Πώς να αποφύγετε την εμπορευματοποίηση AI: 3 τακτικές για την εκτέλεση επιτυχημένων πιλοτικών προγραμμάτων

Με την άνοδο

των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης ανοιχτού κώδικα, η εμπορευματοποίηση αυτής της πρωτοποριακής τεχνολογίας είναι μπροστά μας. Είναι εύκολο να πέσεις στην παγίδα να στοχεύεις ένα μοντέλο που κυκλοφόρησε πρόσφατα σε ένα επιθυμητό τεχνολογικό δημογραφικό στοιχείο και να ελπίζεις ότι θα το πιάσει.

Η δημιουργία μιας τάφρου όταν τόσα πολλά μοντέλα είναι εύκολα προσβάσιμα δημιουργεί ένα δίλημμα για νεοσύστατες επιχειρήσεις τεχνητής νοημοσύνης σε πρώιμο στάδιο, αλλά η αξιοποίηση βαθιών σχέσεων με πελάτες στον τομέα σας είναι μια απλή, αλλά αποτελεσματική τακτική.

Η πραγματική τάφρος είναι ένας συνδυασμός μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης που έχουν εκπαιδευτεί σε ιδιόκτητα δεδομένα, καθώς και μια βαθιά κατανόηση του τρόπου με τον οποίο ένας ειδικός κάνει τις καθημερινές του εργασίες για να λύσει διάφορα προβλήματα ροής εργασίας.

Σε βιομηχανίες με υψηλή ρύθμιση, όπου τα αποτελέσματα έχουν επιπτώσεις στον πραγματικό κόσμο, η αποθήκευση δεδομένων πρέπει να περάσει από έναν υψηλό πήχη ελέγχων συμμόρφωσης. Συνήθως, οι πελάτες προτιμούν εταιρείες με προηγούμενες επιδόσεις έναντι νεοφυών επιχειρήσεων, γεγονός που προωθεί μια βιομηχανία κατακερματισμένων συνόλων δεδομένων όπου κανένας παίκτης δεν έχει πρόσβαση σε όλα τα δεδομένα. Σήμερα, έχουμε μια πραγματικότητα πολλαπλών μέσων, στην οποία παίκτες όλων των μεγεθών διατηρούν σύνολα δεδομένων πίσω από εξαιρετικά συμμορφωμένους διακομιστές με τοίχους.

Αυτό δημιουργεί μια ευκαιρία για νεοφυείς επιχειρήσεις με υπάρχουσες σχέσεις να προσεγγίσουν πιθανούς πελάτες που συνήθως θα αναθέτουν σε τρίτους την τεχνολογία τους για να ξεκινήσουν ένα δοκιμαστικό πιλοτικό με το λογισμικό τους για την επίλυση συγκεκριμένων προβλημάτων πελατών. Αυτές οι σχέσεις θα μπορούσαν να προκύψουν μέσω συνιδρυτών, επενδυτών, συμβούλων ή ακόμα και προηγούμενων επαγγελματικών δικτύων.

Η εμφάνιση εφαπτομενικών διαπιστευτηρίων στους πελάτες είναι ένας αποτελεσματικός τρόπος οικοδόμησης εμπιστοσύνης: οι θετικοί δείκτες περιλαμβάνουν μέλη ομάδας από ένα πανεπιστήμιο γνωστό για ειδικούς τεχνητής νοημοσύνης, μια ισχυρή επίδειξη όπου το πρωτότυπο επιτρέπει στους υποψήφιους πελάτες να οπτικοποιήσουν τα αποτελέσματα ή μια σαφή ανάλυση επιχειρηματικών περιπτώσεων για το πώς θα βοηθήσει η λύση σας εξοικονομούν ή βγάζουν χρήματα.

Ένα λάθος που κάνουν συνήθως οι ιδρυτές σε αυτό το στάδιο είναι να υποθέτουν ότι η δημιουργία μοντέλων δεδομένων πελατών είναι επαρκής για την προσαρμογή και τη διαφοροποίηση του προϊόντος στην αγορά. Στην πραγματικότητα, η εύρεση του PMF είναι πολύ πιο περίπλοκη: απλά η τεχνητή νοημοσύνη σε ένα πρόβλημα δημιουργεί προβλήματα σχετικά με την ακρίβεια και την αποδοχή των πελατών.

Η εκκαθάριση του υψηλού πήχη της αύξησης έμπειρων εμπειρογνωμόνων σε βιομηχανίες με υψηλή ρύθμιση, οι οποίοι έχουν περίπλοκη γνώση των καθημερινών αλλαγών, συνήθως αποδεικνύεται δύσκολη υπόθεση. Ακόμη και τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που είναι καλά εκπαιδευμένα σε δεδομένα μπορεί να μην έχουν την ακρίβεια και την απόχρωση της γνώσης του ειδικού τομέα, ή ακόμα πιο σημαντικό, οποιαδήποτε σύνδεση με την πραγματικότητα.

Ένα σύστημα ανίχνευσης κινδύνου που έχει εκπαιδευτεί σε δεδομένα μιας δεκαετίας μπορεί να μην έχει ιδέα για συνομιλίες ειδικών του κλάδου ή πρόσφατες ειδήσεις που θα μπορούσαν να καταστήσουν εντελώς ακίνδυνο ένα «επικίνδυνο» γραφικό στοιχείο που θεωρούνταν στο παρελθόν. Ένα άλλο παράδειγμα θα μπορούσε να είναι ένας βοηθός κωδικοποίησης που προτείνει τη συμπλήρωση κώδικα μιας προηγούμενης έκδοσης ενός πλαισίου διεπαφής που έχει ωφεληθεί ξεχωριστά από μια διαδοχή εκδόσεων χαρακτηριστικών διακοπής υψηλής συχνότητας.

Σε τέτοιου είδους καταστάσεις, είναι καλύτερο για τις νεοφυείς επιχειρήσεις να βασίζονται στο μοτίβο εκκίνησης και επανάληψης, ακόμη και με πιλότους.

Υπάρχουν τρεις βασικές τακτικές στη διαχείριση πιλότων: