Γιατί οι «πιλότοι» τεχνητής νοημοσύνης δεν καταφέρνουν να επεκταθούν και πώς μπορούν οι επιχειρήσεις να το διορθώσουν

Εισαγωγή

Ένα έργο τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να φαίνεται επιτυχημένο κατά τη διάρκεια των δοκιμών, αλλά να αντιμετωπίσει σοβαρά προβλήματα όταν μια εταιρεία αρχίσει να το χρησιμοποιεί στις καθημερινές της δραστηριότητες.

Ένα μικρό πιλοτικό πρόγραμμα μπορεί να επεξεργάζεται με ακρίβεια τα τιμολόγια, να απαντά σε ερωτήσεις πελατών ή να βοηθά τους υπαλλήλους να ολοκληρώνουν τις εργασίες τους πιο γρήγορα. Τα αποτελέσματα φαίνονται ελπιδοφόρα και η διοίκηση αποφασίζει να εφαρμόσει το σύστημα σε ολόκληρη την επιχείρηση.

Όμως, μόλις αρχίσουν να το χρησιμοποιούν περισσότεροι άνθρωποι, αρχίζουν να εμφανίζονται προβλήματα.

Η τεχνητή νοημοσύνη δυσκολεύεται να ανταποκριθεί σε απροσδόκητα αιτήματα. Ορισμένα επιχειρηματικά συστήματα δεν ανταλλάσσουν πληροφορίες σωστά. Οι υπάλληλοι διαπιστώνουν ότι το εργαλείο απαιτεί περισσότερη χειροκίνητη υποστήριξη από ό,τι αναμενόταν. Τα λειτουργικά κόστη επίσης αρχίζουν να αυξάνονται.

Αυτό δεν σημαίνει πάντα ότι το αρχικό έργο τεχνητής νοημοσύνης είχε σχεδιαστεί κακώς.

Το πρόβλημα είναι ότι ένα επιτυχημένο πιλοτικό πρόγραμμα και ένα αξιόπιστο σύστημα παραγωγής είναι δύο διαφορετικά πράγματα.

Η μετάβαση της τεχνητής νοημοσύνης στην παραγωγή απαιτεί περισσότερα από καλά αποτελέσματα δοκιμών. Οι επιχειρήσεις πρέπει να προετοιμαστούν για πραγματικά δεδομένα, μεγαλύτερο φόρτο εργασίας, αστοχίες συστημάτων, ζητήματα ασφάλειας και συνεχή υποστήριξη.

Η κατανόηση αυτών των προκλήσεων πριν από την υλοποίηση μπορεί να αποτρέψει ένα πολλά υποσχόμενο έργο τεχνητής νοημοσύνης από το να μετατραπεί σε ένα δαπανηρό λειτουργικό πρόβλημα.

1. Ένα επιτυχημένο πιλοτικό πρόγραμμα δεν εγγυάται την ετοιμότητα για παραγωγή

Τα πιλοτικά προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης αναπτύσσονται συνήθως σε ελεγχόμενο περιβάλλον.

Η ομάδα ανάπτυξης γνωρίζει ποιο πρόβλημα πρέπει να λύσει το σύστημα. Τα δεδομένα δοκιμών συχνά προετοιμάζονται εκ των προτέρων και μόνο μια μικρή ομάδα υπαλλήλων χρησιμοποιεί την εφαρμογή.

Αυτές οι συνθήκες διευκολύνουν την επίδειξη των δυνατοτήτων της τεχνολογίας.

Ωστόσο, οι καθημερινές επιχειρηματικές δραστηριότητες σπάνια είναι τόσο προβλέψιμες.

Ας πάρουμε ως παράδειγμα μια εταιρεία που δοκιμάζει την τεχνητή νοημοσύνη για την επεξεργασία τιμολογίων.

Κατά τη διάρκεια της πιλοτικής εφαρμογής, η ομάδα παρέχει 100 τιμολόγια σε ευανάγνωστη μορφή και με πλήρεις πληροφορίες για τους προμηθευτές. Το σύστημα εξάγει με ακρίβεια τα απαιτούμενα στοιχεία και παράγει χρήσιμα αποτελέσματα.

