Los pilares básicos del proceso de integrar la inteligencia artificial en el progreso de 3 empresas

MEGAN OHIN – Una de las directivas de archivos e información y directora de información de History Associates Incorporated (HAI) en una reciente reunión nacional sobre el desarrollo de la inteligencia artificial en algunas actividades comerciales tradicionales como finanzas, marketing y comunicaciones, uno de los líderes y líderes líderes. Sus fanáticos son funcionarios ejecutivos que trabajan en un entorno que depende en gran medida de los registros en papel, los sistemas antiguos y la memoria institucional, es decir, como Beth Mass escribe, personas que usan digitalización e inteligencia artificial.

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Calidad de datos

A menudo, los trabajadores en estos campos son similares a los registros históricos y los grupos de datos importantes. Debe mantenerse y clasificarse, lo que hace que la inteligencia artificial sea más aplicable.

Debido a esto; Megan y otros expertos se dan cuenta de que la conversación real es nueva y no se limita a las brillantes, pero la inteligencia de la herramienta, su calidad depende de la calidad de los datos que se juegan y el entorno que proporciona, a menudo es responsable de su creación.

3 pilares

Entonces; Estos son los tres pasos básicos que recomendamos para cualquier aplicación de inteligencia artificial, ya sea que sea entusiasta o con cuidado, es preparar inteligencia artificial para el éxito, obtener apoyo organizacional y comenzar con un pequeño proyecto de demostración.1. Prepare la inteligencia artificial para el éxito

. A menudo escuchamos cómo la inteligencia artificial puede aumentar la productividad, automatizar tareas difíciles o encontrar las visiones que están enterradas en la profundidad de los ángulos olvidados, esto es posible, pero solo si somos honestos sobre lo que es necesario.

A menudo, las organizaciones aplican herramientas de inteligencia artificial sin establecer la base necesaria. Lo más importante aquí es acceder a datos de alta calidad, organizados y bien clasificados. Como experto en clasificación y gestión, sé que la mayoría de las organizaciones no tienen características.

El pozo depende de su esencia, datos detallados o datos relacionados con sus datos. Esto le permite encontrar información, ordenarla y aplicarla de manera útil. Los datos detallados deben ser precisos, completos y clasificados constantemente con el tiempo, sin él, ni siquiera puede hacer las herramientas de inteligencia artificiales más poderosas para recuperar o procesar registros de manera efectiva. Si una persona no puede encontrar sus datos, la máquina no puede usarlo.

«La imagen específica de un evento en la historia familiar»

Megan usa este ejemplo: nadie busca «un grupo de personas que se encuentran juntas en una carpeta de fotos». Están buscando una imagen específica de un evento en particular en una fecha conocida.

La creación y preservación de datos detallados fuertes no es solo la tecnología de la información o el trabajo de su equipo digital, esta es responsabilidad de la asociación, y este es el primer paso. Todos, desde líderes de programas hasta registros, registros, equipos legales y de marketing, deben garantizar la clasificación, clasificación e actualización de información de acuerdo con los estándares de su organización.

Por supuesto, esto a menudo requiere soporte externo. Revisión de archivos de datos y grupos de información y creación de sistemas para ejecutar múltiples trabajos, y luego lanzar su aplicación a la empresa, solo los secretarios de archivo están capacitados. Entonces; Las empresas pueden proporcionar miles de horas y presupuestos mediante el uso de los recursos externos de este trabajo para los expertos por primera vez.

El retorno de la inversión es fácil porque no espera que un nuevo miembro del equipo realice su trabajo de manera eficiente sin capacitación o experiencia. Lo mismo se aplica a la inteligencia artificial. Si le proporciona datos deficientes, se les dará malos resultados y a menudo es más rápido y les da más confianza que los humanos. Como siempre mencionamos, «los malos datos provienen de los datos malos».

¿Se siente como un invento para ti? ¿O es conocido?

Apoyo de liderazgo y mantenimiento2. Para el apoyo de la alta gerencia y las autoridades

. Uno de los mayores errores que vemos es actuar como una iniciativa técnica con digitalización o inteligencia artificial, de hecho, son una cultura.

Y si no apoya de toda la compañía, desde la alta gerencia hasta los secretarios de datos, terminará con un proyecto suspendido (y la recepción de programas costosos). El aplazamiento de esta fase puede parecer obvio, pero ha evitado los riesgos de convencer a esta alta gerencia al proporcionar archivos de datos limpios que operan la herramienta o tecnología de inteligencia artificial más cara, y proporcionan archivos de datos limpios que provocan su entusiasmo para obtener mejores resultados.

Esto es especialmente cierto porque la participación significa cosas diferentes para diferentes personas.

Para el liderazgo, se trata de comprender los rendimientos de la inversión y el impacto a largo plazo, comenzando con el aumento de las ganancias para automatizar las tareas repetidamente.

Cuando se trata de tecnología de la información, está relacionado con la seguridad, el acceso y la integración.

– Cuando se trata de las filas delanteras, su trabajo las hace más precisas y cansadas (es decir, no otro sistema de aprendizaje).

No solo todos aceptan los problemas que tienen como objetivo resolver la inteligencia artificial y asegurarse de que estén en la misma ola que están en la misma ola de individual y colectivamente para lograr el éxito.

Inicio modesto y progreso progresivo3. Comienza en corto … y aprende en el camino

. Con inteligencia artificial o digitalización, muchos no son buenos.

A menudo aconsejamos a los usuarios que inicien el proyecto piloto como un caso de prueba. Para determinar si la herramienta es realmente adecuada para su propósito, le permite determinar cualquier obstáculo al principio y recolectar lecciones invaluables al expandir su rango.

El proyecto experimental es suficiente para ser importante, pero incluye las herramientas necesarias para manejarlo. Este enfoque permite a su equipo promover la confianza y la experiencia y ofrece los resultados de la perspectiva de liderazgo que justifica la inversión.

PERSONAS PRIMERO – Para reducir la brecha técnica

Hablar de inteligencia artificial ya no es real, y definitivamente no es exclusivo de las empresas de tecnología avanzada. Está aquí y se dirige a todo, desde la gestión de registros hasta la respuesta y las consultas de los clientes. Sin embargo, se requiere una cooperación intencional entre individuos y tecnología para comenzar su valor total.

El efecto de estas herramientas depende solo de las personas que aplican y se comunican con ellas. Digital, conductual y organizacional: existe un misterio en la construcción de bases fuertes, por lo que la diferencia no solo es adoptar inteligencia artificial, sino también centrarse en el impacto a largo plazo, la responsabilidad y el uso moral, dispuesto a hacerlo de una manera deliberada y estratégica.

Recuerde: en lugar de las plataformas, la posición de las personas en primer lugar, permite que su equipo, datos y trabajo logren un éxito a largo plazo.