Varför behöver alla organisationer artificiell intelligens?

Allt eftersom människor lär sig mer om Artificial Intelligence (AI) och utveckla vad den kan göra, implementerar fler och fler organisationer AI i sina processer. Den ökade utvecklingen av AI har bidragit till att den blivit överkomlig att använda i de flesta, om inte alla, organisationer. Företag lär sig att det nu är den perfekta tiden att implementera AI i sina repetitiva processer för att skapa en automatiseringsnivå som ökar produktiviteten och gör det möjligt för individer inom organisationer att fokusera på mer detaljerat arbete som inte kan utföras av AI. Men innan vi diskuterar hur man implementerar AI i sin organisation bör vi först titta på de steg ett företag bör vidta innan de börjar med AI.

Steg en organisation bör vidta innan de implementerar AI

1. Det första steget en organisation bör ta innan de implementerar AI i sina processer är att bekanta sig med artificiell intelligens. Att lära sig mer om AI kommer att hjälpa i senare steg av implementeringen och hjälpa dig att avgöra var i din organisation som kommer att dra mest nytta av en AI-implementering. Det finns många gratis resurser att lära sig om AI, inklusive YouTube-videor, universitetsföreläsningar och bibliotek och kit med öppen källkod som hjälper dig att utveckla en bättre förståelse för vad som krävs för att implementera en AI-lösning.

2. När du väl har bekantat dig med grunderna i AI bör du identifiera de problem du vill att artificiell intelligens ska lösa och hur mycket det kan kosta. AI kan implementeras i en organisations befintliga produkter och tjänster, eller så kan det vara något så enkelt som en chatbot på den huvudsakliga webbplatsen.

   Om din organisation letar efter något enkelt är en chatbot ett bra första steg. De är väldigt enkla att konfigurera och de tar hand om användare som ställer många av samma, repetitiva frågor. Detta frigör dina supportteam så att de kan fokusera på andra projekt och behövs bara om chatboten inte redan har ett svar.

3. Efter att ha identifierat nuvarande processer som skulle dra nytta av AI, eller upptäckt luckor som AI skulle fylla, är det dags att börja designa din lösning. Det är alltid bäst, för de första AI-projekten, att använda externa och interna team för att slutföra dessa lösningar. På så sätt har du både experter som redan vet hur man implementerar en AI-lösning, och interna teammedlemmar som kan lära sig inför framtida AI-projekt.

   Att börja smått med ditt första projekt är viktigt, eftersom du inte vill ta dig an för mycket på en gång med en AI-implementering. Ett enkelt månadslångt projekt kan förvandlas till ett sexmånadersprojekt om noggrann planering inte görs. Nu när du känner till några av de steg en organisation bör vidta innan de implementerar artificiell intelligens, låt oss diskutera de olika modellerna för AI-implementering som en organisation kan vidta.

AI-implementeringsmodeller

Det finns tre olika implementeringsmetoder som en organisation kommer att använda när de beslutar sig för att implementera AI i sin organisation.

1. Den första modellen är ”hub”-modellen. ”Hub”-modellen, som namnet antyder, fokuserar alla AI- och analyssystem till en central hubb. En central hubb för artificiell intelligens är perfekt vid driftsättning av nya AI-system, eftersom den ger ett helt centraliserat team som hanterar varje steg i implementeringen. En ”hub”-modell bör utvecklas gradvis över tid, eftersom uppgiften att utveckla en så stor enhet av verksamheten skulle vara mycket komplicerad och tidskrävande på en och samma gång.

   Sättet "hubbmodellen" är uppbyggd på så sätt att systemen och teamen som är involverade i AI finns på en central plats och lånar ut sin erfarenhet till de olika affärsenheterna när det behövs. Utvecklingen av hubben bör drivas av de olika AI-uppgifter som organisationen har fastställt behövs inom företaget. Detta gör att hubben kan växa långsamt över tid, istället för att alla på en gång.

2. En annan implementeringsmodell för AI inom en organisation är "ekrarmodellen". Denna modell är motsatsen till "navmodellen", och fokuserar istället på att sprida de olika AI-teammedlemmarna och systemen över företagets olika affärsenheter.

   Den här modellen erbjuder de olika affärsenheterna möjligheten att ha ett supportteam tillgängligt för alla AI-verktyg de har implementerat i sin del av verksamheten. Detta gör det också möjligt för de olika affärsenheterna att utveckla sina egna AI-verktyg och system för sin specifika användning, istället för att distribuera dem i hela organisationen.

3. Den slutliga modellen är en "hybridmodell", kallad en "hub-and-spoke"-modell. Denna tar komponenterna i en "hub"-modell och komponenterna i en "spoke"-modell och skapar den ideala modellen. Denna metod gör det möjligt för den centrala hubben att hantera ett fåtal ansvarsområden med AI-teamledaren i centrum.

   Talespersonerna arbetar sedan inom de olika avdelningarna för att skapa affärsenhetsspecifika verktyg som kan hjälpa affärsenheten. Talespersonerna fokuserar på tillsyn av utförandeteam, implementering av AI-lösningar och prestationsuppföljning, medan hubben hanterar rekrytering av AI-teammedlemmar, prestationshantering och AI-styrning.

Sätt att använda AI inom din organisation

Det finns flera olika sätt att använda artificiell intelligens inom din organisation som är enkla att implementera och inte innebär höga kostnader. Ett centraliserat kunskapscenter är ett bra första sätt att börja använda AI i din organisation. Att ha en central kunskapsbas ger användarna möjlighet att snabbt hitta och analysera dokument som rör deras frågor, utan att behöva lägga ner en anställds tid på att svara på samma frågor om och om igen.

Precis som det centraliserade kunskapscentret kan du också konfigurera en automatiserad livechatt, som en chatbot, som svarar på användarnas frågor. Dessutom kan du integrera med populära applikationer, som Salesforce eller Jira, och automatisera processer inom dessa applikationer. Detta gör att anställda kan spara tid och öka sin produktivitet.