AI Vereist een holistisch raamwerk en schaalbare projecten

Sinds ik me kan herinneren is artificial intelligence de heilige graal. Films hebben het verbeeld, van BladeRunner tot het recentere Her. Ondertussen beloofden bedrijfsleiders dat het een revolutie op de werkplek zou veroorzaken. In beide gevallen kregen we scenario's voorgeschoteld waarin AI de dagelijkse sleur transformeert.

Er wordt al sinds 1956 over AI gesproken als wetenschappelijke discipline. En hoewel de op wiskunde gebaseerde fundamenten al meer dan 70 jaar bestaan, is de benodigde rekenkracht pas sinds kort realiteit, met de cloud als de ultieme AI .

Er is aanzienlijke vooruitgang geboekt en de sector staat niet meer in de kinderschoenen. Volgens het onderzoek The state of AI van McKinsey in 2020 zegt 50% van de respondenten dat hun bedrijf AI heeft geïmplementeerd in ten minste één bedrijfsfunctie.

AI heeft het potentieel om veranderingen in bijna elke branche te stimuleren. Met andere woorden, er zijn grote stimulansen voor organisaties om nu te beginnen met hun reis naar AI ; er is ook het risico dat als ze dat niet doen, het moeilijk, zo niet onmogelijk zal zijn om de achterstand in te halen in een discipline die steeds kritischer wordt naarmate deze breder wordt toegepast. Het is dus geen verrassing dat AI zoveel interesse en opwinding veroorzaakt.
Veel AI projecten mislukken echter.

Veel proofs of concepts (POC's) zijn niet ontworpen om op te schalen. Ze doen niet meer dan bewijzen dat iets mogelijk is. Vervolgens blijven ze broeien omdat van tevoren niet is vastgesteld of het concept in kwestie relevant en nodig is voor de hele organisatie, of dat een bedrijfsbrede uitrol technisch haalbaar is.

Bovendien is er de kostenstructuur van dit soort projecten: Het bereiken van dit punt heeft waarschijnlijk 70% van het totale budget opgeslokt, zonder dat het resultaat ooit het daglicht heeft gezien. Dat is op elk niveau een slechte zaak. Wat is dan het alternatief?

Kortom, de schaal moet een integraal onderdeel zijn van de POC en weerspiegeld worden in de statistieken die bepalen of de POC succesvol was.

Er zijn een aantal eenvoudige tactieken om dit te bereiken. Een goede optie is om de POC in twee regio's uit te voeren en van beide stromen te eisen dat ze vooraf bepaalde doelen behalen voordat het als een succes kan worden afgetekend. Het is ook belangrijk om parallellen en variaties tussen de projecten te identificeren. Deze aanpak ontwikkelt het proces en de structuur als onderdeel van de initiële onderneming, en ondersteunt de adoptie in de bredere omgeving als het project doorgaat.

Organisatiesilo's, geworteld in de traditionele bedrijfsstructuur, zijn nog steeds aan de orde van de dag. Ze zijn een constante doorn in het oog van soepel lopende operaties en ze kunnen de doodsteek zijn voor schaalbare AI implementaties. Om dit aan te pakken moeten de juiste vaardigheden in elk onderdeel van het project worden ingebouwd.

We hebben wiskundige expertise, IT-vaardigheden en een codeerspecialist nodig die (respectievelijk) worden geleverd door data wetenschappers, oplossingsarchitecten en machine learning (ML) ingenieurs. Het zakelijke perspectief, geleverd door productmanagers en -eigenaren, is ook een essentieel onderdeel van de mix. Dit multidisciplinaire team moet een open en coöperatieve manier van werken hebben, met goede communicatiekanalen en een grote mate van vertrouwen gedurende de hele levenscyclus van het project, zodat ze gezamenlijk de basis kunnen leggen, de implementatie kunnen uitrollen en, ten slotte, de mensen kunnen trainen die de applicatie dagelijks zullen gebruiken zodra de POC is voltooid.

Dankzij Cloud computing zijn AI voor veel bedrijven werkelijkheid geworden. Grote, kostbare IT-implementaties zijn niet meer nodig en in plaats daarvan wordt er vertrouwd op flexibele tools en technologieën die aanpasbaar en op aanvraag beschikbaar zijn.

Net als bij de hybride teambenadering moet de technische gereedschapskist de applicaties en software bevatten die specifiek zijn voor het project in kwestie. En het spreekt voor zich dat deze schaalbaar moet zijn.

AI stelt organisaties voor een dilemma: slecht geïmplementeerd zal het waarschijnlijk mislukken, wat bedrijfsrisico's met zich meebrengt. Als AI echter helemaal niet wordt geïmplementeerd, loopt men het risico achterop te raken bij meer toekomstgerichte concurrenten die de vruchten plukken van het verkennen van deze technologie van de volgende generatie.

De sleutel is om elk AI project te bekijken in termen van de rol die het speelt in de langetermijnrichting en het succes van de algehele onderneming en haar activiteiten. Deze benadering vormt de basis voor het technische en op mensen gebaseerde kader dat essentieel is voor een succesvolle implementatie en een holistische visie op AI .