Η επιχειρηματική στρατηγική υιοθέτησης του ΑΙ που χρειάζονται οι επιχειρήσεις

Το 2025, το 88% των οργανισμών ανέφερε τακτική χρήση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης σε τουλάχιστον μία επιχειρηματική λειτουργία, σε σύγκριση με το 78% πριν από ένα χρόνο. Βλέπουμε ομάδες μάρκετινγκ να δοκιμάζουν chatbots, το τμήμα οικονομικών να πειραματίζεται με ορισμένα μοντέλα πρόβλεψης ή το τμήμα ΙΤ να αναλύει συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που λειτουργούν ως συνεργάτες.

Θα αναφερθούμε σε συγκεκριμένα στοιχεία που συνθέτουν μια αποτελεσματική στρατηγική υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης σε επιχειρηματικό επίπεδο, η οποία μπορεί να βοηθήσει έναν οργανισμό να μην παραμείνει εγκλωβισμένος.

Ευθυγράμμιση με τους επιχειρηματικούς στόχους

Κάθε πρωτοβουλία τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να ευθυγραμμίζεται με έναν συγκεκριμένο επιχειρηματικό στόχο. Πριν από την υιοθέτηση πρωτοβουλιών τεχνητής νοημοσύνης, οι ηγέτες πρέπει πρώτα να ορίσουν τι σημαίνει «αξία» για τη συγκεκριμένη πρωτοβουλία, και αυτό ξεκινά με ένα σαφές όραμα για την τεχνητή νοημοσύνη. Η αξία μπορεί να εκφράζεται ως:

• Μείωση του λειτουργικού κόστους ή του χρόνου μέσω της αυτοματοποίησης επιχειρηματικών διαδικασιών
• Βελτίωση της εμπειρίας των πελατών ή των εργαζομένων
• Δημιουργία νέων ευκαιριών εσόδων ή ανάπτυξης

Μια πρωτοβουλία χωρίς στόχο ενδέχεται να δυσκολευτεί να περάσει την πρώτη αναθεώρηση του προϋπολογισμού της.

Αξιολόγηση ετοιμότητας

Πριν δεσμεύσετε τον προϋπολογισμό σας για οποιαδήποτε πρωτοβουλία υιοθέτησης τεχνητής νοημοσύνης, πραγματοποιήστε έναν έλεγχο στους ακόλουθους τρεις τομείς:

• Ποιότητα και διαθεσιμότητα δεδομένων
• Τεχνολογική υποδομή και υπάρχουσα αρχιτεκτονική τεχνητής νοημοσύνης
• Γνώσεις του προσωπικού σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη

Πέρα από την απόδοση ενός μοντέλου, αυτοί οι τομείς συνήθως συμβάλλουν στον προσδιορισμό της επιτυχίας ή της αποτυχίας της υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης.

Προτεραιοποίηση περιπτώσεων χρήσης

Δεν αξίζει να επενδύσουμε σε κάθε ιδέα υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης. Μια στρατηγική φιλτράρει τις ιδέες με βάση ένα συνεπές σύνολο κριτηρίων:

• Κατά πόσον είναι εφικτή
• Ετοιμότητα δεδομένων
• Κίνδυνος
• Πιθανή αξία

Καθορίστε αυτά τα κριτήρια αξιολόγησης πριν από την έναρξη των πιλοτικών προγραμμάτων, αφού η αναδρομική εφαρμογή τους δικαιολογεί μόνο πρωτοβουλίες που έχουν ήδη ξεκινήσει. Το αποτέλεσμα πρέπει να είναι ένα χαρτοφυλάκιο τεχνητής νοημοσύνης με προτεραιότητες, όχι ένας διάσπαρτος κατάλογος μεμονωμένων πιλοτικών προγραμμάτων, ώστε η διοίκηση να μπορεί να δει πού κατευθύνονται οι επενδύσεις και για ποιο λόγο.

Λειτουργικό μοντέλο και ιδιοκτησία

Ένας συγκεκριμένος υπεύθυνος θα πρέπει να φέρει την ευθύνη από την αρχή έως το τέλος για τις εξής αποφάσεις σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη:

• Καθορισμός προτεραιοτήτων
• Επιλογή προμηθευτών
• Έγκριση κινδύνων
• Παρακολούθηση αξίας

Χωρίς έναν υπεύθυνο, αυτές οι πρωτοβουλίες συνήθως καταλήγουν να μετακινούνται από το τμήμα ΙΤ στις επιχειρηματικές μονάδες, και εκεί είναι που αποτυγχάνουν τα περισσότερα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης.