В недавней статье Wall Street Journal освещается новый подход к трансформации бизнеса. Вместо того, чтобы пытаться вытеснить свою рабочую силу и заменить ее более быстрыми и дешевыми эквивалентами ИИ, несколько ведущих компаний решили использовать ИИ для расширения возможностей своего человеческого персонала. Это все равно, что дать своим сотрудникам сверхспособности, которые позволяют им понимать и обрабатывать невероятно большие объемы цифровой информации с захватывающей дух скоростью и точностью.
Однако не многие компании уловили этот гибридный подход, поэтому статья WSJ называет его «недостающим звеном» — где-то между ручным проталкиванием бумаги и полностью автоматическими операциями, управляемыми ИИ. Независимо от того, является ли причиной медленного внедрения опасение быть замененным машиной или просто какая-то форма операционной инерции, появление коммерчески жизнеспособного ИИ дает бизнес-лидерам возможность опередить своих конкурентов, став первыми последователями. Со временем ваша команда начнет понимать, что коммерческие решения ИИ не являются их заменой — они больше похожи на мощные инструменты для работы с знаниями.
Автор выделяет пять ключевых принципов успешного расширения ИИ:
- Используйте гибридное мышление, чтобы помочь переосмыслить традиционные процессы, чтобы они могли использовать преимущества гибкости ИИ.
- Постоянно экспериментируйте с тем, как работает ваш бизнес.
- Рассмотрите этические и юридические последствия использования ИИ.
- Собирайте и подготавливайте обширные, разнообразные и непредвзятые источники данных для обучения ИИ.
- Развивайте навыки, необходимые для эффективного обучения и совместной работы с ИИ.
Эти пять принципов являются отличной отправной точкой для разработки стратегии усиления ИИ, и они включают в себя сочетание творчества, деловой хватки и технического опыта.
Принцип 1, безусловно, выигрывает от понимания того, что могут сделать доступные в настоящее время решения ИИ, но абсолютно требует понимания жизнеспособных вариантов использования для конкретной организации. Некоторые бизнес-лидеры могут уже обладать этим мощным сочетанием технических и операционных знаний, но гораздо удобнее искать технически компетентного партнера по внедрению с опытом работы в конкретной отрасли. Они смогут указать бизнес-процессы, которые обеспечат наибольшую рентабельность инвестиций после развертывания ИИ для повышения производительности труда. Ищите партнера, который сделал это для других компаний в вашей отрасли — если они развернули ИИ для них, вы знаете, что они могут сделать то же самое для вас.
Принцип 2 предполагает часто меняющиеся, изменчивые деловые операции. Для этого требуется гибкое решение, которое можно модифицировать или реконфигурировать, не вкладывая много времени или денег. Подумайте о роботизированной автоматизации процессов (RPA), которая, в отличие от традиционных методов автоматизации бизнес-процессов, быстро вставляет агентов ИИ (обычно называемых ботами) в ваши существующие процессы и позволяет бизнес-пользователям переобучать их, не требуя большого опыта программирования. Поскольку изучение изменений не требует привлечения команды разработчиков программного обеспечения, решения RPA идеально подходят для поощрения экспериментов с новыми бизнес-процессами.
Четкое понимание правовых и этических проблем находится в центре внимания принципа 3. Опять же, если в вашей организации нет собственной юридической команды, которая хорошо разбирается в автоматизации и искусственном интеллекте, наем опытной консалтинговой фирмы по технологиям является наиболее разумным подходом. Пройдя через несколько успешных внедрений, опытный технологический партнер может помочь вам определить и избежать технических юридических ловушек на начальном этапе планирования, задолго до фактического развертывания любого программного обеспечения.
Единое решение для управления бизнесом поможет вам реализовать принцип 4 с минимальными усилиями. Если у вас есть полнофункциональная расширяемая платформа ERP, такая как Microsoft Dynamics 365, вы можете интегрировать ее со своими агентами ИИ и предоставить им доступ к любому объему оперативной бизнес-информации, который им необходим. Чтобы гарантировать, что данные, которые вы используете для обучения своих ботов, не искажены и не предвзяты, выберите технологического партнера, имеющего опыт предоставления решений для работы с большими данными.
Важность принципа 5 невозможно переоценить. Независимо от того, насколько сложное решение для расширения ИИ вы решите развернуть, оно будет разработано для совместной работы с вашими людьми. Чем лучше они обучены и им удобнее работать с ботами, тем успешнее будут ваши цифровые операции. Для достижения этого результата есть два компонента: обширное практическое обучение вашего персонала и удобное решение для искусственного интеллекта, которое делает работу с вашими ботами менее пугающей. Вам понадобится открытый и доступный партнер по внедрению, который обеспечивает постоянное обучение и поддержку ваших сотрудников, а также настраиваемое пользователем развертывание RPA, которое заменяет пугающе сложные страницы кода простыми для понимания элементами управления с помощью перетаскивания.
Если вы читали исходную статью WSJ и задавались вопросом, как ваш бизнес может внедрить что-то столь же новое и узкоспециализированное, как ИИ, ободритесь: технологические партнеры, такие как Visionet Systems, могут развернуть решения по расширению ИИ всего за несколько недель, а не месяцы и годы, как традиционные. автоматика брала. Как подробно описано выше, принятие пяти принципов расширения ИИ абсолютно достижимо для компаний в любой отрасли, и мы здесь, чтобы помочь. Свяжитесь с Visionet Systems, чтобы получить бесплатную консультацию, и узнайте, как искусственный интеллект может повысить производительность, наделяя ваших сотрудников цифровыми сверхспособностями.
Источник: Блог Visionet Systems
