Implementation of AI products or services in the organization

This document was written by a human (verified at https://app.gptzero.me/).

Artificial intelligence is currently one of the most evolving branches of IT science and services. We are living in a time of a real revolution in terms of the number of potential solutions that will work for an enterprise. To benefit from this, it is good to have a partner to lead the implementation process.

?

In my article you will find a description of where I start this process for my clients:

1. Information about what makes up artificial intelligence, its components, and whether they apply to your business.
2. Trends that indicate the direction of development and the question of whether it is worth following them or creating new ones.
3. Lessons learned from AI implementations in the organization, because the experience of others can help you too.
4. Summary.

?

Artificial intelligence - AI

?

Artificial intelligence - AI for short - means giving machines human-like behavior through a process of learning from algorithms, experience, and access to large data sets.

Weather forecasts are a good illustration - statistics have been collected for almost 200 years. Even so, forecasts are subject to the risk of error, although statistically, they are getting better.

?

The basic components of AI, are:

- Learning data - datasets that are a benchmark for our model. They are a basic component of artificial intelligence systems. The data must correspond to a real phenomenon, process, or market. The degree of their completeness will affect the effectiveness of the entire AI system, which you can later use.

?

- The right to use and technical access to the data - this is one of the absolute conditions that will ensure safe and effective analysis. Accordingly, the algorithms created for the model and the software by which we are able to use them as the second pillar of an effective AI system.

?

- IT environment - the effectiveness of a given AI system is influenced by how open and accessible the data resources are, where they come from, the cost associated with data verification, and the extent to which they can be updated. However, to be able to do this effectively you need hardware resources, dedicated and specific (GPU instead of CPU) for the solution. Consequently, an increase in energy consumption, carbon footprint, or hardware operating costs should be considered a fixed budget item.

?

- Competency market - whether there are people qualified in a given IT environment, with the access and knowledge necessary to analyze the set of values of interest.

?

From a business point of view, an important part of deployment planning is competition. Acquiring new customers using AI can be easier, so when planning an implementation pay attention to the behavior of your competitors. How they approach the subject, whether they have already implemented the right tools, and what has had a positive or negative effect.

?

In summary, the application of artificial intelligence in business is made possible by analyzing and understanding the processes in which a company is capable of implementing automation. Every company relies on internal and external data to help make decisions and set the pace for change. In the course of a consultation, key elements can be extracted, on the basis of which an AI system can be erected. By defining the goal, it is much easier to achieve final success.

?

Trends that point the way forward. Is AI worth following?

?

In 2017, the trend related to artificial intelligence could be described as curiosity. Companies began to take an interest in the issue and look for the best solutions for themselves.

AI has taken on tactical importance in 2019. The advantage that can be gained is beginning to take hold and can be an important element of growth for companies.

As of 2021, it is safe to say that the importance of AI has risen to the level of a strategy element, which should be understood as a major direction for the company.

?

However, hopes are not yet fully reflected in the real-world use of the technology. Over the past three years, the level of successful implementation of AI in organizations in the US has increased only from 52 to 54%. While on the one hand that's more than half of the companies surveyed, the dynamics seem meager. This is a direct result of the still small group of individuals and companies capable of coordinating the effective implementation of AI-based solutions.

?

The trend could gain momentum in the next 2-3 years. For example, a forecast for 2025 says that the 10% of companies that successfully implement artificial intelligence mechanisms by then will increase the value of their operations threefold, compared to the other 90% of organizations that will not reap the benefits of using AI.

?

For the time being, solutions based on artificial intelligence are tailor-made. Based on the analysis, the needs and goals to be achieved by implementing the appropriate technology can be determined. As a result, companies developing new algorithms, software, and organizational solutions are implementing dedicated systems effectively.

?

To understand the scale of the dynamics of the artificial intelligence development trend, I will cite the example of ChatGPT. The solution was made available for public testing, which resulted in the registration of one million users in the first five days. Currently, about 25 million people use the system daily. So is it worth following the trend and implementing ChatGPT in your business? Maybe it's better to use other solutions that are better proven? How do you measure the effectiveness of using artificial intelligence in a business? To decide whether to chase trends or perhaps, however, to quietly look for solutions that suit the nature of your business, I suggest starting with data.

