Mākslīgais intelekts nav maģija. Tas ir rīku, darbplūsmu un paradumu kopums, kas, apvienoti kopā, nemanāmi padara jūsu biznesu ātrāku, viedāku un, kas dīvainā kārtā, cilvēcīgāku. Ja esat domājis, kā integrēt mākslīgo intelektu savā biznesā, neiedziļinoties žargonā, esat īstajā vietā. Mēs izstrādāsim stratēģiju, izvēlēsimies pareizos lietošanas gadījumus un parādīsim, kur iederas pārvaldība un kultūra, lai viss nešūpotos kā trīskājains galds.
Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:
🔗 Labākie mākslīgā intelekta rīki mazajiem uzņēmumiem veikalā AI Assistant Store
Atklājiet svarīgus mākslīgā intelekta rīkus, kas palīdzēs mazajiem uzņēmumiem racionalizēt ikdienas darbības.
🔗 Labākie mākslīgā intelekta mākoņa biznesa pārvaldības platformas rīki: Izvēlieties no labākajiem.
Iepazīstieties ar vadošajām mākslīgā intelekta mākoņplatformām gudrākai biznesa pārvaldībai un izaugsmei.
🔗 Kā uzsākt mākslīgā intelekta uzņēmumu
Apgūstiet galvenos soļus un stratēģijas sava veiksmīga mākslīgā intelekta jaunuzņēmuma uzsākšanai.
🔗 Mākslīgā intelekta rīki biznesa analītiķiem: labākie risinājumi efektivitātes uzlabošanai.
Uzlabojiet analītikas veiktspēju ar modernākajiem mākslīgā intelekta rīkiem, kas pielāgoti biznesa analītiķiem.
Kā iekļaut mākslīgo intelektu savā uzņēmumā ✅
-
Viss sākas ar biznesa rezultātiem, nevis modeļu nosaukumiem. Vai mēs varam saīsināt apstrādes laiku, palielināt konversiju, samazināt klientu aizplūšanu vai paātrināt pieprasījumu pieprasījumu apstrādi par pusi dienas... tamlīdzīgi.
-
Tas respektē risku , izmantojot vienkāršu, kopīgu valodu mākslīgā intelekta riskiem un kontrolei, lai juridiskais aspekts nešķistu kā ļaundaris un produkts nešķistu saslēgts ar rokudzelžiem. Viegls ietvars uzvar. Lai iegūtu pragmatisku pieeju uzticamam mākslīgajam intelektam, skatiet plaši atsauces NIST mākslīgā intelekta risku pārvaldības ietvaru (AI RMF). [1]
-
Dati ir pirmajā vietā. Tīri, labi pārvaldīti dati vienmēr ir labāki par gudrām norādēm.
-
Tas apvieno būvēšanu un pirkšanu. Preču iespējas labāk iegādāties; unikālas priekšrocības parasti tiek veidotas.
-
Tas ir orientēts uz cilvēkiem. Prasmju pilnveidošana un pārmaiņu komunikācija ir slepenā sastāvdaļa, kas slaidu komplektos neizdodas.
-
Tas ir iteratīvi. Jūs palaidīsiet garām pirmo versiju. Viss kārtībā. Pārformulējiet, pārkvalificējiet, atkārtoti izvietojiet.
Īsa anekdote (bieži redzama shēma): 20–30 cilvēku atbalsta komanda izmēģina mākslīgā intelekta atbalstītus atbilžu melnrakstus. Aģenti saglabā kontroli, kvalitātes vērtētāji katru dienu pārbauda rezultātus, un divu nedēļu laikā komandai ir kopīga valoda tonim un īss uzdevumu saraksts, kas “vienkārši darbojas”. Nekādas varonības — tikai pastāvīgi uzlabojumi.
Īsā atbilde uz jautājumu, kā iekļaut mākslīgo intelektu savā uzņēmumā : 9 soļu ceļvedis 🗺️
-
Izvēlieties vienu lietošanas gadījumu ar augstu signālu.
