איך לגרום לבינה מלאכותית לעבוד בארגון שלכם

כשהעולם ממשיך לאמץ את כוחה הטרנספורמטיבי של בינה מלאכותית, עסקים בכל הגדלים חייבים למצוא דרכים לשלב ביעילות את הטכנולוגיה הזו בפעילות היומיומית שלהם.

יישום מוצלח של AI יכולה להיות משימה מאתגרת הדורשת תכנון אסטרטגי, משאבים נאותים ומחויבות לחדשנות.
בוא נחקור את האסטרטגיות המובילות להפיכת AI לעבודה בארגון שלכם כדי שתוכל למקסם את הפוטנציאל שלו.

הצרכים והיעדים העסקיים שלכם

לפני שצוללים לתוך עולם הבינה המלאכותית, זהו את הצרכים והיעדים הספציפיים של הארגון שלכם.

מהם התהליכים הנוכחיים שלכם? היכן AI יכול לייעל מערכות או להוסיף ערך עבור הלקוחות או הצוותים הפנימיים שלכם?

שימוש בבינה מלאכותית כדי להפוך משימות חוזרות או גוזלות זמן לאוטומטי, לשפר את קבלת ההחלטות, להגביר את הדיוק או לשפר את חוויות הלקוח. ברגע שיש לכם הבנה ברורה של היעדים העסקיים שלכם, תוכלו ליישר אותם עם היתרונות הפוטנציאליים של בינה מלאכותית כדי שתוכלו לבצע יישום מוצלח.

פתרון הבינה המלאכותית הנכון

יש מגוון רחב של פתרונות בינה מלאכותית בשוק – כולל צ’אטבוטים, תהליך שפה טבעית, למידת מכונה ולמידה עמוקה – ולכן הבחירה הנכונה עבור הארגון שלכם היא חיונית.

התחילן במחקר טכנולוגיות ופלטפורמות שונות של AI, והעריכו כל אחת מהן על סמך גורמים כמו מדרגיות, גמישות וקלות אינטגרציה. העריכו את המוניטין ואת הצעות התמיכה של כל ספק, וגלו אם הפתרון תואם את התשתית הקיימת שלכם. לאחר מכן בחרו את הפתרון המתאים ביותר לצרכי העסק שלכם.

פיתוח אסטרטגיית נתונים

AI דורש כמויות גדולות של נתונים כדי ללמוד ולבצע תחזיות, ולכן חיוני שתהיה לכם אסטרטגיית נתונים ברורה לפני יישום AI.

אסטרטגיית הנתונים שלכם צריכה לכלול את הדברים הבאים:

• הגדרת הנתונים הדרושים
• זיהוי כיצד תקבלו כל סוג של נתונים
• איסוף, אחסון וגישה לנתונים
• כיצד תפעלו לפי תקנות פרטיות הנתונים
• מי אחראי על שמירת הנתונים
• כיצד למנף ניתוח נתונים כדי לקבל תובנות ולזהות מגמות

הקימו את צוות הבינה המלאכותית שלכם

הרכבת צוות AI מיומן ומגוון חיונית להטמעת AI מוצלחת. בהתאם להיקף ולמורכבות של פרויקטי הבינה המלאכותית שלכם, הצוות שלכם עשוי לכלול מדעני נתונים, מהנדסי למידת מכונה, מהנדסי נתונים ומומחי תחום.

כשאתם בונים את צוות הבינה המלאכותית שלכם, אמצו  מקורות כישרונות פנימיים וחיצוניים כאחד. זה עשוי להיות כרוך בשיפור מיומנויות או מיומנות מחדש של עובדים קיימים, גיוס כישרונות חדשים או שיתוף פעולה עם יועצי AI או ספקי שירות.

אימון דגם הבינה המלאכותית שלכם

לאחר שבחרתם את פתרון הבינה המלאכותית המתאים ואספת את הנתונים, הגיע הזמן לאמן את מודל הבינה המלאכותית שלכם.
זה כרוך באספקת המודל עם מערך נתונים גדול ומקיף כך שהמודל יוכל ללמוד דפוסים ולבצע תחזיות מושכלות.

היו מוכנים לעבוד עם מדעני נתונים ומומחי בינה מלאכותית כדי לפתח ולכוונן את המודל שלכם כך שיוכל לספק תוצאות מדויקות ואמינות שמתאימות ליעדים העסקיים שלכם.

שילוב מודל הבינה המלאכותית בפעולות שלכם

לאחר שמודל הבינה המלאכותית שלכם מאומן ונבדק, אתם יכולים לשלב אותו בפעילות העסקית שלכם. ייתכן שיהיה עליכם לבצע שינויים במערכות ובתהליכים הקיימים שלכם כדי לשלב את ה-AI.

במהלך ההשקה, עשו את מיטב המאמצים שלכם כדי למזער שיבושים בתהליכי עבודה קיימים. יצירת קשר עם מחזיקי עניין מרכזיים, ספקו הדרכה והציעו תמיכה מתמשכת כדי להבטיח מעבר מוצלח לפעולות מונעות בינה מלאכותית.

מעקב והערכת ביצועים

לאחר ששילבתם את מודל הבינה המלאכותית, תצטרכו לעקוב באופן קבוע אחר הביצועים שלו כדי להבטיח שהוא פועל כהלכה ומספק תוצאות צפויות.

קבעו מדדי ביצועים מרכזיים (KPIs) שמתואמים עם היעדים העסקיים שלכם, כדי שתוכל למדוד את ההשפעה של AI על הארגון שלכם.
נתחו באופן קבוע את התוצאות, זיהוי אתגרים ותחומים לשיפור פוטנציאלי.

שיפור מתמשך

מודלים של בינה מלאכותית צריכים להשתכלל ולשפר כל הזמן לאורך זמן. למעשה, שיפור מתמיד הוא המפתח לשמירה על יתרון תחרותי בעסק שלכם.

היו מוכנים לבצע התאמות ושיפורים במודל הבינה המלאכותית שלכם ככל שהצרכים העסקיים שלכם מתפתחים.
הישארו מעודכנים לגבי התקדמות בטכנולוגיות ומתודולוגיות AI, וכיצד ניתן ליישם אותן בארגון שלכם.

בחינה מחדש באופן קבוע את אסטרטגיית הנתונים שלכם ועריכת התאמות לפתרון ה-AI שלכם כדי שתוכל להמשיך לספק ערך ולהניע צמיחה.

אנו בהורייזון פיתחנו  קורס בינה מלאכותית למנהלי פרויקטים המותאם במיוחד לצרכי ארגון פרטניים, יחד עם אפיון להטמעת ה-AI בארגון.