اولین پروژه هوش مصنوعی خود را با یک دانه برنج راه اندازی کنید: وزن ، ضربه ، اعتماد به نفس و تلاش برای ایجاد نقشه راه خود

مشاغل می دانند که نمی توانند AI را نادیده بگیرند ، اما وقتی صحبت از آن می شود ، سوال واقعی نیست ، چه کاری می تواند انجام دهد – این ، چه کاری می تواند با اطمینان انجام دهد؟ و مهمتر از همه: از کجا شروع می کنید؟

در این مقاله چارچوبی برای کمک به مشاغل در اولویت بندی فرصت های هوش مصنوعی قرار گرفته است. با الهام از چارچوب های مدیریت پروژه مانند مدل امتیاز دهی برنج برای اولویت بندی ، ارزش تجاری ، زمان به بازار ، مقیاس پذیری و خطر را برای کمک به شما در انتخاب اولین پروژه هوش مصنوعی خود متعادل می کند.

جایی که AI امروز موفق است

هوش مصنوعی هنوز در حال نوشتن رمان یا مشاغل در حال اجرا نیست ، اما جایی که موفق می شود هنوز هم ارزشمند است. این تلاش انسان را افزایش می دهد ، نه جایگزین آن.

در برنامه نویسی ، ابزارهای AI سرعت تکمیل کار را 55 ٪ بهبود می بخشد و کیفیت کد را 82 ٪ افزایش می دهد. در سراسر صنایع ، هوش مصنوعی وظایف تکراری-ایمیل ، گزارش ها ، تجزیه و تحلیل داده ها را خودکار می کند-افراد را برای تمرکز روی کارهای با ارزش بالاتر آزاد می کند.

این تأثیر آسان نمی شود. همه مشکلات هوش مصنوعی مشکلات داده است. بسیاری از مشاغل تلاش می کنند تا هوش مصنوعی را با اطمینان کار کنند ، زیرا داده های آنها در سیلوها ، یکپارچه ضعیف یا به سادگی AI آماده نشده است. در دسترس بودن و استفاده از داده ها تلاش می کند ، به همین دلیل شروع کار کوچک بسیار مهم است.

AI تولید کننده به عنوان یک همکار بهترین کار را می کند ، نه جایگزینی. این که آیا این پیش نویس ایمیل است ، خلاصه گزارش ها یا کد پالایش ، هوش مصنوعی می تواند بار را سبک کند و بهره وری را باز کند. نکته اصلی شروع کوچک ، حل مشکلات واقعی و ایجاد از آنجا است.

چارچوبی برای تصمیم گیری در مورد شروع با AI مولد

همه پتانسیل هوش مصنوعی را تشخیص می دهند ، اما وقتی تصمیم می گیرد که از کجا شروع شود ، اغلب با تعداد گزینه های مختلفی احساس فلج می کنند.

به همین دلیل داشتن یک چارچوب روشن برای ارزیابی و اولویت بندی فرصت ها ضروری است. این ساختار را به فرایند تصمیم گیری می دهد و به مشاغل کمک می کند تا معاملات بین ارزش تجاری ، زمان به بازار ، ریسک و مقیاس پذیری را متعادل کنند.

این چارچوب آنچه را که من از همکاری با رهبران مشاغل آموخته ام ، ترکیب بینش های عملی با رویکردهای اثبات شده مانند امتیاز دهی برنج و تجزیه و تحلیل هزینه و فایده ، برای کمک به مشاغل متمرکز بر آنچه واقعاً مهم است: ارائه نتایج بدون پیچیدگی غیر ضروری است.

چرا یک چارچوب جدید؟

چرا از چارچوب های موجود مانند برنج استفاده نمی کنید؟

در حالی که مفید است ، آنها به طور کامل به ماهیت تصادفی هوش مصنوعی پاسخ نمی دهند. بر خلاف محصولات سنتی با نتایج قابل پیش بینی ، هوش مصنوعی ذاتاً نامشخص است. “سحر و جادو” در هنگام شکست سریع محو می شود و نتایج بد را تولید می کند ، تعصبات تقویت یا تفسیر نادرست را تقویت می کند. به همین دلیل زمان به بازار و خطر بسیار مهم است. این چارچوب به تعصب در برابر عدم موفقیت ، اولویت بندی پروژه ها با موفقیت قابل دستیابی و ریسک قابل کنترل کمک می کند.

