Nhưng, nếu không có một tầm nhìn rõ ràng về vấn đề cần giải quyết cùng với việc thiếu kinh nghiệm trong chức năng cụ thể đó, họ có thể đưa tổ chức của bạn đi một chặng đường dài và không cần thiết. Nó có thể hấp dẫn; nó có thể rất thú vị, nhưng nó sẽ không đưa bạn đến nơi bạn muốn.
Để giúp tổ chức của bạn chọn được đúng nhà cung cấp, phù hợp với nhu cầu của mình, đây là những lời khuyên hàng đầu mà bạn nên xem xét khi chọn đối tác AI.
Liên kết với mục tiêu
Bạn biết mục tiêu khi sử dụng AI và khoa học dữ liệu trong tổ chức của mình - để cải thiện kết quả, đạt được hiệu quả cao hơn, giảm chi phí hoạt động hay vì một lý do nào đó khác hoàn toàn. Đó là một khởi đầu tuyệt vời, một bước đi tiến bộ, nhưng nó giống như hành động đưa bóng lên sân trong trận đấu bóng. AI đã bị thấm nhuần màu sắc tiếp thị trong vài năm qua. Kết quả là, nhiều giải pháp xuất hiện một cách chung chung hoặc chỉ lướt qua vấn đề. Vì lý do này, điều bắt buộc là bạn phải biết tổ chức của mình cần gì và tại sao. Đâu là vấn đề? Những nút thắt nào bạn muốn giải quyết? Khách hàng hiện không hài lòng với điều gì? Hơn nữa, hãy suy nghĩ về những số liệu bạn sẽ sử dụng để đo lường thành công và cách bạn dự định theo dõi chúng.
Lập một kế hoạch để đạt được mục tiêu cho tổ chức của bạn - và hãy nhớ rằng tổ chức luôn tồn tại điểm mạnh, điểm yếu. Hiểu rõ chúng và biết cách làm thế nào để một giải pháp AI có thể giảm thiểu những điểm yếu đó. Mọi người phải được định hướng theo mục tiêu và chiến lược để tổ chức có thể hoạt động tối ưu.
Giải quyết vấn đề
Giờ đây, khi tổ chức của bạn được liên kết với các mục tiêu nội bộ, đã đến lúc tìm kiếm các nhà cung cấp thể hiện mức độ tập trung cao vào một vấn đề cụ thể và một cái nhìn rõ ràng về việc giải quyết vấn đề đó như thế nào để tạo ra giá trị. Nếu một công ty dành toàn bộ thời gian và tài nguyên để giải thích mọi thứ về cách blockchain, AI và IoT hoạt động với các sản phẩm của mình, nhà cung cấp này có thể chưa sẵn sàng để giải quyết các nhu cầu cụ thể của tổ chức của bạn. Các nhà cung cấp AI tốt không nên cung cấp một bữa tiệc buffet tính năng cho khách hàng với mức giá cố định. Thay vào đó, họ nên đưa ra một bản đề xuất các tính năng một cách cụ thể.
Nếu họ không thể đào sâu vào mô tả vấn đề sẽ được giải quyết hay tình hình cần được cải thiện, điều đó không có nghĩa họ là một công ty tồi, nhưng đấy là dấu hiệu của kinh nghiệm non nớt. Họ tuyên bố càng nhiều về những gì công nghệ của họ có thể làm và giải quyết được, bạn càng cần phải nghĩ rằng họ có thể hơi sớm trong quá trình phát triển sản phẩm của mình.
Chuyên môn là điều cần thiết
Tập trung không phải lúc nào cũng là đủ. Liệu đối tác tiềm năng của bạn có chuyên môn thực sự để giải quyết vấn đề cụ thể của bạn? Chuyên môn là một vấn đề phức tạp. Đối tác cần một mức độ kiến thức nhất định về lĩnh vực của bạn. Nhóm được chỉ định cho tổ chức của bạn phải có sự hiểu biết về các điểm yếu độc nhất và tổng thể kinh doanh của bạn. Không phải là một hiểu biết đầy đủ, chi tiết và toàn diện nhưng mỗi ngành là duy nhất theo một cách nào đó, về mặt quy định hoặc hồ sơ khách hàng hoặc một cái gì đó khác, và nếu đối tác của bạn không quen thuộc với những đặc điểm đó, nó có thể dẫn đến những vấn đề lớn về sau.
Đồng thời, kinh nghiệm trong khoa học dữ liệu chuyên sâu cũng rất cần thiết. Các mô hình là nền tảng của mọi giải pháp AI. Chúng cần phải được xây dựng một cách cẩn thận và điểm thách thức nhất: Chúng cần được đóng gói trong phần mềm có thể dễ dàng sử dụng và được phân phối thông qua các dịch vụ có thể tác động đến hoạt động theo cách áp dụng cho tổ chức của bạn.
