Внедрение ИИ в бизнес - страница 13

● Детальные кейсы с измеримыми результатами

● Возможность протестировать решение на малом объеме данных

Что спросить у текущих клиентов вендора:

● Какие были основные сложности при внедрении?

● Сколько времени заняло достижение первых результатов?

● Какие ресурсы потребовались для поддержки системы?

● Что бы вы сделали иначе, если бы внедряли заново?

Вопросы для самопроверки:

●Есть ли у вендора успешные внедрения в компаниях вашего масштаба и отрасли?

●Совпадают ли заявленные результаты с отзывами реальных клиентов?

● Можно ли начать с пилотного проекта без больших инвестиций?

6. Предусмотрите план отступления (продолжение)

● Критерии успеха и неудачи проекта

● Сроки пересмотра решения (обычно 3—6 месяцев)

● План Б для решения проблемы другими методами

Крутая идея – прописать в договоре с вендором условия возврата части денег, если обещанные показатели не будут достигнуты за определенный срок.

Вопросы для самопроверки:

● Что произойдет, если система не даст ожидаемого результата?

● Каковы условия расторжения договора?

● Сможете ли вы легко перейти на другое решение?

Итоговый чек-лист (распечатай и повесь над столом):

□ Я точно знаю, какую бизнес-проблему решаю

□ У меня достаточный масштаб для этой технологии

□ Я посчитал полную стоимость владения на 2—3 года

□ Я проверил совместимость с имеющимися системами

□ Я поговорил с реальными клиентами вендора

□ У меня есть план отступления, если что-то пойдет не так

«Я думала, ИИ сам все сделает» – развенчиваем 5 главных заблуждений

Мы все еще живем в мире, полном заблуждений о возможностях искусственного интеллекта. И хотя производители ИИ-решений активно поддерживают эти мифы (им же выгодно!), давайте честно поговорим о том, чего ИИ НЕ МОЖЕТ на сегодняшний день.

Заблуждение 1: «ИИ работает полностью автономно»

Иногда кажется, что достаточно установить систему, нажать кнопку «Старт» – и ИИ сам будет приносить деньги, пока вы лежите на пляже с коктейлем.

Суровая реальность: Любая ИИ-система требует постоянного человеческого внимания: настройки, обучения, контроля качества, анализа результатов. Даже самые «умные» алгоритмы нуждаются в человеке, который ставит цели и оценивает достижения.

История Ирины

Ирина, владелица небольшого интернет-магазина косметики, внедрила ИИ-систему для автоматического таргетинга рекламы. Через неделю она обнаружила, что система потратила весь месячный бюджет, показывая рекламу… любителям рыбалки!

Оказалось, что алгоритм заметил случайную корреляцию между покупками и интересом к рыбалке у нескольких клиентов и решил, что нашел золотую жилу. Ирине пришлось срочно нанимать специалиста, который бы контролировал работу «умного» алгоритма.

Что делать вместо этого: Планируйте ресурсы на поддержку ИИ-системы с самого начала. Для большинства решений вам понадобится минимум один сотрудник, который будет тратить на это хотя бы 25% своего времени.

Заблуждение 2: «ИИ мгновенно даст результаты»

Многие ожидают, что внедрение ИИ – как волшебная таблетка: проглотил – и здоров.

Суровая реальность: Большинству ИИ-систем требуется время на обучение и адаптацию. Первые результаты могут быть даже хуже, чем до внедрения! Только через 3—6 месяцев система начнет показывать свою эффективность.

История Михаила

Михаил внедрил ИИ-систему для прогнозирования спроса в сети своих пиццерий. Первый месяц был катастрофой: система рекомендовала закупать в 2 раза больше сыра на понедельник (традиционно слабый день) и в 3 раза меньше на пятницу (самый горячий день недели).