Μετά την εφαρμογή, λαμβάνει τιμολόγια από εκατοντάδες προμηθευτές.

Ορισμένα έγγραφα έχουν κακή ποιότητα σάρωσης. Άλλα περιέχουν διαφορετικά νομίσματα, λείπουν αριθμοί παραγγελιών ή έχουν άγνωστη μορφή.

Η τεχνητή νοημοσύνη ενδέχεται πλέον να απαιτεί περισσότερες χειροκίνητες διορθώσεις από ό,τι αναμενόταν.

Η αρχική δοκιμή έδειξε ότι η τεχνολογία μπορούσε να εκτελέσει μια συγκεκριμένη εργασία. Δεν απέδειξε όμως ότι το σύστημα θα μπορούσε να χειριστεί κάθε κατάσταση που θα αντιμετώπιζε η επιχείρηση.

Πριν από την επέκταση, οι εταιρείες πρέπει να προσδιορίσουν τις συνθήκες που συνέβαλαν στην επιτυχία του πιλοτικού προγράμματος και να εξετάσουν εάν αυτές οι συνθήκες θα παραμείνουν οι ίδιες στην παραγωγή.

2. Τα πραγματικά επιχειρηματικά δεδομένα δημιουργούν απροσδόκητα προβλήματα

Η ποιότητα των δεδομένων είναι ένας από τους πιο συνηθισμένους λόγους για τους οποίους τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης αντιμετωπίζουν δυσκολίες μετά την εφαρμογή τους.

Κατά τη διάρκεια των δοκιμών, οι ομάδες συχνά εργάζονται με επιλεγμένες πληροφορίες που είναι ακριβείς, οργανωμένες και εύκολες στην επεξεργασία.

Τα συστήματα παραγωγής πρέπει να λειτουργούν με πληροφορίες που συλλέγονται μέσω των καθημερινών επιχειρηματικών δραστηριοτήτων.

Τα δεδομένα αυτά ενδέχεται να περιέχουν διπλές εγγραφές, παρωχημένες λεπτομέρειες, κενά πεδία και ασυνεπείς μορφές.

Για παράδειγμα, ένας βοηθός εξυπηρέτησης πελατών με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αποδίδει καλά όταν απαντά σε ερωτήσεις από μια εγκεκριμένη βάση γνώσεων.

Ωστόσο, η εταιρεία μπορεί αργότερα να τον συνδέσει με εγγραφές προϊόντων, λογαριασμούς πελατών και έγγραφα υποστήριξης.

Εάν αυτές οι πηγές περιέχουν αντικρουόμενες πληροφορίες, ο βοηθός ενδέχεται να δώσει λανθασμένες απαντήσεις.

Ένα προϊόν μπορεί να εμφανίζεται ως διαθέσιμο σε ένα σύστημα, ενώ ένα άλλο σύστημα να δείχνει ότι έχει εξαντληθεί.

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να επιλύσει αξιόπιστα κάθε ασυμφωνία χωρίς σαφείς επιχειρηματικούς κανόνες.

Επομένως, οι εταιρείες θα πρέπει να δοκιμάζουν την τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας ρεαλιστικές πληροφορίες πριν από την εφαρμογή της.

Χρειάζονται επίσης άτομα υπεύθυνα για τη διατήρηση της ποιότητας των δεδομένων και τη διόρθωση των προβλημάτων καθώς αυτά εμφανίζονται.

Τα καλά αποτελέσματα από προσεκτικά προετοιμασμένα δεδομένα είναι χρήσιμα, αλλά δεν αρκούν για να αποδείξουν ότι ένα σύστημα είναι έτοιμο για καθημερινή χρήση.

3. Τα υπάρχοντα επιχειρηματικά συστήματα ενδέχεται να μην λειτουργούν ομαλά μεταξύ τους

Πολλά πιλοτικά προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης λειτουργούν ανεξάρτητα από το λογισμικό που χρησιμοποιεί καθημερινά μια εταιρεία.

