Trí thông minh nhân tạo (AI) đang tạo ra một cuộc chuyển đổi kỹ thuật số làm thay đổi hoạt động của các công ty. Nó có nhiều khả năng mang lại sự thay đổi lớn hơn so với cuộc Cách mạng Công nghiệp.
Thách thức chủ yếu với AI là kỹ thuật khi hầu hết các thất bại xảy ra do kỹ thuật và tính thực thi kém. Thật may mắn là có một số bước bạn có thể thực hiện để tránh một số lỗi phổ biến nhất khi triển khai AI.
Về tổng thể, việc tạo và triển khai mô hình AI phải là một quá trình gồm nhiều bước. Cần phải hiểu rõ về những vấn đề của doanh nghiệp mà bạn đang cố gắng giải quyết. Tiếp theo, bạn cần suy nghĩ về cách tốt nhất để giải quyết nó và thiết lập các chỉ số để hoàn thành. Cuối cùng, bạn có thể xây dựng mối quan hệ tin cậy giữa con người và AI.
Đặt mục tiêu AI vào nơi có ảnh hưởng nhất
Một yếu tố phải suy nghĩ khi triển khai AI cho doanh nghiệp là kết quả cuối cùng. Điều cần thiết là phải đảm bảo rằng các tùy chọn AI phù hợp với chiến lược và nguồn lực của tổ chức. Sau đó, bước đầu tiên trong việc áp dụng AI là tìm ra các mong muốn và mục tiêu của doanh nghiệp.
Thực hiện quan điểm lấy con người làm trung tâm
Một sai lầm phổ biến khác trong việc triển khai AI là chuyên về chuyên môn hơn là tập trung vào cá nhân. Các kỹ thuật AI có thể nâng cao năng lực và trí thông minh của con người, tuy nhiên chúng phải được phát triển như những phần mở rộng có mục đích của các nhóm và được thiết kế để phù hợp với mong muốn của lực lượng lao động. Nói cách khác, chúng phải lấy con người làm trung tâm. Nhiều công ty không nghĩ đến tầm quan trọng của sự thân thiện với người dùng và cách giải thích của con người đối với mô hình AI. Khi không có những phần này, các kỹ thuật AI sẽ không mang lại giá trị như mong đợi. Nó có thể hỗ trợ trong trường hợp bạn nghĩ thêm về cách bạn xử lý các bên liên quan, đặc biệt là những bên nội bộ. Họ sẽ thấy giá trị của nhiệm vụ, hoặc đầu ra không có khả năng sử dụng.
Chuẩn bị kiến thức
Sai lầm thường xuyên của các công ty khi triển khai AI là cho rằng thông tin đã được chuẩn bị. Họ thường bỏ qua việc kiểm tra tiêu chuẩn của thông tin hoặc xác nhận các trường hợp sử dụng bằng kiến thức. Điều quan trọng là phải phác thảo các trường hợp sử dụng sau đó phát triển kiến thức cần thiết để giúp họ.
Xử lý cơ hội
Việc thiết lập các chính sách bảo hiểm và kiểm soát ổn định trên toàn công ty cho AI là rất quan trọng trong việc tránh các vấn đề tiềm ẩn và tối đa hóa các giải pháp thay thế. Một thành phần quan trọng của nền tảng là có sự giám sát đúng đắn về mô hình. Điều cần thiết là phải có ý thức về các hành động mô hình hóa và đảm bảo chúng tiến hành hoạt động như dự đoán và yêu cầu.
Đo lường ảnh hưởng
Điều quan trọng là nhận thức được cách bạn sẽ đo lường hiệu quả của AI trước khi triển khai nó. Một phép đo cơ bản về mục tiêu đối với những nỗ lực của AI sẽ giúp bạn quan sát và đo lường kết quả. Nó có thể hỗ trợ trong trường hợp bạn kiểm tra thêm các thuật toán của mình để đảm bảo rằng chúng đang làm những gì đã được dự đoán trước, rằng "giải pháp" là đáng tin cậy và có thông báo "tại sao" rõ ràng. Ngoài ra, bạn cũng cần nghĩ về cách bạn sẽ đo lường lợi tức tài trợ của sứ mệnh của mình, cùng với cách bạn sẽ ổn định danh mục đầu tư AI của mình trong toàn bộ công ty.
Xây dựng niềm tin giữa con người và AI
Khi AI và robot tiến hành thay đổi xã hội của chúng ta, niềm tin là yếu tố quan trọng đối với sự tương tác giữa con người và máy móc. Giờ đây, rô bốt đóng góp vào các nhiệm vụ hoàn toàn do các cá nhân thực hiện trước đó và chúng ta phải nhận thức được cách tốt nhất để phát triển niềm tin vào mối quan hệ này. Điều quan trọng là suy nghĩ về phương pháp hình thành niềm tin sơ bộ và cải thiện niềm tin vững chắc. Không có hệ thống nào là lý tưởng và trạng thái tốt nhất là "niềm tin được hiệu chỉnh", nơi khách hàng thay đổi niềm tin của họ dựa trên hiệu quả của hệ thống. Đáng buồn thay, nhiều công ty phóng đại quá mức các ưu điểm về hàng hóa của họ, điều này không dẫn đến niềm tin. Trong tình trạng rủi ro cao của công việc, niềm tin bằng không sẽ lành mạnh hơn sự chấp nhận không nghi ngờ.
Có một nhóm quản lý để thực hiện
Cuối cùng, điều quan trọng là phải quan sát việc thực hiện. Bạn có thể làm điều này bằng cách đánh giá đối chuẩn của hệ thống mới với hệ thống đã lỗi thời trong trường hợp bạn có một nhóm quản lý khách hàng không sử dụng AI thường xuyên. Trong trường hợp bạn đang thử nghiệm một số mục đích, tốt nhất là bạn nên đối chuẩn chúng với nhau. Đối chuẩn cũng có thể hỗ trợ xây dựng niềm tin trong giới chuyên môn.
Đề phòng khi thất bại
AI đang nhanh chóng thay đổi thành một lĩnh vực chuyên môn chính, tuy nhiên nhiều giám đốc điều hành vẫn nên thận trọng. Họ lo lắng sẽ nhảy vào vòng cấm, tuy nhiên điều này có thể sẽ cho thấy một sai lầm đắt giá. Bảy yếu tố này sẽ hỗ trợ các công ty tránh xa các vấn đề rõ ràng và đưa ra lựa chọn cao hơn về việc triển khai AI.
Comments