Jinsi ya Kuingiza AI kwenye Biashara yako

AI sio uchawi. Ni rundo la zana, mtiririko wa kazi na tabia ambazo-zikiunganishwa pamoja-kimya hufanya biashara yako iwe ya haraka zaidi, bora zaidi na ya kibinadamu zaidi. Ikiwa umekuwa ukijiuliza jinsi ya kujumuisha AI kwenye biashara yako bila kuzama kwenye jargon, uko mahali pazuri. Tutapanga mkakati, tutachagua kesi zinazofaa za utumiaji, na kuonyesha mahali ambapo utawala na tamaduni zinafaa ili jambo zima lisitikisike kama jedwali la miguu mitatu.

Makala unayoweza kupenda kusoma baada ya hii:

🔗 Zana bora za AI kwa biashara ndogo ndogo kwenye Duka la Msaidizi wa AI
Gundua zana muhimu za AI ili kusaidia biashara ndogo ndogo kurahisisha shughuli za kila siku.

🔗 Zana bora za jukwaa la usimamizi wa biashara la wingu la AI: Chagua kati ya kundi
Gundua mifumo inayoongoza ya wingu ya AI kwa usimamizi na ukuaji bora wa biashara.

🔗 Jinsi ya kuanzisha kampuni ya AI
Jifunze hatua muhimu na mikakati ya kuzindua uanzishaji wako wa mafanikio wa AI.

🔗 Zana za AI kwa wachambuzi wa biashara: Suluhisho bora zaidi za kuongeza ufanisi
Boresha utendaji wa uchanganuzi kwa zana za kisasa za AI zilizoundwa kwa ajili ya wachambuzi wa biashara.

Jinsi ya Kuingiza AI kwenye Biashara yako ✅

Huanza na matokeo ya biashara -sio majina ya mfano. Je, tunaweza kunyoa muda wa kushughulikia, kuongeza ubadilishaji, kupunguza churn, au kuharakisha RFPs kwa nusu ya siku ... aina hiyo ya kitu.
Inaheshimu hatari kwa kutumia lugha rahisi, inayoshirikiwa kwa hatari na vidhibiti vya AI, ili sheria isihisi kama mhalifu na bidhaa hajisikii kufungwa pingu. Mfumo mwepesi hushinda. Tazama Mfumo wa Usimamizi wa Hatari wa NIST AI (AI RMF) unaorejelewa zaidi kwa mbinu ya kisayansi ya AI ya kuaminika. [1]
Ni data kwanza. Data safi, iliyotawaliwa vyema hushinda vidokezo vya werevu. Daima.
Inachanganya kujenga + kununua. Uwezo wa bidhaa ni bora kununuliwa; faida ya kipekee ni kawaida kujengwa.
Inazingatia watu. Ujuzi na mabadiliko ya comms ndio safu za siri za slaidi za mchuzi.
Ni mara kwa mara. Utakosa toleo la kwanza. Hiyo ni sawa. Panga upya, fanya upya, weka upya.

Hadithi ya haraka (muundo tunaoona mara kwa mara): Majaribio ya timu ya usaidizi ya watu 20–30 yanayosaidiwa na AI. Mawakala huweka udhibiti, sampuli za matokeo ya wakaguzi wa ubora kila siku, na ndani ya wiki mbili timu inakuwa na lugha inayoshirikiwa ya sauti na orodha fupi ya madokezo "yanayofanya kazi tu." Hakuna ushujaa - uboreshaji thabiti tu.