Οι προγραμματιστές ενδέχεται να ανεβάζουν αρχεία δειγμάτων χειροκίνητα ή να συνδέουν την τεχνητή νοημοσύνη με μια προσωρινή βάση δεδομένων.

Αυτό είναι αποδεκτό κατά τη διάρκεια των αρχικών δοκιμών, καθώς ο κύριος στόχος είναι να κατανοηθεί αν η ιδέα λειτουργεί.

Η παραγωγή απαιτεί κάτι πιο αξιόπιστο.

Η τεχνητή νοημοσύνη ενδέχεται να χρειαστεί να ανταλλάξει πληροφορίες με λογισμικό CRM, πλατφόρμες ERP, εφαρμογές χρηματοοικονομικής διαχείρισης, εργαλεία υποστήριξης πελατών και εσωτερικές βάσεις δεδομένων.

Αυτές οι συνδέσεις δημιουργούν νέες προκλήσεις.

Ένας βοηθός πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει έναν υποσχόμενο υποψήφιο πελάτη, αλλά να αποτύχει κατά την προσπάθεια ενημέρωσης του CRM.

Ένα εργαλείο επεξεργασίας τιμολογίων μπορεί να εξάγει το σωστό ποσό, αλλά να στείλει τις πληροφορίες σε μορφή που το λογιστικό σύστημα δεν μπορεί να δεχτεί.

Και στις δύο περιπτώσεις, η τεχνητή νοημοσύνη εκτελεί την εργασία που της έχει ανατεθεί, αλλά η ευρύτερη επιχειρηματική διαδικασία παραμένει ημιτελής.

Πριν από την εφαρμογή, οι ομάδες θα πρέπει να δοκιμάσουν την πλήρη ροή εργασιών, συμπεριλαμβανομένου του τι συμβαίνει όταν ένα άλλο σύστημα δεν είναι διαθέσιμο.

Ένας χρήσιμος οδηγός είναι αυτός που αφορά τον τρόπο μετάβασης των πιλοτικών προγραμμάτων τεχνητής νοημοσύνης στην παραγωγή, ο οποίος εξηγεί πώς οι επιχειρήσεις μπορούν να αξιολογήσουν την ετοιμότητα των δεδομένων, την αξιοπιστία του συστήματος, την ασφάλεια και τις λειτουργικές απαιτήσεις πριν από την επέκταση της τεχνητής νοημοσύνης.

Ο στόχος πρέπει να είναι η αξιόπιστη λειτουργία της τεχνητής νοημοσύνης στο πλαίσιο των υφιστάμενων επιχειρηματικών διαδικασιών, και όχι απλώς η σύνδεση μιας ακόμη εφαρμογής.

4. Οι δοκιμές παραγωγής πρέπει να καλύπτουν περισσότερα από την ακρίβεια

Ένα πιλοτικό πρόγραμμα συχνά επικεντρώνεται στο αν η τεχνητή νοημοσύνη παράγει τη σωστή απάντηση ή ολοκληρώνει την αναμενόμενη εργασία.

Η ακρίβεια έχει σημασία, αλλά αποτελεί μόνο ένα μέρος των δοκιμών παραγωγής.

Οι επιχειρήσεις πρέπει επίσης να κατανοήσουν πώς αποδίδει το σύστημα όταν έχουν πρόσβαση σε αυτό πολλοί χρήστες ταυτόχρονα, όταν λείπουν πληροφορίες ή όταν εμφανίζεται ένα απροσδόκητο αίτημα.

Ας υποθέσουμε ότι ένας βοηθός τεχνητής νοημοσύνης χειρίζεται 20 συνομιλίες με πελάτες κατά τη διάρκεια των δοκιμών.

Μπορεί να απαντά γρήγορα και με ακρίβεια.

Τι συμβαίνει όμως όταν 500 πελάτες προσπαθούν να τον χρησιμοποιήσουν κατά τη διάρκεια μιας περιόδου αιχμής;

Οι χρόνοι απόκρισης ενδέχεται να αυξηθούν. Ορισμένα αιτήματα μπορεί να αποτύχουν και το κόστος επεξεργασίας κάθε συνομιλίας μπορεί να αυξηθεί.

