10 Essentiële vragen om te evalueren voordat u AI in uw organisatie implementeert

AI (Kunstmatige Intelligentie) en ML (Machine Learning) kunnen organisaties doorbraken in hun productiesystemen en zelfs een competitief voordeel bieden als ze doordacht en in de juiste context worden gebruikt. De digitale transformatie en haar meerdere vooruitgang hebben druk gegenereerd op bedrijven, afgeleid van de angst om achter te blijven, wat op zijn beurt heeft geresulteerd in een voorbereidheid bij leiders om deze technologieën in hun bedrijven te implementeren.

Maar in de meeste gevallen, zelfs als ze geadopteerd worden, blijven de fundamentele barrières bestaan en hebben weinig bedrijven de basiscomponenten die AI in staat stellen om op schaal waarde te genereren. Duidelijk zijn over waar de Kunstmatige Intelligentie-kansen liggen en centrale en gedefinieerde strategieën hebben om de data te verkrijgen die AI vereist, zou het uitgangspunt moeten zijn voor elke entiteit die besluit zich in deze transformatie te storten.

Daarom, voordat een AI- en ML-strategie wordt geadopteerd, moeten bedrijven zich 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. Wat zoekt het bedrijf? Is het een machine learning-model dat het kan oplossen? Is specifiek bekend waarvoor AI-systemen gebruikt zullen worden?

Het is belangrijk, aan de ene kant, om te detecteren welke typen activiteiten inefficiënt of menselijk kapitaal-intensief zijn, en aan de andere kant, om te bepalen hoe AI- en ML-systemen deze problemen kunnen mitigeren.

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

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

Op dit punt is het essentieel om te weten hoe de probleemdefinitie te herformuleren in een machine learning-probleem en hoe het te implementeren op een manier die elke soort vertraging of waardeverlies tijdens het transformatieproces vermijdt.

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

AI-technologieën moeten deel worden van de kernactiviteit van het bedrijf en moeten vergezeld gaan van een mentaliteitsverandering aan de kant van het managementteam. De grote meerderheid van succesverhalen wordt ondersteund door een digitale transformatie van het bedrijf op alle niveaus.

Afhankelijk van of een AI-model nodig is voor een specifieke actie of voor de dagelijkse processen van het bedrijf, zal besloten worden om een gecustomiseerd product, een gestandaardiseerde oplossing of een tijdelijke dienst aan te schaffen.

4. Heeft het bedrijf de benodigde data om het AI-model te voeden?

De kwaliteit van het AI-model is direct afhankelijk van de kwaliteit en hoeveelheid data die beschikbaar is voor het bedrijf. Het gebruik van AI impliceert het trainen van een nauwkeurig en betekenisvol datamodel dat de AI-systemen kan voeden zodat ze leren om op eigen kracht te functioneren, daarom is het beschikken over kwalitatieve historische data essentieel.

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

5. Is deze data gedigitaliseerd?

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

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

Het bedrijf moet realistisch zijn over of het echt de benodigde middelen heeft op het niveau van menselijk en financieel kapitaal om verandering te absorberen. Waar zullen we de experttalent vinden om AI te deployen? Wat is het budget van het bedrijf voor het verkrijgen van een ML-model?

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

Aan de andere kant zal de nauwkeurigheid van het AI-model afhangen van het budget, de apparatuur en de tijd die het bedrijf beschikbaar heeft om het te ontwikkelen. Al dit zal ook bepalen of het bedrijf kiest voor een on-demand dienst of de verwerving van een eigen model geïmplementeerd door zijn team.

7. Wat zijn de gevolgen als AI faalt?

AI-modellen werken door middel van zeer gesofisticeerde algoritmen en statistische correlaties, maar er is altijd een foutmarge. Wil het bedrijf AI implementeren in een proces met hoge variabiliteit en een lage nauwkeurigheidsscore, of het tegenovergestelde? Wat zijn de risico's en hoeveel investering zou verloren gaan als het niet werkt?

Afhankelijk van welke systemen en data beschikbaar zijn, moet het bedrijf evalueren of de nauwkeurigheid van deze modellen verwacht wordt hoog genoeg om door te gaan.

8. Hoe zal AI geïntegreerd worden met de algehele strategie van het bedrijf?

Hoe zal het bedrijf AI integreren met processen en mensen? Zijn er keerpunten waar AI zal botsen met processen?

AI mag niet als een zelfstandige technologie geïmplementeerd worden, maar als een geïntegreerde oplossing die in synergie gaat met alle gebieden van het bedrijf om productiviteit en resultaten te maximaliseren. Het bedrijf moet zich afvragen of het AI-model in staat zal zijn om samen te werken met de rest van de partijen en identificeren welke problemen kunnen ontstaan.

9. Hoe zal deze verandering de werknemers van het bedrijf beïnvloeden?

In welke mate zal AI's capaciteit om de activiteiten die nu door werknemers worden uitgevoerd te automatiseren, de omvang van de werkgelegenheid beïnvloeden? Werknemers kunnen zeer sceptisch zijn over verandering en het bedrijf moet ethische oplossingen vinden zodat ze hun waarde en motivatie niet verliezen.

Effectieve veranderprogramma's zullen zich richten op specifieke training en interventies om werknemers en managers in het bedrijf te betrekken.

10. Wat zijn de verwachte opbrengsten van de toepassing van deze technologie?

Hoe lang zal het duren voordat het bedrijf de investering terugverdient? Hoeveel zullen de kosten van het bedrijf gereduceerd worden zodra AI geïmplementeerd is? Het integreren van AI- en ML-modellen in een bedrijf impliceert een kosten en daarom een belangrijke investering.

Om die reden moet een realistische schatting worden gemaakt om de parameters van de return on investment te bepalen. Om dit plan uit te voeren, moeten de mogelijke prestatie-indicatoren (KPI's) vastgelegd worden, zodat de opbrengst gemeten kan worden en berekend hoeveel waarde het model aan het bedrijf brengt.

Denkt u eraan AI in uw bedrijf te implementeren?

AI opent deuren naar talloze mogelijkheden voor bedrijven, maar als het puur als een experiment geïmplementeerd wordt, als een specifiek probleem niet geïdentificeerd wordt en een actieplan niet wordt gecreëerd, dan zal het een waardeloos voorstel blijken en het management zal geen return on investment zien.

Vanaf Nexus Integra banen we de weg voor de implementatie van AI- en ML-technologieën om een verzekerd succesverhaal te zijn. Nexus Integra, het geïntegreerde operatiesplatform, biedt een gestructureerde Big Data-tool die data scientists voorziet van de hoeveelheid en kwaliteit van data die nodig is voor AI- en Machine Learning-toepassingen, evenals de exploitatie van de data in al zijn toepassingen; native of externe.

De native Machine Learning-applicatie stelt het beheer van verschillende geavanceerde algoritmes en hun eenvoudige introductie in het productieproces in real-time mogelijk. Nexus Integra als integraal operatiecentrum en Big Data-platform stelt in staat om de maximale waarde uit de data te halen.