Как выбрать свой первый проект связанный с ИИ
Использование возможностей ИИ требует настройки под ваш бизнес. Первые 1-2 пробных проекта нужны не только для создания ценности, но и для того, чтобы убедить заинтересованных лиц инвестировать в развитие ИИ в вашей компании. При выборе пробного проекта спросите себя: Даст ли проект быстрые результаты? Не слишком ли он прост или сложен? Учитывает ли проект специфику вашей отрасли? Работаете ли вы с надёжными партнёрами? Создаёт ли ваш проект ценность?
Искусственный интеллект (ИИ) обещает перевернуть все отрасли, как это сделало электричество 100 лет назад. По прогнозам McKinsey, ИИ добавит мировой экономике $13 триллионов к 2030 году, причём большая часть роста придётся на такие сферы, как производство, сельское хозяйство, энергетика, логистика и образование. Появление ИИ — это возможность для руководителей в любой отрасли выделиться и защитить свой бизнес. Но внедрение стратегии ИИ по всей компании — задача непростая, особенно для старых предприятий.
Наш совет руководителям в любой отрасли — начать с малого. Первый шаг в разработке стратегии ИИ — выбрать один-два пилотных проекта на уровне компании. Эти проекты помогут вашей компании набрать обороты и получить представление о том, что требуется для создания продукта на базе ИИ.
Наш совет руководителям в любой отрасли — начать с малого. Первый шаг в разработке стратегии ИИ — выбрать один-два пилотных проекта на уровне компании. Эти проекты помогут вашей компании набрать обороты и получить представление о том, что требуется для создания продукта на базе ИИ.
5 признаков сильного пилотного проекта по ИИ
Использование возможностей ИИ требует настройки под ваш бизнес. Цель одного-двух пилотных проектов заключается не только в создании ценности, но и в убеждении заинтересованных сторон инвестировать в развитие ИИ в вашей компании.
При выборе пилотного проекта задайте себе следующие вопросы:
1. Даст ли проект быстрые результаты? Используйте первый пилотный проект, чтобы запустить процесс как можно быстрее. Выбирайте проекты, которые могут быть выполнены быстро (в идеале в течение 6-12 месяцев) и имеют высокие шансы на успех. Вместо одного пилотного проекта, выберите два-три, чтобы увеличить вероятность того, что хотя бы один из них будет успешным.
2. Не слишком ли проект прост или сложен? Пилотный проект не обязательно должен быть самым ценным применением ИИ, главное, чтобы он давал быстрый результат. Но он должен быть достаточно значимым, чтобы успешный результат убедил других лидеров компании инвестировать в дальнейшие проекты с ИИ. Например, на раннем этапе работы с командой Google Brain было много скептицизма насчёт потенциала глубокого обучения. Тогда наша команда начала работать с речевым распознаванием, хотя оно было менее важным для Google, чем интернет-поиск и реклама. Успешная реализация этого проекта убедила другие команды в потенциале Google Brain. Вторым проектом мы занялись улучшением качества данных в Google Maps. Каждый успешный проект увеличивал нашу инерцию, и Google Brain сыграл ключевую роль в превращении Google в крупную ИИ-компанию.
3. Учитывает ли проект специфику вашей отрасли? Выбирайте проекты, которые специфичны для вашей компании и отрасли, чтобы ваши внутренние заинтересованные стороны могли напрямую понять их ценность. Например, в медицинской компании лучше применять ИИ для медицинских устройств, чем для автоматического отбора резюме. Это повысит вероятность того, что другие руководители компании увидят ценность в ИИ. Проекты могут варьироваться от помощи врачам в составлении планов лечения до автоматизации регистрации в больнице или предоставления персонализированных рекомендаций по здоровью.
4. Работаете ли вы с надёжными партнёрами? Если у вас пока нет собственной команды ИИ, возможно, стоит сотрудничать с внешними экспертами, чтобы быстро набрать компетенции. Со временем вы захотите создать свою команду, однако ожидание её создания может быть слишком медленным относительно темпов развития ИИ.
5. Создаёт ли ваш проект ценность? Большинство ИИ-проектов создают ценность в одном из трёх направлений: снижение затрат (автоматизация создаёт возможности для снижения затрат практически в любой отрасли), увеличение доходов (системы рекомендаций и предсказаний увеличивают продажи и эффективность) или запуск новых направлений бизнеса (ИИ позволяет реализовывать проекты, которые ранее были невозможны).