Ένα σχέδιο δοκιμών παραγωγής πρέπει να εξετάζει διάφορους τομείς:

• Ακρίβεια στον πραγματικό κόσμο: Μπορεί το σύστημα να χειριστεί ελλιπείς, ασυνήθιστες ή κακώς μορφοποιημένες πληροφορίες;
• Απόδοση: Ανταποκρίνεται αξιόπιστα όταν αυξάνεται η χρήση;
• Ενσωμάτωση: Μπορεί να ανταλλάσσει πληροφορίες σωστά με τις συνδεδεμένες επιχειρηματικές εφαρμογές;
• Ασφάλεια: Προστατεύει τις ευαίσθητες πληροφορίες και τηρεί τους περιορισμούς πρόσβασης;
• Διαχείριση σφαλμάτων: Τι συμβαίνει όταν το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης ή κάποια άλλη υπηρεσία δεν είναι διαθέσιμη;
• Ανθρώπινη επανεξέταση: Μπορούν οι υπάλληλοι να διορθώνουν λάθη και να αναλαμβάνουν περίπλοκες περιπτώσεις;

Αυτές οι δοκιμές πρέπει να αντικατοπτρίζουν τον τρόπο με τον οποίο η επιχείρηση θα χρησιμοποιήσει πραγματικά το σύστημα.

Μια εταιρεία θα πρέπει επίσης να συμφωνήσει σχετικά με τα αποδεκτά επίπεδα απόδοσης πριν από την έναρξη λειτουργίας.

Για παράδειγμα, η διοίκηση μπορεί να θέσει στόχους για την επιτυχή ολοκλήρωση εργασιών, τον χρόνο επεξεργασίας και τον αριθμό των περιπτώσεων που απαιτούν χειροκίνητη επανεξέταση.

Χωρίς συμφωνημένους στόχους, οι ομάδες ενδέχεται να δυσκολευτούν να αποφασίσουν εάν το σύστημα είναι έτοιμο.

5. Οι κίνδυνοι ασφάλειας αυξάνονται όταν περισσότεροι άνθρωποι χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη

Ένα μικρό πιλοτικό πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι προσβάσιμο μόνο σε λίγους υπαλλήλους που χρησιμοποιούν περιορισμένες πληροφορίες.

Μόλις εφαρμοστεί σε ολόκληρη την εταιρεία, το ίδιο σύστημα θα μπορεί να διαχειρίζεται αρχεία πελατών, οικονομικά έγγραφα, στοιχεία υπαλλήλων και εμπιστευτικές επιχειρηματικές πληροφορίες.

Αυτό δημιουργεί επιπλέον ευθύνες ασφάλειας.

Οι επιχειρήσεις πρέπει να κατανοήσουν ποιοι υπάλληλοι μπορούν να έχουν πρόσβαση στην εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης και ποιες πληροφορίες μπορεί αυτή να ανακτήσει.

Ένας υπάλληλος της εξυπηρέτησης πελατών, για παράδειγμα, δεν θα πρέπει να έχει αυτόματα πρόσβαση σε εμπιστευτικά οικονομικά αρχεία απλώς και μόνο επειδή τα δύο τμήματα χρησιμοποιούν την ίδια πλατφόρμα τεχνητής νοημοσύνης.

Οι εταιρείες θα πρέπει επίσης να εξετάσουν τον τρόπο με τον οποίο μεταφέρονται οι πληροφορίες μεταξύ των συστημάτων και αν εξωτερικοί πάροχοι επεξεργάζονται ή διατηρούν επιχειρηματικά δεδομένα.

Πριν από την ευρύτερη εγκατάσταση, θα πρέπει να θεσπιστούν έλεγχοι δικαιωμάτων, αρχεία δραστηριοτήτων, ασφαλείς συνδέσεις και σαφείς κανόνες διαχείρισης δεδομένων.

