Come passare dalla Proof of Concept alla Generazione di valore per la tua azienda con l'intelligenza artificiale generativa
Come ampliare i progetti pilota già in atto?
Lavorando all'indietro dal tuo risultati aziendali, lavorando all'indietro da clienti.
- Quali sono i punti critici dei nostri clienti?
- In quali ambiti i nostri dipendenti hanno maggiori difficoltà?
- Quali sono gli ostacoli che ostacolano l'attività?
- Quali risultati specifici vogliamo raggiungere?
Pensa al perché prima del come.
Mentre l'accessibilità dell'IA può innescare un'azione rapida, lavorare in silos può portare a soluzioni parziali o incomplete. Rahul Pathak VP, GenAI & AI/ML, AWS
Se sei isolato, devi capire come far passare le informazioni da un team all'altro.
Creando un team interfunzionale si consente alle persone che capiscono il business di lavorare con persone che capiscono la tecnologia.
Perché le aziende non lo fanno?
In genere, le politiche aziendali e le lotte di potere sono le motivazioni di fondo che impediscono l'esistenza di team interfunzionali.
Tutto ciò che fai deve essere in linea con il cliente.
Quadro decisionale per l'intelligenza artificiale
Il bene più prezioso: i tuoi dati
È necessario disporre di dati affidabili e di buona qualità da alimentare nelle applicazioni AI. La vecchia affermazione "garbage in garbage out" si applica ancora anche all'AI.
La strategia sui dati include quali dati ti servono, dove archiviarli e come raccoglierli.
Non è solo una questione di quantità di dati, ma anche di qualità.
Il passo successivo è l'integrazione
Una strategia di intelligenza artificiale di successo richiede un'integrazione di sistema perfetta.
Si desidera creare un'architettura flessibile, che sia piuttosto facile da integrare e scalare.
Come inizia la fondazione dei dati
La fondazione dei dati inizia con l'analisi profonda conoscenza istituzionale e ottenerlo basi di conoscenza. La base di conoscenza diventa il fondamento per la trasformazione. È un processo di cambiamento.
Disciplina uguale libertà
Avere una governance chiara e ben definita linee guida e politiche crea libertà di agire e migliorare l'utilizzo dell'intelligenza artificiale.
Una buona governance rende le persone libere di innovare.
Se
La sicurezza è il motore dell'innovazione.
Prova, prova, prova è l'ingrediente segreto di ogni innovazione
L’intelligenza artificiale richiede l’adesione del top management
Amazon utilizza l'intelligenza artificiale anche per migliorare i risultati dei clienti:
- Chatbot per il servizio clienti
- Generazione di immagini audio video negli annunci
- Gestione ottimizzata dell'inventario
- Robot automatizzati per l'evasione degli ordini nella logistica
- Assistenti allo shopping per facilitare la ricerca dei prodotti giusti
- Consigli su taglie e vestibilità
Cosa non cambierà in futuro
Invece di pensare a cosa cambierà in futuro, concentrati su ciò che non cambierà. La tua missione, la tua visione e le tue esigenze di soddisfazione del cliente.
I modelli di intelligenza artificiale continueranno a migliorare, diventeranno più economici e più affidabili, pertanto qualsiasi applicazione si realizzi dovrebbe essere progettata e realizzata per cambiare nel tempo.
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