10 vragen die u uzelf moet stellen voordat u kunstmatige intelligentie in uw bedrijf implementeert

AI (Artificial Intelligence) en ML (Machine Learning) kunnen organisaties doorbraken bieden in hun productiesystemen en zelfs een concurrentievoordeel bieden als ze doordacht en in de juiste context worden gebruikt. De digitale transformatie en de vele ontwikkelingen die ermee gepaard gaan, hebben bedrijven onder druk gezet, voortkomend uit de angst om achter te blijven, wat op zijn beurt heeft geresulteerd in de bereidheid van leiders om deze technologieën in hun bedrijven te implementeren.

Maar in de meeste gevallen, zelfs als ze worden aangenomen, blijven de fundamentele barrières bestaan ​​en hebben maar weinig bedrijven de basiscomponenten waarmee AI op schaal waarde kan genereren. Duidelijk zijn over waar de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie liggen en centrale en gedefinieerde strategieën hebben om de gegevens te verkrijgen die AI nodig heeft, zou het startpunt moeten zijn voor elke entiteit die besluit zich in deze transformatie onder te dompelen.

Daarom moeten bedrijven, voordat ze een AI- en ML-strategie toepassen, zichzelf de volgende vragen stellen:

1. Wat is het probleem dat u met AI wilt oplossen?

Het belangrijkste in dit geval is om te beginnen met het definiëren van het probleem. Waar is het bedrijf naar op zoek? Is het een machine learning-model dat het kan oplossen? Is het specifiek bekend waarvoor AI-systemen zullen worden gebruikt?

Het is enerzijds belangrijk om te detecteren welke soorten activiteiten inefficiënt of menselijk kapitaalintensief zijn, en anderzijds om te bepalen hoe AI- en ML-systemen deze problemen kunnen verminderen.

2. Wat is het plan van het bedrijf om van AI een kans te maken?

Hoe denkt het bedrijf het probleem aan te pakken en de oplossing te implementeren?

Op dit punt is het essentieel om te weten hoe je de probleemdefinitie herformuleert in een automatisch leerprobleem en hoe je deze implementeert op een manier die elke vorm van vertraging of verlies van waarde tijdens het transformatieproces vermijdt.

3. Heeft het bedrijf een tijdelijke of permanente oplossing nodig?

AI-technologieën moeten onderdeel worden van de core business van het bedrijf en gepaard gaan met een mentaliteitsverandering van het managementteam. De overgrote meerderheid van de succesverhalen wordt ondersteund door een digitale transformatie van het bedrijf op alle niveaus.

Afhankelijk van of er een AI-model nodig is voor een specifieke actie of voor de dagelijkse processen van het bedrijf, wordt besloten om een ​​product op maat, een gestandaardiseerde oplossing of een tijdelijke dienst aan te schaffen.

4. Heeft het bedrijf de nodige gegevens om het AI-model te voeden?

De kwaliteit van het AI-model is direct afhankelijk van de kwaliteit en kwantiteit van de gegevens waarover het bedrijf beschikt. Het gebruik van AI impliceert het trainen van een nauwkeurig en zinvol datamodel dat de AI-systemen kan voeden, zodat ze leren zelfstandig te functioneren. Daarom is het hebben van hoogwaardige historische gegevens essentieel.

Heeft mijn bedrijf voldoende data? Zijn de databronnen die de AI gaat gebruiken betrouwbaar? Heeft het bedrijf een robuuste data-architectuur? Om deze vragen te beantwoorden, is het noodzakelijk om een ​​solide kader van doelstellingen en KPI's (key performance indicators) en een robuuste datastrategie te hebben om ervoor te zorgen dat deze op de meest waardevolle manier wordt geperst.

5. Zijn deze gegevens gedigitaliseerd?

Heb ik de gegevens opgeslagen in digitale systemen? Om de gegevens correct te kunnen beheren, moeten ze gedigitaliseerd, gecentraliseerd, georganiseerd en geïntegreerd zijn in verschillende digitale tools (zoals CRM's, of ERP's, SCADAS, enz.) of in databases, CSV-bestanden, Excels, enz. Als dit niet het geval, de digitalisering en het gebruik van AI van deze gegevens kan lang duren en soms een onoverkomelijke investering.

6. Heeft het bedrijf de nodige middelen voor de implementatie?

Het bedrijf moet realistisch zijn over de vraag of het werkelijk over de nodige middelen op het niveau van menselijk en financieel kapitaal beschikt om veranderingen op te vangen. Waar vinden we het experttalent om AI in te zetten? Wat is het budget van het bedrijf voor de aanschaf van een ML-model?

