‹ Blogg

31.3.2021 12.32

Hur man bygger en AI-redo organisation och varför du snart tvingas till att göra det

Varje företag som strävar efter tillväxt måste ha en plan för bli redo för storkalig implementering av AI. Eftersom detta AI fortfarande känns svårt att greppa, skall vi ge oss på att förklara vad AI-beredskap innebär.

Vi anser att ett företag eller en organisation kan säga att det är redo för AI när dess strategi, kapacitet och processer stöder storskalig användning av AI.

Den strategiska nivån

Implementering av AI är alltid ett stort steg att ta. Det kräver en enorm mängd mod och stora investeringar. Alla processer måste ordnas och finjusteras, och alla nödvändiga kapabiliteter måste införskaffas. Alla dessa investeringar är nödvändiga innan vi kan dra nytta av AI.

Det skulle vara lättare att invänta andra företag för att se hur det går för andra, men de som först drar nytta av AI kommer dock att få en bättre start i loppet. Att invänta, medan andra rusar framåt framåt kan visa sig vara ödesdigert. Enkelt uttryckt är att göra ingenting det sämsta du kan göra, då sätter du din organisations framtid på spel genom att hoppas på att dina konkurrenter misslyckas.

Funktioner och processer

De viktigaste elementen i användningen av AI är datahantering och teknik och de människor som sätter nya mål för AI samt de människor som undervisar i AI. Utan ordentlig datahantering och styrning står inte I:et i AI för intelligens, det står för idioter. Utan tydliga mål skapar AI inte något nytt. Utan lärare når AI inte de mål som sats upp, det slutar endast med ett godtyckligt och slumpmässigt resultat. Nyligen har könsbiasen i Google Translate diskuterats mycket i sociala medier och detta är ett bra exempel på varför en fungerande och omfattande modekll för AI Governance är så viktig.

De största fördelarna med AI är dess snabbhet och förmåga att fatta beslut och lära sig nya modeller för beslutsfattande. Enligt vår uppfattning kan en organisation som är redo för AI lära sin AI nya typer av beslutsmodeller så snabbt som möjligt.

I praktiken kan personer som lär upp organisationens AI vara säkra på att datan som valts ut för att lära upp organisationens AI är relevant och funktionsduglig på ett sådant sätt att den inte behöver kontrolleras om och om igen. För att nå dit så måste organisationen ha en tydlig modell för Data Governance som som ser till att den data som väljs ut för att träna organisationens AI alltid är av hög kvalitet.

Just nu har den klassiska Data Governance-modellen blivit viktigt och hittills det smartaste sättet att kontrollera organisationens data. Den löser alla de stora utmaningarna med datahantering, och modellen hjälper organisationer att hålla sin data ständigt användbar för vägledning och undervisning av organisationens AI. Organisationens experter behöver inte slösa bort sin tid på att övervaka datakvaliteten.

Den användar- och tjänsteorienterade och kontinuerligt utvecklande datastyrningsmodellen hjälper också till att hantera data under hela dess livscykel på ett agilt sätt. Tidigare var detta inte så viktigt eftersom data samlades in för ett specifikt syfte och ändrades måttligt. I framtiden behövs mer data, skapas mer data, används och bearbetas mycket mer data. Därför vänder och vrider sig den väg som datan tar under sin livscykel och det gör i sin tur förvaltningen av den mer komplicerad.

Datastyrningsmodellen kan ibland verka mödosam, så det är lätt att försöka göra det enklare med delprocesser. Detta leder dock till en ond cirkel av korrigeringar: när ett problem i datahantering fixas kommer ett annat problem att dyka upp någon annanstans. När beslut fattas av endast människor, så är det inte så stort problem eftersom människor kan se fel i data och hitta olika sätt för att korrigera den.

När en organisations AI lärs upp, ges den data som styr den mot vissa typer av beslut. När uppgifterna är i gott skick kan organisationen lära om sin AI med ett ögonblicks varsel och på så sätt göra det möjligt att fatta bättre beslut och reagera på förändringar så snabbt som möjligt. I de flesta branscher betyder detta dystra tider för konkurrenter.

Följ vår blogg