Come espandere l'adozione dell'AI nella tua organizzazione

L'ampliamento dell'adozione dell'AI comporta l'espansione dell'uso del machine learning (ML) e degli algoritmi di AI per svolgere le attività quotidiane in modo efficiente ed efficace, adattandosi al ritmo della domanda aziendale. Per raggiungere questo obiettivo, i sistemi di AI necessitano di infrastrutture solide e volumi di dati sostanziali per mantenere velocità e scalabilità.

L'AI scalabile si basa sull'integrazione e sulla completezza di dati di alta qualità provenienti da diverse parti dell'azienda per fornire agli algoritmi le informazioni complete necessarie per ottenere i risultati desiderati.

Inoltre, avere una forza lavoro pronta a interpretare e ad agire sugli output dell'AI è fondamentale affinché l'AI scalabile possa esprimere tutto il suo potenziale. Una strategia di AI che mette in atto questi elementi essenziali consente a un'organizzazione di sperimentare operazioni più rapide, accurate, personalizzate e innovative.

Ecco i passaggi chiave comunemente utilizzati per applicare correttamente l'AI su larga scala:

• Inizia con la data science: inizia collaborando con esperti di data science e machine learning per sviluppare algoritmi su misura per i tuoi obiettivi aziendali. Utilizzando le API appropriate, puoi addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni adatti alle tue esigenze. I data scientist svolgono un ruolo fondamentale nella progettazione di modelli che, in ultima analisi, favoriscono l'innovazione e l'efficienza.
  
  
• Individua e acquisisci set di dati: identificare e acquisire i set di dati giusti è essenziale per l'addestramento dei modelli AI. Questi set di dati includono fonti interne come i record dei clienti, la cronologia delle transazioni e fonti esterne come le tendenze di mercato e i report di ricerca. Garantire la qualità e la pertinenza dei dati è fondamentale per un modello AI che offre prestazioni accurate.
  
  
• Coinvolgi gli stakeholder in tutti i dipartimenti: coinvolgi gli stakeholder di vari dipartimenti, come servizio clienti, finanza, ufficio legale e altri. Collaborando con il team di data science, questi stakeholder possono contribuire a guidare lo sviluppo e l'allineamento del modello AI con esigenze e sfide aziendali specifiche.
  
  
• Gestisci il ciclo di vita dei dati: sviluppa strutture di dati sicure e standardizzate che integrano e aggiornano le fonti di dati. La gestione del ciclo di vita dei dati mantiene i dati pertinenti e aggiornati per l'addestramento e la convalida dei modelli AI.
  
  
• Ottimizza e semplifica MLOps: scegli una piattaforma MLOps in linea con le competenze dei tuoi team di data science e IT, supportando al contempo l'infrastruttura IT e il principale provider di cloud della tua organizzazione. La semplificazione di MLOps migliora l'implementazione e la gestione dell'AI.
  
  
• Costituisci un team di AI interfunzionale: forma un team di AI multidisciplinare che includa stakeholder di varie aree aziendali per promuovere la collaborazione tra i diversi dipartimenti. Questo approccio arricchisce le iniziative di AI e favorisce una comprensione completa degli obiettivi aziendali.
  
  
• Seleziona progetti con un elevato potenziale di successo: scegli progetti con un'alta probabilità di successo per ottenere buoni risultati iniziali e dare slancio a progetti futuri più ambiziosi. Esempi di casi d'uso possono includere il servizio clienti, la gestione dei talenti o la modernizzazione delle app. Anche la creazione di un centro di eccellenza per l'AI può sostenere questi iniziative.
  
  
• Incorpora governance e conformità: integra la governance e la generazione di report sull'AI fin dall'inizio. Assicurati che gli strumenti per la gestione dei dati, la data science e le operazioni aziendali includano funzionalità di governance integrate. Incorpora la conformità e la rendicontazione in tutti i processi di AI per mantenere gli standard etici.
  
  
• Utilizza gli strumenti giusti: utilizza piattaforme di data science basate sul cloud per facilitare la collaborazione tra data scientist, ingegneri IT e imprenditori su questioni di governance e conformità dell'AI. Fornisci ambienti in cui i formatori possano sperimentare, sviluppare e scalare i modelli AI in modo efficace. Tali ambienti supportano l'implementazione e la manutenzione efficienti dei sistemi di AI.
  
  
• Monitora i modelli AI end-to-end: traccia i modelli AI end-to-end, considerando metriche come la velocità, il costo, il ragionamento e il valore per gli utenti. Monitorando in tempo reale e tracciando gli indicatori chiave di prestazione (KPI), le organizzazioni possono identificare rapidamente potenziali problemi e ottimizzare le prestazioni nel tempo.