Tujuh orang dalam industri membincangkan cara mengukur kesan perniagaan AI

AI sedang mengalami transformasi, baik sebagai teknologi itu sendiri dan berkenaan cara teknologi ini digunakan. Semakin banyak syarikat mengeluarkan projek ujian AI dari makmal dan menggunakannya secara besar-besaran, dan sebahagian daripadanya telah mencapai faedah yang ketara. Tanpa mengira ketidakpastian yang menyelubungi AI, mengabaikan potensinya meletakkan syarikat yang masih menjalankan perniagaan mereka dengan cara lama pada potensi risiko.

Walau bagaimanapun, bagi kebanyakan organisasi perusahaan, mendapatkan nilai daripada AI mungkin sukar difahami. Model mereka mungkin tidak ditala dengan baik, set data latihan mereka mungkin tidak cukup besar, pelanggan mungkin ragu-ragu, dan terdapat kebimbangan tentang berat sebelah, etika dan ketelusan. Menggunakan AI pada pengeluaran sebelum ia siap, atau mengembangkan strategi AI ke peringkat seterusnya tanpa menyemaknya dengan betul, boleh menjadi sangat mahal untuk perniagaan, atau lebih teruk hasilnya ialah perniagaan itu berkembang ke arah yang tidak menguntungkan.

Jadi bagaimana anda tahu sama ada projek AI akan berubah atau mengganggu perniagaan anda? Tanpa nombor ROI yang sukar, syarikat mesti mencapai inovasi dengan cara tertentu Mari kita lihat bagaimana pemimpin IT dan orang dalam industri ini mengukur nilai AI:

Teknologi matang dan Teknologi Terobosan

Mengukur. nilai perniagaan bagi sebarang inisiatif atau teknologi tidak selalunya merupakan proses pengiraan linear, dan AI sememangnya tidak terkecuali, terutamanya apabila kematangan dan potensi perniagaan diambil kira. Pembolehubah yang disahkan dan ramalan (cth. perlombongan data, penjimatan dalam kos dan masa latihan, pelaburan, keupayaan untuk mempromosikan penggunaan baharu) boleh memberi kesan ke atas keputusan, terutamanya dari segi ROI yang boleh diterima, tetapi tanpa mengira, teknologi Adalah penting untuk mempunyai tahap amanah, sama ada teknologi baharu atau sedia ada.

Sebagai contoh, di Makmal Jet Propulsion NASA, salah satu faktor utama dalam mengukur pulangan pelaburan projek AI ialah kematangan teknologi.

Chris Mattmann, ketua pegawai teknologi dan inovasi makmal, berkata bahawa penggunaan beberapa teknologi AI sudah sangat matang, mengambil proses perniagaan automatik sebagai contoh.

Dia berkata: "Setiap syarikat mempunyai beberapa perkara yang membosankan, dan kami juga melakukannya. Kami telah mengautomasikan proses ini, seperti pemprosesan tiket, carian, perlombongan data, menggunakan AI untuk melihat kontrak dan subkontrak."

Makmal menggunakan beberapa teknologi yang tersedia secara komersial untuk melakukan ini, termasuk DataRobot dan Google Cloud. Untuk menentukan sama ada teknologi tertentu bernilai melabur, Mattmann berkata mereka mempertimbangkan sama ada ia akan menjimatkan kos, masa dan sumber. "Jika teknologi telah matang, ia akan dicerminkan."

Bagi teknologi yang masih pada tahap kematangan sederhana, makmal akan memberi tumpuan kepada sama ada teknologi itu mempunyai keupayaan untuk membuka kegunaan baharu dan apa yang kos ialah. "Sekiranya kita pergi ke Marikh, sebagai contoh, akan ada saluran nipis untuk telekomunikasi angkasa lepas," kata Mattmann Pada masa ini, mereka mempunyai lebar jalur yang mencukupi untuk menghantar kira-kira 200 foto sehari dari Marikh ke Bumi.