?

I will divide them into external and internal data sources.

?

In the first category, I include data from the market. Processed, analytics-based, and verified sources that are available through certain regulations, as well as paid subscriptions. They are authoritative and allow to draw specific conclusions about the company's environment.

?

To the second category I assign data, for example, from production and logistics systems, provided that the data of suppliers, subcontractors and other entities involved in these processes are legally secured. The same applies, for example, to CRM systems, where, with anonymized data and in compliance with regulations on personal data, it is possible to analyze consumer behavior that directly translates into the development or decline of the company.

?

What the data have in common is their objectivity. The numbers are irrefutable. Market information, charts, legislation. An in-depth analysis of how a company uses data and what data it makes available in market processes will help determine at what pace you can implement AI in your company.

?

What are the fears associated with implementing AI in an enterprise?

?

I take cultural barriers as the basis - opposition to the new technology is evident, especially in the area related to decision-making and lack of faith in the outcome. Here, managers still want to leave the dominant role to themselves. Trust in AI systems is still shaky and treated as a suggestion rather than a decision that obliges concrete action.

?

Another element is fear - of new competencies and the changing environment. Already, from time to time, there are reports of downsizing in companies due to the implementation of AI. I consider this an abuse because AI brings new opportunities to people who can use them effectively. For the time being, shifting all responsibility to AI for performing specific tasks is reckless, not to say stupid.

?

This is a consequence of the lack of human resources - people whose experience allows them to successfully implement AI in an organization. For example, a well-developed automated system for studying customer behavior on a website will acquire data for analysis, which an engineer will be able to understand, but a UX and UI specialist will, on the basis of this data, propose solutions to increase the effectiveness of the website.

?

However, what could I point to as the most disruptive? The lack of a strategy for approaching AI. How artificial intelligence can affect a company depends on what that company needs and whether there is such a tool on the market. If a manager can pinpoint which areas need to implement AI to improve their performance, it will be much easier for them to communicate with consultants for appropriate solutions, or convince investors to put up the funds necessary to develop a specific system from scratch.

?

However, if you need help in defining your goal, creating a roadmap, and getting the right companies and specialists to prepare and implement artificial intelligence systems, let's look for effective solutions together.

?

But are these concerns justified?

?

Based on my own experience of implementing AI in companies, I see that the biggest concerns are related to a lack of proper understanding of the role the company has in analyzing data and how to use it to achieve its goals. That's why it's worth going deeper into this subject to avoid situations when, for example, during the sale of shares in a company, we fail to secure the possibility of the legitimate use of internal data, or the need arises to incur additional costs associated with the need to purchase new technology capable of processing AI systems.

?

What is the rationale for taking action after the consultation?

?

First, organizations that work on artificial intelligence are increasing by leaps and bounds the number of models that are then used to analyze and exploit the data. The pace of new developments is tremendous, so the chance of acquiring a specific system without having to incur the cost of designing everything from scratch increases. One must, however, be quick to orient oneself to the activities of developers.

?

Second, the optics of looking at the value that AI tools add are changing. You no longer ask whether this value can be added at all, but how it can really impact the company. Successful implementation of AI takes several months, it's a multi-faceted process, but the desire to improve end quality among entrepreneurs will only grow. Thus, the way they compete in the market will change.

?

Third, it turns out that there is no special problem with getting people with the right skills for projects. Already in 2019, among the companies surveyed, optimism related to successfully finding competent people was 70%. This is a huge opportunity for IT specialists, and analysts, but also psychologists or marketers who help systems understand market dependencies and prepare meaningful results.

?

Fourth, companies are beginning to see AI as an element of prestige. They are increasing budgets that allow them to hire security, legal, and experienced implementers who will boost brand perception by doing the right thing. AI is no longer just an incomprehensible invention of science-fiction creators. It's a real value for any company that implements high-level artificial intelligence.

?

Summary

?

