10 cose che i responsabili di progetto dovrebbero sapere prima di avviare un progetto di intelligenza artificiale

Le tecnologie di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico stanno trasformando il modo in cui le organizzazioni ottimizzano i processi e le operazioni aziendali. In tutti i settori, le aziende si stanno rendendo conto dei vantaggi della tecnologia AI, come i risultati basati sui dati, i processi automatizzati e l'implementazione più rapida.
Un recente TechRepublic ha rilevato che 90% delle organizzazioni stanno attualmente lavorando a progetti di IA. Tuttavia, solo un progetto di IA su tre si sta rivelando un successo. Per ottenere i massimi benefici, i project manager devono pianificare la loro strategia prima di eseguire il progetto di IA.
Ecco 10 cose che i project manager devono considerare prima di iniziare il loro prossimo progetto di intelligenza artificiale.

10 cose da considerare in qualsiasi progetto di intelligenza artificiale

1. Garantire dati di alta qualità.

I dati di alta qualità sono la risorsa più importante per il successo del vostro progetto di IA. I dati sono fondamentali per rendere il modello di IA efficace per il vostro caso aziendale.

Assicurarsi che nella pianificazione del progetto di IA siano previsti tempo e risorse sufficienti per ottenere dati di buona qualità.

2. Verificare se l'IA è fattibile per i requisiti del progetto.

Prima di scegliere la tecnologia AI per il vostro prossimo progetto, dovete assicurarvi che l'AI sia una soluzione plausibile per il vostro problema aziendale. Con l'aiuto di un partner qualificato per la consulenza sull'IA, è possibile determinare se il progetto di IA è una soluzione fattibile per una specifica sfida aziendale.

3. Quantificare l'output del progetto di IA.

Quale dovrebbe essere il risultato atteso di un progetto di IA di successo? Senza aspettative chiaramente definite, è difficile per i project manager quantificare i risultati dei loro progetti di IA.

Per affrontare questa situazione, bisogna sempre considerare la prima versione dell'implementazione dell'IA come un caso base per valutare se la qualità della soluzione è sufficiente a risolvere il problema iniziale. Se l'accuratezza iniziale è molto inferiore alla media umana, significa che ci sono problemi con la quantità o la qualità dei dati, oppure che la metodologia utilizzata per lo schema di classificazione deve essere adattata a ciò che può essere espresso nei dati.

Una volta stabilito un caso base e individuate le soluzioni praticabili in base ai numeri di precisione iniziali, si utilizzano le versioni e le iterazioni successive per migliorare il valore aziendale e il ROI.

4. Definire il problema da risolvere

Molti project manager e aziende implementano progetti di IA senza una chiara comprensione del problema o dell'obiettivo aziendale che stanno cercando di risolvere. Il "clamore" generale sulla tecnologia dell'IA fa pensare che possa risolvere ogni tipo di problema. In realtà, non funziona così.

Definite il problema aziendale e scoprite se è troppo complesso per essere risolto da una soluzione basata sull'intelligenza artificiale.

5. Assicurarsi che tutti gli stakeholder del progetto abbiano la stessa comprensione dell'IA.

In base alla loro precedente esperienza e al loro apprendimento, gli stakeholder, compresi i project manager, i team leader e gli sviluppatori, hanno una diversa comprensione della tecnologia AI.

Una soluzione di IA è tipicamente limitata dai dati disponibili per l'addestramento e dalle competenze necessarie per far funzionare le soluzioni con i dati di cui si dispone. Spesso non c'è codice o dati disponibili per ricreare le ultime ricerche. Per questo motivo l'IA non è una soluzione che si acquista e si dimentica, ma è un processo che richiede input costanti e gli stakeholder devono reimpostare le loro aspettative rispetto ad altre soluzioni software.

Prima di implementare qualsiasi progetto di IA, sviluppate un approccio coerente all'implementazione della soluzione di IA.

6. Definire l'ambito del progetto di IA

Nonostante i numerosi vantaggi, i progetti di IA sono come tutti gli altri progetti IT e di sviluppo e in genere hanno una scadenza e un budget. In base alle risorse stanziate, definite l'ambito generale del vostro progetto di IA, ovvero ciò che intendete realizzare. Tracciate una tabella di marcia per la raccolta e la pulizia dei dati che serviranno per il progetto e identificate le esigenze di dati che potrebbero bloccare il progetto e chi sarà responsabile della fornitura di tali dati.

Valutare la portata del progetto in termini di costi, risorse disponibili e ritorno sull'investimento.

7. Scegliere i dati corretti

Prima di scegliere l'algoritmo di IA giusto, i team di progetto devono selezionare, pulire e filtrare i dati di addestramento per adattarli al compito da svolgere. Preparando e raccogliendo i set di dati giusti per l'addestramento dei modelli, gli ingegneri di progetto possono accelerare lo sviluppo e gli esperimenti futuri di IA. Per una formazione adeguata, i team di gestione dei progetti hanno bisogno di esperti competenti in Data Science per capire cosa è significativo nei dati e nei risultati, e di linguaggi di programmazione come Python, ma la comprensione dell'uso di Java aiuta a costruire alcune applicazioni client side che possono essere eseguite su una macchina individuale.

8. Scegliere l'algoritmo di intelligenza artificiale corretto

Che si tratti di apprendimento supervisionato o non supervisionato, i project manager devono scegliere l'algoritmo di IA giusto per i loro progetti. La considerazione importante è che, a seconda dei requisiti del progetto, si possono scegliere diversi tipi di algoritmi di IA per ogni compito, tra cui compiti di classificazione, riconoscimento di entità, raccomandazione, testo generativo, contenuto visivo generativo, clustering, rilevamento di anomalie e foresta casuale.

9. Garantire la sicurezza dei dati

Come ogni soluzione software, anche una soluzione basata sull'intelligenza artificiale deve soddisfare tutti i requisiti di sicurezza. In qualità di project manager, è necessario adottare misure adeguate per proteggere qualsiasi sistema di IA da potenziali aggressori. Inoltre, bisogna assicurarsi di rispettare le norme di sicurezza dei dati quando si lavora a un progetto di sviluppo dell'IA.

10. Personalizzare la soluzione AI

Nessun software basato sull'intelligenza artificiale è una soluzione "unica", soprattutto perché i dati con cui si lavora e le soluzioni uniche per la propria azienda e il proprio settore richiedono dati di nicchia o dati personalizzati per la propria azienda. Le soluzioni devono essere personalizzate in base a requisiti aziendali unici. Se la vostra azienda collabora con un partner tecnologico, verificate se è in grado di fornire soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate e come i suoi modelli possono essere adattati ai vostri dati.

Oltre alla personalizzazione, costruite il vostro prodotto di IA in modo che si integri facilmente con i sistemi di terze parti utilizzati dall'organizzazione.

Conclusione

Proprio come altre tecnologie, l'IA non è un "proiettile d'argento" in grado di risolvere da solo i problemi aziendali. I project manager devono affrontare un'IA in modo diverso da altri progetti IT, partendo da ciò che i dati mostrano con la soluzione di base. Tra le altre considerazioni, i team di project management devono definire chiaramente il problema aziendale che stanno cercando di risolvere utilizzando la tecnologia AI.