Рабочую демонстрацию искусственного интеллекта легко отметить. Гораздо сложнее внедрить ту же систему искусственного интеллекта в реальный рабочий процесс бизнеса. Разница не обязательно в модели. Это все, что связано с моделью: данные, интеграция, разрешения, управление и т. д.
Рабочую демонстрацию искусственного интеллекта легко отметить.
Гораздо сложнее внедрить ту же систему искусственного интеллекта в реальный рабочий процесс бизнеса.
Разница не обязательно в модели.
В модели заключено все: данные, интеграция, разрешения, управление, человеческий надзор, затраты и измеримые бизнес-результаты.
Недавний бизнес-анализ, проведенный GeekyAnts, разбивает эту проблему на пять вопросов, которые лидеры должны задать перед масштабированием продукта ИИ: Что делает продукт ИИ готовым к использованию на предприятии?
Я думаю, что эти вопросы более полезны, чем вопрос о том, какая модель ИИ «лучше».
1. Какие результаты бизнеса это улучшает?
«Использует ИИ» — это не бизнес-результат.
Производственная система искусственного интеллекта должна иметь измеримую цель:
Сократить время разрешения
Снизить эксплуатационные расходы
Улучшите конверсию
Уменьшите количество ошибок
Увеличение успешного выполнения задач
Если никто не может объяснить, какие изменения происходят после внедрения продукта ИИ, его масштабирование трудно оправдать.
Мое мнение: у каждого проекта ИИ должен быть KPI, прежде чем появится модель.
2. Какое место это занимает в рабочем процессе?
Помощник с искусственным интеллектом, расположенный на отдельной панели управления, автоматически не будет полезен.
Лучший вопрос:
Кто его использует, на каком этапе и что происходит после повторного использования ИИ