Ценность можно создать даже без "больших данных", которые часто переоцениваются. Некоторые бизнесы, такие как интернет-поиск, нуждаются в большом количестве данных, но не везде это так. Возможно построить ценную ИИ-систему с 100-1000 записями данных (хотя больше данных не повредит). Не выбирайте проекты только потому, что у вас много данных в какой-то отрасли и вы надеетесь, что команда ИИ найдёт способ превратить эти данные в ценность. Такие проекты обычно неудачны. Важно сразу разработать чёткое представление о том, как именно ИИ создаст ценность.
При выборе пилотного проекта задайте себе следующие вопросы:
1. Даст ли проект быстрые результаты? Используйте первый пилотный проект, чтобы запустить процесс как можно быстрее. Выбирайте проекты, которые могут быть выполнены быстро (в идеале в течение 6-12 месяцев) и имеют высокие шансы на успех. Вместо одного пилотного проекта, выберите два-три, чтобы увеличить вероятность того, что хотя бы один из них будет успешным.
2. Не слишком ли проект прост или сложен? Пилотный проект не обязательно должен быть самым ценным применением ИИ, главное, чтобы он давал быстрый результат. Но он должен быть достаточно значимым, чтобы успешный результат убедил других лидеров компании инвестировать в дальнейшие проекты с ИИ. Например, на раннем этапе работы с командой Google Brain было много скептицизма насчёт потенциала глубокого обучения. Тогда наша команда начала работать с речевым распознаванием, хотя оно было менее важным для Google, чем интернет-поиск и реклама. Успешная реализация этого проекта убедила другие команды в потенциале Google Brain. Вторым проектом мы занялись улучшением качества данных в Google Maps. Каждый успешный проект увеличивал нашу инерцию, и Google Brain сыграл ключевую роль в превращении Google в крупную ИИ-компанию.
3. Учитывает ли проект специфику вашей отрасли? Выбирайте проекты, которые специфичны для вашей компании и отрасли, чтобы ваши внутренние заинтересованные стороны могли напрямую понять их ценность. Например, в медицинской компании лучше применять ИИ для медицинских устройств, чем для автоматического отбора резюме. Это повысит вероятность того, что другие руководители компании увидят ценность в ИИ. Проекты могут варьироваться от помощи врачам в составлении планов лечения до автоматизации регистрации в больнице или предоставления персонализированных рекомендаций по здоровью.
4. Работаете ли вы с надёжными партнёрами? Если у вас пока нет собственной команды ИИ, возможно, стоит сотрудничать с внешними экспертами, чтобы быстро набрать компетенции. Со временем вы захотите создать свою команду, однако ожидание её создания может быть слишком медленным относительно темпов развития ИИ.
5. Создаёт ли ваш проект ценность? Большинство ИИ-проектов создают ценность в одном из трёх направлений: снижение затрат (автоматизация создаёт возможности для снижения затрат практически в любой отрасли), увеличение доходов (системы рекомендаций и предсказаний увеличивают продажи и эффективность) или запуск новых направлений бизнеса (ИИ позволяет реализовывать проекты, которые ранее были невозможны).
Ценность можно создать даже без "больших данных", которые часто переоцениваются. Некоторые бизнесы, такие как интернет-поиск, нуждаются в большом количестве данных, но не везде это так. Возможно построить ценную ИИ-систему с 100-1000 записями данных (хотя больше данных не повредит). Не выбирайте проекты только потому, что у вас много данных в какой-то отрасли и вы надеетесь, что команда ИИ найдёт способ превратить эти данные в ценность. Такие проекты обычно неудачны. Важно сразу разработать чёткое представление о том, как именно ИИ создаст ценность.
Настройте свой ИИ проект на успех
Как это выглядит на практике?
ИИ — это мощный инструмент автоматизации. Источником идей для проектов ИИ может стать автоматизация задач, которые люди выполняют сегодня, с использованием технологии под названием "обучение с учителем". ИИ хорош в автоматизации задач, а не должностей. Попробуйте определить конкретные задачи, которые люди выполняют, и выяснить, можно ли их автоматизировать. Например, обязанности радиолога могут включать чтение рентгеновских снимков, управление оборудованием для визуализации, консультирование с коллегами, планирование операций. Вместо автоматизации всей работы радиолога, рассмотрите возможность автоматизации или ускорения одной из этих задач.
Перед выполнением пилотного проекта ИИ:
1. Чётко укажите сроки и результаты: Установите желаемые сроки и результаты, а также выделите соответствующий бюджет для команды.
2. Назначьте лидера: Выберите человека, который может работать кросс-функционально и соединять специалистов по ИИ с экспертами вашей отрасли. Это обеспечит влияние успешного проекта на всю организацию. Их цель — не создать стартап на базе ИИ, а построить успешный проект, который изменит взгляды компании и станет основой для будущих проектов.