“Rover yang kami hantar ke Marikh mempunyai otak sebesar kacang di dalamnya, menjalankan pemproses iPhone 1 Kami hanya meletakkan benda-benda itu di angkasa yang tahan sinaran supaya mereka dapat menahannya dalam persekitaran angkasa lepas . Kami tahu bahawa cip yang berprestasi baik cenderung menjadi cip yang lebih lama, jadi kami tidak akan menggunakan kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin yang canggih pada rover ”

Walau bagaimanapun, pada mulanya sebagai sejenis teknologi NASA Ingenuity Mars , yang merupakan demonstrasi teknologi dan bukannya bahagian tengah misi penerokaan, dikuasakan oleh pemproses Snapdragon Qualcomm, cip AI. "Ini membuktikan bahawa adalah mungkin untuk melakukan lebih banyak perkara AI dengan cip yang lebih baharu."

AI jenis ini akan membolehkan banyak kes penggunaan baharu yang tidak dapat dicapai pada masa ini, seperti Ingenuity Mars Helicopter tidak perlu menghantar semula 200 foto sehari Sebaliknya, AI boleh digunakan untuk menganalisis imej ini dan menghantar sejuta mesej teks ke Bumi yang mengatakan, sebagai contoh, terdapat dasar tasik kering dalam arah tertentu, dsb. "Kami boleh mendapatkan lebih banyak maklumat daripada teks daripada melalui imej hari ini." , dan sama ada ia boleh digunakan untuk menulis dan menerbitkan kertas kerja baharu.

Beliau berkata: "Terdapat kos untuk melatih dan membina model

Perusahaan seperti Google dan Microsoft mempunyai akses sedia kepada sejumlah besar data latihan, tetapi di Makmal Pendorongan Jet NASA, Set data sukar diperoleh dan memerlukan pakar peringkat PhD untuk menganalisis dan melabel.

"Di NASA, kos kami untuk melatih model AI baharu adalah 10 hingga 20 kali lebih tinggi daripada dalam industri komersial," kata Mattmann.

Di sini, kemunculan teknologi baharu boleh membolehkan NASA membina model AI sambil mengurangkan beban kerja pelabelan manual Contohnya, rangkaian generatif boleh digunakan untuk mencipta data latihan sintetik, katanya. Walaupun ia adalah Deep Fakes, ia digunakan untuk tujuan saintifik.

Pengukuran AI dan Skop Kesan

Jika tiada cara langsung untuk mengukur kesan perniagaan projek AI, syarikat sebaliknya akan melombong data daripada petunjuk prestasi utama atau KPI yang berkaitan. Pembolehubah proksi ini biasanya berkaitan dengan matlamat perniagaan dan mungkin termasuk kepuasan pelanggan, masa ke pasaran, pengekalan pekerja, dsb.

Atlantic Health System, penyedia perkhidmatan perubatan Amerika, adalah contoh yang baik. Sunil Dadlani, naib presiden kanan dan ketua pegawai maklumat syarikat, berkata pesakit berada di tengah-tengah setiap keputusan. Dalam banyak cara, mereka mengukur pulangan pelaburan AI dengan memerhatikan peningkatan dalam penjagaan pesakit. Metrik berpusatkan pesakit ini termasuk penginapan hospital yang lebih singkat, masa rawatan yang lebih singkat, pengesahan kelayakan insurans yang lebih cepat dan kebenaran insurans awal yang lebih cepat, antara lain, katanya.

Satu lagi projek yang melibatkan penggunaan AI ialah membantu ahli radiologi menyemak imbasan Dalam kes ini, KPI yang diukur ialah kekerapan ahli radiologi dimaklumkan tentang kemungkinan anomali. Dadlani berkata: "Sehingga April 2022, 99% daripada pakar radiologi kami melaporkan menggunakan AI untuk menganalisis lebih daripada 12,000 kajian, mencetuskan hampir 600 makluman. Akibatnya, doktor boleh menangani isu yang berpotensi serius secepat mungkin." >Di RSM, firma perakaunan kelima terbesar di Amerika Syarikat, pelaburan AI mengikuti dua laluan yang berkait rapat: satu ialah produktiviti dan alat analisis untuk membantu pekerja bekerja dengan lebih baik, dan satu lagi ialah alatan serupa yang digunakan oleh pelanggan, kata Richard Davis, rakan kongsi dalam pasukan perundingan pengurusan, perniagaan dan transformasi teknologi firma.

