Pokretanje svog prvog AI projekta sa zrnom riže: doseg za vaganje, utjecaj, samopouzdanje i trud da stvorite svoj plan

Poduzeća znaju da ne mogu zanemariti AI, ali kad je u pitanju izgradnja s tim, pravo pitanje nije, Što AI može učiniti – to je, Što može pouzdano? I još važnije: gdje započinjete?

Ovaj članak uvodi okvir koji će pomoći tvrtkama da prioritetno daju mogućnosti AI. Nadahnuta okvirima upravljanja projektima poput RIŽA Model bodovanja za prioritet, uravnotežuje poslovnu vrijednost, vrijeme do tržišta, skalabilnost i rizik kako bi vam pomogli da odaberete svoj prvi AI projekt.

Gdje AI danas uspijeva

AI još uvijek ne piše romane ili vođenje tvrtki, ali tamo gdje je uspio, još uvijek je vrijedan. To povećava ljudski napor, a ne zamjenjuje.

Kod kodiranja, AI alati poboljšavaju brzinu dovršetka zadatka 55% i povećati kvalitetu koda za 82%. Kroz industrije AI automatizira ponavljajuće zadatke-e-mailove, izvješća, analizu podataka-koji imaju ljude da se usredotoče na rad veće vrijednosti.

Ovaj utjecaj ne dolazi lako. Svi problemi s AI su problemi s podacima. Mnoge se tvrtke trude da AI pouzdano radi jer su njihovi podaci zaglavljeni u silosima, loše integrirani ili jednostavno nisu AI-spremni. Ako podaci budu dostupni i upotrebljivi, zbog čega je presudno započeti mali.

Generativni AI najbolje radi kao suradnik, a ne kao zamjena. Bilo da se radi o izradi e -poruka, sažeti izvještaje ili rafiniranje koda, AI može olakšati opterećenje i otključati produktivnost. Ključno je započeti male, riješiti stvarne probleme i izgraditi odatle.

Okvir za odlučivanje gdje započeti s generativnim AI

Svi prepoznaju potencijal AI -ja, ali kada je u pitanju donošenje odluka o tome gdje započeti, često se osjećaju paraliziranim čistim brojem mogućnosti.

Zato je neophodno imati jasan okvir za procjenu i određivanje prioriteta. Daje strukturu procesu donošenja odluka, pomažući tvrtkama uravnotežiti kompromise između poslovne vrijednosti, vremena do tržišta, rizika i skalabilnosti.

Ovaj se okvir temelji na onome što sam naučio iz rada s poslovnim liderima, kombinirajući praktične uvide s dokazanim pristupima poput bodovanja riže i analize troškova i koristi, kako bi se pomoglo tvrtkama da se usredotoče na ono što je zaista važno: davanje rezultata bez nepotrebne složenosti.

Zašto novi okvir?

Zašto ne koristiti postojeće okvire poput riže?

Iako su korisni, oni u potpunosti ne uzimaju u obzir AI -ovu stohastičku prirodu. Za razliku od tradicionalnih proizvoda s predvidljivim ishodima, AI je inherentno neizvjestan. “AI magija” brzo blijedi kada ne uspije, dajući loše rezultate, pojačavajući pristranosti ili pogrešno tumačenje namjere. Zbog toga su kritični vrijeme do tržišta i rizik. Ovaj okvir pomaže pristranosti od neuspjeha, prioritet projektima s ostvarivim uspjehom i upravljanim rizikom.

Prilagođavanjem vašeg postupka donošenja odluka kako biste uzeli u obzir ove čimbenike, možete postaviti realna očekivanja, učinkovito prioritet i izbjeći zamke progone prekomjerno ambiciozne projekte. U sljedećem odjeljku razbit ću kako okvir funkcionira i kako ga primijeniti na svoje poslovanje.