Jibu fupi la Jinsi ya Kuingiza AI kwenye Biashara yako : ramani ya hatua 9 🗺️

Chagua kisa kimoja cha matumizi ya ishara ya juu
Lenga kitu kinachoweza kupimika na kinachoonekana: kuhesabu barua pepe, kutoa ankara, madokezo ya simu za mauzo, utafutaji wa maarifa au usaidizi wa utabiri. Viongozi wanaofunga AI ili kurekebisha uundaji upya wa mtiririko wa kazi huona athari ya msingi zaidi kuliko wale wanaodadisi. [4]
Bainisha mafanikio mbele
Chagua vipimo 1-3 ambavyo binadamu anaweza kuelewa: muda unaohifadhiwa kwa kila kazi, azimio la mawasiliano ya kwanza, uboreshaji wa ubadilishaji, au ongezeko chache.
Ramani mtiririko wa kazi
Andika njia ya kabla na baada. AI inasaidia wapi, na wanadamu huamua wapi? Epuka jaribu la kufanya kila hatua kiotomatiki kwa mkupuo mmoja.
Angalia utayarifu wa data
Data iko wapi, inamilikiwa na nani, ni safi kiasi gani, ni nini nyeti, ni nini kinachopaswa kufunikwa au kuchujwa? Mwongozo wa ICO ya Uingereza ni wa vitendo kwa kuoanisha AI na ulinzi wa data na haki. [2]
Amua kununua dhidi ya kujenga
Nje ya rafu kwa kazi za jumla kama vile muhtasari au uainishaji; desturi kwa mantiki ya umiliki au michakato nyeti. Weka kumbukumbu ya maamuzi ili usirudishe kesi kila baada ya wiki mbili.
Simamia kwa urahisi, mapema
Tumia kikundi kidogo cha kazi cha AI kuchuja mapema kesi za utumiaji kwa hatari na upunguzaji wa hati. Kanuni za OECD ni nyota thabiti ya kaskazini kwa faragha, uimara, na uwazi. [3]
Jaribio na watumiaji halisi
Uzinduzi wa kivuli na timu ndogo. Pima, kulinganisha na msingi, kukusanya maoni ya ubora na kiasi.
Tekeleza
Ongeza ufuatiliaji, misururu ya maoni, hitilafu, na kushughulikia matukio. Sogeza mafunzo hadi juu ya foleni, si mrundikano.
Ongeza kwa uangalifu
Panua hadi timu zilizo karibu na utendakazi sawa. Sawazisha vidokezo, violezo, seti za tathmini na vitabu vya kucheza ili ushinde.

Jedwali la Kulinganisha: chaguzi za kawaida za AI ambazo hakika utatumia 🤝

Isiyokamilika kwa makusudi. Bei zinabadilika. Baadhi ya maoni ni pamoja na kwa sababu, vizuri, binadamu.

Chombo / Jukwaa	Hadhira kuu	Bei ya mpira	Kwa nini inafanya kazi katika mazoezi
ChatGPT au sawa	Wafanyakazi wa jumla, msaada	kwa kila kiti + nyongeza za matumizi	Msuguano wa chini, thamani ya haraka; nzuri kwa muhtasari, kuandaa rasimu, Maswali na Majibu
Microsoft Copilot	Watumiaji wa Microsoft 365	kwa nyongeza ya kiti	Anaishi ambapo watu hufanya kazi-barua pepe, hati, Timu-hupunguza ubadilishaji wa muktadha
Google Vertex AI	Timu za data na ML	matumizi kulingana	Ops za mfano thabiti, zana za tathmini, vidhibiti vya biashara
Msingi wa AWS	Timu za jukwaa	matumizi kulingana	Chaguo la mfano, mkao wa usalama, huunganishwa kwenye rafu iliyopo ya AWS
Huduma ya Azure OpenAI	Timu za watengenezaji wa biashara	matumizi kulingana	Udhibiti wa biashara, mitandao ya kibinafsi, alama ya kufuata ya Azure
GitHub Copilot	Uhandisi	kwa kiti	Vibonyezo vichache, hakiki bora za msimbo; sio uchawi lakini inasaidia
Claude/wasaidizi wengine	Wafanyikazi wa maarifa	kwa kiti + matumizi	Sababu za muktadha mrefu kwa hati, utafiti, kupanga-nata kwa kushangaza
Zapier/Make + AI	Ops & RevOps	tiered + matumizi	Gundi kwa otomatiki; unganisha CRM, kisanduku pokezi, laha zilizo na hatua za AI
Notion AI + wikis	Ops, Masoko, PMO	nyongeza kwa kila kiti	Ujuzi wa kati + muhtasari wa AI; quirky lakini muhimu
DataRobot/Databricks	Mashirika ya sayansi ya data	bei ya biashara	Mzunguko wa maisha wa ML wa mwisho hadi mwisho, utawala na zana za kusambaza

Nafasi ya ajabu kimakusudi. Hayo ndiyo maisha katika lahajedwali.