Οι έλεγχοι ασφάλειας πρέπει επίσης να συνεχίζονται μετά την έναρξη λειτουργίας, ιδίως όταν συνδέονται νέα τμήματα ή πηγές δεδομένων.

Η επέκταση της τεχνητής νοημοσύνης χωρίς την επανεξέταση αυτών των ελέγχων μπορεί να εκθέσει πληροφορίες που δεν προορίζονταν ποτέ να κοινοποιηθούν.

6. Η ασαφής ιδιοκτησία καθιστά τα προβλήματα παραγωγής πιο δύσκολα να επιλυθούν

Κατά τη διάρκεια μιας πιλοτικής φάσης, οι προγραμματιστές παρακολουθούν συχνά το σύστημα στενά.

Εάν παρουσιαστεί κάποιο σφάλμα, η ομάδα του έργου μπορεί να διερευνήσει και να διορθώσει το πρόβλημα.

Αυτή η ρύθμιση γίνεται δύσκολη όταν η τεχνητή νοημοσύνη αρχίζει να υποστηρίζει τις καθημερινές επιχειρηματικές λειτουργίες.

Ποιος θα ανταποκριθεί εάν το σύστημα σταματήσει να λειτουργεί εκτός των ωρών εργασίας;

Ποιος αποφασίζει αν μια λανθασμένη πρόταση είναι αρκετά σοβαρή ώστε να διακοπεί η αυτοματοποίηση;

Ποιος ενημερώνει τις επιχειρηματικές πληροφορίες όταν αλλάζουν οι πολιτικές της εταιρείας;

Αυτά τα ερωτήματα πρέπει να απαντηθούν πριν από την εφαρμογή.

Ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης που βρίσκεται σε παραγωγή πρέπει να έχει σαφείς αρμοδιότητες μεταξύ των τεχνικών και επιχειρηματικών ομάδων.

Οι προγραμματιστές μπορούν να χειρίζονται τα προβλήματα λογισμικού, ενώ οι διευθυντές των τμημάτων αξιολογούν αν η τεχνητή νοημοσύνη παράγει χρήσιμα επιχειρηματικά αποτελέσματα.

Οι ομάδες λειτουργιών μπορούν να παρακολουθούν τη διαθεσιμότητα του συστήματος, ενώ οι υπάλληλοι μπορούν να χειρίζονται περιπτώσεις που απαιτούν ανθρώπινη κρίση.

Χωρίς αυτή τη δομή, τα προβλήματα μπορεί να παραμείνουν ανεπίλυτα, καθώς οι ομάδες διαφωνούν ως προς το ποιος πρέπει να αναλάβει την ευθύνη.

Η σαφής ανάθεση ευθυνών διευκολύνει τη διατήρηση της απόδοσης και την άμεση αντίδραση όταν κάτι πάει στραβά.

7. Τα κόστη μπορούν να αυξηθούν γρήγορα μετά την υλοποίηση

Τα πιλοτικά προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης συνήθως περιλαμβάνουν περιορισμένη χρήση, γεγονός που καθιστά το κόστος ευκολότερο να ελεγχθεί.

Τα συστήματα παραγωγής μπορεί να διαφέρουν.

Ο μεγαλύτερος αριθμός χρηστών μπορεί να σημαίνει επιπλέον αιτήματα μοντέλων, υψηλότερα έξοδα cloud, αυξημένη αποθήκευση δεδομένων και μεγαλύτερες απαιτήσεις παρακολούθησης.

Ορισμένες ροές εργασίας τεχνητής νοημοσύνης ενδέχεται επίσης να απαιτούν από τους υπαλλήλους να ελέγχουν ή να διορθώνουν τα αποτελέσματα τακτικά.

Για παράδειγμα, ένα αυτοματοποιημένο σύστημα επεξεργασίας εγγράφων μπορεί να μειώσει τον χρόνο εισαγωγής δεδομένων, αλλά να απαιτεί ακόμα από το προσωπικό του οικονομικού τμήματος να ελέγχει πολλές εξαιρέσεις.

