Odkrywanie cech, które wspierają kulturę gotową do użycia sztucznej inteligencji
Skuteczna strategia sztucznej inteligencji musi uwzględniać problemy kulturowe, a także problemy biznesowe. Aby uzyskać gotowość do użycia sztucznej inteligencji, organizacja musi przejść zasadnicze przekształcenia w zakresie sposobu postępowania, relacji między pracownikami, posiadanych przez nich umiejętności oraz sposobu, w jaki procesy i zasady kierują Twoimi zachowaniami. To przekształcenie prowadzi do źródła kultury organizacji i ma kluczowe znaczenie dla całościowego przeprowadzenia takiej transformacji. Liderzy powinni poprzeć tę zmianę kulturową dla wszystkich w organizacji w celu przyjęcia i wdrożenia sztucznej inteligencji.
Elementy wymagane do wsparcia kultury gotowej do użycia sztucznej inteligencji:
- Będąc organizacją opartą na danych.
- Umożliwienie ludziom uczestnictwa w transformacji sztucznej inteligencji i utworzenie inkluzywnego środowiska, które umożliwia współdziałanie międzyfunkcyjnych i wielodyscyplinarnych.
- Tworzenie odpowiedzialnego podejścia do sztucznej inteligencji, które odpowiada na trudne pytania dotyczące sztucznej inteligencji.
Oczywiście jest to możliwe tylko w przypadku silnego kierownictwa, które wspiera przekształcenie, zarówno wdrażając wymagane przez nie zmiany, jak i aktywnie pomagając pracownikom w całym procesie. Poniżej przedstawiamy naszą opinię na temat zmian, które należy wprowadzić, aby uzyskać kulturę gotową do użycia sztucznej inteligencji.
Oparcie się na danych
Każdy dobry system sztucznej inteligencji opiera się na uzyskaniu najlepszych i najbardziej kompletnych danych oraz możliwości rozumowania w całym majątku danych. Innymi słowy, zależy to od kwestii integralności i dostępu.
Uzyskaj dostęp
Ze względu na prawa własności danych lub problemy z magazynem, większość organizacji generuje i używa danych oraz organizuje je w sposób rozdzielony. Chociaż każdy dział może mieć dobry wgląd w dane pochodzące z jego własnych procesów, może brakować mu innych informacji, które mogą być istotne dla jego operacji.
Na przykład dział sprzedaży może nie mieć pełnego widoku klienta, ponieważ brakuje im danych, takich jak aktywność handlu elektronicznego i stan płatności, które są kontrolowane przez inne działy. W takim przypadku sprzedawca może popełnić błąd podczas próby sprzedaży klienta polisy ubezpieczeniowej, którą już kupili za pośrednictwem kanału online.
Suma zysków z udostępnienia danych w organizacji jest większa od prostej sumy części składowych. Ważne stają się nie poszczególne fragmenty danych, ale ich suma: ujednolicony wgląd w dane klienta. Mając tak ujednolicony wgląd, można podejmować lepsze decyzje, działać skuteczniej i zapewniać lepszą obsługę klienta. Majątek danych musi być dostępny, aby był przydatny, niezależnie od tego, czy jest on lokalny, w chmurze, czy na brzegu.
Integralność
Kluczowa jest także jakość danych. Jeśli dane klientów w tym przykładzie zostałyby zakodowane z błędami, takimi jak niedokładne informacje kontaktowe, nieistotne dane lub duplikaty, ujednolicenie danych nie miałoby znaczenia — sprzedawca wciąż mógłby popełniać poważne błędy w kontaktach z klientami.
Jakość danych jest kluczowa nie tylko w przypadku tworzenia środowisk wyższego poziomu dla klientów, ale jest również kluczem do udanego systemu sztucznej inteligencji. Model sztucznej inteligencji jest tylko tak dobry i kompletny jak dane, na których może działać i z których może się uczyć. Dlatego najważniejsze jest, aby pracować w taki sposób, aby zapewnić, że dane są tak kompletne i rygorystyczne, jak to możliwe.
Podsumowując, bycie opartym na danych oznacza uzyskanie myślenia o udostępnianiu danych i rygorystyczności , które napędzają sposób pracy i relacji, a ostatecznie sposób współpracy. Pozwoli to zdać sobie sprawę z wartości sztucznej inteligencji i lepiej stawić czoła związanym z nią wyzwaniom.
