4 вопроса, которые помогут вам вызвать BS на AI
Использование программного обеспечения искусственного интеллекта (ИИ) — отличная идея, если это программное обеспечение искусственного интеллекта действительно полезно. Звучит очевидно, но на удивление это не так.
Урвиш Ваши, вице-президент по глобальному маркетингу, HighRadius
При продуманном внедрении продукты на основе ИИ могут помочь вашей компании улучшить взаимодействие с клиентами, реструктурировать процессы бэк-офиса и даже привести к улучшению финансовых показателей. В недавней статье Forbes прогнозируется, что ИИ позволит увеличить прибыль на 38% к 2035 году.
Стремясь нажиться, многие компании увлеклись идеей искусственного интеллекта, не понимая, как он может принести пользу. Поскольку многие руководители стремятся запрыгнуть на подножку ИИ и иметь так много продуктов на выбор, принятие обоснованных решений имеет решающее значение. Вместо того, чтобы поддаваться на решения и программное обеспечение, получившие наибольшую рекламу, сосредоточьтесь на том, какие из них обеспечат наибольшую отдачу от инвестиций.
В конце концов, не все решения ИИ созданы одинаковыми — вот несколько вопросов, которые лица, принимающие решения, должны задать, прежде чем они подпишут конкретное решение.
1. На каком количестве данных обучался продукт?
Системы искусственного интеллекта становятся «интеллектуальными» благодаря машинному обучению — процессу, в котором компьютеры находят закономерности и делают выводы, анализируя огромные объемы данных. Чем больше данных программа использовала в процессе обучения, тем больше вероятность того, что она сделает точные, полезные и универсально применимые выводы.
Имея это в виду, обязательно спросите своих поставщиков, на каком объеме реальных данных они обучили свои системы ИИ. Чем больше, тем лучше. Вы можете ожидать большего от решений, системы искусственного интеллекта которых имеют значительный опыт работы с крупными клиентами в отраслях с большим объемом данных.
Если продукт был обучен на относительно небольшом количестве данных, возможно, вы даете больше, чем получаете. Система может быть недостаточно изучена, чтобы автоматизировать ваши процессы, и ваши команды могут в конечном итоге потратить значительное количество своего времени и энергии на фактическое обучение системы для достижения базового уровня автоматизированного вывода.
2. Вы платите за технологию искусственного интеллекта или за реальное решение?
Вы можете столкнуться с поставщиками, которые готовы продать технологию машинного обучения вашей компании, а не готовое решение на основе искусственного интеллекта. Владение технологией управления собственной судьбой может показаться заманчивым, но на самом деле это очень рискованно и отнимает много времени.
В конечном итоге вы проведете научный эксперимент, потратив слишком много ресурсов на выяснение того, как на самом деле использовать эту технологию. Вместо того, чтобы случайно вовлечь вашу компанию в непонятную трясину ИИ, выберите решение на основе ИИ, которое решает конкретные проблемы вашего бизнес-процесса. Прежде чем вы купите продукт, продавец должен точно объяснить, какую проблему он решит и как это может сэкономить время и деньги вашей компании.
3. Является ли продукт действительно разумным или это просто набор правил «если то, то это»?
В связи с недавним всплеском интереса к роботизированной автоматизации процессов (RPA) многие компании задаются вопросом, может ли решение RPA быть столь же эффективным, как решение AI. Ответ прост: не будет.
RPA сильно отличается от ИИ. RPA опирается на жестко закодированные правила для автоматизации действий пользователей и простых бизнес-процессов. По сути, RPA-системы — это не что иное, как набор алгоритмов «если то, то это». Однако системы RPA хрупки, потому что они будут продолжать работать идеально только до тех пор, пока входные данные для процесса остаются точно такими же. В системе на основе RPA алгоритмы должны меняться каждый раз, когда меняются бизнес-требования. Это потребует либо перенастройки и перекодирования «бота» при каждом изменении, либо в конечном итоге система не будет работать должным образом.
Убедитесь, что вы знаете, на что покупаете, когда выбираете RPA; не попадайтесь в ловушку, думая, что более дешевый продукт с причудливым названием будет работать так же хорошо.
4. Какие обязанности будут лежать на вашем собственном ИТ-отделе?
Одним из преимуществ покупки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта является то, что оно требует относительно небольшого обслуживания. Настоящее решение с искусственным интеллектом должно уметь учиться и адаптироваться к изменяющимся ситуациям.
Одноразовая настройка — это понятно, но если вам постоянно нужно привлекать целую армию ИТ-специалистов для обслуживания системы, то вам, скорее всего, не продадут настоящее решение с искусственным интеллектом. Перед покупкой найдите время, чтобы узнать у своего поставщика об обязанностях, которые должен выполнять ваш ИТ-отдел.
Без окупаемости инвестиций искусственный интеллект — это чушь
Суть в том, что ваша прибыль имеет значение. Независимо от того, насколько захватывающим или новаторским является продукт ИИ, вы должны оценивать покупку ИИ так же, как оцениваете любую крупную покупку: на основе ожидаемой прибыли.
