Het starten van uw eerste AI -project met een rijstkorrel: weeg toegang, impact, vertrouwen en moeite om uw routekaart te maken

Bedrijven weten dat ze AI niet kunnen negeren, maar als het gaat om het bouwen ervan, is er geen echte vraag, Wat kan ik doen – Zijn, Wat kan het stevig doen? En belangrijker ding: waar begin je?

Dit artikel introduceert een overzicht om bedrijven te helpen bij voorkeur aan AI -kansen. Zoals geïnspireerd door projectmanagementraamwerk Rijst Modellen scoren voor prioriteit, deze bedrijfswaarde, time-to-market, schaalbaarheid en risicobalances zodat u uw eerste AI-project kunt kiezen.

Waar AI vandaag lukt

AI heeft nog geen roman of bedrijf, maar waar het slaagt, is nog steeds waardevol. Het verhoogt de menselijke inspanning, vervangt het niet.

Bij het coderen verbetert AI -tool de snelheid van voltooiing van het werk Verhoog 55% en codekwaliteit met 82%,, In industrieën verbetert de AI automatisch automatisch de dubbele taken, e-mails, rapporten, gegevensanalyse-ingrediënten om zich te concentreren op hoogwaardige werkzaamheden.

Dit effect is niet eenvoudig. Alle AI -problemen zijn gegevensproblemen. Veel bedrijven worstelen om stevig te werken omdat hun gegevens vastzitten in de silo’s, niet slecht geïntegreerd of gewoon a-taiyar. Trys om de gegevens toegankelijk en bruikbaar te maken, daarom is het belangrijk om klein te beginnen.

Generatieve AI werkt het beste als een medewerker, niet vervangen. Of hij nu de e -mail opstelt, het rapport samenvat of de code verfijnt, AI kan de belasting verlichten en de productiviteit ontgrendelen. De sleutel is om kleine problemen op te lossen en vanaf daar te bouwen.

Begin met Tribal AI om een ​​raamwerk te beslissen

Iedereen herkent het vermogen van AI, maar als het gaat om het beslissen waar ze moeten beginnen, voelen ze zich vaak verlamd door een enorm aantal opties.

Daarom is het noodzakelijk om een ​​duidelijke structuur te hebben om kansen te evalueren en prioriteren. Dit geeft de structuur van het besluitvormingsproces, dat bedrijven helpt om handelsgebonden te balanceren tussen time-to-market, risico en schaalbaarheid.

Deze structuur trekt aan wat heeft geleerd van het werken met bedrijfsleiders, trekt aan wat, het combineren van praktische inzichten met een bewezen houding zoals rijstscore en cost-profit analyse, precies wat bedrijven ertoe doen: om resultaten te geven zonder onnodige complexiteit.

Waarom een ​​nieuwe structuur?

Waarom geen bestaand raamwerk zoals rijst gebruiken?

Handig, ze zijn niet volledig verantwoordelijk voor de stochastische aard van AI. In tegenstelling tot traditionele producten met voorspelde resultaten, is AI van nature onzeker. De “AI Magic” vervaagt snel wanneer het faalt, produceert slechte resultaten, versterkt vooroordelen of begrijpt de intenties verkeerd. Daarom zijn markt en risico van tijd tot tijd belangrijk. Deze structuur helpt bij de voorkeur tegen falen, het prioriteren van projecten met behaald succes en beheersbaar risico.

Rekening houdend met uw besluitvormingsproces voor deze factoren, kunt u realistische verwachtingen bepalen, effectief de voorkeur geven en nadelen vermijden van het nastreven van over-ambitieuze projecten. In het volgende deel zal ik uitbreken hoe het framework werkt en hoe het in uw bedrijf kan worden toegepast.

