AI-решения в бизнес-стратегии помогают прогнозировать потенциальные проблемы, основываясь на больших данных. Это происходит быстро и стратегически точнее, а еще помогает избежать предвзятости и посмотреть на ситуацию или конкретную проблему «сверху». 

Вот как за три этапа понять, подойдет ли вам такая система, и подготовиться к ее внедрению.

‍

1 этап: первичная аналитика

На этой стадии компании сравнивают данные на дашбордах и пытаются найти закономерности, которые могут содержаться во всех частях продукта. 

Важно собрать и систематизировать данные со всех отделов, поскольку они пригодятся на второй ступени. Можно поместить их в одну программу, а следующие новые вводить в это же пространство, чтобы внедренное затем AI-решение анализировало весь массив информации и принимало во внимание информацию разных подразделений.

‍

2 этап: диагностика и обнаружение примерных проблем и драйверов

Этот шаг необходим, чтобы подобрать инструменты. Решения какого типа нам нужны и зачем:

• ускорить процесс, который идет уже хорошо;
• избавиться от проблемы за счет автоматизации и проверки конкретного места.

На этом этапе советуем проанализировать не только данные от отделов, но и провести интервью с коллегами — часть проблем может еще не дойти до «бумаги».

Можно собрать команду из разработчиков и аналитиков, чтобы проверить, насколько выявленные проблемы реальны и серьезны — а еще взять «тестовый» проект и на нем проверить, насколько ему помогут ИИ-решения. Коллеги из двух блоков здесь нужны, чтобы посмотреть на ситуацию комплексно и оценить необходимость и техническую возможность внедрения системы, ее потенциальную эффективность.

‍

3 этап: предиктивная аналитика

Уже понятно, какие AI-решения нужны — кстати, после их внедрения процесс диагностики и прогнозирования будет идти намного легче, потому что делать это будет по большей части нейросеть.

Следующий шаг будет сложным — важно понять, как мы будем развивать имеющиеся процессы с помощью AI-решения и выстраивать систему. Поэтому пригодятся все лидеры направлений, чтобы контролировать варианты стратегических решений, которые будет предлагать нейросеть. 

Совет здесь — проверьте, как «думает» нейросеть и как она видит развитие предлагаемых решений. Если эта эволюция утопична и не выдерживает проверки, меняйте траекторию и просите ИИ дать новые варианты, которые также проверяйте. 

Как только вы поняли, что система может существовать и процессы в ней не рухнут, ищите подрядчика — компанию, которая поможет вам бесшовно внедрить все решения. 

Резюме: что нужно делать в компании, чтобы AI-стратегия работала

1. Систематизировать все данные, чтобы прогноз и предалагемые решение были максимально точными, а затем выстроить первичные процессы — примерную версию, как будет работать компания, когда она внедрит все ИИ-решения.
2. Вложить средства, поскольку это инвестиции не столько в технологии, сколько в перестройку всех процессов — кадровых, инфраструктурных и да, технологических.
3. Быть готовым к изменениям: AI-решения войдут в ваши процессы, и за ними нужно наблюдать и настраивать. Это непрерывный процесс, который иногда потребует специалистов, которых у вас до этого могло не быть.
4. Тестировать имеющиеся решения и предложения нейросети, потому что она тоже ошибается, и не все системы работают по одним и тем же протоколам — внимательно читайте, как будут использоваться ваши данные.