AI-проекты, упомянутые в цикле статей, такие как инспектирование визуальных активов, предиктивная сеть и управление рисками, DHL Global Trade Barometer (
подробнее) приводят к улучшенной
генерации инсайтов. Это нужно для того, чтобы улучшать процессы принятия решений в организации. Проекты такого типа повышают операционную эффективность, улучшают клиентский опыт и, в конечном счете, создают дополнительные источники прибыли через следующие драйверы ценностей:
- увеличение количества правильных решений,
- увеличение положительных результатов принятия таких решений,
- уменьшение количества неправильных решений,
- уменьшение последствий от принятия неправильных решений.
Фреймворк на рисунке 3 может помочь вам пройти процедуру выбора типа проекта, чтобы организовать наиболее релевантный аналитический процесс.
Как только вы поймете какой из двух типов проекта вам нужно начинать, следующим шагом будет планирование и внедрение. Существует множество методологий управления внедрением AI-проектов. Эксперты IBM и DHL рекомендуют смесь четырех техник успешного внедрения AI:
- дизайн-мышление для раскрытия неосознанных потребностей пользователей,
- традиционные подходы к управлению IT-проектами,
- специфичная для внедрения AI-методология сбора знаний и обучения этим знаниям,
- подвижная (agile) методология постоянного развития и улучшения системы после того, как ее изначально обучили.