Преимущества решений искусственного интеллекта (ИИ), которыми может воспользоваться бизнес, многочисленны, и по мере того, как технологии на основе ИИ становятся все более изощренными, их нельзя игнорировать. По мере того, как решения на основе ИИ становятся все более распространенными, владельцам бизнеса необходимо быстро реагировать и решать, стоит ли внедрять их и потенциально получать конкурентное преимущество перед своими конкурентами. Постепенно он становится все более доступным и функциональным, так что есть ли оправдание тем, кто не инвестировал средства в его интеграцию в свой бизнес?

Давайте посмотрим, почему искусственный интеллект так важен и как бизнес может подготовиться к тому, чтобы принять его и извлечь из него пользу.

Шаг 1: Разработайте видение

Важно понимать, зачем вам нужен ИИ и какую ценность вы от него ожидаете. Одним из типичных применений ИИ является автоматизация повторяющихся задач в масштабе или обработка невообразимых объемов данных для прогнозирования или получения практических идей.

Например, если все работает хорошо, ИИ может обеспечить около 90% точности автоматической пометки активов, а оставшиеся 10% — это вклад супервайзера.

Мы должны помнить, что использовать все преимущества ИИ — это здорово, но это не универсальное решение. Возможно, в вашей организации не так много рутинных задач, которые нужно автоматизировать, или недостаточно данных для работы ИИ. Внедрение более продвинутых решений также потребует обучения существующего персонала или найма инженеров по искусственному интеллекту, специалистов по данным и разработчиков программного обеспечения, чтобы максимально использовать доступные данные.

Шаг 2: Подготовьте команду

Цифровизация и внедрение процессов на основе ИИ — это серьезная трансформация сразу на нескольких уровнях. На одном уровне ваша команда должна быть обучена и морально готова к изменениям; с другой стороны, вам нужна техническая трансформация. Многие люди склонны сопротивляться изменениям, поэтому важно выделить все преимущества и сгладить острые углы.

Это можно сделать, начав с простых действий, таких как сообщение команде, что ИИ не берет на себя работу, а облегчает ее работу, или что ИИ — отличный инструмент, помогающий сократить объем ручной работы, но в то же время он не может полностью управлять собой и всегда требуется участие оператора (например, мы уже упоминали роль супервайзера в автоматической маркировке активов).

В частности, когда речь идет о фармацевтике и науках о жизни, искусственный интеллект может трансформировать их до самой сути. Как и многие другие, эти области в значительной степени зависят от аналитики данных и получат наибольшую выгоду от ИИ.

Определенные административные или вспомогательные роли действительно будут заменены, но если ниша внедрения будет правильной, вам потребуются новые навыки, новые рабочие процессы и, возможно, даже расширение вашей команды для решения новых задач: например, когда мощность обработки данных вашей компании увеличится.

И в большинстве случаев мнение о том, что внедрение решений ИИ на протяжении всего жизненного цикла услуги приведет к избыточности, — просто суеверие.

Шаг 3: Подготовьте данные

Наличие достаточно большого объема данных и соблюдение определенных требований имеет решающее значение. Например:

• Формат. Убедитесь, что ваши данные непротиворечивы по каналам.
• Соответствовать. Некоторые старые данные могут быть использованы или частично использованы, в то время как данные, предназначенные для использования в будущем, должны быть обновлены.
• Наличие ИИ. Данные должны быть в соответствующем формате для конкретного ИИ.
• Правильные метаданные. Информация о таксономии и метаданные предоставляют больше контекста для ИИ и повышают его точность.

Ваше решение на основе ИИ будет предоставлять релевантные выходные данные только в том случае, если входные данные верны, поэтому создание гибкой, категоризированной и прозрачной базы данных повысит ваши шансы.

Если у вас уже есть много данных, скорее всего, они совершенно неструктурированы. Ну, в базовом ИИ это будет совершенно случайно и довольно бесполезно. При необходимости разделите процесс подготовки на этапы и разработайте план внедрения ИИ и цифровой трансформации инфраструктуры.

Что касается баз данных контента, вам необходимо классифицировать, пометить и разбить все активы на более мелкие части, чтобы они были полезны и понятны ИИ, когда это необходимо. Еще одно приложение с искусственным интеллектом, которое может помочь вам в этом. Точность будет зависеть от того, насколько разнообразна база данных и насколько сложен алгоритм.

Шаг 4. Мигрируйте в облако

Облачная миграция — отличный способ поддержать цифровую трансформацию. Есть несколько веских причин, почему это лучше для реализации ИИ.

Во-первых, миграция позволяет предоставлять клиентам услуги по запросу, что является одним из требований современных клиентов.

Во-вторых, облачное хранилище в конечном счете масштабируемо и подходит для больших объемов данных.

Авторитетные облачные провайдеры заботятся о безопасности данных, поэтому это может быть лучшим выбором, чем локальное хранилище.

Наконец, облако может предоставить встроенные предварительно обученные сервисы искусственного интеллекта и простые варианты интеграции для ваших приложений и рабочих процессов.

Шаг 5. Выберите контент-платформу, соответствующую вашим потребностям

Одним из самых передовых, но практичных решений проблемы управления контентом является внедрение специальной платформы контента, которая будет отвечать потребностям всех заинтересованных сторон. Когда дело доходит до фармацевтики и медико-биологических наук, маркетинговая команда может столкнуться со многими проблемами: множество специфических каналов связи, особые правила в отношении обработки конфиденциальной личной информации и т. д.

Не бойтесь привлекать специалистов, которые уже работали с такими кейсами или разрабатывали платформу с четким пониманием лучших практик по управлению и сопровождению данных, включая маркетинговый контент. Они также могут работать с индивидуальными решениями и функциями, связанными с развертыванием гиперперсонализированного клиентского опыта (CX).

Такая контент-платформа позволит автоматизировать несколько процессов, таких как перевод, публикация, доставка, маркировка, оптимизация утверждения MLR, а также поддержку расширенных подходов к контенту, таких как модульный контент и т. д.