Esimene AI-projekt: 5 viga, mida vältida

Gartner hinnangul ei jõua 85% AI-projektidest kunagi tootmiseni. Mitte sellepärast, et tehnoloogia ei tööta. Vaid sellepärast, et projektid on valesti üles seatud.

Olen ise näinud sama mustrit. Projektid, mis algavad suure entusiasmiga, lõpevad vaikselt. Keegi ei räägi neist enam. Raha kulus, tulemust polnud.

Siin on 5 viga, mida olen näinud korduvalt - ja kuidas neid vältida.

Viga 1: "Tahame AI-d"

See on minu lemmik. Projekti eesmärk on "rakendada AI-d". Mitte lahendada konkreetset probleemi. Mitte säästa aega. Mitte parandada kvaliteeti. Lihtsalt "tahame AI-d".

Miks see on probleem: AI on tööriist. Kui sa ei tea, mida sellega ehitad - sa ei saa ka tulemust mõõta.

Mida teha: Enne AI-projekti, vasta küsimusele: "Millist probleemi me lahendame?" Kui vastus on ähmane - projekt ebaõnnestub.

Hea eesmärk: "Tahame vähendada päringutele vastamise aega 50%." Halb eesmärk: "Tahame kasutada AI-d."

Viga 2: Andmed on räpased (või puuduvad)

AI vajab andmeid. Kui su andmed on: - Laiali (Excelis, CRM-is, kellegi peas) - Vananenud (viimati uuendatud 2 aastat tagasi) - Ebatäpsed (kliendi nimi kirjutatud 5 erinevat moodi)

...siis AI ei saa midagi teha.

Miks see on probleem: Andmete korrastamine võtab tavaliselt 60-80% kogu projekti ajast. Kui seda pole planeeritud - projekt jookseb üle eelarve ja tähtaja.

Mida teha: Enne AI-projekti, kaardista: - Kus andmed on? - Kas need on ühes kohas? - Kas need on ajakohased? - Kas need on struktureeritud?

Sageli on parem alustada andmete korrastamisest ja AI teha hiljem. Meie AI-audit aitab teil andmevalmidust hinnata.

Viga 3: Liiga suur esimene samm

"Tahame AI-d, mis automatiseerib kogu meie kliendisuhtluse."

See on 6-18 kuu projekt. Kui see on sinu esimene AI-projekt - see on liiga suur.

Miks see on probleem: Suured projektid ebaõnnestuvad sagedamini. Liiga palju liikuvaid osi. Liiga kaua näha tulemust. Liiga raske kurssi muuta.

Mida teha: Alusta väikselt. Näiteks: - "AI vastab FAQ-küsimustele e-postis" (2-4 nädalat) - "AI kategoriseerib sissetulevad päringud" (1-2 nädalat) - "AI koostab kokkuvõtteid koosolekutest" (1 nädal)

Väike võit ehitab usaldust. Seejärel laienda. Kui teil on konkreetsed protsessid, mis on käsitsi tehtud, võib töövoogude automatiseerimine olla teie esimene samm.

Viga 4: Kasutajad polnud kaasatud

Tehniline tiim ehitab AI-lahenduse. See töötab. Aga keegi seda ei kasuta.

Miks see on probleem: AI-lahendus, mida keegi ei kasuta, on raiskamine. Ja see juhtub üllatavalt tihti.

Mida teha: Kaasa lõppkasutajad algusest: - Küsi: "Mis sind praeguses protsessis enim häirib?" - Näita prototüüpi: "Kas see lahendaks su probleemi?" - Kogu tagasisidet: "Mida sa muudaksid?"

Parim AI-projekt on see, mida tiim ootab.

Viga 5: Pole mõõdikuid

"Meil on nüüd AI."

Tore. Aga: - Kas see säästab aega? - Kui palju? - Kas kvaliteet paranes? - Kas vigu on vähem?

Kui sa ei tea vastuseid - sa ei tea, kas projekt õnnestus. Selles aitab teile töövoogude kaardistamine, et saaksite enne mõõta.

Mida teha: Enne projekti algust: 1. Mõõda praegust olukorda (aeg, vigade arv, maht) 2. Sea eesmärk (vähendada 50%, automatiseerida 80%) 3. Mõõda pärast 4. Võrdle

See on lihtne, aga seda tehakse harva.

Kokkuvõte

85% AI-projektidest ebaõnnestub. Mitte tehnoloogia pärast.

Vea vältimise kontrollnimekiri: 1. Kas mul on konkreetne probleem (mitte lihtsalt "tahame AI-d")? 2. Kas andmed on olemas ja korras? 3. Kas esimene samm on piisavalt väike? 4. Kas kasutajad on kaasatud? 5. Kas mul on mõõdikud?

Kui vastasid "ei" ühele neist - lahenda see enne, kui alustad. Alustame rääkimisest ja vaatame, mis teie projektile sobib.