Tiecieties pēc kaut kā izmērāma un redzama: e-pasta atlases, rēķinu izvilkšanas, pārdošanas zvanu piezīmēm, zināšanu meklēšanas vai prognozēšanas palīdzības. Vadītāji, kuri saista mākslīgo intelektu ar skaidru darbplūsmas pārveidošanu, redz lielāku ietekmi uz peļņu nekā tie, kuri to dara tikai ar nelielu piepūli. [4] -
Definējiet panākumus jau pašā sākumā.
Izvēlieties 1–3 rādītājus, ko cilvēks var saprast: ietaupītais laiks katram uzdevumam, problēmas risināšana pirmā kontakta laikā, konversiju pieaugums vai mazāk eskalāciju. -
Izveidojiet darbplūsmas karti
. Aprakstiet ceļu pirms un pēc. Kur palīdz mākslīgais intelekts un kur izlemj cilvēki? Izvairieties no kārdinājuma automatizēt katru soli vienā piegājienā. -
Pārbaudiet datu gatavību.
Kur atrodas dati, kam tie pieder, cik tīri tie ir, kas ir sensitīvs, kas ir jāmaskē vai jāfiltrē? Apvienotās Karalistes ICO vadlīnijas ir praktiskas, lai saskaņotu mākslīgo intelektu ar datu aizsardzību un taisnīgumu. [2] -
Izlemiet, vai pirkt, vai būvēt
. Standarta risinājumi vispārīgiem uzdevumiem, piemēram, apkopošanai vai klasificēšanai; pielāgoti patentētai loģikai vai sensitīviem procesiem. Veiciet lēmumu žurnālu, lai nebūtu jāatkārto tiesvedība ik pēc divām nedēļām. -
Viegli un laikus pārvaldiet.
Izmantojiet nelielu, atbildīgu mākslīgā intelekta darba grupu, lai iepriekš pārbaudītu lietošanas gadījumus risku un dokumentu mazināšanai. ESAO principi ir stabils privātuma, stabilitātes un pārredzamības stūrakmens. [3] -
Izmēģinājuma projekts ar reāliem lietotājiem
. Ēnu projekts ar nelielu komandu. Mērījumi, salīdzinājumi ar sākotnējo līmeni, kvalitatīvu un kvantitatīvu atsauksmju apkopošana. -
Opercionāla ieviešana
Pievienojiet uzraudzību, atgriezeniskās saites cilpas, rezerves risinājumus un incidentu apstrādi. Pārvirziet apmācību rindas augšgalā, nevis uzkrāšanās procesā. -
Rūpīga mērogošana.
Paplašiniet darbību, iekļaujot blakus esošās komandas un līdzīgas darbplūsmas. Standartizējiet uzdevumus, veidnes, novērtēšanas kopas un rokasgrāmatas, lai iegūtu saliktus ieguvumus.
Salīdzināšanas tabula: izplatītākās mākslīgā intelekta opcijas, kuras jūs faktiski izmantosiet 🤝
Nepilnīgs apzināti. Cenas mainās. Daži komentāri iekļauti, jo, nu, cilvēki.