1. Artificial intelligence ceases to scare and begins to tempt. The ever-lengthening list of potential benefits of implementing AI in an organization definitely makes it easier to decide and invest in this area.
2. Despite the growing trend, the dynamics of AI implementations in organizations is still at a low level. This is due to several components, among which the lack of an action strategy should be considered a key one, and that the implementation process itself takes at least several months.
3. The development of artificial intelligence is, in fact, an opportunity to combine the once-distant fields of technology and humanities. The result can be the development of a company in a new, profitable direction.
4. Defining a roadmap and success criteria with the participation of people and companies experienced in implementing AI projects significantly increases the chance of a positive outcome and reduces the risk of incurring additional costs.

?

Wdro?enie produktu lub us?ugi AI w organizacji

?

Sztuczna inteligencja jest obecnie jedn? z najbardziej rozwijanych ga??zi nauk i us?ug informatycznych. ?yjemy w czasie prawdziwej rewolucji pod k?tem ilo?ci potencjalnych rozwi?zań, które sprawdz? si? w przedsi?biorstwie. By skorzyta? na tym, dobrze jest mie? partnera, który poprowadzi proces wdro?enia.

?

W moim artykule znajdziesz opis tego, od czego zaczynam ten proces dla swoich klientów:

1. Informacje o tym, co sk?ada si? na sztuczn? inteligencj?, jej sk?adowe oraz czy dotycz? one Twojego przedsi?biorstwa.
2. Trendy, które wskazuj? kierunek rozwoju i pytanie, czy warto pod??a? za nimi, czy kreowa? nowe.
3. Wnioski p?yn?ce z wdro?eń AI w organizacji, bo do?wiadczenie innych mo?e pomóc te? tobie.
4. Podsumowanie.

?

Sztuczna inteligencja - AI

?

Sztuczna inteligencja – w skrócie AI – oznacza nadanie maszynom zachowań zbli?onych do ludzkich poprzez proces uczenia si? na podstawie algorytmów, do?wiadczeń i dost?pu do du?ych zbiorów danych.

Dobr? ilustracj? s? prognozy pogody – dane statystyczne s? gromadzone od prawie 200 lat. Mimo to prognozy s? obarczone ryzykiem b??du, cho? statystycznie s? one coraz lepsze.

?

Podstawowe komponenty AI, to:

? Dane do uczenia si? – zbiory danych, które s? wzorcowe dla naszego modelu. Stanowi? podstawow? sk?adow? systemów sztucznej inteligencji. Dane musz? odpowiada? rzeczywistemu zjawisku, procesowi, rynkowi. Stopień ich kompletno?ci wp?ynie na skuteczno?? ca?ego systemu AI, który mo?esz pó?niej wykorzsta?.

?

? Prawo do u?ycia i dost?p techniczny do danych - jest to jeden z bezwgl?dnych warunków, które zapewni? bezpieczn? i skuteczn? analiz?. W zwi?zku z tym, algorytmy stworzone na potrzeby modelu oraz software, dzi?ki któremu jeste?my w stanie z nich skorzysta? stanowi? drugi filar skutecznego systemu AI.

?

? ?rodowisko IT - na skuteczno?c danego systemu AI wp?ywa to, jak bardzo otwarte?i dost?pne s? zasoby danych, sk?d pochodz?, z jakim kosztem zwi?zana jest weryfikacja danych, oraz w jakim stopniu mo?na je aktualizowa?. Jednak by móc robi? to efektywnie potrzebne s? zasoby sprz?towe, dedykowane i specyficzne (GPU zamiast CPU) pod dane rozwi?zanie. W konsekwencji wzrost zu?ycia energii, ?ladu w?glowego, czy kosztów eksploatacji sprz?tu nale?y uzna? za sta?? pozycj? w bud?ecie.

?

? Rynek kompetencji – czy s? ludzie wykwalifikowani w danym ?rodowisku IT, z dost?pem?i wiedz? niezb?dn? do analizy interesuj?cego zbioru warto?ci.

?

