3 Pilares básicos do processo de integração de inteligência artificial ao progresso das empresas

Megan Ohirne – Crook, um dos principais líderes e líderes, diretor de arquivos e informações da History Associats Incorporated (HAI), em uma recente conferência nacional sobre o desenvolvimento de inteligência artificial em algumas funções comerciais tradicionais, como finanças, marketing e comunicação. Entre seus fãs estavam os oficiais executivos trabalhando em ambientes que ainda dependem fortemente de registros em papel, sistemas antigos e memória institucional, ou seja, as pessoas que lhes permitem aproveitar ao máximo a digitalização e a inteligência artificial, como escreveu Beth Masser.

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Qualidade de dados

Freqüentemente, os trabalhadores desses campos coincidem com registros históricos e grupos de dados importantes em suas situações mais caóticas. Deve ser organizado e classificado, o que torna a inteligência artificial mais aplicável.

Por esse motivo; Megan e os outros especialistas percebem que o diálogo real não se limita ao que é novo e brilhante, mas também para entender que, por mais que a inteligência da ferramenta, sua qualidade depende da qualidade dos dados que são nutridos e do ambiente em que é oferecido – que geralmente são responsáveis ​​por sua criação.

3 pilares

Então; Seja você um apoiador entusiasmado ou cuidadoso, aqui estão três etapas básicas que recomendamos para qualquer aplicação de inteligência artificial: preparando a inteligência artificial para o sucesso, protegendo o apoio institucional e começando com um pequeno projeto de demonstração.1. Prepare a inteligência artificial para o sucesso

. Frequentemente, ouvimos como a inteligência artificial pode melhorar a produtividade, automatizar tarefas difíceis ou descobrir visões enterradas nas profundezas dos ângulos esquecidos – o que é possível, mas somente se formos honestos sobre o que é necessário no final.

Freqüentemente, as instituições aplicam ferramentas de inteligência artificial sem estabelecer a base necessária. O mais importante aqui é acessar dados de alta qualidade, organizados e bem classes. Como especialista em classificação e gerenciamento de veteranos, sei que a maioria das instituições não possui esse recurso.

Os dados bem organizados depende de sua essência, dos dados descritivos ou dos dados relacionados aos seus dados. É que permite encontrar informações, classificá -las e aplicá -las de maneiras úteis. Os dados descritivos devem ser precisos, completos e constantemente classificados ao longo do tempo, sem eles, você nem poderá ser capaz das ferramentas de inteligência artificial mais poderosas para recuperar ou processar os registros de maneira eficaz. Se uma pessoa não conseguir encontrar seus dados, a máquina também não poderá usá -los.

“Uma imagem específica de um evento em uma história conhecida”

Megan usa este exemplo: ninguém está procurando um “grupo de pessoas juntas” na pasta de fotos da empresa. Eles estão procurando uma imagem específica de um evento específico em uma data conhecida.

Criar e preservar dados descritivos fortes não é apenas uma tarefa de tecnologia da informação ou sua equipe digital – é uma responsabilidade compartilhada e, por esse motivo, essa deve ser a primeira etapa. Todos – desde os líderes do programa até os gravadores dos registros e as equipes legais e de marketing – devem garantir a classificação, classificação e atualização das informações de acordo com os critérios de sua instituição.

De fato, isso geralmente requer suporte externo. Sabe -se que revisar arquivos de dados brutos e grupos de informações e criar sistemas para implementar vários trabalhos, depois iniciar seu aplicativo para a instituição, é algo que apenas os secretários de arquivo são treinados. Então; As instituições podem fornecer milhares de horas e orçamentos através do uso de fontes externas deste trabalho para profissionais que concluem até a primeira vez.

O retorno do investimento é simples, pois você não espera que um novo membro da equipe realize seu trabalho com eficiência sem treinamento ou experiência. O mesmo se aplica à inteligência artificial. Se você fornecer dados ruins, eles receberão resultados ruins e geralmente serão mais rápidos e fornecerá maior confiança que os humanos. Como sempre dizemos, “dados ruins saem de dados ruins”.

Isso parece inovar para você? Ou é conhecido?

Suporte de liderança e gerenciamento2. Garantir o apoio da gerência sênior e funcionários

. Um dos maiores erros que vemos lidando com digitalização ou inteligência artificial como iniciativa técnica, enquanto na realidade eles são uma cultura.

E se você não tiver apoio de toda a instituição – da gerência sênior aos secretários de dados – é provável que você acabe com um projeto suspenso (e um recibo de programas caros). O adiamento desta etapa pode parecer intuitivo, mas você evitará os riscos de convencer a gerência sênior disso ao fornecer arquivos de dados limpos que operarão a ferramenta ou tecnologia de inteligência artificial mais caras e despertará seu entusiasmo pela “possibilidade de retornar” os resultados aprimorados.

Isso é especialmente verdadeiro porque a participação significa coisas diferentes para pessoas diferentes.

Para a liderança, é para entender o retorno do investimento e a influência a longo prazo, começando com o aumento dos lucros para automatizar tarefas repetidas.

Quanto à tecnologia da informação, está relacionada à segurança, acesso e integração.

– Quanto à frente das linhas de frente, é de tornar seu trabalho mais preciso e cansado (ou seja, não apenas mais um sistema de aprendizado).

Todos não apenas concordam, mas também para garantir que todos entendam os problemas que a inteligência artificial visa abordar e que eles estão na mesma onda sobre como alcançar o sucesso, individual e coletivamente.

Um início modesto e progresso progressivo3. Comece pequeno … e aprenda ao longo do caminho

. Com inteligência ou digitalização artificial, muitos não são necessariamente melhores.

Muitas vezes, aconselhamos os clientes a iniciar um projeto piloto como um caso de teste. Isso permite determinar se a ferramenta é realmente adequada para seu propósito, determinar os obstáculos mais cedo e coletar as lições que serão inestimáveis ​​ao expandir seu escopo.

O projeto experimental deve ser suficiente para ser importante, mas inclui as ferramentas necessárias o suficiente para gerenciá -lo. Essa abordagem permite que sua equipe construa confiança e experiência e fornece resultados concretos de liderança que justificam mais investimentos.

Indivíduos primeiro – para preencher a lacuna tecnológica

Falar sobre inteligência artificial não é mais virtualmente, e certamente não é exclusivo para empresas avançadas de tecnologia. Está aqui e chega a tudo, desde o gerenciamento de registros até a resposta às consultas dos clientes. No entanto, o lançamento de seu valor total requer cooperação deliberada entre indivíduos e tecnologia.

A eficácia dessas ferramentas depende apenas das pessoas que se aplicam e interagem com elas. O segredo está na construção de fundações fortes – digital, comportamental e organizacional – para que a diferença esteja pronta não apenas para adotar a inteligência artificial, mas para fazer isso de maneira deliberada e estratégica, com foco na influência, responsabilidade e uso moral a longo prazo.

Lembre -se: a posição dos indivíduos em primeiro lugar, em vez de plataformas, permite sua equipe, dados e trabalho para obter sucesso a longo prazo.