| Rīks/platforma | Galvenā auditorija | Praisa stadions | Kāpēc tas darbojas praksē |
|---|---|---|---|
| ChatGPT vai līdzīgs | Vispārējais personāls, atbalsts | par sēdvietu + lietošanas papildinājumi | Zema berze, ātra vērtība; lieliski piemērota apkopošanai, rasēšanai, jautājumu un atbilžu sesijām |
| Microsoft koppilots | Microsoft 365 lietotāji | papildinājums par katru sēdvietu | Dzīvesvieta tur, kur cilvēki strādā — e-pasts, dokumenti, Teams — samazina konteksta maiņu |
| Google Vertex mākslīgais intelekts | Datu un mašīnmācīšanās komandas | lietošanas pamatā | Spēcīgas modeļu darbības, novērtēšanas rīki, uzņēmuma kontrole |
| AWS pamatakmens | Platformas komandas | lietošanas pamatā | Modeļa izvēle, drošības pozīcija, integrācija esošajā AWS kaudzē |
| Azure OpenAI pakalpojums | Uzņēmuma izstrādātāju komandas | lietošanas pamatā | Uzņēmuma vadīklas, privātā tīklošana, Azure atbilstības nospiedums |
| GitHub līdzpilots | Inženierija | uz vienu vietu | Mazāk taustiņu nospiešanas reižu, labākas koda pārskatīšanas; ne maģija, bet noderīgi |
| Klods/citi asistenti | Zināšanu darbinieki | par sēdvietu + lietošanas maksa | Ilgtermiņa konteksta spriešana dokumentiem, pētījumiem, plānošanai — pārsteidzoši lipīga |
| Zapier/Make + AI | Operācijas un RevOps | daudzpakāpju + lietojums | Līmēšana automatizācijai; savienojiet CRM, iesūtni, izklājlapas ar mākslīgā intelekta darbībām |
| Notion AI + wiki | Operācijas, mārketings, PMO | papildinājums par katru sēdvietu | Centralizētas zināšanas + mākslīgā intelekta kopsavilkumi; īpatnēji, bet noderīgi |
| DataRobot/Datubricks | Datu zinātnes organizācijas | uzņēmumu cenu noteikšana | Pilnīgs mašīnmācīšanās dzīves cikls, pārvaldība un izvietošanas rīki |
Dīvainas atstarpes tīšas. Tā ir dzīve izklājlapās.
Padziļināta analīze 1: Kur vispirms nonāk mākslīgais intelekts — lietošanas gadījumi pēc funkcijas 🧩
-
Klientu atbalsts: mākslīgā intelekta atbalstītas atbildes, automātiska atzīmēšana, nodomu noteikšana, zināšanu izguve, toņu apmācība. Aģenti saglabā kontroli, risina sarežģītus gadījumus.
-
Pārdošana: zvanu piezīmes, iebildumu apstrādes ieteikumi, potenciālo klientu kvalifikācijas kopsavilkumi, automātiski personalizēta saziņa, kas neizklausās pēc robotiskas... cerams.
-
Mārketings: satura melnraksti, SEO izklāsta ģenerēšana, konkurētspējas informācijas apkopošana, kampaņu snieguma skaidrojumi.
-
Finanses: rēķinu parsēšana, izdevumu anomāliju brīdinājumi, novirzes skaidrojumi, naudas plūsmas prognozes, kas ir mazāk šifrētas.
-
Personāla vadība un mācīšanās un attīstība: amata aprakstu melnraksti, kandidātu atlases kopsavilkumi, pielāgoti mācību ceļi, politikas jautājumi un atbildes.
-
Produkts un inženierija: specifikāciju kopsavilkums, koda ieteikumi, testu ģenerēšana, žurnālu analīze, incidentu izmeklēšana pēc ekspertīzes.
-
Juridiskā un atbilstības joma: Klauzulu izvilkšana, risku triāža, politikas kartēšana, mākslīgā intelekta atbalstītas revīzijas ar ļoti skaidru cilvēka apstiprinājumu.
-
Darbības: pieprasījuma prognozēšana, maiņu plānošana, maršrutēšana, piegādātāju riska signāli, incidentu šķirošana.
Ja izvēlaties savu pirmo lietošanas gadījumu un vēlaties palīdzību ar piekrišanu, izvēlieties procesu, kuram jau ir dati, ir reālas izmaksas un kas notiek katru dienu. Nevis reizi ceturksnī. Nevis kādreiz.
Padziļināta analīze 2: Datu gatavība un novērtēšana — nepievilcīgais pamats 🧱
Iedomājieties mākslīgo intelektu kā ļoti izvēlīgu praktikantu. Tas var mirdzēt ar kārtīgiem ievades datiem, bet tas halucinēs, ja tam pasniegsiet apavu kasti ar čekiem. Izveidojiet vienkāršus noteikumus:
-
Datu higiēna: standartizējiet laukus, izdzēsiet dublējumus, marķējiet sensitīvas kolonnas, pievienojiet tagu īpašniekus, iestatiet saglabāšanas kritērijus.