Z punktu widzenia biznesowego istotnym elementem planowania wdro?eń jest konkurencja. Pozyskiwanie nowych klientów z u?yciem AI mo?e by? ?atwiejsze, dlatego planuj?c wdro?enie zwró? uwag? na zachowanie konkurencji. W jaki sposób podchodz? do tematu, czy ju? wdro?yli odpowiednie narz?dzia, co przynios?o pozytywny, a co negatywny skutek.?

?

Podsumowuj?c, zastosowanie sztucznej inteligencji w biznesie jest mo?liwe dzi?ki analizie??i zrozumieniu procesów, w których przedsi?biorstwo jest zdolne wdro?y? automatyzacj?. Ka?da firma bazuje na danych wewn?trznych i zewn?trznych, które pomagaj? w podejmowaniu decyzji, nadaj? tempo zmian. W trakcie konsultacji mo?na wyodr?bni? elementy kluczowe, na bazie których mo?na postawi? system AI. Dzi?ki okresleniu celu du?o ?atwej mo?na osi?gn?? końcowy sukces.

?

Trendy, które wskazuj? kierunek rozwoju. Czy warto pod??a? za AI?

?

W 2017 roku trend zwi?zany ze sztuczn? inteligencj? mo?na by?o okre?li? jako ciekawostk?. Firmy zacz??y si? interesowa? zagadnieniem i szuka? najlepszych dla siebie rozwi?zań.

W 2019 roku AI nabra?o znaczenia taktycznego. Przewaga, jak? mo?na uzyska? zaczyna przybiera? na sile i mo?e stanowi? wa?ny element rozwoju dla firm.

Od 2021 roku mo?na ?mia?o powiedzie? o wzro?cie znaczenia AI do poziomu elementu strategii, co nale?y rozumie? jako g?ówny kierunek dla przedsi?biorstwa[1].

?

Jednak nadzieje nie do końca jeszcze maj? swoje odzwierciedlenie w realnym u?yciu technologii. W ci?gu ostatnich 3 lat poziom skutecznego wdro?enia AI w organizacjach?w USA wzrós? tylko z 52 na 54%. Cho? z jednej strony to ponad po?owa badanych firm,?to z drugiej dynamika wydaje si? mizerna. Wynika to wprost z wci?? niewielkiej grupy osób???i firm, zdolnych do koordynacji skutecznego wprowadzania rozwi?zań opartych na sztucznej inteligencji.

?

Trend mo?e nabra? rozp?du w ci?gu najbli?szych 2-3 lat. Na przyk?ad prognoza na 2025 rok mówi, ?e 10% firm, które do tego czasu skutecznie wdro?y mechanizmy sztucznej inteligencji, zwi?ksz? warto?? swoich dzia?ań trzykrotnie, w stosunku do pozosta?ych 90% orgazniacji, które nie skorzystaj? z dobrodziejstw wykorzystania AI.

?

Póki co, rozwi?zania oparte na sztucznej inteligencji s? szyte na miar?. Na bazie analizy mo?na okre?li? potrzeby i cel do osi?gni?cia dzi?ki wdro?eniu odpowiedniej technologii. Dzi?ki temu firmy opracowuj?ce nowe algorytmy, software oraz rozwi?zania organizacyjne wdra?aj? dedykowane systemy skutecznie.

?

By zrozumie? skal? dynamiki trendu rozwoju sztucznej inteligencji przytocz? przyk?ad ChatGPT. Rozwi?zanie to zosta?o udost?pnione do publicznych testów, co przynios?o?w ci?gu pierwszych pi?ciu dni rejestracj? miliona u?ytkowników. Obecnie dzienne z systemu korzysta oko?o 25 mln osób. Czy warto wi?c pod??a? za trendem i wdra?a? ChatGPT??w swoim biznesie? Mo?e lepiej skorzysta? z innych rozwi?zań, które s? lepiej sprawdzone? W jaki sposób mierzy? skuteczno?? zastosowania sztucznej ?w przedsi?biorstwie? By zdecydowa?, czy goni? trendy, czy mo?e jednak na spokojnie poszuka? rozwi?zań odpowiadaj?cych charakterowi prowadzonej dzia?alno?ci, proponuj? zaczyna? od danych.

Podziel? je na zewn?trzne i wewn?trzne ?ród?a danych.

?