Sebagai contoh, apabila bekerja dengan pelanggan, RSM mungkin diminta untuk menarik data daripada berbilang sistem (termasuk perakaunan, jualan dan pemasaran, HR, logistik) dan menggabungkan segala-galanya ke dalam satu papan pemuka . AI boleh membantu mereka mempercepatkan proses itu, kata Davis, dan kemudian AI boleh digunakan untuk melihat di mana aliran kerja melalui sistem tersebut dan cabaran dan halangan yang mungkin ada.

Jadi bagaimana syarikat tahu sama ada AI mereka menuju ke arah yang betul?

"Pertama sekali, kami boleh mengukur penggunaan alat dengan sangat jelas," kata Davis Dia tidak memberikan butiran mengenai pelaburan RSM dalam projek AI atau pulangan pelaburan, tetapi dia berkata, "dari masa ke masa , Dari masa ke masa, apa yang kami mahu lihat ialah penglibatan disampaikan dengan lebih berkesan.”

Peningkatan penglibatan akan meningkatkan produktiviti, katanya. “Jadi, jika dahulu kami mengambil masa seminggu untuk menyelesaikan sesuatu, kini matlamat kami mungkin adalah untuk menurunkannya kepada sehari.”

Fokus pada faedah perniagaan

Mengukur kejayaan AI. , boleh menjadi sangat subjektif. Eugenio Zuccarelli, seorang saintis penyelidikan AI di MIT dan seorang saintis data industri runcit, berkata bahawa menilai projek AI adalah seni seperti membangunkan AI itu sendiri.

Namun, adalah penting untuk dapat menerangkan kesan AI terhadap perniagaan, kata Zuccarelli. “KPI tidak seharusnya ditetapkan di sekitar model itu sendiri, tetapi di sekitar metrik perniagaan dan orang, yang sepatutnya menjadi matlamat utama projek, jika tidak, mudah untuk memilih projek yang kelihatan berjaya tetapi sebenarnya tidak diterjemahkan kepada kesan yang berkesan pada penunjuk teknikal.

Zuccarelli, yang juga memegang peranan sains data di BMW dan Telstra, memberi amaran supaya tidak mengukur kemajuan projek AI secara berasingan. Sebagai contoh, jika matlamat projek AI adalah untuk menambah baik sesuatu yang sudah diperbaiki atas sebab lain, kumpulan kawalan diperlukan untuk menentukan berapa banyak peningkatan sebenarnya disebabkan oleh AI.

Vladislav Shapiro, yang mempunyai pengalaman bertahun-tahun dalam industri perkhidmatan kewangan, berkata bahawa KPI berharga lain untuk projek AI boleh, sebagai contoh, mengurangkan penggera palsu atau secara automatik mengalih keluar keistimewaan yang berlebihan. Beliau juga merupakan pengasas Costidity, sebuah kumpulan perunding yang pakar dalam keselamatan IT, tadbir urus identiti dan pengurusan.

Baru-baru ini dia bertanggungjawab untuk penempatan keselamatan yang didorong oleh AI Akibatnya, kadar penggera palsu telah dikurangkan sebanyak tiga kali, dan banyak proses manual sebelum ini telah diautomatikkan.

