Большинство попыток искусственного интеллекта (ИИ) терпят неудачу. Они не выходят из строя из-за неправильного инструмента, основного программного обеспечения или данных. Они терпят неудачу, потому что не вписываются в компанию и в конечном итоге становятся скорее помехой, чем помощью.

Это не просто проблема ИИ; это верно для большинства форм автоматизации. Проекты терпят неудачу, потому что люди, создающие решение, не имеют ни малейшего представления о реальной цели, характере и зависимостях их текущих операций или даже о том, оптимизированы ли эти операции. (В некотором смысле последнее предполагает, что сбой ИИ может быть более полезным: если у вас плохой процесс, последнее, что вы хотите сделать, это ускорить его!)

Чтобы быть успешным, вы должны сначала зафиксировать процесс или операцию, полностью определить ее, определить набор достижимых целей для проекта ИИ и персонала, а затем выполнить ее. Вот почему я очарован BCG, консалтинговой компанией, все больше фокусирующейся на ИИ; его тактика развилась из попыток помочь компаниям улучшить свою деятельность, имея в виду стратегическую цель.

Давайте поговорим о том, как завершить проекты ИИ, используя подход BCG, чтобы решить и оптимизировать любой процесс, который вы хотите улучшить с помощью ИИ.

скорость против направления

Когда я занимался конкурентным анализом, я посетил лекцию на ежегодном собрании Общества специалистов по конкурентной разведке (SCIP), которая поразила меня. Докладчик представил диаграмму X/Y, показывающую скорость в зависимости от направления, и заявил, что большинство компаний в первую очередь сосредотачиваются на скорости, что часто заставляет компанию двигаться быстрее в неправильном направлении. Звучит очевидно, но он утверждал, что вы должны четко понимать, в каком направлении вы хотите двигаться, прежде чем ускоряться.

ИИ и любая форма автоматизации имеют преимущество в скорости. Вы можете значительно ускорить все, что вы модифицируете. Если вы измените хорошую практику, вы получите больше хороших результатов. Если вы измените плохой вариант, вы быстрее получите худшие результаты, что может привести к катастрофе.

Историческая проблема вычислений

Впервые я столкнулся с таким примером, когда указал одну из первых программ IBM CRM. Когда ИТ-специалисты вернулись с результатами, они не только не соответствовали моим требованиям, но и усложнили практически все мои проблемы. Часто ИТ-отдел не понимал сути процесса, который мы пытались автоматизировать, и не хотел вносить какие-либо данные, кроме первоначального запроса. Эти проблемы были общими. Иногда дела шли настолько плохо, что ходили шутки о необходимости забивать кур, чтобы проекты выполняли то, что задумали.

С тех пор ИТ стали лучше интегрироваться с другими областями или больше служат крупномасштабным оперативным подразделением, где разработка программного обеспечения или решений может быть построена ближе к бизнес-подразделениям, а часто и внутри них. (Это также потому, что бизнес-подразделения изучили технологию.) С ИИ, поскольку он все еще нов, проектные группы, как правило, остаются разрозненными и сосредотачиваются только на быстром внедрении. Это возвращает нас к вопросу о скорости и направлении: скорость не гарантирует направление или качественный результат.

Подход БЦЖ

BCG демонстрирует передовой подход. Во-первых, поймите природу автоматизированного процесса с помощью ИИ. Затем убедитесь, что этот процесс оптимизирован и эффективен. Затем, когда все поймут проблему, инструменты, цели и наилучший путь их достижения, вы соберете своих сотрудников и определите решение, которое сможете реализовать. BCG также включает в себя навыки, необходимые для современного партнерства людей и ИИ; может предоставить первоначальный персонал, а также подобрать квалифицированных работников для обеспечения успеха. (Постоянная проблема: если вы не понимаете технологию, вы не знаете, какие навыки лучше всего подходят для ее поддержки.)

В результате проекты BCG AI редко терпят неудачу. Это связано с тем, что основное внимание BCG уделяет не скорости, а качеству. BCG гарантирует результат до того, как какое-либо решение ИИ будет внедрено, и клиенты получат желаемые результаты. (Примечание: les domaines de spécialité du BCG sont la vente au détail, les transports, la santé, l'energie, les biens industriels et la Fabricacion; comme pour tot tout office de conseil, le BCG Fera de son mieux dans les domaines où il концентрируется.)

ИИ все еще развивается, и многие люди, которые должны быть лучше информированы, тратят миллионы долларов, пытаясь успешно или безуспешно использовать его. Какими бы дешевыми ни были подобные усилия, если они потерпят неудачу, это будет слишком дорого. И даже если реализация ИИ выходит за рамки бюджета, в случае успеха этот перерасход можно не заметить.

Акцент BCG на качестве и знаниях, а не на скорости, а также на том, как она сочетает людей и искусственный интеллект для повышения производительности, при масштабном применении может значительно повысить успех этих дорогостоящих усилий. И это выполнило бы обещание ИИ, а не превратило бы его в крушение поезда, как это обычно бывает.

© 2022 IDG Communications, Inc.

Поделиться