Framework: vier hoofddimensies

1. Commerciële waarde,,
   • Wat is het effect? Begin met het identificeren van de potentiële waarde van de toepassing. Zal het de omzet verhogen, de kosten verlagen of de efficiëntie verhogen? Is het afgestemd op strategische prioriteiten? Hoogwaardige projecten voldoen rechtstreeks aan de bedrijfsbehoeften van de kern en geven het gemiddelde resultaat.
2. Markt van tijd tot tijd,,
   • Hoe snel kan dit project worden geïmplementeerd? Evalueer de snelheid waarmee u van gedachte naar implementatie kunt gaan. Heeft u de vereiste gegevens, apparatuur en expertise? Is technologie voldoende om efficiënt uit te voeren? Snelle implementatie vermindert het risico en biedt binnenkort de prijs.
3. risico,,
   • Wat zou er mis kunnen gaan?: Beoordeel het risico van falen of negatieve gevolgen. Dit omvat technische risico’s (zal AI betrouwbare resultaten opleveren?), Het risico van adoptie (zal de gebruiker de apparatuur omarmen?) En nalevingsrisico’s (of het nu gaat om gegevensprivacy of zorgen voor regelgeving?). Low -risico -projecten zijn beter geschikt voor eerste inspanningen. Vraag jezelf af of je slechts 80% nauwkeurigheid kunt krijgen, klopt het?
4. Lange termijn levensvatbaarheid,,
   • Kan de oplossing groeien met uw bedrijf? Evalueer of de applicatie op een schaal kan zijn om te voldoen aan toekomstige zakelijke vereisten of om aan een grote vraag aan te kunnen. Overweeg de levensvatbaarheid op lange termijn van het onderhouden en ontwikkelen van oplossingen met het groeien of veranderen van uw behoeften.

Scoren en prioriteit

Elk mogelijk project wordt in deze vier dimensies gescoord met behulp van een eenvoudige schaal van 1-5:

• Professionele prijs: Hoe indrukwekkend is dit project?
• Markt van tijd tot tijd: Hoe realistisch en snel is het om het toe te passen?
• risico: Hoeveel beheersbare risico’s zijn? (Scores met een laag risico zijn beter.)
• Schaalbaarheid: Kan de applicatie toenemen en zich ontwikkelen om aan de toekomstige behoeften te voldoen?

Voor de eenvoud kunt u de grootte van de t-shirt (klein, medium, groot) gebruiken om afmetingen te scoren in plaats van nummers.

Berekening van een prioriteitsscore

Nadat u elk project in vier dimensies desivert of scoort, kunt u een prioriteitsscore berekenen:

Hier, α ( Risicgewicht traditioneel) Hiermee kunt u zich aanpassen hoe zwaar de score het risico beïnvloedt:

• α = 1 (standaard risicotolerantie): Het risico wordt evenzeer gewogen met andere dimensies. Het is ideaal voor organisaties met AI -ervaringen of die bereid zijn het risico en de beloning in evenwicht te brengen.
• α> (Risk Discours Organisation): Risico heeft een grotere impact, hoge risicovolle projecten zijn zwaarder. Het is geschikt voor nieuwe outfits voor AI, werken in gereguleerde industrieën of in een omgeving waar fouten aanzienlijke gevolgen kunnen hebben. Aanbevolen waarde: α = 1,5 tot α = 2
• A <1 (hoog-risico, hoog verwerkte aanpak): Het effect van het risico is laag, ten gunste van ambitieuze projecten met een hoge inam. Het is voor spontane bedrijven met experimenten en potentieel falen. Aanbevolen waarde: α = 0,5 tot α = 0,9

Door α aan te passen, kunt u de formule aanpassen aan uw outfitrisicotolerantie en strategische doelen.

Deze formule zorgt ervoor dat hoge commerciële waarde, geschikte time-to-market en projecten met schaalbaarheid-maar toenemen bovenaan de risicoslijst van de management.

Framework toepassen: een praktisch voorbeeld

Laten we verder gaan met hoe een bedrijf deze structuur kan gebruiken om te beslissen welke generaal AI om met het project te beginnen. Stel je voor dat je een middelgrote e-commercebedrijf bent dat wil profiteren van AI om de activiteiten en klantervaring te verbeteren.

Stap 1: Brainage -kansen

Identificeer zowel interne als externe handicaps en automatiseringsmogelijkheden. Hier is een output van Churn -sessie:

• Interne kansen,,
  1. Samenvatting en automatisering van actie -items.
  2. Productdetails genereren voor nieuwe inventaris.
  3. Aanpassing van voorspellingsvoorspellingen.
  4. Communicatie -analyse en automatisch scoren voor klantbeoordelingen.
• Externe kansen,,
  1. Een persoonlijke marketing -e -mailcampagne maken.
  2. Een chatbot toepassen voor klantenservice -aanvraag.
  3. Om automatische reacties op klantbeoordelingen te genereren.

