10 речей, які слід знати керівникам проектів перед початком роботи над АІ-проектом

AI and machine learning technologies are transforming the way organizations streamline their business processes and operations. Across industries, companies are realizing the benefits of AI technology like data-driven outcomes, automated processes, and faster implementation.
A recent TechRepublic survey found that 90% of organizations are currently working on AI projects. However, only one in three AI projects is proving to be successful. To leverage maximum benefits, project managers must plan their strategy before executing their AI project.
Here are 10 things for project managers to consider before starting their next AI project.

10 речей, які слід враховувати в будь-якому проєкті зі штучного інтелекту

1. Забезпечити високу якість даних.

Якісні дані - найважливіший ресурс для успішної реалізації вашого проекту зі створення штучного інтелекту. Дані є невід'ємною частиною вашої моделі штучного інтелекту, щоб зробити її ефективною для вашого бізнес-кейсу.

Переконайтеся, що при плануванні проекту зі штучного інтелекту ви виділили достатньо часу і ресурсів для отримання якісних даних.

2. Перевірте, чи відповідає ШІ вимогам вашого проєкту.

Перш ніж обрати технологію штучного інтелекту для свого наступного проекту, ви повинні переконатися, що ШІ - це вірогідне рішення для вашої бізнес-проблеми. За допомогою кваліфікованого партнера з AI-консалтингу ви зможете визначити, чи є ваш проект зі штучного інтелекту реальним рішенням для конкретної бізнес-задачі.

3. Кількісно оцінити результати проекту зі створення штучного інтелекту.

Яким має бути очікуваний результат успішного проекту зі штучного інтелекту? Без чітко визначених очікувань керівникам проектів складно кількісно оцінити результати своїх АІ-проектів.

Щоб розібратися з цією ситуацією, завжди розглядайте першу версію вашої реалізації штучного інтелекту як базовий випадок, щоб оцінити, чи є якість рішення достатньою для вирішення початкової проблеми. Якщо початкова точність набагато нижча за середню людську, це означає, що у вас є проблеми з кількістю або якістю даних, або що методологію, яку ви використовуєте для вашої схеми класифікації, потрібно скоригувати відповідно до того, що можна виразити в даних.

Після того, як ви створили базовий сценарій і визначили, які рішення є життєздатними, враховуючи початкові показники точності, використовуйте наступні версії та ітерації, щоб підвищити його бізнес-цінність і рентабельність інвестицій.

4. Визначте проблему, яку потрібно вирішити

Багато керівників проектів і компаній впроваджують проекти зі штучного інтелекту без чіткого розуміння бізнес-проблеми або мети, яку вони намагаються вирішити. Загальний "хайп" навколо технології штучного інтелекту створює враження, що вона може вирішити будь-яку проблему. Насправді це не так.

Визначте бізнес-проблему - і з'ясуйте, чи не є вона занадто складною, щоб її можна було вирішити за допомогою будь-якого рішення на основі ШІ.

5. Переконайтеся, що всі зацікавлені сторони проекту мають однакове розуміння ШІ

Зацікавлені сторони, включаючи менеджерів проектів, керівників команд і розробників, мають різне розуміння технології ШІ, виходячи з їхнього попереднього досвіду та навчання.

Рішення для штучного інтелекту, як правило, обмежене даними, доступними для навчання, і досвідом, необхідним для того, щоб змусити рішення працювати з даними, які у вас є. Часто немає коду або доступних даних для відтворення останніх досліджень. Через це ШІ - це не рішення, яке ви купуєте і забуваєте, це процес, який вимагає постійних вкладень, і зацікавленим сторонам потрібно переосмислити свої очікування від інших програмних рішень.

Перш ніж впроваджувати будь-який проект зі штучного інтелекту, розробіть послідовний підхід до реалізації рішення зі штучного інтелекту.

6. Визначте сферу застосування проекту зі штучного інтелекту

Незважаючи на численні переваги, проекти зі штучного інтелекту, як і будь-які інші ІТ-проекти та проекти з розробки, зазвичай мають дедлайн і бюджет. Виходячи з виділених ресурсів, визначте загальний обсяг вашого проекту зі штучного інтелекту - або те, чого ви плануєте досягти. Складіть графік збору та очищення даних, необхідних для реалізації проекту, а також визначте потреби в даних, які можуть затримати реалізацію проекту, і відповідальних за їх надання.

Оцініть масштаби вашого проекту з точки зору витрат, наявних ресурсів та рентабельності інвестицій.

7. Виберіть правильні дані

Перш ніж вибрати правильний алгоритм ШІ, проектні команди повинні відібрати, очистити і відфільтрувати навчальні дані відповідно до поставленого завдання. Підготувавши та зібравши правильні набори даних для навчання моделі, інженери проекту можуть прискорити майбутню розробку та експерименти зі штучним інтелектом. Для належного навчання командам управління проектами потрібні кваліфіковані експерти, які володіють наукою про дані, щоб зрозуміти, що є важливим у даних і результатах, а також мовами програмування, такими як Python, але розуміння того, як використовувати Java, допомагає при створенні деяких клієнтських додатків, які можуть працювати на окремій машині.

8. Виберіть правильний алгоритм ШІ

Незалежно від того, чи йдеться про контрольоване чи неконтрольоване навчання, керівники проєктів повинні вибрати правильний алгоритм ШІ для своїх проєктів. Важливо враховувати, що залежно від вимог проекту, для кожного завдання існують різні типи алгоритмів ШІ, зокрема для класифікації, розпізнавання об'єктів, рекомендацій, генерації тексту, генерації візуального контенту, кластеризації, виявлення аномалій та випадкових лісів.

9. Забезпечити безпеку даних

Як і будь-яке програмне рішення, рішення на основі штучного інтелекту також має відповідати всім вимогам, пов'язаним із безпекою. Як керівник проекту, ви повинні вжити належних заходів для захисту будь-якої АІ-системи від потенційних зловмисників. Крім того, переконайтеся, що ви дотримуєтеся правил безпеки даних під час роботи над проектом з розробки АІ.

10. Налаштуйте своє AI-рішення

Жодне програмне забезпечення на основі штучного інтелекту не є універсальним рішенням, здебільшого тому, що дані, з якими ви працюєте, і рішення, які є унікальними для вашого бізнесу та галузі, потребують нішевих даних або даних, персоналізованих для вашої компанії. Рішення потрібно налаштовувати відповідно до унікальних бізнес-вимог. Якщо ваша організація співпрацює з технологічним партнером, перевірте, чи може він запропонувати індивідуальні рішення для штучного інтелекту і як їхні моделі можна налаштувати під ваші дані...

На додаток до кастомізації, створіть AI-продукт, який легко інтегрується зі сторонніми системами, що використовуються у вашій організації.

Висновок

Як і інші технології, ШІ не є "срібною кулею", здатною самостійно вирішити бізнес-проблеми. Керівники проектів повинні підходити до ШІ інакше, ніж до інших ІТ-проектів, починаючи з того, що показують дані вашого базового рішення. Серед інших міркувань, команди управління проектами повинні чітко визначити бізнес-проблему, яку вони намагаються вирішити за допомогою технології штучного інтелекту.