AI-teknologia. Kuinka sovitat AI-ratkaisun liiketoimintaongelmaan? | AI liiketoiminnassa #51

AI-teknologia liiketoiminnallesi – miten valmistautua sen käyttöönottoon?

Mitä on syytä tietää nykyaikaisista teknologioista liiketoiminnan hyödyksi? Ensinnäkin se, että kaikki yritykset eivät tarvitse AI-teknologiaa sen nykyisessä kehitysvaiheessa. Kuitenkin, ottaen huomioon tekoälyn kehityksen nopeuden, on syytä miettiä nyt mahdollisuuksia, joita se tarjoaa yrityksille.

Useimmat pienet yritykset, jotka luottavat digitaaliseen läsnäoloon, voivat jo merkittävästi parantaa liiketoimintansa suorituskykyä hyödyntämällä AI:ta. Suuremmat yritykset, jotka käyttävät asiakastietoja, suunnittelevat logistiikkaa tai kehittävät moderneja tuotantolinjoja, hyötyvät myös. Toisin sanoen lähes kaikki yritykset tulevat pian tarvitsemaan AI-teknologian apua, jos ne haluavat pysyä kilpailukykyisinä. Mutta mistä aloittaa?

Määritä liiketoimintaongelma, jonka haluat ratkaista tekoälyn avulla

Ensimmäinen askel AI-teknologian käyttöönotossa yrityksessäsi on kuvata yksityiskohtaisesti liiketoimintaongelma, jonka haluat ratkaista sen avulla. Meidän on oltava selvillä ja ymmärrettävä sen suhde liiketoimintatavoitteisiimme.

Otamme esimerkiksi pienen valmistusyrityksen, joka kamppailee tuotteidensa kysynnän ennustamisen kanssa. AI-teknologiaa voidaan käyttää:

• Nykyisten markkinatietojen analysoimiseen,
• Kilpailututkimukseen, ja
• Historiallisten myyntitrendien analysoimiseen,

Tämä tekee tulevaisuuden kysynnän ennustamisesta tarkempaa.

Suurempi organisaatio voi tehdä saman. Esimerkiksi pankki, joka haluaa optimoida lainaprosessinsa. Se soveltaa tällä hetkellä tiettyjä suodattimia lainahakemuksiin, jotka automaattisesti hylkäävät riskialttiimmat. Kuitenkin pankki hyväksyy edelleen liian monta hakemusta, joilla on myöhemmin takaisinmaksuongelmia.

Molemmissa tapauksissa tavoitteena on luoda ennustemalli, joka helpottaa suunnittelua – tunnistaa mahdollisesti huonot lainat tai ennustaa kausivaihteluita kysynnässä. Riippumatta yrityksen koosta, AI-teknologian käyttöönoton suunnittelun ensimmäisessä vaiheessa meidän on varmistettava, että meillä olevat asiakastiedot sisältävät tiedot, joita tarvitaan tämän erityisen liiketoimintaongelman ratkaisemiseen.

Määritä tavoitteet ja odotukset AI-teknologian käyttöönotolle

Seuraavaksi on hyvä idea määrittää tietoanalyysin tavoitteet, jotka saavuttavat asetetut liiketoimintatavoitteet. Tavoitteiden tulisi olla tarkkoja, joten käytä esimerkiksi SMART-menetelmää. Sen nimi tulee sanoista spesifinen, mitattavissa oleva, saavutettavissa oleva, relevantti ja ajankohtainen.

SMART-tavoite pienelle kirjanpitotoimistolle, joka ottaa käyttöön AI-teknologiaa, voisi olla seuraava: “Automatisoi tietojen syöttö ja analyysi 12 kuukauden kuluessa vähentääksesi asiakaspalveluaikaa 50 % ja parantaaksesi tarkkuutta 90 %.”