Kupiga mbizi kwa kina 1: Ambapo AI inatua kwanza - tumia hali kulingana na chaguo la kukokotoa 🧩

Usaidizi wa Wateja: Majibu ya kusaidiwa na AI, kuweka lebo kiotomatiki, utambuzi wa nia, kurejesha maarifa, kufundisha sauti. Mawakala huweka udhibiti, kushughulikia kesi za makali.
Mauzo: Vidokezo vya kupiga simu, mapendekezo ya kushughulikia pingamizi, muhtasari wa kufuzu kwa uongozi, ufikiaji uliobinafsishwa kiotomatiki ambao hausikiki kuwa wa roboti... kwa matumaini.
Uuzaji: Rasimu za yaliyomo, utengenezaji wa muhtasari wa SEO, muhtasari wa ushindani-intel, maelezo ya utendaji wa kampeni.
Fedha: Uchanganuzi wa ankara, arifa za ukiukaji wa gharama, maelezo ya tofauti, utabiri wa mtiririko wa pesa ambao sio fiche sana.
HR & L&D: Rasimu za maelezo ya kazi, muhtasari wa skrini ya mteuliwa, njia za kujifunza zilizoboreshwa, Maswali na Majibu ya sera.
Bidhaa na Uhandisi: Muhtasari mahususi, pendekezo la msimbo, uzalishaji wa majaribio, uchanganuzi wa kumbukumbu, uchunguzi wa tukio.
Kisheria na Uzingatiaji: Utoaji wa kifungu, kipimo cha hatari, ramani ya sera, ukaguzi unaosaidiwa na AI na utiaji saini wa wazi wa kibinadamu.
Uendeshaji: Utabiri wa mahitaji, upangaji zamu, uelekezaji, ishara za hatari za mtoa huduma, majaribio ya matukio.

Ikiwa unachagua kipochi chako cha matumizi ya kwanza na unataka usaidizi wa kununua, chagua mchakato ambao tayari una data, una gharama halisi na hufanyika kila siku. Sio kila robo mwaka. Sio siku moja.

Kupiga mbizi kwa kina 2: Utayari wa data na tathmini-mkongo usiovutia 🧱

Fikiria AI kama mwanafunzi aliyechaguliwa sana. Inaweza kuangaza na pembejeo nadhifu, lakini itakuwa hasi ikiwa utaikabidhi sanduku la kiatu la risiti. Tengeneza sheria rahisi:

Usafi wa data: Sawazisha sehemu, safisha nakala, weka safu wima nyeti lebo, wamiliki wa lebo, uhifadhi wa kuweka.
Mkao wa usalama: Kwa matukio nyeti ya utumiaji, weka data katika wingu lako, washa mitandao ya faragha, na uzuie uhifadhi wa kumbukumbu.
Seti za tathmini: Hifadhi mifano halisi 50–200 kwa kila kesi ya matumizi ili kupata alama za usahihi, ukamilifu, uaminifu na sauti.
Kitanzi cha maoni ya kibinadamu: Ongeza ukadiriaji wa mbofyo mmoja na sehemu ya maoni ya maandishi bila malipo popote AI inaonekana.
Ukaguzi wa Drift: Tathmini upya kila mwezi au unapobadilisha vidokezo, miundo au vyanzo vya data.

Kwa kutunga hatari, lugha ya kawaida husaidia timu kuzungumza kwa utulivu kuhusu kutegemewa, kuelezeka na usalama. NIST AI RMF hutoa muundo wa hiari, unaotumika sana kusawazisha uaminifu na uvumbuzi. [1]

Kupiga mbizi kwa kina 3: AI inayowajibika na utawala-ifanye iwe nyepesi lakini halisi 🧭

Huna haja ya kanisa kuu. Unahitaji kikundi kidogo cha kufanya kazi na violezo wazi:

Utumiaji wa kesi: muhtasari mfupi wenye madhumuni, data, watumiaji, hatari na vipimo vya mafanikio.
Tathmini ya athari: tambua watumiaji walio katika mazingira magumu, matumizi mabaya yanayoonekana, na upunguzaji kabla ya uzinduzi.
Binadamu-katika-kitanzi: fafanua mpaka wa uamuzi. Ni wapi lazima ukaguzi wa kibinadamu, uidhinishe au ubatilishe?
Uwazi: weka lebo ya usaidizi wa AI katika miingiliano na maoni ya watumiaji.
Ushughulikiaji wa matukio: nani anachunguza, nani anawasiliana, unarudishaje nyuma?

