Të dhënat sjellin premtime për bizneset dhe organizatat. Megjithatë, vlera e drejtimit me të dhënat nuk është gjithmonë aq e drejtpërdrejtë sa tingëllon. Inteligjenca artificiale, si një ide, u shfaq për herë të parë menjëherë pasi njerëzit zhvilluan kompjuterin elektronik dixhital që e bën të mundur. Dhe, ashtu si teknologjia dixhitale, inteligjenca artificiale ose AI, ka pushtuar valët e zhurmës dhe errësirës – me një përjashtim: AI nuk ka përjetuar ende vendosje komerciale në shkallë të gjerë.

Pak organizata kanë marrë një drejtim të hershëm, ndërsa të tjerat po ndjekin dhe ndonjëherë e detyrojnë veten në aplikacione biznesi të aktivizuara me AI. E thënë thjesht, ka një ndryshim në kuptimin, si dhe adoptimin edhe brenda së njëjtës industri. Ndërsa aftësitë e AI janë zgjeruar në mënyrë dramatike, po ashtu është zgjeruar edhe dobia e saj në një numër në rritje fushash. Makineritë e fuqizuara nga AI mund të kryejnë sot shumë detyra - të tilla si njohja e modeleve komplekse, sintetizimi i informacionit, nxjerrja e përfundimeve dhe parashikimi - që jo shumë kohë më parë supozohej se kërkonin njohjen njerëzore. Këto përparime kanë lejuar që mësimi i makinerive të rritet që nga viti 2000 dhe të përdoret për të nxitur algoritmet e të mësuarit të thellë, ndër të tjera. Përparimet janë lehtësuar nga disponueshmëria e grupeve të të dhënave të mëdha dhe të larmishme, algoritme të përmirësuara që gjejnë modele në male të dhënash, rritja e financimit të R&D dhe njësitë e fuqishme të përpunimit grafikë, të cilat kanë sjellë nivele të reja të fuqisë llogaritëse matematikore. Në të njëjtën kohë, vlen të kujtohet se mësimi i makinerive ka kufizime.

Ne duhet të marrim parasysh faktorë të ndryshëm ndërsa shqyrtojmë një zgjidhje të AI:

  1. AI nuk është zgjidhje e gatshme për problemet : Organizatat, të mëdha apo të vogla, duhet të kuptojnë qartë se nuk ka zgjidhje të gatshme në hapësirën e AI, në të gjithë industritë, që ata thjesht mund ta blejnë dhe të fillojnë ta zgjidhin problemet e tyre të biznesit. Inteligjenca ndërtohet gjatë një periudhe kohore dhe kërkon kohë, para dhe përpjekje për të drejtuar zgjidhjet e AI që zgjidhin problemet. Ka elementë të ndryshëm që janë në dispozicion, por ato duhet të integrohen së bashku për të zgjidhur problemet.
  2. Rasti i përdorimit drejton zgjidhjen: Zakonisht dhe në mënyrë të përshtatshme është thënë se disa nga problemet më komplekse dhe më të ndryshme në këtë botë mund të zgjidhen duke përdorur AI. Megjithatë, hapi i parë është identifikimi i rasteve të përdorimit që janë të zbatueshme që nuk janë probleme që mund të zgjidhen duke përdorur një qasje të thjeshtë të drejtpërdrejtë. Hapi tjetër është përpunimi i informacionit dhe aplikimi i të dhënave për të arritur në veprimet dhe njohuritë që më pas mund të përdoren. Për t'i emocionuar njerëzit për ndikimin e mundshëm, ju duhet jo vetëm të dëshironi që njerëzit të punojnë me të dhënat, por gjithashtu t'u tregoni atyre se si ato zgjidhin problemet e tyre dhe gjenerojnë vlerë.
  3. Të dhënat janë çelësi : Të dhënat janë një pjesë thelbësore e kornizës së AI. për të mbledhur të dhëna dhe për të ndërtuar infrastrukturën e të dhënave sesa për të ndërtuar modelin e mësimit të makinerive. Marrja e të dhënave është thelbësore dhe kompanitë jo vetëm që po i japin rëndësi, por edhe më shumë prioritet për mbledhjen e të dhënave si pjesë e proceseve të tyre të biznesit. Shpesh ne shohim se organizatat nuk kanë të dhëna historike që kërkohen që algoritmet të nxjerrin modele për qëndrueshmëri. Përfitimet e së ardhmes bazohen në të dhënat që mblidhen tani dhe theksin e dhënë për të dhënat që na ndihmojnë të imagjinojmë të ardhmen.
  4. Të mësuarit është pjesë e procesit : Ne mund të përdorim analogjinë e fëmijëve të vegjël që duhet të ushqehen me informacion të mjaftueshëm dhe t'u jepet kohë e mjaftueshme për të mësuar diçka të re dhe më pas për ta zotëruar atë. E njëjta gjë mund të zbatohet për çdo zgjidhje të ofruar nëpërmjet AI. Të mësuarit duke bërë dhe më pas të mësuarit me të është thelbi i të gjithë procesit. Trajtimi i të dhënave në mënyrë strategjike dhe më pas fragmentimi i tyre nëpër sisteme të shumta mund të pengojë procesin e të mësuarit, por është i rëndësishëm. Algoritmet e inteligjencës artificiale nuk janë inteligjente, por ato priren të bëhen inteligjente pasi ushqehen dhe trajnohen me sasi të mëdha të dhënash.
  5. Të prapambeturit — një sfidë: Një nga faktorët të cilit nuk i jepet rëndësia e duhur është kthimi prapa. Ditët mund të mos jenë shumë të largëta ku disa sisteme janë krijuar për të arritur në përfundime të shpejta bazuar në të dhënat. Por, si dhe cilët janë faktorët që kanë çuar në marrjen e vendimit dhe transparencën e këtij vendimi, herët a vonë do të bëhet e diskutueshme. Rregulloret që rregullojnë vendimin do të orkestrojnë efektivitetin dhe transparencën për çdo pyetje të ngritur. Pra, prapambetja mund të përdoret si mburojë për vendimet dhe mekanizmi duhet të jetë pjesë integrale e zhvillimit të zgjidhjeve.