Om een ​​vlotte overgang en een correcte integratie van de modellen in de interne systemen te realiseren, is het essentieel om een ​​technisch team te hebben dat het bedrijf kent en ook de ontwikkelaar of datawetenschapper kent. Bovendien moeten deze teams gekwalificeerd zijn om de te implementeren modellen in de systemen van het bedrijf te integreren.

Aan de andere kant hangt de nauwkeurigheid van het AI-model af van het budget, de apparatuur en de tijd die het bedrijf heeft om het te ontwikkelen. Dit alles zal ook bepalen of het bedrijf kiest voor een on-demand service of voor de aanschaf van een eigen model dat door zijn team wordt geïmplementeerd.

7. Wat zijn de gevolgen als AI faalt?

AI-modellen werken door middel van zeer geavanceerde algoritmen en statistische correlaties, maar er is altijd een foutmarge. Wil het bedrijf AI implementeren in een proces met een hoge variabiliteit en een lage nauwkeurigheid, of juist het tegenovergestelde? Welke risico's en hoeveel investering zou verloren gaan als het niet zou lukken?

Afhankelijk van welke systemen en gegevens beschikbaar zijn, moet het bedrijf evalueren of de nauwkeurigheid van deze modellen naar verwachting hoog genoeg is om door te gaan.

8. Hoe wordt AI geïntegreerd in de algemene strategie van het bedrijf?

Hoe integreert het bedrijf IA met processen en mensen? Zijn er keerpunten waar IA in botsing komt met processen?

AI moet niet worden geïmplementeerd als een op zichzelf staande technologie, maar als een geïntegreerde oplossing die synergie aangaat met alle delen van het bedrijf om de productiviteit en resultaten te maximaliseren. Het bedrijf moet zich afvragen of het AI-model kan samenwerken met de rest van de partijen en in kaart brengen welke problemen zich kunnen voordoen.

9. Welke invloed heeft deze verandering op de werknemers van het bedrijf?

In hoeverre zal het vermogen van IA om de activiteiten die nu door werknemers worden uitgevoerd te automatiseren, van invloed zijn op de omvang van het personeelsbestand? Werknemers kunnen erg sceptisch staan ​​tegenover verandering en het bedrijf moet ethische oplossingen vinden zodat ze hun waarde en motivatie niet verliezen.

Effectieve veranderprogramma's zullen zich richten op specifieke trainingen en interventies om medewerkers en managers bij het bedrijf te betrekken.

10. Wat zijn de verwachte opbrengsten van het toepassen van deze technologie?

Hoe lang duurt het voordat het bedrijf de investering heeft terugverdiend? Hoeveel zullen de kosten van het bedrijf worden verlaagd zodra AI is geïmplementeerd? Het integreren van AI- en ML-modellen in een bedrijf brengt kosten met zich mee en dus een belangrijke investering.

Om deze reden moet een realistische schatting worden gemaakt om de parameters van het investeringsrendement te bepalen. Om dit plan uit te voeren, moeten de mogelijke prestatie-indicatoren (KPI's) worden vastgesteld, zodat het rendement kan worden gemeten en hoeveel waarde het model voor het bedrijf oplevert.

Overweegt u AI in uw bedrijf te implementeren?

AI opent deuren naar talloze mogelijkheden voor bedrijven, maar als het puur als experiment wordt ingezet, als een specifiek probleem niet wordt geïdentificeerd en er geen actieplan wordt gemaakt, dan blijkt het een waardeloze propositie te zijn en ziet het management geen rendement op investering.

Van Nexus Integra effenen we de weg voor de implementatie van AI- en ML-technologieën om een ​​gegarandeerd succesverhaal te worden. Nexus Integra, het geïntegreerde operationele platform, biedt een gestructureerde Big Data-tool die datawetenschappers voorziet van de kwantiteit en kwaliteit van data die nodig zijn voor AI- en Machine Learning-applicaties, evenals de exploitatie van de data in al haar applicaties; native of extern.

De native toepassing van Machine Learning zorgt voor het beheer van verschillende geavanceerde algoritmen en hun gemakkelijke introductie in het productieproces in realtime. Nexus Integra als integraal operatiecentrum en Big Data-platform maakt het mogelijk om de maximale waarde uit de gegevens te halen.