Большинство предпринимателей рано или поздно приходят к вопросу о внедрении искусственного интеллекта. Как понять, что вы созрели для этого?
Главная проблема с состоит в том, что точно предсказать последствия этого шага невозможно. Даже если вы пришли в предпринимательство из data science, знаете все о том, как и где применять ИИ – в сфере бизнеса перспектива немного меняется. Вам необходимо двигаться вперед, но на карту теперь поставлено значительно больше, чем когда вы строили различные модели в ваши студенческие или стажерские годы.
Но как шагать в ногу со временем, не ставя под угрозу собственное предприятие? Есть три точных признака, указывающих на то, что можно интегрировать ИИ и машинное обучение в ваш бизнес.
Вы цените своих людей
Такие вещи, как ценность бизнеса, возврат инвестиций и эффективность затрат, безусловно, очень и очень важны. Но если вы недооцениваете важность команды, которая собралась вокруг вас, вы не готовы к принятию ИИ. Ведь он не волшебная палочка. Он не способен решить автоматически все ваши проблемы и сделать предприятие инновационным. Он, как ни странно, очень плохо выполняет массу простых задач, с которыми блестяще справляется старый добрый homo sapiens. Только оценив по заслугам таланты своих сотрудников, вы сможете интегрировать ИИ в этот коллектив.
Прежде всего, ИИ никогда не заменит людей. По крайней мере, полностью. Человек все еще нужен в бизнесе. Творческий подход, мышление более высокого уровня, налаживание отношений с людьми — все это пока применимо лишь к человеку, не к роботу. И все это мы сделаем гораздо лучше, если рядом с нами будет трудиться искусственный интеллект, делающий за нас черновую работу, касающуюся анализа больших данных. Во-первых, это высвобождает время, во-вторых, дает нам материал, на основании которого мы можем скорее вырабатывать и принимать решения относительно бизнеса.
Скорее всего, ваши сотрудники беспокоятся о том, что их может вытеснить ИИ. Вам необходимо поговорить с ними об этом, убедить, что их работа либо останется такой же после прихода ИИ, либо просто изменится, перейдет на новый, более интересный уровень. Подобный разговор поможет вам мягко и практически незаметно внедрить ИИ в корпоративную культуру. Если вы думаете, что можете не вовлекать свои «человеческие ресурсы» в отношения бизнеса и ИИ, а то и вовсе работать без людей, вас ждет большое разочарование.
Вы знаете, чего хотите
Прежде чем внедрять работу ИИ, нужно чётко и ясно ответить себе на вопрос: «Зачем?» Вы должны заранее знать, что именно он будет делать с вашими данными. Если вы предпочитаете действовать согласно принципу «война план покажет», то достаточно быстро окажетесь в ловушке. Искусственный интеллект вместо того, чтобы помогать вам принимать решения, сделает это попросту невозможным или очень сложным. А как иначе: ведь вы даже на старте не знали, чего хотели от него. Далеко не все возможности ИИ пригодятся вашей организации. Необходимо определить очень точно, где вы планируете задействовать ИИ, а главное, как это использование скажется на окупаемости инвестиций, то есть доходности вашего бизнеса. Прежде чем применить какой бы то ни было инструмент, необходимо знать, что именно вы хотите починить.
Данные по сути своей нейтральны. И все данные мира – без заданного направления – не стоят на самом деле ничего. «Мы хотим получать инсайты относительно вот этого или всего сразу» — это пустые слова. Гадать на Big data не лучшая идея. Их нужно просто правильно использовать. И для этого – сужать поле, где вы хотите применять ИИ.
Например, сфера, в которое ИИ сегодня проявляет себя особенно ярко – это обслуживание клиентов. Вы хотите создать чат-бот, который будет отвечать на вопросы, высвобождая таким образом огромное количество времени для ваших сотрудников из плоти и крови. Они будут работать гораздо эффективнее, избавившись от рутинных повторяющихся задач, и смогут переключиться на что-то более интересное. А клиенты получат удовлетворение от ультрабыстрых ответов на вопросы.
У вас есть данные или вы, по крайней мере, знаете, где их взять
Машинное обучение требует огромного количество данных, а глубинное обучение – еще больше. Как правило, у бизнеса есть данные, чтобы приступить к внедрению ИИ, но не все их них находятся в той форме, которая пригодна для запуска этой инициативы. Если вы – малый бизнес, планирующий внедрять глубинное обучение, но не знаете, каким образом предоставить доступ к вашим данным, ваш план обречен.
Если у вас проблема с данными, нужно решить ее, прежде чем думать о внедрении ИИ. Нет нужных специалистов — наймите их, приготовьте данные к машинному обучению, к встрече с искусственным интеллектом. Не тратьте зря ни времени, ни денег, ни собственных сил.
Источник: medium.com