3. Проведите оценку бизнес-ценности и техническую экспертизу: Убедитесь, что при успешном выполнении проекта, бизнес-лидеры согласятся с его ценностью для компании. Проект также должен быть технически осуществим. Техническая экспертиза может занять несколько недель, в течение которых техническая команда изучит имеющиеся у вас данные и, возможно, проведёт небольшие эксперименты.
4. Сформируйте небольшую команду: Мы видели множество пилотных проектов, выполненных командами из 5-15 человек. Точный уровень ресурсов может сильно варьироваться, но проекты, которые можно реализовать с небольшими командами, позволяют всем участникам хорошо знать друг друга и работать кросс-функционально, что упрощает распределение ресурсов. Сегодня некоторые проекты требуют 100+ или даже 1000+ инженеров, но для пилотного проекта ИИ это, скорее всего, не понадобится.
5. Коммуникация: Когда пилотный проект достигает ключевых этапов или успешных результатов, обязательно предоставьте команде внутреннюю платформу для представления их работы — от презентаций до наград и даже внешнего PR. Признание проекта успешным со стороны руководства компании, особенно CEO, и видимая успешность команды будут ключевыми для создания инерции. Если ИИ-команда работает с бизнес-командой, убедитесь, что и бизнес-команда получает достаточно кредитов и наград за успех. Это подтолкнёт другие бизнес-команды к участию в проектах ИИ.
Важные нюансы:
Руководя Google Brain и ИИ-группой Baidu, которые сыграли решающую роль в превращении этих компаний в лидеров в области ИИ, мы считаем, что большинство компаний могут и должны стать хорошими в ИИ. Ваша цель не должна заключаться в конкуренции с ведущими интернет-компаниями, а в совершенствовании ИИ для вашей вертикальной отрасли. И помните: первый шаг — правильно выбрать пилотные проекты и успешно их выполнить.
ИИ — это мощный инструмент автоматизации. Источником идей для проектов ИИ может стать автоматизация задач, которые люди выполняют сегодня, с использованием технологии под названием "обучение с учителем". ИИ хорош в автоматизации задач, а не должностей. Попробуйте определить конкретные задачи, которые люди выполняют, и выяснить, можно ли их автоматизировать. Например, обязанности радиолога могут включать чтение рентгеновских снимков, управление оборудованием для визуализации, консультирование с коллегами, планирование операций. Вместо автоматизации всей работы радиолога, рассмотрите возможность автоматизации или ускорения одной из этих задач.
Перед выполнением пилотного проекта ИИ:
1. Чётко укажите сроки и результаты: Установите желаемые сроки и результаты, а также выделите соответствующий бюджет для команды.
2. Назначьте лидера: Выберите человека, который может работать кросс-функционально и соединять специалистов по ИИ с экспертами вашей отрасли. Это обеспечит влияние успешного проекта на всю организацию. Их цель — не создать стартап на базе ИИ, а построить успешный проект, который изменит взгляды компании и станет основой для будущих проектов.
3. Проведите оценку бизнес-ценности и техническую экспертизу: Убедитесь, что при успешном выполнении проекта, бизнес-лидеры согласятся с его ценностью для компании. Проект также должен быть технически осуществим. Техническая экспертиза может занять несколько недель, в течение которых техническая команда изучит имеющиеся у вас данные и, возможно, проведёт небольшие эксперименты.
4. Сформируйте небольшую команду: Мы видели множество пилотных проектов, выполненных командами из 5-15 человек. Точный уровень ресурсов может сильно варьироваться, но проекты, которые можно реализовать с небольшими командами, позволяют всем участникам хорошо знать друг друга и работать кросс-функционально, что упрощает распределение ресурсов. Сегодня некоторые проекты требуют 100+ или даже 1000+ инженеров, но для пилотного проекта ИИ это, скорее всего, не понадобится.
5. Коммуникация: Когда пилотный проект достигает ключевых этапов или успешных результатов, обязательно предоставьте команде внутреннюю платформу для представления их работы — от презентаций до наград и даже внешнего PR. Признание проекта успешным со стороны руководства компании, особенно CEO, и видимая успешность команды будут ключевыми для создания инерции. Если ИИ-команда работает с бизнес-командой, убедитесь, что и бизнес-команда получает достаточно кредитов и наград за успех. Это подтолкнёт другие бизнес-команды к участию в проектах ИИ.
Важные нюансы:
Руководя Google Brain и ИИ-группой Baidu, которые сыграли решающую роль в превращении этих компаний в лидеров в области ИИ, мы считаем, что большинство компаний могут и должны стать хорошими в ИИ. Ваша цель не должна заключаться в конкуренции с ведущими интернет-компаниями, а в совершенствовании ИИ для вашей вертикальной отрасли. И помните: первый шаг — правильно выбрать пилотные проекты и успешно их выполнить.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024