Dziś poruszymy niezwykle istotny temat, jaki zaprezentował nam Jakub Król – Head of AI w Escola, na ostatnim wydarzeniu Mobile Trends Conference 2024. Mianowicie jak wdrożyć rozwiązania sztucznej inteligencji w organizacji w sposób bezpieczny i przede wszystkim opłacalny.
Jaki odpowiedzialnie wdrożyć AI w struktury naszej organizacji?
Zrozumienie Potrzeb Biznesowych
Przed rozpoczęciem wdrożenia AI, ważne jest, aby dokładnie zrozumieć, jakie problemy biznesowe ma rozwiązać ta technologia. Skoncentruj się na konkretnych obszarach, gdzie AI może przynieść największe korzyści, takich jak automatyzacja procesów, analiza danych czy personalizacja usług.
Analiza i Przygotowanie Danych
AI opiera się na danych, dlatego najważniejsze jest posiadanie dostępu do odpowiednich i dobrze zorganizowanych danych. Upewnij się, iż dane są aktualne, kompletne i odpowiednio zabezpieczone. Wykorzystanie technik oczyszczania i standaryzacji danych może znacznie zwiększyć efektywność algorytmów AI.
Wybór Odpowiednich Narzędzi i Technologii
Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi i technologii AI, dlatego ważne jest wybranie tych, które najlepiej odpowiadają potrzebom Twojej organizacji. Rozważ skorzystanie z platform chmurowych, które oferują elastyczność i skalowalność, lub z dedykowanych rozwiązań dostosowanych do specyficznych wymagań.
Budowanie Zespołu Ekspertów
Wdrożenie AI wymaga zaangażowania zespołu składającego się z ekspertów w różnych dziedzinach, takich jak data science, inżynieria oprogramowania, analiza danych i zarządzanie projektem. Zespół ten powinien być odpowiedzialny za rozwój, wdrożenie i utrzymanie rozwiązań AI.
Testowanie i Walidacja
Przed wdrożeniem AI na szeroką skalę, przeprowadź dokładne testy i walidację. Sprawdź, czy algorytmy działają zgodnie z oczekiwaniami i czy przynoszą zamierzone korzyści. Testowanie na małej skali pozwala na wykrycie ewentualnych problemów i ich naprawę przed pełnym wdrożeniem.
Monitorowanie i Utrzymanie
Po wdrożeniu AI, najważniejsze jest ciągłe monitorowanie działania systemu i jego regularna konserwacja. Upewnij się, iż system działa efektywnie i zgodnie z oczekiwaniami, a także iż jest odporny na zmiany w danych wejściowych.
Przestrzeganie Zasad Etyki i Bezpieczeństwa
AI niesie ze sobą wiele wyzwań związanych z etyką i bezpieczeństwem. Upewnij się, iż Twoje rozwiązania są zgodne z obowiązującymi przepisami i standardami, a także iż nie naruszają prywatności użytkowników. Opracowanie polityki etycznej dotyczącej użycia AI może pomóc w zarządzaniu ryzykiem i budowaniu zaufania.
Mierzenie Sukcesu
Na koniec, ważne jest, aby regularnie oceniać efektywność wdrożonych rozwiązań AI. Ustal metryki sukcesu i monitoruj je na bieżąco, aby upewnić się, iż AI przynosi oczekiwane korzyści i zwrot z inwestycji.
Case Study od Jakuba
Jakub Król przedstawił w swoim wystąpieniu bardzo interesujący case mianowicie, o tym, że, DBS Bank Limited, jeden z czołowych banków w Azji, podjął kroki w kierunku cyfrowej transformacji poprzez stworzenie kultury „Data First” oraz zatrudnienie setek specjalistów technologicznych do rozwijania możliwości technologii. Inwestując znaczne budżety na eksperymenty, bank zachęcał różne działy do tworzenia i wdrażania aplikacji opartych na sztucznej inteligencji (AI). Przyjrzyjmy się, jak DBS Bank wprowadził strategię automatyzacji i wykorzystania AI we wszystkich etapach user journey.
Kultura „Data first”
DBS Bank zrozumiał, iż dane są kluczowym zasobem w dzisiejszym świecie biznesu. W ramach kultury „Data First”, bank skupił się na zbieraniu, analizowaniu i wykorzystywaniu danych na wszystkich poziomach organizacji. Dzięki temu dane stały się podstawą do podejmowania decyzji, optymalizacji procesów i tworzenia innowacyjnych rozwiązań.