-
Drošības pozīcija: Sensitīvos lietošanas gadījumos saglabājiet datus mākonī, iespējojiet privāto tīklu un ierobežojiet žurnālu saglabāšanu.
-
Novērtēšanas kopas: saglabājiet 50–200 reālus piemērus katram lietošanas gadījumam, lai novērtētu precizitāti, pilnīgumu, ticamību un toni.
-
Cilvēka atgriezeniskās saites cilpa: pievienojiet viena klikšķa vērtēšanas un brīvā teksta komentāru lauku visur, kur parādās mākslīgais intelekts.
-
Noviržu pārbaudes: atkārtoti novērtējiet katru mēnesi vai ikreiz, kad maināt uzvednes, modeļus vai datu avotus.
Riska formulēšanā kopīga valoda palīdz komandām mierīgi runāt par uzticamību, izskaidrojamību un drošību. NIST mākslīgā intelekta riska pārvaldības sistēma (RMF) nodrošina brīvprātīgu, plaši izmantotu struktūru uzticības un inovāciju līdzsvarošanai. [1]
Padziļināta analīze 3: Atbildīga mākslīgā intelekta un pārvaldības pieeja — saglabājiet to vieglu, bet reālu 🧭
Tev nav nepieciešama katedrāle. Tev ir nepieciešama neliela darba grupa ar skaidrām veidnēm:
-
Lietošanas gadījumu apkopojums: īss kopsavilkums ar mērķi, datiem, lietotājiem, riskiem un panākumu rādītājiem.
-
Ietekmes novērtējums: pirms palaišanas identificēt neaizsargātus lietotājus, paredzamo ļaunprātīgo izmantošanu un mazināšanas pasākumus.
-
Cilvēks procesā: definējiet lēmuma robežu. Kur cilvēkam ir jāpārskata, jāapstiprina vai jāaizstāj?
-
Caurspīdīgums: marķējiet mākslīgā intelekta palīdzību saskarnēs un lietotāju komunikācijā.
-
Incidentu apstrāde: kas izmeklē, kas sazinās, kā jūs veicat atgriezenisko saiti?
Regulatori un standartu institūcijas piedāvā praktiskus pamatprincipus. ESAO principi uzsver stabilitāti, drošību, pārredzamību un cilvēka ietekmi (tostarp ignorēšanas mehānismus) visā dzīves ciklā — noderīgi atskaites punkti atbildīgai ieviešanai. [3] Apvienotās Karalistes ICO publicē darbības vadlīnijas, kas palīdz komandām saskaņot mākslīgo intelektu ar taisnīguma un datu aizsardzības saistībām, piedāvājot rīku komplektus, ko uzņēmumi var ieviest bez lieliem papildu izdevumiem. [2]
4. padziļināta analīze: pārmaiņu vadība un kvalifikācijas celšana — izšķirošais faktors 🤝
Mākslīgais intelekts klusībā sabrūk, kad cilvēki jūtas atstumti vai neaizsargāti. Tā vietā rīkojieties šādi:
-
Stāstījums: paskaidrojiet, kāpēc tiek ieviests mākslīgais intelekts, kādas ir priekšrocības darbiniekiem un kādas ir drošības barjeras.
-
Mikroapmācība: 20 minūšu moduļi, kas saistīti ar konkrētiem uzdevumiem, pārspēj garus kursus.
-
Čempioni: katrā komandā piesaistiet dažus agrīnus entuziastus un ļaujiet viņiem vadīt īsas prezentācijas.
-
Guardrails: publicējiet skaidru rokasgrāmatu par pieņemamu lietošanu, datu apstrādi un ieteikumiem, kas ir ieteicami salīdzinājumā ar aizliegtiem.
-
Izmēriet pārliecību: veiciet īsas aptaujas pirms un pēc ieviešanas, lai atrastu nepilnības un pielāgotu savu plānu.