• Spesifiset tavoitteet (SMART) ovat selkeitä ja hyvin määriteltyjä. Esimerkiksi sen sijaan, että sanotaan “palvelemme enemmän asiakkaita”, SMART-tavoite määrittelee tarkasti, mitä erityisesti on tehtävä – automatisoitu tietojen syöttö ja analyysi – ja minkä ajan kuluessa, 12 kuukauden sisällä,
• Mitattavissa olevat tavoitteet auttavat meitä arvioimaan, onko tavoite saavutettu. Esimerkiksi tavoite “puolittaa asiakaspalveluaika ja parantaa tarkkuutta 90 %” on mitattavissa, koska voimme nähdä, kuinka suorituskyky on parantunut,
• Saavutettavissa olevat tavoitteet ovat realistisia yrityksen aiemman suorituskyvyn valossa. Esimerkin tavoite on saavutettavissa, jos kirjanpitotoimistolla on jo tietoa ja kokemusta tietojen syöttämisestä ja analysoinnista. AI-teknologia voi auttaa yritystä saavuttamaan ne.
• Relevantit tavoitteet liittyvät yrityksen strategiaan, joka on esimerkissä mainittu, ja sen liiketoimintatavoitteisiin, kuten tuottavuuden ja asiakaspalvelun parantamiseen.
• Aikataulutetut tavoitteet ovat tiettyyn määräaikaan sidottuja. Tämä helpottaa edistymisen arvioimista ja niiden jakamista hallittaviin osatavoitteisiin.

Tässä AI-teknologia voi auttaa analysoimaan suuria tietomääriä, havaitsemaan poikkeavuuksia ja varmistamaan tarkkuuden.

Tekoälyn avulla meidän tulisi määrittää menestyksen mittarit tietoanalyysille (esim. 90 % tarkkuus ennustemallissa) ja vertailuarvot menestyksen arvioimiseksi (esim. virheprosenttien väheneminen). Tämä mahdollistaa sen arvioimisen, onko AI:n käyttöönotto tuonut toivottuja liiketoimintahyötyjä.

Tutustu AI-teknologioiden tyyppeihin ja niiden sovelluksiin

On monia AI-tekniikoita ja -työkaluja, jotka auttavat liiketoiminnassa. Suosituimpia ovat:

• Koneoppiminen (ML) – algoritmit, jotka oppivat ja parantavat suorituskykyään tietojen perusteella ilman tarvetta eksplisiittiselle ohjelmoinnille, esimerkki olisi algoritmi, joka suosittelee asiakkaille tuotteita, jotka saattavat kiinnostaa heitä heidän ostohistoriansa ja mieltymystensä perusteella,
• Syväoppiminen (DL) – kehittyneempi koneoppimisen muunnelma, joka käyttää tekoälyverkkoja. Sitä käytetään muun muassa asiakkaiden kasvojen tunnistamiseen kaupassa, mikä mahdollistaa henkilökohtaisen palvelun ja suositukset.
• Luonnollisen kielen käsittely (NLP) – ihmiskielen ymmärtäminen, tulkitseminen ja tuottaminen tekstimuodossa tai puheena, käytetään esimerkiksi henkilökohtaisten sähköpostien laatimiseen asiakkaille,
• Virtuaaliset avustajat ja chatbotit – automatisoidut järjestelmät, jotka käyvät keskusteluja luonnollisella kielellä ja tarjoavat esimerkiksi äänibotin asiakaspalveluosastolla, joka automaattisesti vastaa puheluihin ja käy keskusteluja yrityksen tarjonnasta,
• Ennakoiva analyysi – mallien rakentaminen tulevien tapahtumien ennustamiseksi historiallisten tietojen perusteella, jota voidaan käyttää esimerkiksi asiakaskadon ennustamiseen,
• Robotiikkaprosessien automatisointi (RPA) – automatisoi toistuvia tehtäviä, kuten tietojen syöttöä tai laskutusta,
• Generatiivinen AI – tekstin, kuvien, äänen tai videon luomiseen, joten voit merkittävästi nopeuttaa markkinointimateriaalien luomista tai automaattisesti generoida ainutlaatuisia tuotekuvauksia verkkokauppaasi kuvien ja pääominaisuuksien perusteella,

Yksityiskohtaisempi tarkastelu kunkin näiden teknologioiden kyvyistä varmistaa, että voit valita oikeat AI-työkalut yrityksesi erityiseen liiketoimintaongelmaan.

Valmistele tietosi AI-teknologian käyttöä varten

Pienillä yrityksillä on usein rajalliset tietojoukot, joten niiden oikea saaminen on avainasemassa. Kuitenkin jopa tämä rajallinen joukko voidaan käyttää yksinkertaisten AI-mallien kouluttamiseen. Esimerkiksi pieni verkkokauppa voi käyttää asiakaskäyttäytymistietoja antaakseen henkilökohtaisia tuotesuosituksia.

Kun varmistat, että sinulla on riittävästi historiallista dataa, esimerkiksi asiakaskäyttäytymisestä, on usein riittävää yhdistää sinulla olevat tiedot valmiiksi käytettävissä oleviin AI-työkaluihin, kuten:

• Amazon SageMaker – alusta koneoppimismallien rakentamiseen, kouluttamiseen ja käyttöönottoon,
• Microsoft Azure Machine Learning – työkalu ennustemallien luomiseen ja käyttöön,
• Vertex AI Platform – joukko AI- ja ML-työkaluja Googlen pilvessä.