Stap 2: Bouw een beslissingsmatrix

Sollicitatie	Commerciële waarde	Markt van tijd tot tijd	Adipositas	risico	score
Samenvatting	3	5	4	2	30
Productdetails	4	4	3	3	16
Aanpassingsherstel	5	2	4	5	8
Emotieanalyse voor beoordelingen	5	4	2	4	10
Individuele marketingcampagne	5	4	4	4	20
Klantenservice chatbot	4	5	4	5	16
Klantbeoordeling automatisch	3	4	3	5	7.2

Evalueer elke mogelijkheid met behulp van vier dimensies: bedrijfswaarde, time-to-market, risico en schaalbaarheid. In dit voorbeeld accepteren we het risicogewicht van α = 1. Wijs de score toe (1-5) of gebruik T-shirtvorm (klein, medium, groot) en vertaal ze in numerieke waarden.

Stap 3: Valideer met belanghebbenden

Deel de beslissing van de beslissingsmatrix met belangrijke belanghebbenden om zich af te stemmen op prioriteiten. Het kan leiders zijn van marketing, werking en klantenservice. Neem hun input op en winkelt om het gekozen project af te stemmen op commerciële doelen.

Stap 4: Implementatie en experiment

Het is belangrijk om klein te beginnen, maar succes hangt af van definieert een heldere matrix vanaf het begin. Zonder hen kunt u de waarde niet meten of identificeren waar de behoefte aan aanpassing nodig is.

1. Begin klein: Begin met bewijs van het concept (POC) om productdetails te genereren. Gebruik bestaande productgegevens om een ​​model te trainen of te profiteren van vooraf gemaakte tools. Succescriteria definiëren – zoals tijd bespaarde, materiaalkwaliteit of nieuwe productlanceringssnelheid.
2. Meet de resultaten: Volg de belangrijkste matrix die aansluit bij uw doelen. Voor dit voorbeeld, focus:
   • Capaciteit: Hoe lang is het om het materiële team op te slaan op handmatig werk?
   • kwaliteit: Zijn productbeschrijvingen consistent, nauwkeurig en aantrekkelijk?
   • Zakelijk effect: Leidt een betere snelheid of kwaliteit tot betere verkoopprestaties of hoge klantbetrokkenheid?
3. Controleer en valideert: Regelmatige ROI’s, volg de acceptatietarieven en foutenpercentages zoals statistieken. Cauce dat POC -resultaten overeenkomen met de verwachtingen en indien nodig aanpassingen aanbrengen. Als sommige gebieden het underperformum achterhalen, verfijn het model om die intervallen aan te pakken of de workflows aan te passen.
4. Herhalen: Gebruik lessen die van POC zijn geleerd om uw aanpak te verfijnen. Als het productbeschrijvingsproject bijvoorbeeld goed presteert, schaalt u de oplossing om seizoensgebonden campagnes of aanverwant marketingmateriaal af te handelen. Om het risico te verminderen, blijft u de prijs distribueren door het risico te verlagen.

Stap 5: Creatie van expertise

Sommige bedrijven beginnen met diepe AI -expertise – en dit is prima. Je maakt het gebruikt. Veel bedrijven beginnen met kleine interne apparaten, testen in een lage risico -omgeving voor het schalen.

Deze geleidelijke aanpak is belangrijk omdat er vaak een trustbarrière is voor dergelijke bedrijven die moeten worden overwonnen. Teams moeten geloven dat AI betrouwbaar, nauwkeurig en echt voordelig is, voordat ze klaar zijn om dieper te investeren of op een schaal te gebruiken. Door kleine en incrementele waarde aan te tonen, creëert u dat geloof door het risico te verminderen om te overwinnen voor een groot, onbewezen initiatief.

Elk succes helpt uw ​​team de expertise en het vertrouwen te ontwikkelen dat nodig is om de grotere, complexere AI -initiatieven in de toekomst aan te pakken.

het afsluiten

U hoeft de zee niet met AI te koken. Net als het aannemen van wolken, begin klein, experimenten en schaal naarmate de prijs duidelijk wordt.

AI moet dezelfde aanpak volgen: klein, leren en de schaal starten. Besteed aandacht aan projecten die een snelle winst met minimaal risico bieden. Gebruik die successen om expertise en vertrouwen te creëren voordat u meer ambitieuze inspanningen uitbreidt.

Generaal AI heeft de mogelijkheid om bedrijven te vervangen, maar succes kost tijd. Met een doordachte prioriteit, experimenten en herhaling kunt u snelheid opbouwen en een permanente waarde creëren.

Scene is AI -ondernemer bij Falkner Niwas Gemengd,,