Anekdote (vēl viena izplatīta tendence): pārdošanas podkāsts testē ar mākslīgā intelekta palīdzību veidotas zvanu piezīmes un iebildumu apstrādes uzdevumus. Pārstāvji saglabā īpašumtiesības uz konta plānu; vadītāji izmanto koplietotus fragmentus, lai sniegtu konsultācijas. Uzvara nav “automatizācija”; tā ir ātrāka sagatavošanās un konsekventāka turpmākā rīcība.
Padziļināta analīze 5: Būvēšana pret iegādi — praktiska rubrika 🧮
-
Pērciet , ja iespējas ir komercializētas, pārdevēji darbojas ātrāk nekā jūs un integrācija ir skaidra. Piemēri: dokumentu kopsavilkums, e-pasta sagatavošana, vispārīga klasifikācija.
-
Veidojiet , kad loģika ir saistīta ar jūsu prioritāti: patentēti dati, konkrētai jomai specifiska spriešana vai konfidenciālas darbplūsmas.
-
Pielāgojot pārdevēja platformā, apvienojiet to
-
Izmaksu pamatotība: modeļa izmantošana ir mainīga; vienojieties par apjoma līmeņiem un laikus iestatiet budžeta brīdinājumus.
-
Pārslēgšanas plāns: saglabājiet abstrakcijas, lai varētu mainīt pakalpojumu sniedzējus bez vairāku mēnešu pārrakstīšanas.
Saskaņā ar nesen veiktu McKinsey pētījumu, organizācijas, kas gūst ilgstošu vērtību, pārveido darbplūsmas (ne tikai pievieno rīkus) un uzliek vecākajiem vadītājiem atbildību par mākslīgā intelekta pārvaldību un darbības modeļa maiņu. [4]
Padziļināta analīze 6: Ieguldījumu atdeves mērīšana — kam reāli izsekot 📏
-
Ietaupītais laiks: minūtes katram uzdevumam, laiks līdz atrisināšanai, vidējais apstrādes laiks.
-
Kvalitātes uzlabojums: precizitāte salīdzinājumā ar sākotnējo līmeni, atkārtotas apstrādes samazināšana, NPS/CSAT deltas.
-
Caurlaidspēja: uzdevumi/persona/dienā, apstrādāto pieprasījumu skaits, nosūtīto satura vienību skaits.
-
Riska stāvoklis: atzīmētie incidenti, ignorēšanas rādītāji, konstatētie datu piekļuves pārkāpumi.
-
Pieņemšana: aktīvo lietotāju skaits nedēļā, atteikšanās rādītāji, atkārtotas izmantošanas gadījumu skaits.
Divi tirgus signāli, kas palīdzēs jums saglabāt godīgumu:
-
Pieņemšana ir reāla, taču ietekmes sasniegšanai uzņēmuma līmenī ir nepieciešams laiks. Kopš 2025. gada ~71% aptaujāto organizāciju ziņoja par regulāru mākslīgā intelekta izmantošanu vismaz vienā funkcijā, tomēr lielākā daļa neredz būtiskus uzņēmuma līmeņa EBIT ietekmes pierādījumus tam, ka disciplinēta izpilde ir svarīgāka par nepilnīgiem pilotprojektiem. [4]
-
Pastāv slēpti nelabvēlīgi faktori. Agrīna ieviešana var radīt īstermiņa finansiālus zaudējumus, kas saistīti ar atbilstības pārkāpumiem, kļūdainiem rezultātiem vai neobjektivitātes gadījumiem, pirms sākas ieguvumi; plānojiet to budžetos un riska kontrolē. [5]
Metodes padoms: ja iespējams, veiciet nelielas A/B analīzes vai pakāpeniskas ieviešanas; reģistrējiet bāzes līnijas 2–4 nedēļas; izmantojiet vienkāršu novērtēšanas lapu (precizitāte, pilnīgums, ticamība, tonis, drošība) ar 50–200 reāliem piemēriem katram lietošanas gadījumam. Saglabājiet testa kopas stabilitāti visās iterācijās, lai ieguvumus varētu attiecināt uz veiktajām izmaiņām, nevis nejaušu troksni.