Vidhibiti na mashirika ya viwango hutoa nanga za vitendo. Kanuni za OECD zinasisitiza uthabiti, usalama, uwazi, na wakala wa kibinadamu (ikiwa ni pamoja na mbinu za kubatilisha) katika vijiwe vya kugusa muhimu kwa mzunguko wa maisha kwa uwekaji uwajibikaji. [3] ICO ya Uingereza huchapisha mwongozo wa uendeshaji ambao husaidia timu kuoanisha AI na haki na wajibu wa ulinzi wa data, na vifaa vya biashara vinaweza kupitisha bila malipo makubwa. [2]

Upigaji mbizi kwa kina 4: Badilisha usimamizi na uboreshaji-ustadi wa kutengeneza au kuvunja 🤝

AI inashindwa kimya kimya wakati watu wanahisi kutengwa au kufichuliwa. Fanya hivi badala yake:

Simulizi: eleza kwa nini AI inakuja, manufaa kwa wafanyakazi, na reli za usalama.
Mafunzo madogo: moduli za dakika 20 zilizounganishwa kwa kazi maalum hushinda kozi ndefu.
Mabingwa: waajiri wachache wapendao mapema katika kila timu na uwaruhusu waandae maonyesho mafupi ya kuambiwa.
Walinzi: chapisha kijitabu cha mwongozo kuhusu matumizi yanayokubalika, utunzaji wa data, na madokezo ambayo yanahimizwa dhidi ya vikwazo.
Pima uaminifu: endesha tafiti fupi za kabla na baada ya uchapishaji ili kupata mapungufu na kurekebisha mpango wako.

Anecdote (muundo mwingine wa kawaida): ganda la mauzo hujaribu madokezo ya simu yanayosaidiwa na AI na vishawishi vya kushughulikia pingamizi. Wawakilishi huweka umiliki wa mpango wa akaunti; wasimamizi hutumia vijisehemu vilivyoshirikiwa kufundisha. Ushindi sio "otomatiki"; ni maandalizi ya haraka na ufuatiliaji thabiti zaidi.

Kupiga mbizi kwa kina 5: Jenga dhidi ya kununua rubri ya vitendo 🧮

Nunua wakati uwezo unauzwa, wachuuzi husonga haraka kuliko wewe, na ujumuishaji ni safi. Mifano: muhtasari wa hati, uandishi wa barua pepe, uainishaji wa jumla.
Jenga wakati mantiki inahusiana na mkondo wako: data ya umiliki, hoja mahususi za kikoa, au mtiririko wa siri wa kazi.
Changanya unapoweka mapendeleo kwenye jukwaa la wauzaji, lakini weka madokezo, seti za tathmini na miundo iliyosawazishwa inayoweza kubebeka.
Usanifu wa gharama: matumizi ya mfano yanabadilika; kujadili viwango vya kiasi na kuweka arifa za bajeti mapema.
Mpango wa kubadilisha: weka vifupisho ili uweze kubadilisha watoa huduma bila kuandika upya kwa miezi mingi.

Kulingana na utafiti wa hivi majuzi wa McKinsey, mashirika yanayochukua thamani ya kudumu yanaunda upya mtiririko wa kazi (sio tu kuongeza zana) na kuwaweka viongozi wakuu kwenye ndoano ya utawala wa AI na mabadiliko ya miundo ya uendeshaji. [4]

Kupiga mbizi kwa kina 6: Kupima ROI-nini cha kufuatilia, kiuhalisia 📏

Muda uliohifadhiwa: dakika kwa kila kazi, saa-kwa-azimio, muda wa wastani wa kushughulikia.
Kuinua ubora: usahihi dhidi ya msingi, kupunguzwa kwa kazi upya, delta za NPS/CSAT.
Utumaji: kazi/mtu/siku, idadi ya tikiti zilizochakatwa, vipande vya maudhui vilivyosafirishwa.
Mkao wa hatari: matukio yaliyoalamishwa, viwango vya kubatilisha, ukiukaji wa ufikiaji wa data ulipatikana.
Kuasili: watumiaji wanaotumika kila wiki, viwango vya kujiondoa, hesabu za utumiaji mara moja.

