Waarom heeft elke organisatie kunstmatige intelligentie nodig?

Naarmate mensen meer leren over Artificial Intelligence (AI) en ontwikkelen wat het kan, implementeren steeds meer organisaties AI in hun processen. De toename in de ontwikkeling van AI heeft ertoe bijgedragen dat het betaalbaar is geworden voor de meeste, zo niet alle, organisaties. Bedrijven ontdekken dat dit het perfecte moment is om AI te implementeren in hun repetitieve processen om een ​​niveau van automatisering te creëren dat de productiviteit verhoogt en de medewerkers binnen organisaties in staat stelt zich te concentreren op meer gedetailleerd werk dat niet door AI kan worden gedaan. Maar voordat we bespreken hoe u AI in uw organisatie kunt implementeren, moeten we eerst kijken naar de stappen die een bedrijf moet nemen voordat het met AI begint.

Stappen die een organisatie moet nemen voordat AI wordt geïmplementeerd

1. De eerste stap die elke organisatie moet nemen voordat ze AI in hun processen implementeert, is vertrouwd raken met kunstmatige intelligentie (AI). Meer leren over AI helpt in latere stappen van de implementatie en helpt u bepalen welke onderdelen van uw organisatie het meest profiteren van een AI-implementatie. Er zijn veel gratis bronnen om meer te leren over AI, waaronder YouTube-video's, universitaire lezingen en open-sourcebibliotheken en -kits, die u zullen helpen een beter begrip te krijgen van wat er allemaal komt kijken bij de implementatie van een AI-oplossing.

2. Zodra je je vertrouwd hebt gemaakt met de basisprincipes van AI, moet je de problemen identificeren die je met AI wilt oplossen en hoeveel dat mag kosten. AI kan worden geïmplementeerd in de bestaande producten en diensten van een organisatie, of het kan iets simpels zijn als een chatbot op de hoofdwebsite.

   Als uw organisatie op zoek is naar iets eenvoudigs, is een chatbot een goede eerste stap. Ze zijn zeer eenvoudig in te stellen en ze lossen problemen op die gebruikers vaak dezelfde, repetitieve vragen stellen. Dit geeft uw supportteams de ruimte om zich te concentreren op andere projecten en is alleen nodig als de chatbot nog geen antwoord heeft.

3. Nadat u de huidige processen hebt geïdentificeerd die baat zouden hebben bij AI, of de hiaten hebt ontdekt die AI zou kunnen opvullen, is het tijd om uw oplossing te ontwerpen. Het is altijd het beste om voor de eerste paar AI-projecten externe en interne teams in te schakelen om deze oplossingen te voltooien. Zo beschikt u over zowel experts die al weten hoe ze een AI-oplossing moeten implementeren, als interne teamleden die hiervan kunnen leren voor toekomstige AI-projecten.

   Klein beginnen met je eerste project is belangrijk, omdat je niet te veel tegelijk wilt aanpakken met een AI-implementatie. Een eenvoudig project van een maand kan uitgroeien tot een project van zes maanden als er geen zorgvuldige planning is. Nu je enkele stappen kent die een organisatie moet nemen voordat ze AI implementeert, laten we de verschillende modellen voor AI-implementatie bespreken die een organisatie kan gebruiken.

AI-implementatiemodellen

Er zijn drie verschillende implementatiemethoden die een organisatie kan gebruiken wanneer zij besluit om AI in hun organisatie te implementeren.

1. Het eerste model is het 'hub'-model. Het 'hub'-model concentreert, zoals de naam al doet vermoeden, alle AI- en analysesystemen in één centrale hub. Een centrale hub voor kunstmatige intelligentie (AI) is perfect voor de implementatie van nieuwe AI-systemen, omdat het een volledig gecentraliseerd team biedt dat elke stap van de implementatie afhandelt. Een 'hub'-model moet geleidelijk worden ontwikkeld, aangezien de ontwikkeling van zo'n grote bedrijfseenheid in één keer erg ingewikkeld en tijdrovend zou zijn.

   Het 'hub'-model is zo opgezet dat de systemen en teams die betrokken zijn bij AI zich op een centrale locatie bevinden en hun ervaring indien nodig uitlenen aan de verschillende bedrijfseenheden. De ontwikkeling van de hub moet worden aangestuurd door de verschillende AI-taken die de organisatie nodig heeft binnen het bedrijf. Dit maakt het mogelijk dat de hub langzaam groeit, in plaats van in één keer.

2. Een ander implementatiemodel van AI binnen een organisatie is het 'spoke'-model. Dit model is het tegenovergestelde van het 'hub'-model en richt zich in plaats daarvan op het verspreiden van de verschillende AI-teamleden en -systemen over de verschillende bedrijfsonderdelen.

   Dit model biedt de verschillende bedrijfseenheden de mogelijkheid om een ​​ondersteuningsteam paraat te hebben voor alle AI-tools die ze in hun bedrijfsonderdeel hebben geïmplementeerd. Dit stelt de verschillende bedrijfseenheden ook in staat om hun eigen AI-tools en -systemen te ontwikkelen voor hun specifieke gebruik, in plaats van deze organisatiebreed te implementeren.

3. Het laatste model is een 'hybride' model, een zogenaamd 'hub-and-spoke'-model. Dit model combineert de componenten van een 'hub'-model met de componenten van een 'spoke'-model en creëert zo het ideale model. Deze methode stelt de centrale hub in staat om een ​​klein aantal verantwoordelijkheden af ​​te handelen, met de AI-teamleider centraal.

   De 'spokes' werken vervolgens binnen de verschillende afdelingen aan het ontwikkelen van business unit-specifieke tools die de business unit kunnen ondersteunen. De 'spokes' richten zich op het toezicht op het uitvoeringsteam, de implementatie van AI-oplossingen en het volgen van prestaties, terwijl de hub zich bezighoudt met het aannemen van AI-teamleden, prestatiemanagement en AI-governance.

Manieren om AI binnen uw organisatie te gebruiken

Er zijn verschillende manieren om kunstmatige intelligentie (AI) binnen uw organisatie te gebruiken die eenvoudig te implementeren zijn en geen hoge kosten met zich meebrengen. Een gecentraliseerd kenniscentrum is een uitstekende manier om AI in uw organisatie te implementeren. Een centrale kennisbank biedt gebruikers de mogelijkheid om snel documenten te vinden en te analyseren die betrekking hebben op hun vragen, zonder dat een medewerker steeds dezelfde vragen hoeft te beantwoorden.

Net als het gecentraliseerde kenniscentrum kunt u ook een geautomatiseerde livechat opzetten, zoals een chatbot, die vragen van gebruikers beantwoordt. Daarnaast kunt u integreren met populaire applicaties, zoals Salesforce of Jira, en automatiseer processen binnen die applicaties. Dit bespaart medewerkers tijd en verhoogt hun productiviteit.