Zwiększanie możliwości i włączanie
Wsparcie kultury gotowej do użycia sztucznej inteligencji oznacza umożliwienie pracownikom udziału w procesie transformacji sztucznej inteligencji. Organizacje powinny zapewnić następujące możliwości osiągnięcia tego celu:
Włączanie: przestrzeń, zasoby, wskazówki, zabezpieczenia i pomoc techniczna są potrzebne, aby ulepszyć możliwości osób ze sztuczną inteligencją.
Czas na naukę: Organizacje powinny pomóc ludziom uzyskać wiedzę i umiejętności.
Miejsce na eksperymentowanie: W trakcie tego procesu warto zachęcić do nowych pomysłów i ciągłego ulepszania. Eksperymentowanie musi umożliwiać miejsce na błędy, a także obchody i uznanie sukcesu.
Oznacza to również utworzenie środowiska inkluzywnego, które jest oparte na gotowości i zdolności pracowników do pracy w zespołach obejmujących różne funkcje, które przecinają granice organizacyjne.
Ponadto oznacza to, że ci, którzy najlepiej rozumieją firmę, stanowią centralny element procesu transformacji. Analitycy danych pracujący w odosobnieniu często tworzą modele pozbawione wiedzy biznesowej, celu lub wartości, dzięki którym mogliby stać się efektywnym zasobem sztucznej inteligencji. Podobnie pracownikom biznesowym pracującym w odosobnieniu brakuje wiedzy technicznej, aby zrozumieć, co można zrobić z perspektywy nauki o danych. Ważne jest wielodyscyplinarne podejście.
Dzięki umożliwieniu zespołom funkcjonalnym obejmującym zarówno analityków danych, jak i pracowników biznesowych najbliższych potrzebom biznesowym, można tworzyć zaawansowane i skuteczne rozwiązania sztucznej inteligencji. Przykładem na to są nasze bardzo udane narzędzia do analizy predykcyjnej zgodności, które zostały zainspirowane i opracowane przez pracowników naszych zespołów finansowych. Odniosły sukces tylko dlatego, że zostały utworzone ze szczegółowymi informacjami o osobach znajdujących się najbliżej potrzeb biznesowych. W tym przykładzie pokazano, jak zaawansowane jest utworzenie inkluzywnego, między organizacyjnym podejściem do współpracy.
Osoba odpowiedzialna
Trzecim kluczowym elementem kultury gotowej do użycia sztucznej inteligencji jest wspieranie odpowiedzialnego podejścia do sztucznej inteligencji. Ponieważ sztuczna inteligencja wciąż ewoluuje, ma potencjał do wprowadzania poważnych zmian w naszym życiu, zadając złożone i trudne pytania na temat przyszłości, jaką chcemy zobaczyć.
Podobnie jak wiceprezes ds. misji strategicznych i technologii firmy Microsoft, mówi: często pytanie nie jest tym, co może zrobić sztuczna inteligencja, to co powinna zrobić sztuczna inteligencja. Organizacje muszą zadać sobie pytanie: Jak projektujemy, kompilujemy i używamy systemów sztucznej inteligencji, aby stworzyć pozytywny wpływ na osoby i społeczeństwo? Jak możemy zapewnić równe traktowanie wszystkich użytkowników przez systemy sztucznej inteligencji? Jak najlepiej przygotować pracowników do nowej ery sztucznej inteligencji?
Te pytania wymagają od organizacji przemyślenia zasad sztucznej inteligencji i sposobu ich zapewnienia w całej firmie. Aby zapewnić odpowiedzialne praktyki w zakresie sztucznej inteligencji, wymagane jest konkretne planowanie, które powinno obejmować model zapewniania ładu w zakresie sztucznej inteligencji. W ten sposób można dostarczać przezroczyste, objaśnialne i etyczne sztuczną inteligencję. Moduł Obejmuje zasady i praktyki odpowiedzialnego używania sztucznej inteligencji zawiera bardziej szczegółową dyskusję na temat implikacji odpowiedzialnej sztucznej inteligencji dla firm.
Teraz, gdy rozumiesz zasady, które umożliwiają organizacji przyjęcie sztucznej inteligencji, oceńmy, czy organizacja jest gotowa i jak powinna ewoluować.