"Apabila anda menunjukkan nombor ini kepada eksekutif peringkat C, mereka akan memahami bahawa semua langkah di atas mengurangkan risiko pelanggaran data dan meningkatkan akauntabiliti dan tadbir urus," katanya

Mengukur kejayaan langkah demi langkah

Sanjay Srivastava, ketua pegawai strategi digital syarikat perkhidmatan profesional global Genpact, berkata penjimatan kos yang dicapai melalui automasi adalah cara paling mudah dan jelas untuk menunjukkan manfaat ekonomi projek AI. . Tetapi pada masa yang sama, AI juga boleh mempromosikan aliran hasil baharu malah mengubah sepenuhnya model perniagaan perusahaan.

Sebagai contoh, pengeluar enjin pesawat tertentu mendapati bahawa mereka boleh meramalkan kegagalan dengan lebih baik dan menambah baik logistik dengan menggunakan AI untuk mula menyediakan perkhidmatan enjin. "Bagi pengguna akhir, membeli batu penerbangan adalah lebih baik daripada membeli enjin itu sendiri. Ini adalah model perniagaan baharu yang mengubah cara syarikat beroperasi kerana pemerkasaan AI." jelas.

Jadi, untuk mewajarkan pelaburan dalam AI pada masa itu, pengilang perlu menetapkan matlamat jangka panjang dan kemudian menterjemahkan matlamat tersebut kepada beberapa projek jangka pendek yang boleh diukur dengan cara lain.

Dia berkata: "Daripada berkata, 'Sepuluh tahun dari sekarang, kami akan mengubah industri,' lebih baik untuk mengatakan, 'Pada tahun pertama, kami mula memikirkan bahagian apa yang perlu kami inventori,' dan anda belum mempunyai keupayaan untuk mengganggu industri. Anda Cuma katakan, 'Kami memerlukan jumlah bahagian yang betul,' dan ia merupakan projek sepanjang tahun dengan matlamat untuk mengoptimumkan sistem gudang anda dan mengurangkan pelaburan anda dalam inventori. "

Selain pengoptimuman rantaian bekalan. , langkah kemajuan jangka pendek lain termasuk kepuasan pelanggan.

“Sebagai contoh, jika pesawat tersangkut di Mumbai selama lima hari menunggu bahagian tertentu, pelanggan akan merasainya.”

Penjajaran dengan visi strategik

Kemudian ada wajah Realitinya ialah beberapa projek AI boleh memberi kesan kepada keuntungan dalam jangka pendek, tetapi kekal penting dan transformatif dalam jangka panjang. Sebagai contoh, satu perniagaan menggunakan bot sembang perkhidmatan pelanggan yang menghapuskan banyak tugas yang membosankan. Penganalisis Gartner, Whit Andrews berkata: "Tetapi chatbots juga boleh memudaratkan, kerana sesetengah jurujual sangat pandai menjual dan ingin berinteraksi dengan orang ramai, jadi organisasi perusahaan mungkin tidak mahu semua robot." analisis akhir ia bergantung kepada jenis syarikat yang anda mahu jadi. “Pada satu ketika, anda perlu bertanya kepada diri sendiri sama ada anda jenis perniagaan di mana jika penghantaran rosak, pelanggan menelefon dan bertanya di mana barang itu, dan kemudian anda berinteraksi dengan pelanggan dan cuba membuat mereka menerima penghantaran. sebulan sekali sahaja.”

Jika organisasi ini mahu memacu transformasi dengan menunjukkan ROI yang boleh diukur dan mempunyai visi yang mengutamakan pelanggan, anda boleh melangkau pulangan jangka pendek atas keuntungan yang memihak kepada metrik lain yang mungkin menjadi lebih bermakna.

“Organisasi automatik sepenuhnya mungkin lebih berjaya apabila bahagian pasaran mereka meningkat secara beransur-ansur, tetapi anda boleh membangunkan data anda supaya anda boleh menjangkau orang yang tepat pada masa yang sesuai itu, secara logiknya, akan membuatkan pelanggan kami lebih gembira dan pekerja kami lebih berjaya, kemudian teruskan dan lakukannya.”

Atas ialah kandungan terperinci Tujuh orang dalam industri membincangkan cara mengukur kesan perniagaan AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!