Cilvēkam draudzīgs novērtēšanas un drošības plāns 🧪
-
Zelta komplekts: saglabājiet nelielu, rūpīgi atlasītu testa komplektu ar reāliem uzdevumiem. Novērtējiet rezultātus pēc to lietderības un kaitējuma.
-
Sarkano komandu veidošana: apzināta stresa pārbaude, lai atklātu uzlaušanas, neobjektivitātes, injekcijas vai datu noplūdes.
-
Aizsargbarjeru norādījumi: standartizējiet drošības norādījumus un satura filtrus.
-
Eskalācija: atvieglo nodošanu cilvēkam, saglabājot kontekstu.
-
Audita žurnāls: saglabā ievades datus, izvades datus un lēmumus pārskatatbildības nolūkos.
Tas nav pārspīlēti. NIST mākslīgā intelekta minimālās pārvaldības sistēmas (RMF) un ESAO principi nodrošina vienkāršus modeļus: darbības jomas noteikšana, novērtēšana, risināšana un uzraudzība — būtībā kontrolsaraksts, kas ļauj projektiem darboties ierobežotā laika posmā, nepalēninot komandu darbu līdz minimumam. [1][3]
Kultūras elements: no pilotprojektiem līdz operētājsistēmai 🏗️
Uzņēmumi, kas mērogo mākslīgo intelektu (MI), ne tikai pievieno rīkus — tie iegūst mākslīgā intelekta formu. Vadītāji modelē ikdienas lietošanu, komandas nepārtraukti mācās, un procesi tiek pārveidoti, iekļaujot MI ciklā, nevis piespraužot to malā.
Piezīme: kultūras atbloķēšana bieži vien rodas, kad vadītāji pārstāj jautāt: “Ko modelis var darīt?” un sāk jautāt: “Kurš šīs darbplūsmas solis ir lēns, manuāls vai kļūdu pakļauts — un kā mēs to pārveidojam, izmantojot mākslīgo intelektu un cilvēkus?” Tieši tad uzvaras salikums ir veiksmīgs.
Riski, izmaksas un neērtības 🧯
-
Slēptās izmaksas: pilotprojekti var maskēt patiesās integrācijas izmaksas — datu attīrīšana, izmaiņu pārvaldība, uzraudzības rīki un atkārtotas apmācības cikli summējas. Daži uzņēmumi ziņo par īstermiņa finansiāliem zaudējumiem, kas saistīti ar atbilstības kļūmēm, kļūdainiem rezultātiem vai neobjektivitātes gadījumiem, pirms sākas ieguvumi. Plānojiet to reālistiski. [5]
-
Pārmērīga automatizācija: ja pārāk ātri atbrīvosities no cilvēkiem, kas veic kritisku spriedumu piešķiršanu, kvalitāte un uzticēšanās var strauji kristies.
-
Piesaiste pie pārdevēja: izvairieties no stingras piesaistes viena pārdevēja īpatnībām; saglabājiet abstrakcijas.
-
Privātums un taisnīgums: ievērojiet vietējās vadlīnijas un dokumentējiet savus riska mazināšanas pasākumus. ICO rīku komplekti ir noderīgi Apvienotās Karalistes komandām un noderīgi atsauces punkti citur. [2]
Kontrolsarakstā “Kā iekļaut mākslīgo intelektu jūsu uzņēmuma izmēģinājuma stadijā un ražošanā” 🧰
-
Lietošanas gadījumam ir uzņēmuma īpašnieks un svarīgs rādītājs.
-
Datu avots ir kartēts, sensitīvie lauki ir atzīmēti un piekļuves tvērums ir ierobežots.
-
Sagatavots reālu piemēru izvērtēšanas komplekts
-
Riska novērtējums ir pabeigts, un ir noteikti mazināšanas pasākumi.