Và chuyên môn không dừng lại ở đó. Đối tác được bạn lựa chọn cần có khả năng vạch ra một lộ trình thực hiện rõ ràng. Họ phải có kế hoạch cho việc giải pháp họ đưa ra sẽ được triển khai như thế nào và ai nên tham gia. Đối tác tiềm năng của bạn cần chi tiết chính xác cách họ sẽ đưa giải pháp của họ vào công việc. Hãy yêu cầu họ chạy thử cách họ vận hành giải pháp của mình trong các môi trường tương tự.
Hồ sơ theo dõi những giá trị được cung cấp
Khi bạn xem xét giá trị quan trọng nhất mà bạn hy vọng có được từ một giải pháp AI mới, bạn và đối tác AI của bạn cần phải đi chung hướng - và họ sẽ có thể chỉ ra cách họ sẽ đánh giá giá trị đó. Ví dụ: họ cần xác định các số liệu cụ thể mà họ đang nhắm mục tiêu. Đó không chỉ là việc chỉ ra chi phí được tiết kiệm và những phần doanh thu bị mất. Quan trọng là các phương pháp và chỉ số họ sẽ sử dụng để định lượng, theo dõi và phân tích là gì? Về mặt này, các nghiên cứu từng trường hợp có thể đặc biệt hữu ích vì nó giúp bạn tìm hiểu những gì đã được thực hiện trong thế giới thực, tại sao và kết quả cụ thể của những quyết định đó. Các đối tác có thể cho thấy bằng chứng rõ ràng về giá trị tăng thêm.
Thật thú vị, một trong những điều gần như không ai nói với bạn là chỉ một phần giá trị là xuất phát từ chính công nghệ. Đóng góp quan trọng cho giá trị đến từ những người có thể xác định vấn đề một cách cụ thể, xem cách công nghệ được áp dụng để giải quyết nó và đưa công nghệ phù hợp vào tay những người sẽ đưa nó vào hoạt động hiệu quả - trước khi họ theo dõi và tính toán giá trị của nó. Có quá nhiều thứ đi vào toàn bộ quá trình, và đó là một công việc khó khăn. Vì vậy, bạn sẽ thấy thách thức không phải là tìm kiếm công nghệ tuyệt vời, thách thức thực sự là đóng gói công nghệ đó trong bối cảnh của một vấn đề kinh doanh và có được cái nhìn cụ thể về việc nó giải quyết vấn đề đó tốt như thế nào.
Đặt kỳ vọng phù hợp
Điều đáng lưu ý là nếu bạn tin rằng việc thực hiện một giải pháp AI hấp dẫn sẽ là một tiện ích bổ sung nhanh chóng, bạn có thể sẽ thất vọng. Để làm cho đúng, để mang lại kết quả có ý nghĩa cho tổ chức của bạn, đó là một quá trình lặp đi lặp lại, giống như chính AI. Các đối tác AI nên trung thực về điều này. Mặc dù một số cung cấp những lợi thế rõ ràng và làm cho mọi thứ dễ dàng nhất có thể dựa trên chuyên môn và kinh nghiệm của họ, bạn vẫn hãy mong đợi nó sẽ là một hành trình.
Ngoài ra, để đảm bảo kỳ vọng được đáp ứng trong dài hạn, hãy nhìn xa hơn một chút. Xây dựng lộ trình cho những gì bạn muốn đạt được trong tương lai và đừng chỉ giải quyết những vấn đề của ngày hôm nay. Bởi vì bạn đang tìm kiếm lâu dài, bạn sẽ có thể sẽ làm việc với cùng một đối tác AI trong một khoảng thời gian đáng kể (thực tế là nhiều năm). Như vậy, tính minh bạch trở nên rất quan trọng. Lộ trình của họ cũng quan trọng như cách họ sẽ có thể hỗ trợ các mục tiêu đang thực hiện của bạn. Càng nhiều hộp đen họ tạo ra xung quanh các kế hoạch tương lai của họ, bạn càng phải quan tâm về những đề xuất này.
Mặc dù có rất nhiều điều cần xem xét khi lựa chọn đối tác AI, nhưng hãy nhớ rằng, việc chọn đúng đối tác sẽ đem lại giá trị. Các khả năng và lợi ích của AI thực sự có tính chất biến đổi khi được áp dụng một cách cẩn trọng. Chúc bạn may mắn với hành trình AI của mình.
Theo Tạp chí Thông tin & Truyền thông
http://ictvietnam.vn/lanh-dao-cntt/lanh-dao-cntt/phan-tich-du-lieu/doanh-nghiep-can-tim-kiem-gi-o-cac-doi-tac-ai.htm