Εάν η εταιρεία μετρά μόνο την ταχύτητα επεξεργασίας, ενδέχεται να παραβλέψει το κόστος αυτής της επιπλέον εργασίας.

Οι επιχειρήσεις πρέπει να εκτιμούν το συνολικό λειτουργικό κόστος πριν προχωρήσουν σε κλιμάκωση.

Αυτό περιλαμβάνει την υποδομή, τη χρήση λογισμικού, τη συντήρηση της ενσωμάτωσης, την τεχνική υποστήριξη και τη συμμετοχή των υπαλλήλων.

Θα πρέπει επίσης να συγκρίνουν αυτά τα κόστη με την αξία που προσφέρει το σύστημα.

Ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης χαμηλότερου κόστους δεν είναι απαραίτητα η καλύτερη επιλογή, αν οι εργαζόμενοι αφιερώνουν σημαντικά περισσότερο χρόνο για να διορθώνουν τα λάθη του.

Το πραγματικό μέτρο της επιτυχίας δεν είναι το πόσο φθηνά η τεχνητή νοημοσύνη παράγει ένα αποτέλεσμα, αλλά το πόσο αποτελεσματικά βοηθά την επιχείρηση να ολοκληρώσει μια χρήσιμη εργασία.

8. Η σταδιακή εφαρμογή μειώνει τον κίνδυνο παραγωγής

Ένα από τα μεγαλύτερα λάθη που μπορούν να κάνουν οι εταιρείες είναι να εισαγάγουν την τεχνητή νοημοσύνη σε όλα τα τμήματα αμέσως μετά από μια επιτυχημένη πιλοτική εφαρμογή.

Μια πλήρης εφαρμογή μπορεί να δυσχεράνει τον εντοπισμό προβλημάτων, καθώς πολλοί χρήστες και συστήματα αρχίζουν να εξαρτώνται από την τεχνολογία ταυτόχρονα.

Μια σταδιακή προσέγγιση παρέχει μεγαλύτερο έλεγχο.

Οι επιχειρήσεις μπορούν να ξεκινήσουν εφαρμόζοντας την τεχνητή νοημοσύνη παράλληλα με την υπάρχουσα διαδικασία, χωρίς να της επιτρέπουν να πραγματοποιεί αλλαγές σε πραγματικό χρόνο.

Αυτό επιτρέπει στους υπαλλήλους να συγκρίνουν τα αποτελέσματα της τεχνητής νοημοσύνης με τις συνήθεις επιχειρηματικές αποφάσεις και να εντοπίζουν λάθη.

Το επόμενο βήμα θα μπορούσε να περιλαμβάνει την εισαγωγή του συστήματος σε ένα τμήμα ή σε μια μικρή ομάδα χρηστών.

Κατά τη διάρκεια αυτού του σταδίου, η εταιρεία θα πρέπει να παρακολουθεί τους χρόνους απόκρισης, την ακρίβεια, τις αστοχίες του συστήματος, τα σχόλια των εργαζομένων και τα λειτουργικά κόστη.

Μόλις η απόδοση σταθεροποιηθεί, η επιχείρηση μπορεί να επεκτείνει τη χρήση.

Για παράδειγμα, μια εταιρεία που εισάγει επεξεργασία τιμολογίων με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ξεκινήσει με μία ομάδα προμηθευτών.

Αφού επιβεβαιώσει ότι η εξαγωγή εγγράφων, οι κανόνες έγκρισης και οι συνδέσεις με το ERP λειτουργούν σωστά, μπορεί να προσθέσει επιπλέον προμηθευτές.

Εάν προκύψουν προβλήματα, η εταιρεία μπορεί να τα διορθώσει πριν το σύστημα επηρεάσει έναν πολύ μεγαλύτερο όγκο συναλλαγών.

Κάθε σχέδιο υλοποίησης θα πρέπει επίσης να εξηγεί πώς θα γίνει η επιστροφή στην προηγούμενη διαδικασία, σε περίπτωση που κάτι πάει στραβά.