Do pierwszej kategorii zaliczam dane z rynku. Przetworzone, oparte na analizach oraz zweryfikowanych ?ród?ach, które s? dost?pne na podstawie okre?lonych przepisów, jak równie? p?atnych subskrypcji. S? one miarodajne i pozwalaj? wyci?ga? konkretne wnioski dotycz?ce otoczenia przedsi?biorstwa.

?

Do drugiej kategorii przypisuj? dane np. z systemów produkcyjnych i logistycznych, pod warunkiem zabezpieczenia prawnego danych dostawców, podwykonawców oraz innych podmiotów zaanga?owanych w te procesy. To samo dotyczy np. systemów CRM, gdzie przy zanonimizowaniu danych i w zgdzie z przepisami odno?nie danych osobowych mo?na analizowa? zachowania konsumenta, które wprost przek?adaj? si? na rozwój lub upadek firmy.

?

To, co ??czy dane, to ich obiektywizm. Liczby s? niepodwa?alne. Informacje rynkowe, wykresy, przepisy prawne. G??boka analiza w jaki sposób przedsi?biorstwo korzysta?z danych i jakie dane udost?pnia w procesach rynkowych pozwoli okre?li? w jakim tempie mo?esz wdro?y? AI w swojej firmie.

?

Z czym wi??? si? obawy przed wdro?eniem AI w przedsi?biorstwie?

?

Za podstaw? przyjmuj? bariery kulturowe – sprzeciw wobec nowej technologii jest widoczny szczególnie w obszarze zwi?zanym z podejmowaniem decyzji i brakiem wiary w wynik. Tutaj wci?? dominuj?c? rol? chc? pozostawi? sobie managerowie. Zaufanie do systemów AI wci?? jest chwiejne i traktowane raczej jako sugestia ni? decyzja obliguj?ca do konkretnych dzia?ań.

?

Kolejnym elementem jest strach – przed nowymi kompetencjami i zmieniaj?cym si? otoczeniem. Ju? teraz co pewien czas docieraj? informacje o redukcji zatrudnienia?w firmach dzi?ki wdro?eniu AI. Uwa?am to za nadu?ycie, bo AI daje nowe mo?liwo?ci osobom, które potrafi? skutecznie je wykorzysta?. Póki co, przenoszenie ca?ej odpowiedzialno?ci na AI za wykonanie konkretnych zadań jest lekkomy?lne, by nie powiedzie? g?upie.

?

Jest to konsekwencja braku kadr – osób, których do?wiadczenie pozwala na skuteczne wdro?enie AI w organizacji. Na przyk?ad dobrze opracowany automatyczny system badania zachowa? klientów na stronie internetowej pozyska do analizy dane, które b?dzie w stanie zrozumie? in?ynier, ale specjalista UX i UI na ich podstawie zaproponuje rozwi?zania wp?ywaj?ce na wzrost skuteczno?ci strony.

?

Co jednak móg?bym wskaza? za najbardziej destrukcyjne? Brak strategii podej?cia do AI. To, w jaki sposób sztuczna inteligencja mo?e wp?yn?? na firm? zale?y od tego, czego ta firma potrzebuje i czy jest takie narz?dzie na rynku. Je?li manager potrafi wskaza?, które obszary wymagaj? wdro?enia AI, by poprawi? ich wyniki, to b?dzie mu du?o ?atwiej porozumie? si????z konsultantami odpowiednich rozwi?zań, lub przekona? inwestorów do wy?o?enia ?rodków niezb?dnych do opracowania konkretnego systemu od podstaw.

?

Je?li jednak potrzebujesz pomocy w okre?leniu celu, stworzeniu mapy drogowej i pozyskaniu odpowiednich firm oraz specjalistów do przygotowania i wdro?enia sytemów sztucznej inteligecji poszukajmy wspólnie skutecznych rozwi?zań.

?

?

Czy jednak te obawy s? uzasadnione?

?

