Начните со стратегии: как внедрить искусственный интеллект

22.04.2022

Искусственный интеллект способен решить многие задачи и упростить работу бизнесу. Он может обрабатывать запросы клиентов, улучшить прогнозирование спроса, оптимизировать производственные процессы, повышает конкурентные преимущества. Однако согласно данным BCG и MIT, ИИ активно внедряют лишь 5% мировых компаний, чуть больше 20% организаций используют его в отдельных проектах.

Между тем в мире ежегодно появляется более трёх тысяч стартапов, связанных с ИИ, а количество инвестиций в эту отрасль растёт. Это говорит о том, что технологии развиваются, но их не спешат внедрять.

В качестве основных факторов, ограничивающих использование искусственного интеллекта, фигурируют технические причины, отсутствие стратегии и дефицит профессиональных кадров. А руководство некоторых компаний не понимает вовсе, для чего им это нужно. Выходит, основная проблема — управленческая.

Давайте ещё раз пробежимся по выгодам искусственного интеллекта и посмотрим, как подготовить бизнес к его внедрению.

1. Правильно расставьте приоритеты

Частая ошибка компаний — внедрение искусственного интеллекта ради искусственного интеллекта. Причём это могут быть решения в тех сферах, которые для компании не приоритетны. Соответственно, окупаемость инвестиций будет низкой.

Нужно выбрать ключевое направление, в котором ваша компания будет расти, и подбирать ИИ-решения, которые непосредственно будут способствовать его развитию.

Определите основные стратегические зоны. Для этого бизнес нужно разделить на составные части цепочки ценностей: закупка сырья и материалов, производство, складирование, транспортировка, реализация товаров, постпродажное обслуживание и т.п.

Искусственный интеллект можно использовать для оптимизации производственных процессов, сокращения затрат, устранения простоев и многих других процессов.

Если вы создаёте конкурентоспособный продукт, ИИ-решение можно направить на клиентские сервисы, позволяющие собирать данные о вкусах и предпочтениях клиентов, об их поведении.

• Определите круг ИИ-решений. Нужно изучить возможности искусственного интеллекта, определить, какие именно решения подойдут вашей компании.
• Узнайте, какие технологии используют ваши конкуренты. Получить такую информацию можно на отраслевых выставках и из различных отчётов.

Таким образом, на первом этапе нужно определить: ключевые зоны развития компании, 5-10 ИИ-решений, которые можно использовать в вашем бизнесе, какие решения используют конкуренты, каких успехов они смогли добиться, какое жизнеспособное решение внедряется на уровне всей компании, какие передовые технологии появятся или уже появились в вашей отрасли и как вашей компании под них подстроиться.

2. Выделите оптимальные решения

ИИ-кейсы можно разделить на четыре категории:

1. Максимально ценные решения с высокой вероятностью успешного внедрения — реализуются в первую очередь.
2. Ценные решения, но есть вопросы с точки зрения внедрения.
3. Решения со средней и низкой ценностью, но высокой вероятностью успешного внедрения
4. Экономически непривлекательные решения, которые сложно внедрить (от этих решений целесообразно сразу отказаться).

Оптимальным решением будет сформировать портфель из 1-2 двух решений первой категории, 2-3 решений второй категории, которые можно оставить на будущее.

Для каждого выбранного ИИ-кейса нужно провести предварительную экономическую оценку и сформировать стратегию для выбора нескольких целевых решений, основанных на их чистой приведённой стоимости и вероятности успешного внедрения.

3. Сформируйте ресурсную базу

Для внедрения приоритетных ИИ-решений потребуется ресурсная база. В ней можно выделить несколько основных составляющих.

1. Организационная структура. Процесс запуска проектов с искусственным интеллектом важно грамотно организовать. Основной драйвер знаний и разработок должен находиться в штабе компании, нужно определить отвечающего за проект ТОП-менеджера. Приземление конкретных ИИ-решений должно осуществляться на местах. То есть, эту функцию нужно вывести в зону ответственности линейных менеджеров.
2. Данные для обучения алгоритма. Это важное условие для успешного проекта. Целевые типы данных (режимы работы оборудования, продажи по продуктам) для внедряемых ИИ-решений желательно определить за 5-6 месяцев до старта.
3. Команда. Определите штат специалистов. Это могут быть внутренние сотрудники, партнёры, подрядчики, эксперты рынка. Поиск внешних специалистов лучше начать заблаговременно. Оптимальный срок — 5-6 месяцев до предполагаемой даты запуска проекта.

Успешно пройдя три этапа, вы получите опыт внедрения ИИ-решений, сможете минимизировать ошибки и усовершенствовать бизнес-процессы.