В бизнесе существует три различных этапа масштабирования ИИ… Сначала идет «доказательство концепции», затем идет «стратегическое масштабирование», и, наконец, если все пойдет по плану, вы будете «индустриализированы для роста». опросила 1500 CxO из разных отраслей по всему миру с целью выявить факторы успеха, которые способствовали масштабированию ИИ . Мы обнаружили, что компании, промышленно ориентированные на рост, совершили несколько значительных культурных сдвигов на пути к ИИ: один из самых больших? Убедитесь, что данные, аналитика и ИИ демократизированы для всех сотрудников и тесно связаны с приоритетами роста бизнеса. Согласование стратегии данных с бизнес-стратегией Чтобы стать организацией, эффективно использующей ИИ, вам нужно начать с данных. Благодаря более широкому использованию ценных данных и активов ИИ в своей организации 80 процентов их хорошо спланированных инициатив по масштабированию оказываются успешными. Вот три вещи, которые компания должна сделать, чтобы достичь устойчивого промышленного роста. Управляйте «преднамеренным» ИИ.
Это означает установление реалистичных ожиданий. При наличии четко определенной стратегии и операционной модели, временной шкалы, структуры и управления ИИ и бизнес-цели согласованы, и возможен прогресс. Отключите шум данных. Более 90 процентов данных о Земле было создано за последние десять лет. Будьте осторожны, какие внутренние и внешние данные вы выбираете, и определите, что является критически важным для бизнеса, потому что, как говорится, «мусор на входе, мусор на выходе». Относитесь к ИИ как к командному виду спорта. 92 процента компаний, которые успешно достигли промышленного роста, использовали кросс-платформенные многопрофильные команды.
Повсюду есть сторонники ИИ, и трансформация происходит во всей организации; Внедрение ИИ — это не прерогатива чемпиона-одиночки. Переосмысление того, как данные и инициативы ИИ используются в соответствии с бизнес-стратегией, может привести к быстрой окупаемости ваших инвестиций. Этот эффект служит основанием для перехода от пилотных проектов ИИ к трансформации бизнеса в масштабах всего предприятия. Если вы сосредоточитесь на 5-10 % ваших данных, которые составляют 90 % или более стоимости вашего бизнеса, вы гарантируете, что данные будут использоваться в вашей аналитике. Инвестируя в свою базу данных — качество данных, управление данными, модели управления данными для облака, разграничение между созданием и потреблением данных и четкие операционные модели — вы будете способствовать более чистым данным, что, в свою очередь, способствует более интеллектуальному ИИ. Если вы сосредоточитесь на 5-10 процентах ваших данных, которые составляют 90 или более процентов ценности вашего бизнеса, вы гарантируете, что данные будут использоваться в вашей аналитике. Ваша аналитика данных в конечном итоге подпитывает ваши модели ИИ, позволяя вам быстро и масштабно извлекать важные для бизнеса сведения, добиваясь лучших результатов.
Обеспечение промышленного роста за счет масштабирования ИИ Стремление найти новый рост в пивной индустрии растет, а конкуренция со стороны других напитков является жесткой. Одна глобальная пивоваренная компания перешла к промышленному росту, используя машинное обучение для решения проблем с достоверностью данных и создания более точных моделей прогнозирования. Их аналитика масштабировалась по сотне глобальных наборов данных, от данных о продажах и прогнозов до социальных сетей, погоды и так далее. Лица, принимающие решения в компании, получили доступ к коммерческой информации и ценной информации в рекордно короткие сроки. В первый год окупаемость в четыре раза превысила первоначальные инвестиции. Ориентация на данные и рост Почему так мало компаний на пути к ИИ достигли промышленного роста? Кажется, есть разрыв. В нашем отчете мы спросили: «В какой степени вы ожидаете, что аналитика будет играть роль в искусственном интеллекте вашей организации?» Ответы сильно разнились: 61% всех опрошенных руководителей считают, что аналитика играет либо умеренную, либо незначительную роль, либо вообще не играет никакой роли в развитии ИИ в их организации.
Только 14% компаний, которые не продвинулись в своем пути к ИИ, считают, что данные и аналитика жизненно важны для успешного внедрения ИИ. А 79% компаний, добившихся реального успеха с технологиями ИИ, говорят, что аналитика играет важную роль в ИИ. 75% руководителей считают, что рискуют разориться через 5 лет, если не будут масштабировать ИИ 79% компаний, добившихся успеха, считают, что аналитика играет важную роль в ИИ 84% руководителей считают, что они не достигнут своих целей роста, если не будут масштабировать ИИ 92% компаний, достигших промышленного роста, использовали кроссплатформенные междисциплинарные команды Чтобы реализовать связь между данными и ИИ, необходимы передовые методы: Стратегия и цели Ваша стратегия данных и аналитики должна быть сопоставлена с бизнес-целями. 360 вид Обнаружение и дополнение данных должны использовать внутренние и внешние данные, чтобы обеспечить всестороннее представление и создать качественную прогностическую аналитику. Управление Управление данными требует планирования, управления, монетизации и соответствия требованиям. Культура Компании должны принять культуру, основанную на данных, и демократизацию ИИ и данных. Если эти вехи будут выполнены хорошо, данные станут конкурентным активом и окончательным отличием.
Масштабируя ИИ с помощью облака, организации могут перепозиционировать свои предложения, расширить возможности и повысить зрелость данных и ИИ, чтобы создать новые источники ценности и, в конечном итоге, обеспечить устойчивый рост. .