данных доступны внутри компании и за ее пределами?
• Как будут собираться, храниться и защищаться данные?
• Какие технологии поддерживают интеграцию данных и развертывание моделей ИИ?

Четкое определение технологического стека и процессов обработки данных поддерживает масштабируемую разработку на базе ИИ.

7. Организация управления ИИ

Структуры управления обеспечивают ответственную и этическую разработку ИИ. Они касаются таких проблем, как конфиденциальность данных, прозрачность модели, снижение предвзятости и соответствие предписаниям.

Установление управления ИИ помогает завоевать доверие клиентов, сотрудников и регулирующих органов. Оно также защищает организацию от репутационных и юридических рисков, связанных с неправильным использованием ИИ или ошибками.

8. Выберите операционную модель и ресурсы

Операционная модель ИИ организации определяет, как реализуются и поддерживаются инициативы ИИ. Она включает в себя структуру группы, методы взаимодействия, распределение ресурсов и процессы принятия решений.

Ключевые аспекты:

• Централизованные и децентрализованные команды ИИ
• Роли и обязанности (включая стратега по ИИ)
• Процессы для разработки, развертывания и мониторинга моделей
• Программы обучения и повышения квалификации сотрудников

Эффективная операционная модель балансирует гибкость и контроль для последовательного создания ценности ИИ.

Передовые практики в области стратегии ИИ

Успешная стратегия использования ИИ требует не только внедрения новых технологий, но и продуманного структурированного подхода, который согласуется с общим видением и целями организации. Чтобы повысить реальную ценность ИИ, компании должны сосредоточиться на нескольких ключевых компонентах, чтобы инициативы ИИ не только были инновационными, но и отвечали долгосрочным бизнес-приоритетам:

• Определите четкие цели. Четкие и согласованные цели являются основой любой стратегии ИИ. Цели помогают командам определять приоритеты, распределять ресурсы и оценивать успех.
• Назначьте стратега по ИИ. Эта роль служит связующим звеном между техническими группами и руководителями бизнеса. Этот сотрудник преобразует бизнес-цели в сценарии использования ИИ, управляет ожиданиями стейкхолдеров и обеспечивает согласованность инициатив с более широкой стратегией.
• Сформируйте правильную команду. Успешные команды ИИ объединяют различные навыки, такие как наука о данных, проектирование, доменная экспертиза, управление проектами и управление изменениями. Правильное сочетание — компании могут привлекать людей из существующих команд организации, чтобы начать работу — позволяет внедрять инновационные решения, отвечающие реальным потребностям.

Решение проблем при внедрении стратегии ИИ

Реализация стратегии ИИ может представлять множество проблем. Чтобы в полной мере реализовать потенциал ИИ, организации должны тщательно преодолевать следующие препятствия:

• Проблемы с данными. Качество и доступность данных часто создают трудности. Неполные, разрозненные или неструктурированные данные могут задержать разработку ИИ. Решение этих проблем на ранних этапах благодаря усилиям по управлению данными и интеграции имеет решающее значение.
• Проблемы с управлением ИИ. Создание структур управления требует балансировки инноваций с управлением рисками. Хотя этот процесс может препятствовать прогрессу, эти структуры крайне важны для обеспечения ответственного использования ИИ.
• Бай-ин и выравнивание. Инициативы ИИ охватывают несколько отделов. Без согласования проекты могут столкнуться с внутренним сопротивлением или конфликтующими приоритетами. Привлечение заинтересованных сторон на ранних этапах посредством семинаров, четкой коммуникации и демонстрации быстрых результатов помогает достичь консенсуса.

Чтобы добиться плавного развертывания, руководителям компаний необходимо понимать общие проблемы и внедрять проактивные решения.

Заключение

Четкая стратегия ИИ закладывает основу для эффективного внедрения и устойчивого внедрения инноваций. Она согласовывает инвестиции в технологии с бизнес-целями, формирует инновационную культуру, обеспечивает готовность к управлению данными и устанавливает измеримые целевые показатели эффективности. Инвестируя время и ресурсы в разработку стратегической архитектуры ИИ, организации могут раскрыть весь потенциал ИИ, превратив передовые технологии в устойчивое конкурентное преимущество.

Ознакомьтесь с решениями SAP на базе ИИ для организации, готовой к вызовам будущего.

Подробнее