Размышляя о пяти годах помощи предприятиям в инновациях с помощью ИИ, выявлении общих препятствий и использовании извлеченных уроков.

За последние пять лет работы с несколькими компаниями и оказания им помощи в развертывании ИИ-решений я заметил некоторые общие закономерности и решил поделиться ими с вами.

В этом сообщении блога мы стремимся пролить свет на препятствия, с которыми организации часто сталкиваются (исходя из моего опыта) при внедрении инноваций в области ИИ. Но не бойтесь! Этот пост в блоге посвящен не только перечислению проблем, но и извлечению из них уроков.

Давайте погрузимся!

В поисках идеального решения для искусственного интеллекта

В постоянно меняющемся ландшафте технологий искусственного интеллекта поиск идеального решения для конкретного случая использования может быть подобен поиску иголки в стоге сена. Компании, стремящиеся овладеть мощью ИИ, часто приступают к изнурительному поиску, тратя значительное время и ресурсы на поиск и сравнение различных поставщиков.

Когда дело доходит до внедрения ИИ, я считаю, что один размер не подходит для всех. Каждый вариант использования требует индивидуального подхода, иногда требующего тщательного изучения нескольких поставщиков ИИ. В среднем компании, с которыми я работал, тратили примерно три месяца на эту важную деятельность.

Поскольку компании борются со сложностями скаутинга и сравнительного анализа, некоторые предпочитают обращаться за помощью к консалтинговым фирмам. Хотя они могут предложить ценную информацию, их услуги обходятся дорого (в некоторых случаях очень дорого).

Чтобы не тратить слишком много времени на этап поиска и сравнительного анализа, вы можете сделать две вещи:

  • Списки предварительно проверенных поставщиков. Составление списка предварительно проверенных поставщиков ИИ на основе их послужного списка и надежности может сэкономить вам драгоценное время и ресурсы. Такой подход снижает потребность в обширных исследованиях и сводит к минимуму риск выбора неправильного поставщика. Однако имейте в виду, что инновации могут исходить из неожиданных источников, поэтому не упускайте из виду нишевых игроков. Крупные технологические компании (Google, OpenAI и т. д.) — не единственные игроки на рынке.
  • "Позвонить другу": сотрудничайте с коллегами и отраслевыми экспертами, чтобы получить ценную информацию о возможностях поставщиков ИИ и их опыте их использования.

Одиссея новых поставщиков искусственного интеллекта

По мере того, как компании проходят начальный этап поиска и сравнительного анализа, следующим препятствием на пути внедрения ИИ является процесс интеграции этих поставщиков. Этот важный шаг включает в себя настройку учетных записей, получение доступа к их платформе/API и определение правил безопасности, что часто требует дополнительных трех месяцев обмена данными между ними.

Более того, у каждого провайдера могут быть уникальные требования и интерфейсы. Понимание документации API каждого из них может легко стать непосильным. Все это усложняет процесс внедрения, особенно для организаций, плохо знакомых с ИИ.

Чтобы преодолеть проблемы интеграции, вы можете сделать три вещи:

  • Пилотные проекты для ознакомления: просто начните, не ждите. Инициируйте пилотные проекты или Proof of Concepts, чтобы получить практический опыт и практические знания о новом решении ИИ. Эти менее масштабные проекты не только подготовят вас к полномасштабной интеграции, но и прольют свет на различные способы применения технологии.
  • Стандартные процедуры интеграции. Решите, где должны храниться данные, какой протокол API использовать и какие 2–3 вещи необходимо проверить, чтобы они соответствовали системам вашей компании.

Непосредственно перед тем, как пересечь финишную черту: реальность и ожидания

После более чем 6 месяцев инвестирования и привлечения большого количества ресурсов компании становится неприятно, когда более 50% инициатив терпят неудачу и не оправдывают ожиданий.

Один из самых значительных источников разочарования после внедрения — это когда поставщики не выполняют свои высокие обещания. Как и многие другие технологии, но особенно когда речь идет об ИИ, компании легко покупаются на маркетинговые заявления и модные демонстрации. Затем они понимают, что фактическая производительность и результаты не соответствуют ожиданиям, установленным во время POC. Это несоответствие может негативно сказаться на восприятии организацией (т. е. топ-менеджерами и владельцами бюджета) ИИ как ценной технологии.

Более того, ценообразование решений ИИ может быть сложным. В зависимости от провайдеров иногда это включает в себя модель, хостинг, поддержку или только подмножество этих трех. Многие провайдеры перешли на модель оплаты по мере использования, поэтому цены также меняются в зависимости от объема.

Наконец, имейте в виду, что ИИ затрагивает различные аспекты компании: от данных, которые вы используете, до ИТ-системы, с которой вы интегрируетесь, до бизнес-требований. Таким образом, компании могут недооценивать время и ресурсы, необходимые для бесшовной интеграции, что приводит к непредвиденным проблемам разработки. Такие непредвиденные сложности могут нарушить первоначальные сроки проекта.

Чтобы уменьшить разочарование после внедрения, вот 3 вещи, которые вы можете сделать:

  • Попробуйте перед покупкой. Не следует слепо доверять тому, что вы видите на маркетинговой странице поставщика. Немного покопавшись, вы можете выявить потенциальные расхождения между маркетинговыми заявлениями и реальной эффективностью. Поэтому всегда запускайте собственные тесты перед фиксацией.
  • Прозрачные переговоры о ценах. Убедитесь, что вы обсудили различные источники затрат (стоимость обслуживания, обновлений, обслуживания и т. д.). Кроме того, убедитесь, что вы запрашиваете скидки на оптовые цены, если вы можете их взять на себя.
  • Помогите своему поставщику услуг. Не стесняйтесь делиться отзывами со своими поставщиками услуг и указывать на то, что не работает. Они постоянно совершенствуют свои услуги и их производительность, помогая им, вы помогаете себе получить лучший сервис в долгосрочной перспективе.

Заключение

В динамичном мире внедрения ИИ множество проблем: от поиска подходящего поставщика до преодоления сложностей при адаптации и разочарований после внедрения. Но, надеюсь, вооружившись этими эффективными стратегиями, вы сможете преодолеть эти препятствия.

Помните, внедрение ИИ — это не просто развертывание передовых технологий; это путь инноваций и преобразований.

Спасибо за чтение! Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь обращаться к ним через Twitter (@rami-iguerwane) или LinkedIn (Rami Iguerwane).