Οι εργαζόμενοι χρειάζονται μια αξιόπιστη εναλλακτική λύση όταν ένα αυτοματοποιημένο σύστημα δεν είναι διαθέσιμο.

Αυτό αποτρέπει την πλήρη διακοπή μιας σημαντικής επιχειρηματικής λειτουργίας λόγω τεχνικής βλάβης.

9. Η τεχνητή νοημοσύνη χρειάζεται παρακολούθηση μετά την έναρξη λειτουργίας

Η έναρξη λειτουργίας ενός συστήματος τεχνητής νοημοσύνης δεν σημαίνει ότι η ανάπτυξη και οι δοκιμές έχουν ολοκληρωθεί.

Οι επιχειρηματικές πληροφορίες αλλάζουν. Οι πελάτες θέτουν νέες ερωτήσεις, οι εργαζόμενοι ακολουθούν επικαιροποιημένες διαδικασίες και το συνδεδεμένο λογισμικό λαμβάνει ενημερώσεις.

Αυτές οι αλλαγές μπορούν να επηρεάσουν την απόδοση της τεχνητής νοημοσύνης.

Ένα σύστημα που λειτουργεί καλά σήμερα μπορεί να παράγει λιγότερο αξιόπιστα αποτελέσματα μετά από μερικούς μήνες.

Οι εταιρείες πρέπει να ελέγχουν τακτικά την ακρίβεια, τους χρόνους απόκρισης, τις αποτυχημένες αιτήσεις, τις διορθώσεις των υπαλλήλων και τα λειτουργικά κόστη.

Θα πρέπει επίσης να συλλέγουν σχόλια από τους χρήστες του συστήματος.

Εάν οι υπάλληλοι διορθώνουν επανειλημμένα τον ίδιο τύπο λάθους, η εταιρεία πρέπει να κατανοήσει το λόγο.

Το πρόβλημα μπορεί να οφείλεται σε παρωχημένες πληροφορίες, σε έναν λανθασμένο επιχειρηματικό κανόνα ή σε μια ενσωμάτωση που δεν λειτουργεί πλέον σωστά.

Η τακτική παρακολούθηση βοηθά τις ομάδες να εντοπίζουν αυτά τα ζητήματα έγκαιρα.

Παρέχει επίσης στοιχεία για να αποφασιστεί πότε το σύστημα χρειάζεται βελτίωση ή αν είναι έτοιμο να υποστηρίξει επιπλέον τμήματα.

Τελικές σκέψεις

Οι επιτυχημένες πιλοτικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης αποτελούν ένα σημαντικό πρώτο βήμα, αλλά δεν εγγυώνται την επιτυχία στις καθημερινές επιχειρηματικές δραστηριότητες.

Οι προκλήσεις εμφανίζονται συχνά όταν η τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να διαχειριστεί πραγματικές πληροφορίες, να συνδεθεί με υπάρχοντα συστήματα, να υποστηρίξει περισσότερους χρήστες και να λειτουργήσει χωρίς τη συνεχή βοήθεια προγραμματιστών.

Οι επιχειρήσεις μπορούν να μειώσουν αυτά τα προβλήματα δοκιμάζοντας ρεαλιστικές καταστάσεις, ελέγχοντας την ασφάλεια, αναθέτοντας σαφείς αρμοδιότητες και προγραμματίζοντας τα κόστη παραγωγής πριν από την εφαρμογή.

Η σταδιακή εφαρμογή δίνει επίσης στις ομάδες χρόνο να εντοπίσουν προβλήματα και να βελτιώσουν την απόδοση πριν προχωρήσουν σε περαιτέρω επέκταση.

Τα έργα τεχνητής νοημοσύνης δεν πρέπει να κρίνονται μόνο από την απόδοσή τους κατά τη διάρκεια μιας επίδειξης.

Η πραγματική δοκιμασία αρχίζει όταν η τεχνολογία γίνεται μέρος των καθημερινών επιχειρηματικών λειτουργιών και πρέπει να παρέχει αξιόπιστα αποτελέσματα χωρίς να δημιουργεί επιπλέον προβλήματα.