با خیاط کردن فرایند تصمیم گیری خود برای پاسخگویی به این عوامل ، می توانید انتظارات واقع گرایانه را تعیین کنید ، به طور مؤثر در اولویت قرار دهید و از مشکلات تعقیب پروژه های بیش از حد جاه طلبی جلوگیری کنید. در بخش بعدی ، من نحوه عملکرد چارچوب و نحوه استفاده از آن را برای تجارت خود تجزیه می کنم.

چارچوب: چهار بعد اصلی

1. ارزش تجاری:
   • تأثیر چیست؟ با شناسایی مقدار بالقوه برنامه شروع کنید. آیا باعث افزایش درآمد ، کاهش هزینه ها یا افزایش کارایی می شود؟ آیا با اولویت های استراتژیک هماهنگ است؟ پروژه های با ارزش بالا مستقیماً نیازهای اصلی تجارت را برطرف کرده و نتایج قابل اندازه گیری را ارائه می دهند.
2. زمان به بازار:
   • چقدر سریع می توان این پروژه را اجرا کرد؟ سرعتی که می توانید از ایده به استقرار بروید ارزیابی کنید. آیا داده ها ، ابزارها و تخصص لازم را دارید؟ آیا این فناوری به اندازه کافی برای اجرای مؤثر است؟ پیاده سازی های سریعتر باعث کاهش ریسک و تحویل زودتر می شوند.
3. خطر:
   • چه چیزی می تواند اشتباه پیش برود؟: خطر عدم موفقیت یا نتایج منفی را ارزیابی کنید. این شامل خطرات فنی (آیا AI نتایج قابل اعتماد را ارائه می دهد؟) ، خطرات پذیرش (آیا کاربران ابزار را در آغوش می گیرند؟) و خطرات مربوط به انطباق (آیا حریم خصوصی داده ها یا نگرانی های نظارتی وجود دارد؟). پروژه های کم خطر برای تلاش های اولیه مناسب تر هستند. از خود بپرسید که آیا فقط می توانید به دقت 80 ٪ برسید ، آیا این خوب است؟
4. مقیاس پذیری (زنده ماندن طولانی مدت):
   • آیا راه حل می تواند با تجارت شما رشد کند؟ ارزیابی کنید که آیا برنامه می تواند برای تأمین نیازهای تجاری آینده یا رفع تقاضای بالاتر مقیاس مقیاس داشته باشد. با افزایش یا تغییر نیازهای خود ، امکان سنجی طولانی مدت در حفظ و تکامل راه حل را در نظر بگیرید.

امتیاز دهی و اولویت بندی

هر پروژه بالقوه در این چهار بعد با استفاده از یک مقیاس ساده 1-5 به ثمر می رسد:

• ارزش تجاری: این پروژه چقدر تأثیرگذار است؟
• زمان به بازار: اجرای آن چقدر واقع بینانه و سریع است؟
• خطر: خطرات چقدر قابل کنترل هستند؟ (نمرات ریسک پایین بهتر است.)
• مقیاس پذیری: آیا برنامه می تواند برای پاسخگویی به نیازهای آینده رشد و تکامل یابد؟

برای سادگی ، می توانید از اندازه تی شرت (کوچک ، متوسط ​​، بزرگ) استفاده کنید تا به جای اعداد ، ابعاد را به ثمر برسانید.

محاسبه نمره اولویت بندی

پس از اندازه یا به ثمر رساندن هر پروژه در چهار بعد ، می توانید نمره اولویت بندی را محاسبه کنید:

در اینجا ، α ( پارامتر وزن ریسک) به شما امکان می دهد تا میزان تأثیرگذاری بر نمره را تنظیم کنید:

• α = 1 (تحمل ریسک استاندارد): خطر به طور مساوی با ابعاد دیگر وزن می شود. این ایده آل برای سازمانهایی است که دارای تجربه هوش مصنوعی یا کسانی هستند که مایل به تعادل خطر و پاداش هستند.
• α> (سازمان های ریسک پذیر): خطر تأثیر بیشتری دارد ، مجازات پروژه های در معرض خطر بالاتر به شدت. این مناسب برای سازمانهای جدید برای هوش مصنوعی است ، که در صنایع تنظیم شده یا در محیط هایی فعالیت می کنند که خرابی ها می توانند عواقب قابل توجهی داشته باشند. مقادیر پیشنهادی: α = 1.5 تا α = 2
• ریسک α تأثیر کمتری دارد و به نفع پروژه های بلندپروازانه و پاداش بالا است. این برای شرکت های راحت با آزمایش و شکست احتمالی است. مقادیر پیشنهادی: α = 0.5 تا α = 0.9

با تنظیم α ، می توانید فرمول اولویت بندی را متناسب کنید تا با تحمل ریسک سازمان و اهداف استراتژیک مطابقت داشته باشید.

این فرمول تضمین می کند که پروژه هایی با ارزش تجاری بالا ، زمان مناسب به بازار و مقیاس پذیری-اما ریسک قابل کنترل-به صدر لیست می رسد.

استفاده از چارچوب: یک مثال عملی

بیایید طی کنیم که چگونه یک تجارت می تواند از این چارچوب استفاده کند تا تصمیم بگیرد از کدام پروژه Gen AI شروع شود. تصور کنید که شما یک شرکت تجارت الکترونیکی متوسط ​​هستید که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد و تجربه مشتری هستید.

مرحله 1: فرصت های طوفان مغزی

ناکارآمدی ها و فرصت های اتوماسیون ، چه داخلی و چه خارجی را شناسایی کنید. در اینجا یک خروجی جلسه طوفان مغزی وجود دارد:

• فرصتهای داخلی:
  1. خودکار کردن خلاصه های جلسات داخلی و موارد اقدام.
  2. تولید توضیحات محصول برای موجودی جدید.
  3. بهینه سازی پیش بینی های مجدد موجودی.
  4. انجام تجزیه و تحلیل احساسات و امتیاز دهی خودکار برای بررسی مشتری.
• فرصت های خارجی:
  1. ایجاد کمپین های ایمیل بازاریابی شخصی.
  2. اجرای یک چت بابات برای سوالات خدمات به مشتری.
  3. ایجاد پاسخ های خودکار برای بررسی مشتری.

مرحله 2: ایجاد یک ماتریس تصمیم گیری

کاربرد	ارزش تجاری	زمان به بازار	مقیاس پذیری	خطر	امتیاز
خلاصه جلسه	3	5	4	2	30
توضیحات محصول	4	4	3	3	16
بهینه سازی مجدد مجدد	5	2	4	5	8
تجزیه و تحلیل احساسات برای بررسی ها	5	4	2	4	10
کمپین های بازاریابی شخصی	5	4	4	4	20
خدمات مشتری Chatbot	4	5	4	5	16
خودکار پاسخ دادن به بررسی مشتری	3	4	3	5	7.2

هر فرصت را با استفاده از چهار بعد ارزیابی کنید: ارزش تجاری ، زمان به بازار ، ریسک و مقیاس پذیری. در این مثال ، ما یک مقدار وزن خطر α = 1 را فرض خواهیم کرد. نمرات (1-5) را اختصاص دهید یا از اندازه تی شرت (کوچک ، متوسط ​​، بزرگ) استفاده کنید و آنها را به مقادیر عددی ترجمه کنید.

مرحله 3: با ذینفعان اعتبار دهید

ماتریس تصمیم را با ذینفعان اصلی به اشتراک بگذارید تا در اولویت ها هماهنگ شوید. این ممکن است شامل رهبران بازاریابی ، عملیات و پشتیبانی مشتری باشد. برای اطمینان از هماهنگی پروژه انتخاب شده با اهداف تجاری ، ورودی خود را درج کنید.

مرحله 4: پیاده سازی و آزمایش

شروع کوچک بسیار مهم است ، اما موفقیت به تعریف معیارهای واضح از ابتدا بستگی دارد. بدون آنها ، شما نمی توانید مقدار را اندازه گیری کنید یا مشخص کنید که تنظیمات مورد نیاز است.