Okvir: četiri jezgrene dimenzije

1. Poslovna vrijednost::
   • Kakav je utjecaj? Započnite identificiranjem potencijalne vrijednosti aplikacije. Hoće li povećati prihod, smanjiti troškove ili povećati učinkovitost? Je li to usklađeno sa strateškim prioritetima? Projekti visoke vrijednosti izravno rješavaju temeljne poslovne potrebe i daju mjerljive rezultate.
2. Vrijeme do tržišta::
   • Koliko brzo se ovaj projekt može provesti? Procijenite brzinu kojom možete prijeći od ideje do implementacije. Imate li potrebne podatke, alate i stručnost? Je li tehnologija dovoljno zrela za učinkovito izvršavanje? Brže implementacije smanjuju rizik i prije isporučuju vrijednost.
3. Rizik::
   • Što bi moglo poći po zlu?: Procijenite rizik od neuspjeha ili negativnih ishoda. To uključuje tehničke rizike (hoće li AI dati pouzdane rezultate?), Rizike usvajanja (hoće li korisnici prihvatiti alat?) I rizike usklađenosti (postoje li privatnost podataka ili regulatorne probleme?). Projekti nižeg rizika prikladniji su za početne napore. Zapitajte se možete li postići samo 80% točnost, je li to u redu?
4. Skalabilnost (dugotrajna održivost)::
   • Može li rješenje rasti s vašim poslovanjem? Procijenite može li se aplikacija povećati kako bi zadovoljila buduće poslovne potrebe ili podnijela veću potražnju. Razmotrite dugoročnu izvedivost održavanja i razvoja rješenja kako vaši zahtjevi rastu ili se mijenjaju.

Bodovanje i prioritet

Svaki potencijalni projekt ocjenjuje se u ove četiri dimenzije koristeći jednostavnu skalu od 1-5:

• Poslovna vrijednost: Koliko je utjecajan ovaj projekt?
• Vrijeme na tržište: Koliko je realno i brzo provesti?
• Rizik: Koliko su upravljani rizici? (Niži rezultati rizika su bolji.)
• Skalabilnost: Može li aplikacija rasti i razvijati se kako bi zadovoljila buduće potrebe?

Radi jednostavnosti, možete upotrijebiti veličinu majica (male, srednje, velike) za postizanje dimenzija umjesto brojeva.

Izračunavanje rezultata prioriteta

Nakon što steknete ili postignete svaki projekt u četiri dimenzije, možete izračunati ocjenu prioriteta:

Ovdje α ( Parametar težine rizika) omogućuje vam da prilagodite kako snažno rizik utječe na rezultat:

• α = 1 (standardna tolerancija na rizik): Rizik se ponderira jednako s drugim dimenzijama. To je idealno za organizacije s AI iskustvom ili one koji su spremni uravnotežiti rizik i nagradu.
• α> (Organizacije koje nisu sklone riziku): Rizik ima veći utjecaj, jače kažnjavanje projekata s višim rizikom. To je prikladno za organizacije nove u AI, koje djeluju u reguliranim industrijama ili u okruženjima u kojima bi neuspjesi mogli imati značajne posljedice. Preporučene vrijednosti: α = 1,5 do α = 2
• α <1 (visoki rizik, pristup visokog nagrada): Rizik ima manje utjecaja, što favorizira ambiciozne, visoke nagrade. Ovo je za tvrtke koje su ugodne eksperimentiranjem i potencijalnim neuspjehom. Preporučene vrijednosti: α = 0,5 do α = 0,9

Podešavanjem α možete prilagoditi formulu prioriteta kako bi odgovarali toleranciji na rizik i strateškim ciljevima vaše organizacije.

Ova formula osigurava da projekti s visokom poslovnom vrijednošću, razumnim vremenom do tržišta i skalabilnošću-ali upravljanim rizikom-porastu na vrh popisa.

Primjena okvira: Praktični primjer

Prođite kroz kako bi tvrtka mogla koristiti ovaj okvir kako bi odlučila s kojim gen AI projektom započeti. Zamislite da ste srednja tvrtka za e-trgovinu koja želi iskoristiti AI za poboljšanje operacija i iskustva s kupcima.

Korak 1: Prilike za mozgove

Identificirajte neučinkovitost i mogućnosti automatizacije, kako unutarnje i vanjske. Evo izlaza sesije mozga:

• Unutarnje mogućnosti::
  1. Automatiziranje sažetaka unutarnjeg sastanka i akcijskih stavki.
  2. Generiranje opisa proizvoda za novi inventar.
  3. Optimiziranje zaliha za obnavljanje zaliha.
  4. Izvođenje analize osjećaja i automatsko bodovanje za preglede kupaca.
• Vanjske mogućnosti::
  1. Stvaranje personaliziranih kampanja za marketing e -pošte.
  2. Implementacija chatbota za upite u službu za korisnike.
  3. Generiranje automatiziranih odgovora za preglede kupaca.