Zatrudnienie specjalistów technologicznych
W celu rozwijania możliwości technologicznych DBS Bank zatrudnił setki specjalistów w dziedzinach takich jak data science, inżynieria oprogramowania, analityka danych i sztuczna inteligencja. Dzięki temu bank zyskał dostęp do najnowszych technologii i narzędzi, co pozwoliło na tworzenie zaawansowanych aplikacji i systemów.
Znaczne budżety na eksperymenty
DBS Bank przeznaczył znaczne budżety na eksperymenty z nowymi technologiami. Bank zachęcał różne działy do podejmowania ryzyka i testowania innowacyjnych rozwiązań, co zaowocowało powstaniem wielu aplikacji opartych na AI. Dzięki temu pracownicy mogli swobodnie eksperymentować i wdrażać nowatorskie pomysły, co zwiększyło efektywność i konkurencyjność banku.
Strategia automatyzacji
W ramach strategii automatyzacji DBS Bank wprowadził AI do różnych etapów user journey, co pozwoliło na usprawnienie obsługi klienta i zwiększenie satysfakcji użytkowników. Automatyzacja objęła m.in. procesy związane z:
Przykłady zastosowania AI
- Chatboty i asystenci wirtualni: DBS Bank wprowadził chatboty i asystentów wirtualnych, które wykorzystują AI do automatyzacji komunikacji z klientami, udzielania odpowiedzi na pytania i rozwiązywania problemów.
- Systemy predykcyjne: Wykorzystanie AI do przewidywania zachowań klientów, co pozwoliło na proaktywne podejście do zarządzania relacjami z klientami.
- Analiza sentimentów: Analiza sentimentów (uczuć) z mediów społecznościowych i innych źródeł danych pozwoliła na lepsze zrozumienie opinii klientów i szybkie reagowanie na ich potrzeby.
Jakie były tego efekty?
W kwietniu 2023 r. Bank DBS ogłosił imponujący 20% wzrost zysku netto, który osiągnął wartość 6,02 miliarda dolarów. Dyrektor generalny banku, Piyush Gupta, przypisał ten sukces ciągłej transformacji cyfrowej firmy, trwającej ponad 10 lat. W tym okresie DBS skoncentrował się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI) do ulepszenia i dywersyfikacji swoich produktów i usług. Przyjrzyjmy się bliżej, jak te działania wpłynęły na osiągnięcie tak spektakularnych wyników — odpowiada Jakub Król
Problemy sztucznej inteligencji
BIAS
Naturalnym jest, niestety to, iż sztuczna inteligencja uczona jest na tym co widzi w internecie, bazuje na dostępnych źródłach, bazach danych. Wspomniane źródła czy też bazy danych potrafią być nieobiektywne lub nie być zróżnicowane — tłumaczy Jakub Król
Halucynacje
To nic innego jak kłamstwa Ai, więc musimy mieć na uwadze fakt, iż sztuczna inteligencja, iż mówi zawsze prawdy i bardzo często się z nią mija. Bardzo często możemy dostać odpowiedzi, które nie są zgodne z tym czego oczekujemy lub są fałszywe — wyjaśnia Jakub Król
Podsumowanie
Wdrażanie sztucznej inteligencji (AI) w organizacji wymaga zrozumienia potrzeb biznesowych, analizy i przygotowania danych, wyboru odpowiednich narzędzi, budowania zespołu ekspertów, testowania i walidacji, a także ciągłego monitorowania i przestrzegania zasad etyki i bezpieczeństwa. najważniejsze jest regularne mierzenie sukcesu wdrożonych rozwiązań. Przykładem skutecznego wdrożenia AI jest case study przedstawione przez Jakuba Króla o DBS Banku, który zbudował kulturę „Data First” i zatrudnił specjalistów technologicznych, co przyczyniło się do znaczącego wzrostu zysku netto. Wdrożenie AI wiąże się jednak z wyzwaniami, takimi jak ryzyko wystąpienia biasu czy halucynacji AI, które należy odpowiednio zarządzać. Zatem podczas procesu wdrażania warto starannie prześledzić wszystkie najważniejsze za i przeciw jakie niesie za sobą sztuczna inteligencja.
Po więcej inspirujących zagadnień ze świata AI zapraszamy na naszą stronę, gdzie możesz zakupić dostęp do ostatniego wydarzenia Mobile Trends Conference 2024!
Zobacz także:
JAK ROZWINĄĆ, ABY NIE ZWINĄĆ – CZYLI PRACA NAD ROZWOJEM APLIKACJI W PIGUŁCE! MTC2024