1. کوچک شروع کنید: با اثبات مفهوم (POC) برای تولید توضیحات محصول شروع کنید. از داده های محصول موجود برای آموزش یک مدل یا اهرم ابزارهای از پیش ساخته استفاده کنید. معیارهای موفقیت را به صورت مقدماتی تعریف کنید – مانند زمان صرفه جویی شده ، کیفیت محتوا یا سرعت راه اندازی محصول جدید.
2. اندازه گیری نتایج: معیارهای کلیدی را که با اهداف شما هماهنگ است پیگیری کنید. برای این مثال ، روی:
   • کارآیی: پس انداز تیم محتوا در کار دستی چقدر زمان است؟
   • کیفیت: آیا توضیحات محصول سازگار ، دقیق و جذاب است؟
   • تأثیر تجاری: آیا سرعت یا کیفیت بهبود یافته منجر به عملکرد بهتر فروش یا جذب مشتری بالاتر می شود؟
3. نظارت و اعتبارسنجی: به طور مرتب معیارهایی مانند ROI ، نرخ فرزندخواندگی و نرخ خطا را دنبال کنید. تأیید کنید که نتایج POC با انتظارات هماهنگ شده و در صورت لزوم تنظیماتی را انجام می دهد. اگر مناطق خاصی تحت فشار قرار می گیرند ، مدل را اصلاح کنید یا گردش کار را برای رسیدگی به این شکاف ها تنظیم کنید.
4. تکرار کردن: از درس آموخته شده از POC برای اصلاح رویکرد خود استفاده کنید. به عنوان مثال ، اگر پروژه توضیحات محصول عملکرد خوبی داشته باشد ، راه حل برای رسیدگی به کمپین های فصلی یا محتوای بازاریابی مرتبط را مقیاس کنید. گسترش تدریجی تضمین می کند که ضمن به حداقل رساندن خطرات ، همچنان به ارزش خود ادامه می دهید.

مرحله 5: ساخت تخصص

چند شرکت با تخصص هوش مصنوعی عمیق شروع می کنند – و این اشکالی ندارد. شما آن را با آزمایش می سازید. بسیاری از شرکت ها با ابزارهای داخلی کوچک شروع می کنند و قبل از مقیاس گذاری در یک محیط کم خطر آزمایش می کنند.

این رویکرد تدریجی بسیار مهم است زیرا اغلب موانع اعتماد برای مشاغل وجود دارد که باید برطرف شوند. تیم ها قبل از اینکه مایل به سرمایه گذاری عمیق تر یا استفاده از آن در مقیاس باشند ، باید اعتماد کنند که هوش مصنوعی قابل اعتماد ، دقیق و واقعاً سودمند است. با شروع کوچک و نشان دادن ارزش افزایشی ، شما این اعتماد را ایجاد می کنید ضمن اینکه خطر ابتکار بیش از حد به یک ابتکار بزرگ و تأیید نشده را کاهش می دهد.

هر موفقیت به تیم شما کمک می کند تا تخصص و اعتماد به نفس لازم برای مقابله با ابتکارات بزرگتر و پیچیده تر هوش مصنوعی را در آینده توسعه دهد.

پیچیدن

نیازی به جوشاندن اقیانوس با هوش مصنوعی نیست. مانند اتخاذ ابر ، با مشخص شدن ارزش ، کوچک ، آزمایش و مقیاس را شروع کنید.

هوش مصنوعی باید از همان رویکرد پیروی کند: کوچک ، یادگیری و مقیاس را شروع کنید. روی پروژه هایی که برنده های سریع با حداقل ریسک ارائه می دهند ، تمرکز کنید. از این موفقیت ها برای ایجاد تخصص و اعتماد به نفس قبل از گسترش در تلاش های بلندپروازانه استفاده کنید.

ژنرال هوش مصنوعی پتانسیل تغییر مشاغل را دارد ، اما موفقیت به زمان نیاز دارد. با اولویت بندی متفکرانه ، آزمایش و تکرار ، می توانید حرکت ایجاد کرده و ارزش ماندگار ایجاد کنید.

Sean Falconer کارآفرین هوش مصنوعی در محل اقامت در Confluent است.