Korak 2: Izgradite matricu odluke

Prijava	Poslovna vrijednost	Vrijeme do tržišta	Skalabilnost	Rizik	Postići
Sažetak sastanka	3	5	4	2	30
Opisi proizvoda	4	4	3	3	16
Optimiziranje obnavljanja	5	2	4	5	8
Analiza osjećaja za preglede	5	4	2	4	10
Personalizirane marketinške kampanje	5	4	4	4	20
CHATBOT SERVICES SERVISA	4	5	4	5	16
Automatizacija odgovora na pregled korisnika	3	4	3	5	7.2

Ocijenite svaku priliku koristeći četiri dimenzije: Poslovnu vrijednost, vrijeme do tržišta, rizik i skalabilnost. U ovom ćemo primjeru pretpostaviti vrijednost težine rizika od α = 1. Dodijelite rezultate (1-5) ili upotrijebite veličine majica (male, srednje, velike) i prevedite ih u numeričke vrijednosti.

Korak 3: Provjerite s dionicima

Podijelite matricu odluke s ključnim dionicima kako biste se uskladili s prioritetima. To može uključivati ​​lidere iz marketinga, poslovanja i korisničke podrške. Uključite svoj doprinos kako bi se osigurao da se odabrani projekt usklađuje s poslovnim ciljevima i kupi.

Korak 4: Provedite i eksperimentirajte

Pokretanje malih je kritično, ali uspjeh ovisi o definiranju jasnih mjernih podataka od početka. Bez njih ne možete izmjeriti vrijednost ili utvrditi gdje su potrebne prilagodbe.

1. Započnite malo: Započnite s dokazom koncepta (POC) za generiranje opisa proizvoda. Koristite postojeće podatke o proizvodu za obuku modela ili iskoristite unaprijed izgrađene alate. Definirajte kriterije uspjeha unaprijed – poput uštede vremena, kvalitete sadržaja ili brzine pokretanja novih proizvoda.
2. Izmjeriti ishode: Pratite ključne metrike koje se usklađuju s vašim ciljevima. Za ovaj primjer usredotočite se na:
   • Učinkovitost: Koliko vremena štedi sadržajni tim za ručni rad?
   • Kvaliteta: Jesu li opisi proizvoda dosljedni, točni i privlačni?
   • Poslovni utjecaj: Da li poboljšana brzina ili kvaliteta dovodi do boljih prodajnih performansi ili većeg angažmana kupaca?
3. Nadgledati i potvrditi: Redovito pratite metrike poput ROI, stope usvajanja i stope pogrešaka. Potvrdite da se rezultati POC -a usklađuju s očekivanjima i prilagođavaju se po potrebi. Ako su određena područja slabije izvedbe, pročistite model ili prilagodite tijekove rada kako biste riješili te praznine.
4. Ponoviti: Upotrijebite lekcije naučene iz POC -a za pročišćavanje vašeg pristupa. Na primjer, ako projekt opisa proizvoda dobro provodi, razmjera rješenje za rješavanje sezonskih kampanja ili srodnog marketinškog sadržaja. Proširenje postupno osigurava da nastavite isporučiti vrijednost uz minimiziranje rizika.

Korak 5: Izgradite stručnost

Malo tvrtki započinje s dubokom AI stručnošću – i to je u redu. Izgradite ga eksperimentirajući. Mnoge tvrtke počinju s malim unutarnjim alatima, testirajući se u okruženju s niskim rizikom prije skaliranja.

Ovaj postupni pristup je kritičan jer često postoji prepreka povjerenju za tvrtke koje se moraju prevladati. Timovi trebaju vjerovati da je AI pouzdan, točan i istinski koristan prije nego što su spremni ulagati dublje ili ga koristiti u mjerilu. Pokretanjem male i pokazujući inkrementalnu vrijednost, izgradite to povjerenje, istovremeno smanjujući rizik od prekomjernog spominjanja velike, nedokazane inicijative.

Svaki uspjeh pomaže vašem timu da razvije stručnost i samopouzdanje potreban za rješavanje većih, složenijih AI inicijativa u budućnosti.

Zamotavanje

Ne trebate prokuhati ocean AI. Poput usvajanja oblaka, započnite s malim, eksperimentiranjem i razmjerom kako vrijednost postaje jasna.

AI bi trebao slijediti isti pristup: pokrenuti mali, učiti i skalirati. Usredotočite se na projekte koji donose brze pobjede s minimalnim rizikom. Upotrijebite te uspjehe za izgradnju stručnosti i samopouzdanja prije nego što se proširite na ambicioznije napore.

Gen AI ima potencijal transformirati tvrtke, ali uspjeh treba vremena. S promišljenom prioritetom, eksperimentiranjem i iteracijom možete izgraditi zamah i stvoriti trajnu vrijednost.

Sean Falconer je AI poduzetnik u rezidenciji Spojeni.