Ce înseamnă ca o Companie să fie definită AI-First?
Ai auzit probabil agitația despre AI și cum transformă modul în care afacerile funcționează indiferent de industrie. Dar ce înseamnă cu adevărat ca o companie să fie AI-first? Nu este doar despre aplicarea unor algoritmi de învățare automată ici și colo.
Oare ce diferențiază companiile AI-first și cum poți îndruma compania ta în această direcție?
Achiziția Strategică de Date
În primul rând, companiile AI-first sunt conduse de date în mod fundamental. Ele nu doar colectează date—au o strategie pentru asta. Gândește-te la date ca la sângele vital al oricărei soluții AI. Fără suficient de multe date, chiar și cei mai inteligenți algoritmi nu pot lucra la capacitate maximă.
Companiile AI-first lansează adesea produse care s-ar putea să nu aducă profit imediat, dar sunt excelente pentru colectarea de date valoroase.
Aceste date se integrează apoi în alte părți ale afacerii, creând un ciclu de îmbunătățire continuă și inovație.
Lansarea de produse specifice pentru colectarea datelor.
Utilizarea perspectivelor din date pentru a ghida deciziile de afaceri.
Crearea unui feedback continuu unde datele îmbunătățesc constant capacitățile AI.
Depozite de Date Unificate
Acum, a avea tone de date este minunat, dar sunt inutile dacă sunt împrăștiate în medii separate.
Companiile AI-first investesc în depozite de date unificate. Ceea ce înseamnă aducerea tuturor datelor într-un singur loc, facilitând pentru Data Engineers și Data Scientists accesul la date unificate pentru a fi capabili să identifice tipare.
Centralizarea datelor din diferite departamente.
Asigurarea accesului facil pentru ingineri și oameni de știință date.
Permiterea unei mai bune integrări și analize a datelor.
Oportunități de Automatizare
Un alt semn distinctiv al companiilor AI-first este capacitatea lor de a identifica oportunitățile de automatizare. Acestea caută sarcini repetitive care pot fi automatizate, oferindu-le angajaților timp pentru a se concentra pe sarcini mai complexe și creative.
Mai exact, discutăm despre creșterea productivității și eficienței:
Identificarea sarcinilor repetitive potrivite pentru automatizare.
Implementarea AI pentru a prezice și preveni defecțiunile echipamentelor.
Utilizarea AI pentru a optimiza fluxurile de lucru și a crește eficiența.
Construirea Echipelor AI In-House
O companie AI-first nu își externalizează doar proiectele AI; își construiește expertiza internă. Acest lucru fiind definit prin instruirea nu doar a inginerilor, ci și a managerilor, liderilor de divizie și executivilor în principiile AI.
Când toată lumea din companie înțelege AI, este mai ușor să fie integrat în strategia generală de afaceri.
Începerea cu proiecte pilot AI pentru a câștiga experiență.
Instruirea unei echipe trans-funcționale în AI.
Încurajarea colaborării între specialiștii AI și alte departamente.
Noi Roluri și Structuri
În final, companiile AI-first creează noi roluri și structuri pentru a susține inițiativele lor AI. Un astfel de rol este cel de Data Scientist, care se specializează în dezvoltarea și implementarea modelelor AI.
Aceste companii redefinesc, de asemenea, modul în care sarcinile sunt împărțite între membrii echipei, promovând un mediu de lucru mai colaborativ și inovator.
Crearea de noi roluri, cum ar fi Inginerii de Învățare Automată.
Stabilirea de echipe trans-funcționale pentru AI.
Promovarea unui mediu colaborativ pentru integrarea AI.
Concluzie
A deveni o companie AI-first este o călătorie, nu o destinație.
Necesită o abordare strategică a datelor, investiții în depozite de date unificate, un ochi atent pentru oportunitățile de automatizare, construirea de expertiză AI în-house și crearea de noi roluri și structuri.
Prin adoptarea acestor principii, compania ta nu doar că poate ține pasul cu revoluția AI, ci o poate conduce.
Completează chestionarul nostru de Maturitate a Datelor aflat la mijlocul paginii noastre principale pentru a vedea unde se află compania ta!