Ishara mbili za soko ili kukuweka mwaminifu:

Kuasili ni kweli, lakini athari ya kiwango cha biashara huchukua muda. Kufikia 2025, ~ 71% ya mashirika yaliyofanyiwa utafiti yanaripoti matumizi ya kawaida ya gen-AI katika angalau utendaji mmoja, lakini mengi hayaoni ushahidi wa athari wa kiwango cha biashara wa EBIT kwamba utekelezaji wa nidhamu ni muhimu zaidi kuliko majaribio ya kutawanya. [4]
Pepo zilizofichwa zipo. Usambazaji wa mapema unaweza kusababisha hasara za kifedha za muda mfupi zinazohusiana na kushindwa kwa utiifu, matokeo yenye dosari, au matukio ya upendeleo kabla ya manufaa kuanza; panga hili katika bajeti na udhibiti wa hatari. [5]

Kidokezo cha mbinu: Inapowezekana, endesha A/B ndogo au uchapishaji kwa hatua; msingi wa logi kwa wiki 2-4; tumia karatasi rahisi ya tathmini (usahihi, ukamilifu, uaminifu, sauti, usalama) yenye mifano halisi 50-200 kwa kila kesi ya matumizi. Weka seti ya jaribio thabiti katika marudio ili uweze kuhusisha mafanikio na mabadiliko uliyofanya-sio kelele za nasibu.

Mchoro unaofaa binadamu kwa ajili ya tathmini na usalama 🧪

Seti ya dhahabu: weka seti ndogo ya majaribio yaliyoratibiwa ya kazi halisi. Matokeo ya matokeo kwa manufaa na madhara.
Kuunganisha timu nyekundu: jaribio la mkazo kimakusudi kwa mapumziko ya jela, upendeleo, sindano au uvujaji wa data.
Vidokezo vya Guardrail: sawazisha maagizo ya usalama na vichujio vya maudhui.
Kupanda: fanya iwe rahisi kukabidhi kwa mwanadamu aliye na muktadha mzima.
Kumbukumbu ya ukaguzi: kuhifadhi pembejeo, matokeo, na maamuzi ya uwajibikaji.

Hii si overkill. Kanuni za NIST AI RMF na OECD hutoa ruwaza rahisi: upeo, tathmini, anwani, na ufuatiliaji-kimsingi orodha ya ukaguzi ambayo huweka miradi ndani ya ngome bila kupunguza timu katika kutambaa. [1][3]

Kipande cha utamaduni: kutoka kwa marubani hadi mfumo wa uendeshaji 🏗️

Makampuni ambayo hupima AI hayaongezi tu zana-yanakuwa na umbo la AI. Viongozi hutumia kielelezo cha matumizi ya kila siku, timu hujifunza kila mara, na michakato hufikiriwa upya na AI kwenye kitanzi badala ya kubandikwa kando.

Dokezo la uwanjani: ufunguaji wa kitamaduni mara nyingi hufika viongozi wanapoacha kuuliza "Mtindo anaweza kufanya nini?" na uanze kuuliza "Ni hatua gani katika utendakazi huu ambayo ni ya polepole, ya mwongozo, au inayokabiliwa na makosa-na tunawezaje kuiunda upya kwa kutumia AI plus watu?" Hapo ndipo inaposhinda kiwanja.