Bazuj?c na w?asnym do?wiadczeniu z wdra?ania AI w firmach dostrzegam, ?e najwi?ksze obawy wi??? si? z brakiem odpowiedniego zrozumienia roli, jak? ma przedsi?biorstwo?w analizie danych oraz jak je wykorzysta? do realizacji celów. Dlatego warto wej?? g??biej w t? tamatyk?, by unikn?? systuacji, gdy na przyk?ad podczas sprzeda?y udzia?ów w firmie nie zabezpieczamy mo?liwo?ci legalnego wykorzystania danych wewn?trznych lub pojawia si? konieczno?? poniesienia dodatkowych kosztów zwi?zanych z konieczno?ci? zakupu nowej technologii, zdolnej do przetwarzania systemów AI.

?

Co przemawia za tym, by po konsultacji rozpocz?? dzia?anie?

?

Po pierwsze, organizacje, które pracuj? nad sztuczn? inteligencj? zwi?kszaj? skokowo liczb? modeli, które potem s?u?? do analizy i wykorzystania danych. Tempo powstawania nowych rozwi?zań jest ogromne, w zwi?zku z tym zwi?ksza si? szansa na pozyskanie konkretnego systemu bez konieczno?ci ponoszenia kosztów projektowania wszystkiego od pocz?tku. Trzeba jedank szybko orientowa? si? w dzia?aniach developerów.

?

Po drugie, zmienia si? optyka patrzenia na warto??, jak? dodaj? narz?dzia AI. Nie pytasz ju? o to, czy ta warto?? w ogóle mo?e by? dodana, tylko jak realnie mo?e wp?yn?? na firm?. Skuteczna implementacja AI zajmuje kilka miesi?cy, jest to proces wielow?tkowty, jednak ch?? podnoszenia jako?ci końcowej w?ród przedsi?biorców b?dzie tylko rosn??. Tym samym zmieni si? sposób konkurowania na rynku.

?

Po trzecie, okazuje si?, ?e nie ma specjalnego problemu z pozyskaniem ludzi?o odpowiednich kwalifikacjach do projektów. Ju? w 2019 roku w?ród badanych firm optymizm zwi?zany ze skutecznym znalezieniem kompetentnych osób wynosi? 70%. To ogromna szansa dla informatyków, analityków, ale i psychologów czy marketerów, którzy pomagaj? systemom zrozumie? zale?no?ci rynkowe i przygotowa? miarodajne wyniki.

?

Po czwarte, firmy zaczynj? dostrzega? AI jako element presti?u. Zwi?kszaj? bud?ety, które pozwalaj? zatrudni? osoby od bezpieczeństwa, prawa oraz do?wiadczonych wdro?eniowców, którzy poprzez odpowiednie dzia?anie wp?yn? na zwi?kszenie postrzegalno?ci marki. AI nie jest ju? tylko niezrozumia?ym wymys?em twórców science-fiction. To realna warto?? dla ka?dej firmy, która wdro?y sztuczn? inteligencj? na wysokim poziomie.

?

Podsumowanie

?

1. Sztuczna inteligencja przestaje straszy? i zaczyna kusi?. Wci?? wyd?u?aj?ca si? lista potencjalnych benefitów, wynikaj?cych z wdro?enia AI w organizacji, zdecydowanie u?atwia podj?cie decyzji i inwestycji w tym obszarze.
2. Pomimo rosn?cego trendu dynamika wdro?eń AI w organizacjach wci?? jest na niskim poziomie. Wynika to z kilku sk?adowych, wsród których za kluczow? nale?y uzna? brak strategii dzia?ania oraz ?e sam proces wdra?ania trwa przynajmniej kilka miesi?cy.
3. Rozwój sztucznej inteligencji to w rzeczywisto?ci szansa na po??czenie kiedy? odleg?ych od siebie dziedzin technicznych i humanistycznych. Efektem mo?e by? rozwój przedsi?biorstwa w nowy, op?acalnym kierunku.
4. Okre?lenie roadmapy i kryteriów sukcesu przy udziale osób i firm do?wiadczonych we wdra?aniu projektów AI znacz?co podnosi szans? na pozytywny wynik?i ogranicza ryzyko poniesienia dodatkowych kosztów.

?

?

?

?

?

?

?

?

[1] ?ród?o: Gartner 2022