Lähde: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Automaation avulla yrityksen sisäiset järjestelmät voidaan integroida ulkoisiin AI-ratkaisuihin ilman, että kehittäjiä tarvitaan mallien rakentamiseen alusta alkaen. Tämä vähentää merkittävästi kustannuksia ja nopeuttaa AI:n käyttöönottoa.

Tutki AI:n käyttöönotto vaihtoehtoja ja valitse oikea menetelmä

AI-teknologian käyttöönottoon liiketoiminnassa on useita mahdollisia tapoja:

1. Oman AI-mallin ja -järjestelmien kehittäminen sisäisen kehittäjä- ja data-analyytikkotiimin toimesta.
2. Ulkoistaa omistettujen AI-ratkaisujen rakentaminen ulkoiselle yritykselle.
3. Käyttää valmiita AI-malleja ja -työkaluja, jotka ovat saatavilla pilvessä “AI palveluna” (AIaaS) -mallissa.

Jokaisella yllä mainitulla menetelmällä on omat etunsa ja haittansa kustannusten, käyttöönottoaikojen tai joustavuuden suhteen. Kuitenkin pienten yritysten tulisi ensin harkita markkinoilla saatavilla olevia valmiita AI-ratkaisuja – kuten edellä mainittua AWS SageMakeria tai Vertex AI:ta, jotka ovat usein kustannustehokkaampia ja helpompia toteuttaa, tarjoten valmiita ennustemalleja, joita voidaan käyttää asiakaskäyttäytymisen analysoimiseen. Ja jopa erikoistuneempia työkaluja, kuten:

• ClickUp, AI-työkalu projektinhallintaan,
• Jasper AI – AI-pohjainen apu markkinointimateriaalien kirjoittamiseen,
• Microsoft Power BI – yksi parhaista tietojen visualisointityökaluista, joka sisältää AI-teknologiaa kuvantunnistukseen ja tekstianalyysiin, jotta löydetään piilotettuja, arvokkaita tietoja datastasi.

Lähde: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Harkitse AI:n käyttöönoton kustannuksia ja hyötyjä

Uuden teknologian käyttöönotto maksaa aina. AI:n tapauksessa pitkän aikavälin hyödyt ylittävät usein alkuperäiset kustannukset. Kuitenkin on arvioitava:

• omien AI-järjestelmien kehittämisen ja ylläpidon kustannukset tai ulkoisen AI-alustan käyttö,
• mahdolliset säästöt automatisoitujen prosessien ja paremman päätöksenteon kautta,
• mahdollinen liikevaihdon kasvu parantuneen asiakaspalvelun, relevantimpien suositusten jne. vuoksi.
• muut mahdolliset hyödyt, kuten lyhyemmät läpimenoajat ja virheiden väheneminen.

Esimerkiksi pieni logistiikkayritys, joka investoi AI-järjestelmiin optimoidakseen toimitusreittejä, voi merkittävästi vähentää polttoainekustannuksia ja toimitusaikoja, mikä suoraan kääntyy parantuneeseen asiakastyytyväisyyteen ja kykyyn palvella enemmän matkoja saman ajan kuluessa.

Valmistaudu muutokseen ja seuraa AI-teknologian käyttöönoton tuloksia

Uuden teknologian käyttöönotto vaatii sopeutumista. Työntekijöiden ja liiketoimintaprosessien on oltava valmiita siihen. Esimerkiksi pienelle kampaamolle AI-teknologian käyttöönotto asiakastapaamisten ja varauksien hallintaan voi vaatia henkilöstön koulutusta, mutta pitkällä aikavälillä se voi johtaa parempaan organisointiin ja suurempaan asiakastyytyväisyyteen.

On myös syytä seurata AI-projektin vaikutuksia jatkuvasti ja korjata suuntaa, jos tulokset poikkeavat odotuksista. Toimenpiteet, kuten:

• ennustemallien tarkkuus,
• konversioprosentit tai
• asiakastyytyväisyys

Antavat tietoa siitä, auttaako AI liiketoimintatavoitteiden saavuttamisessa. Ne mahdollistavat myös AI-mallien jatkuvan parantamisen, jotta niiden relevanssia ja arvoa yritykselle voidaan lisätä.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.