Hatari, gharama, na mambo yasiyofaa 🧯

Gharama zilizofichwa: marubani wanaweza kuficha ujumuishaji wa data-usafishaji wa gharama, mabadiliko ya usimamizi, zana za ufuatiliaji na mizunguko ya mafunzo upya. Baadhi ya makampuni huripoti hasara za kifedha za muda mfupi zinazohusishwa na kushindwa kwa utiifu, matokeo yenye dosari au matukio ya upendeleo kabla ya manufaa kuanza. Panga hili kwa njia halisi. [5]
Uendeshaji kiotomatiki: ikiwa utaondoa wanadamu kutoka kwa hatua nzito haraka sana, ubora na uaminifu unaweza kuporomoka.
Kufungia kwa muuzaji: epuka kuweka misimbo ngumu kwa hitilafu za mtoa huduma yeyote; weka vifupisho.
Faragha na haki: fuata mwongozo wa karibu nawe na uweke kumbukumbu za kupunguza kwako. Zana za zana za ICO zinafaa kwa timu za Uingereza na marejeleo muhimu kwingineko. [2]

Jinsi ya Kujumuisha AI kwenye orodha hakiki ya Biashara yako ya majaribio kwa uzalishaji 🧰

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara: Vibonzo vya haraka kuhusu Jinsi ya Kujumuisha AI kwenye Biashara yako 💬

Swali: Je, tunahitaji timu kubwa ya sayansi ya data ili kuanza?
A: Hapana. Anza na wasaidizi wa nje ya rafu na ushirikiano wa mwanga. Hifadhi talanta maalum ya ML kwa kesi maalum, za matumizi ya thamani ya juu.

Swali: Je, tunaepukaje kuona ndoto?
J: Urejeshaji kutoka kwa maarifa yanayoaminika, vidokezo vyenye vikwazo, seti za tathmini na vituo vya ukaguzi vya binadamu. Pia-kuwa mahususi kuhusu toni na umbizo unalotaka.

Swali: Vipi kuhusu kufuata sheria?
J: Pangilia na kanuni zinazotambulika na mwongozo wa karibu nawe, na uhifadhi hati. Kanuni za NIST AI RMF na OECD hutoa uundaji wa manufaa; ICO ya Uingereza inatoa orodha za kukaguliwa kwa ajili ya ulinzi wa data na haki. [1][2][3]

Swali: Je, mafanikio yanaonekanaje?
J: Ushindi mmoja unaoonekana kwa kila robo unaoendelea, mtandao wa mabingwa wanaoshiriki, na maboresho thabiti katika vipimo vichache vya msingi ambavyo viongozi huangalia.

Nguvu tulivu ya kuchanganya inashinda 🌱

Huna haja ya picha ya mwezi. Unahitaji ramani, tochi, na tabia. Anza na mtiririko mmoja wa kila siku, panga timu kwenye utawala rahisi, na ufanye matokeo yaonekane. Weka miundo na vidokezo vyako kubebeka, data yako ikiwa safi na watu wako wamefunzwa. Kisha uifanye tena. Na tena.

Ukifanya hivyo, jinsi ya kuingiza AI katika biashara yako itaacha kuwa mpango wa kutisha. Inakuwa sehemu ya shughuli za kawaida-kama QA au bajeti. Labda chini ya kuvutia, lakini muhimu zaidi. Na ndiyo, wakati mwingine mafumbo yatachanganywa na dashibodi zitakuwa na fujo; hiyo ni sawa. Endelea. 🌟

Bonasi: violezo vya kunakili-kubandika 📎

Muhtasari wa kesi ya matumizi

Tatizo:
Watumiaji:
Data:
Mpaka wa uamuzi:
Hatari na kupunguza:
Kipimo cha mafanikio:
Mpango wa uzinduzi:
Kagua mwando:

Muundo wa haraka

Jukumu:
Muktadha:
Kazi:
Vikwazo:
Umbizo la pato:
Mifano michache ya risasi:

Marejeleo

[1] NIST. Mfumo wa Usimamizi wa Hatari wa AI (AI RMF).
soma zaidi

[2] Ofisi ya Kamishna wa Habari wa Uingereza (ICO). Mwongozo juu ya AI na Ulinzi wa Data.
soma zaidi

[3] OECD. Kanuni za AI.
soma zaidi

[4] McKinsey & Company. Hali ya AI: Jinsi mashirika yanavyounganisha upya ili kunasa thamani
soma zaidi

[5] Reuters. Kampuni nyingi zinakabiliwa na upotezaji wa kifedha unaohusiana na hatari kwa kupeleka AI, uchunguzi wa EY unaonyesha
soma zaidi

Pata AI ya Hivi Punde kwenye Duka Rasmi la Msaidizi wa AI

Kuhusu Sisi

Rudi kwenye blogu

Nchi/eneo