-
Cilvēka lēmumu pieņemšanas punktu un to ignorēšanas definīcijas
-
Sagatavots apmācību plāns un īsās uzziņas rokasgrāmatas
-
Ir ieviesta uzraudzības, reģistrēšanas un incidentu rokasgrāmata
-
Budžeta brīdinājumi par modeļa lietojumu konfigurēti
-
Veiksmes kritēriji tiek pārskatīti pēc 2–4 nedēļu reālas lietošanas
-
Jebkurā gadījumā mērogojiet vai pārtrauciet dokumentēt iegūtās zināšanas
Bieži uzdotie jautājumi: īss ieskats par to, kā iekļaut mākslīgo intelektu savā uzņēmumā 💬
J: Vai mums sākumā ir nepieciešama liela datu zinātnes komanda?
A: Nē. Sāciet ar standarta asistentiem un vienkāršām integrācijām. Rezervējiet specializētus mašīnmācīšanās talantus pielāgotiem, augstas vērtības lietošanas gadījumiem.
J: Kā izvairīties no halucinācijām?
A: Atgūšana no uzticamām zināšanām, ierobežotām tēmām, novērtēšanas kopām un cilvēku veiktiem kontrolpunktiem. Tāpat – esiet precīzs attiecībā uz vēlamo toni un formātu.
J: Kā ar atbilstību?
A: Ievērojiet atzītos principus un vietējās vadlīnijas un saglabājiet dokumentāciju. NIST AI RMF un ESAO principi sniedz noderīgu ietvaru; Apvienotās Karalistes ICO piedāvā praktiskus kontrolsarakstus datu aizsardzībai un taisnīgumam. [1][2][3]
J: Kā izskatās panākumi?
A: Viena redzama uzvara ceturksnī, kas paliek atmiņā, iesaistīts ekspertu tīkls un pastāvīgi uzlabojumi dažos pamatrādītājos, kurus vadītāji faktiski vērtē.
Klusā maisīšanas jauda uzvar 🌱
Tev nav nepieciešams ātrs skatījums. Tev ir nepieciešama karte, lukturītis un ieradums. Sāc ar vienu ikdienas darbplūsmu, pielāgo komandu vienkāršai pārvaldībai un padari rezultātus redzamus. Saglabā savus modeļus un uzdevumus pārnesamus, datus tīrus un cilvēkus apmācītus. Pēc tam dari to vēlreiz. Un vēlreiz.
Ja jūs to izdarīsiet, mākslīgā intelekta iekļaušana savā uzņēmumā vairs nebūs biedējoša programma. Tā kļūs par ikdienas darbību sastāvdaļu, piemēram, kvalitātes nodrošināšanu vai budžeta plānošanu. Varbūt mazāk glaunu, bet daudz noderīgāku. Un jā, dažreiz metaforas būs sajauktas un informācijas paneļi būs nekārtīgi; tas ir labi. Turpiniet. 🌟
Bonuss: veidnes kopējšanai un ielīmēšanai 📎
Lietošanas gadījuma apraksts
-
Problēma:
-
Lietotāji:
-
Dati:
-
Lēmuma robeža:
-
Riski un to mazināšanas pasākumi:
-
Veiksmes rādītājs:
-
Palaišanas plāns:
-
Pārskatīšanas kadence:
Uzvednes paraugs
-
Loma:
-
Konteksts:
-
Uzdevums:
-
Ierobežojumi:
-
Izvades formāts:
-
Dažu kadru piemēri:
Atsauces
[1] NIST. Mākslīgā intelekta riska pārvaldības sistēma (AI RMF).
Lasīt vairāk
[2] Apvienotās Karalistes Informācijas komisāra birojs (ICO). Norādījumi par mākslīgo intelektu un datu aizsardzību.
Lasīt vairāk
[3] ESAO. Mākslīgā intelekta principi.
Lasīt vairāk
[4] McKinsey & Company. Mākslīgā intelekta stāvoklis: Kā organizācijas pārprogrammējas, lai gūtu vērtību (
lasīt vairāk)
[5] Reuters. EY aptauja liecina, ka lielākā daļa uzņēmumu, ieviešot mākslīgo intelektu, cieš no zināmiem ar risku saistītiem finansiāliem zaudējumiem (
lasīt vairāk)