Het implementeren van AI voor bedrijven is geen geringe onderneming. Het vereist niet alleen toegang tot geschikte gegevens en technologieplatforms voor AI-modellen, maar ook tijd voor het bouwen, testen en integreren ervan in bestaande productieworkflows. Bovendien vereist het beheer van enorme hoeveelheden gegevens die nodig zijn voor AI op schaal speciale zorg om vertekening of duplicatie te voorkomen die tot onnauwkeurige voorspellingen zou kunnen leiden.
Naast deze zorgen zijn er de al tientallen jaren oude zorgen over privacy en veiligheid — en de angst dat kunstmatige intelligentie banen zal vervangen. Het is van vitaal belang dat AI-implementaties zorgvuldig worden gemanaged om de waardecreatie voor alle betrokkenen te maximaliseren.
Om te beginnen is het essentieel dat je bedrijf zijn eigen specifieke AI-behoeften en -doelen begrijpt, zoals het verhogen van de klanttevredenheid, het automatiseren van besluitvormingsprocessen of het stroomlijnen van processen. Als je eenmaal begrijpt welke doelstellingen er zijn voor AI in je organisatie, stel dan meetbare doelen met duidelijke deadlines zodat je de prestaties effectief kunt meten – dit zal een routekaart vormen voor je AI-reis.
Zodra je een geschikt team hebt geïdentificeerd om je AI-oplossing te implementeren en te beheren, kan dit betekenen dat je huidige werknemers bijschoolt of nieuwe aanwerft als dat nodig is; dat je functies aanneemt die specifiek zijn toegesneden op AI-modellering/-implementatie; of dat je samenwerkt met IT-servicepartners met relevante expertise/middelen voor modellering-/implementatietaken. Tot slot moet je de IT-infrastructuur definiëren en creëren die nodig is voor AI-verwerking, -opslag en -analyse.
Als je eenmaal potentiële leveranciers van AI-oplossingen hebt geïdentificeerd, begin dan met het evalueren van hun staat van dienst en portfolio van mogelijkheden. Controleer vervolgens of ze aan je unieke eisen kunnen voldoen door klantbeoordelingen te bekijken of een RFI-procedure uit te voeren waarbij leveranciers worden uitgenodigd om oplossingen te leveren voor specifieke bedrijfsproblemen.
AI moet worden gezien als een hulpmiddel en niet als een allesomvattend wondermiddel voor bedrijven. Ze moeten beoordelen waar AI maximaal voordeel kan bieden en hun eigen weloverwogen beslissingen nemen in plaats van toe te geven aan de druk van verkoopgerichte verkopers of adviesbureaus die enterprise deals aanbieden of hype-mongering in de technische media.
Communicatie over AI met je werknemers en belanghebbenden is ook van groot belang, waarvoor voorlichting en het opbouwen van vertrouwen met teams nodig zijn, wat een uitdaging kan blijken te zijn. Het delen van modelleermethodologieën, het aanmoedigen van vragen, het beschikbaar stellen van regelmatige audit- of bias-testresultaten en het langzaam introduceren van AI-gebruikscases die niet direct van invloed zijn op de prestatiemeting of beloning van werknemers zijn enkele methoden om dit effectief te doen.
Hoewel kunstmatige intelligentie (AI) bedrijven voor verschillende uitdagingen stelt, kan het enorme waarde bieden. Door de juiste technologie en aanpak te kiezen, kan AI helpen om de verkoop te stimuleren, de klantenservice te verbeteren, aankoopbeslissingen te informeren, de klantenbinding te verbeteren en de omzet uit e-commerce te verhogen – Benco Dental gebruikte een incrementele uitrolbenadering met zijn AI-oplossingen voor verkoopkanalen en zag een verbazingwekkende toename van 40% in klantenbinding en omzetgroei uit e-commerce! Door veranderingen te plannen met betrekking tot mensen en processen, meetbare meetgegevens te creëren en je te houden aan tijdlijnen, ben je al een heel eind op weg naar een AI-oplossing die echte bedrijfswaarde genereert!