การให้คำปรึกษา AI ช่วยเปลี่ยน Machine Learning ให้เป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่เป็นจริง

คุณอาจเคยเห็นสิ่งนี้เกิดขึ้น ทีมงานเริ่มทดลองใช้ AI การสาธิตดูดี แต่แล้วทุกอย่างก็หยุดชะงัก โมเดลไม่เคยถูกนำไปใช้จริงในผลิตภัณฑ์ ทีมงานแนวหน้ายังคงใช้สปรีดชีต และผู้บริหารก็หยุดสอบถามเรื่องนี้ ช่องว่างนี้เป็นเรื่องปกติเพราะไม่ค่อยเกิดจากอัลกอริทึมที่มีปัญหา แต่เป็นช่วงกลางที่ยุ่งเหยิง: เป้าหมายไม่ชัดเจน ข้อมูลอ่อนแอ และความเชี่ยวชาญภายในมีจำกัด 

การให้คำปรึกษา AI มักช่วยปิดช่องว่างในการดำเนินการและเปลี่ยนการทดลองให้เป็นผลลัพธ์ที่วัดได้

การให้คำปรึกษา AI หมายความว่าอย่างไรในทางปฏิบัติ

การให้คำปรึกษา AI คือการแก้ปัญหาเชิงปฏิบัติด้วยแนวคิดการส่งมอบผลงาน คุณนำเป้าหมายมา เช่น การลดคำขอสนับสนุนลูกค้าที่ค้างอยู่หรือปรับปรุงการเก็บเงินสด ที่ปรึกษาช่วยคุณแปลเป้าหมายนั้นเป็นสิ่งที่โมเดลสามารถรองรับได้ จากนั้นแนะนำขั้นตอนที่จำเป็นเพื่อให้มันทำงานในการดำเนินงานจริง

ขั้นแรกคือการกำหนดขอบเขต หากคุณพูดว่า "เราต้องการการทำนายการสูญเสียลูกค้า" ที่ปรึกษาที่ดีจะถามว่าคุณจะทำอะไรแตกต่างออกไปเมื่อโมเดลระบุลูกค้ารายหนึ่ง คุณจะเปลี่ยนกระบวนการปฐมนิเทศ นำพวกเขาไปสู่ความสำเร็จ หรือปรับข้อเสนอหรือไม่? หากคุณไม่สามารถดำเนินการกับการทำนายได้ คุณยังไม่มีกรณีการใช้งาน

ถัดไปคือความเป็นจริงของข้อมูล ที่ปรึกษาตรวจสอบว่าคุณเก็บรวบรวมอะไร มันอยู่ที่ไหน และเชื่อถือได้หรือไม่ ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องการการคาดการณ์ความต้องการ แต่ถ้าคำสั่งซื้อถูกป้อนล่าช้าหรือมีรหัสผลิตภัณฑ์หายไป ชิงชนะครั้งแรกอาจเป็นการแก้ไขเวิร์กโฟลว์ที่สร้างข้อมูล เมื่อนั้นการเลือกโมเดลจึงมีความสำคัญ บ่อยครั้งที่วิธีการที่เรียบง่ายกว่าจะเหนือกว่าการตั้งค่าที่ซับซ้อนเพราะง่ายต่อการบำรุงรักษาและอธิบาย

จากนั้นคือการส่งมอบ ที่ปรึกษาช่วยคุณเลือกเครื่องมือที่เหมาะกับระบบของคุณ ทำงานร่วมกับวิศวกรเพื่อให้โมเดลสามารถทำงานภายในแอปหรือแดชบอร์ด และตั้งค่าการตรวจสอบเพื่อให้คุณสังเกตเห็นการเบี่ยงเบนเมื่อพฤติกรรมหรือราคาเปลี่ยนแปลง

คุณยังวางแผนสำหรับการปรับปรุง โมเดลไม่ได้เสร็จสมบูรณ์เมื่อเปิดตัว คุณติดตามว่าผู้คนใช้มันอย่างไร ตรวจสอบข้อผิดพลาด และอัปเดตฟีเจอร์หรือเกณฑ์ นั่นคือวิธีที่คุณรักษาผลลัพธ์ให้สอดคล้องกับเป้าหมายของคุณเมื่อสภาวะเปลี่ยนแปลง

บริษัทที่ปรึกษาmachine learning โดยทั่วไปสนับสนุนองค์กรตลอดวงจรชีวิต ตั้งแต่การกำหนดปัญหาไปจนถึงการปรับใช้ในการผลิต

ข้อผิดพลาดทั่วไปที่บริษัททำโดยไม่มีคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ

แม้ว่าการทดลองดูเหมือนดี รูปแบบเหล่านี้มักจะปรากฏขึ้นในภายหลังและลากการยอมรับลง:

• สร้างโมเดลโดยไม่มีเมตริกความสำเร็จที่ชัดเจน ดังนั้นไม่มีใครเห็นพ้องกันว่าอะไรคือ "ดี" 

ทีมหนึ่งติดตามความแม่นยำ อีกทีมหนึ่งสนใจเวลาในการจัดการที่เร็วขึ้น และผู้นำคาดหวังผลกระทบต่อรายได้ หากไม่มีเป้าหมายที่แบ่งปันร่วมกัน คุณจะจบลงด้วยการโต้แย้งเกี่ยวกับผลลัพธ์แทนที่จะปรับปรุงมัน

• การออกแบบมากเกินไป ซึ่งโซลูชันต้องการข้อมูลที่สมบูรณ์แบบและไม่เคยถูกส่งมอบ

มันอาจทำงานในการทดสอบที่มีการควบคุม จากนั้นแตกในขณะที่พบกับฟิลด์ที่หายไป ป้ายกำกับที่ยุ่งเหยิง หรือพฤติกรรมผู้ใช้จริง ทีมงานยังคง "ปรับปรุงโมเดล" ในขณะที่ธุรกิจรออยู่

• ข้ามการตรวจสอบและการฝึกอบรมใหม่ และโมเดลจะเบี่ยงเบน 

มันอาจดีเยี่ยมเมื่อเปิดตัว จากนั้นแย่ลงเมื่อราคา นิสัยของลูกค้า และตัวผลิตภัณฑ์เองเปลี่ยนแปลง หากประสิทธิภาพไม่ถูกติดตามและการอัปเดตไม่เกิดขึ้น ระบบจะเสื่อมโทรมอย่างเงียบๆ จนไม่มีใครต้องการพึ่งพามัน

• คิดว่า AI เป็นโครงการ "ส่งมอบแล้วลืมไป" 

มันต้องการเจ้าของและกิจวัตรพื้นฐาน ไม่มีเจ้าของ ไม่มีข้อเสนอแนะเข้ามา ไม่มีแผนการบำรุงรักษา และโมเดลจบลงด้วยการสะสมฝุ่น มันนั่งอยู่ที่นั่น เก่าแก่ และองค์กรเรียนรู้บทเรียนที่ผิด: "AI ไม่ได้ผล"

ทำไมธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางจึงเผชิญกับความท้าทาย AI ที่เป็นเอกลักษณ์

ในองค์กรขนาดเล็ก คุณมักจะรู้สึกถึงช่องว่าง AI เร็วขึ้น คุณอาจไม่มีผู้เชี่ยวชาญสำรอง คนที่จัดการรายงานยังแก้ไขฟิลด์ CRM และดับไฟ นั่นทำให้การทดลองระยะยาวไม่สมจริง

และข้อมูลไม่ได้อยู่ในที่เดียวที่เรียบร้อยเช่นกัน มันแยกอยู่ใน CRM ซอฟต์แวร์บัญชี ตั๋วสนับสนุน และสปรีดชีต โดยมีป้ายกำกับที่ไม่ตรงกันและส่วนที่หายไป

คุณยังรู้สึกถึงแรงกดดัน ROI เร็วขึ้น คุณต้องการผลตอบแทนเร็วๆ นี้ และคุณมีความอดทนน้อยลงสำหรับการหยุดชะงัก คำแนะนำที่ผิดพลาดสามารถส่งผลกระทบต่อลูกค้าได้อย่างรวดเร็วเมื่อทีมของคุณมีจำนวนน้อย

การให้คำปรึกษา AI สนับสนุนธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางอย่างไร

การให้คำปรึกษาที่ดีสำหรับ SMB เริ่มต้นด้วยการโฟกัส คุณเลือกชุดกรณีการใช้งานเล็กๆ ที่เชื่อมโยงกับตัวเลขที่คุณติดตามอยู่แล้ว

นั่นอาจเป็นการกำหนดเส้นทางตั๋วสนับสนุน การระบุการคืนเงินที่ผิดปกติ การแนะนำจุดสั่งซื้อใหม่ หรือการจับคู่ใบแจ้งหนี้กับใบสั่งซื้อเพื่อหยุดการอนุมัติที่ติดขัด สิ่งเหล่านี้ลดงานด้วยตนเองและอัตราข้อผิดพลาดโดยไม่ต้องสร้างขนาดใหญ่

ที่ปรึกษายังกระชับไทม์ไลน์ พวกเขาช่วยคุณนำเครื่องมือที่มีอยู่ของคุณกลับมาใช้ตั้งเมตริกความสำเร็จล่วงหน้า และส่งมอบเวอร์ชันที่ใช้งานได้ที่ผู้คนจริงใช้ จากนั้นปรับปรุงมันในวงจรสั้นๆ พวกเขาเพิ่มกรอบความปลอดภัยด้วย เช่น การตรวจสอบโดยมนุษย์ บันทึกการตรวจสอบ และกฎการยกระดับ เพื่อให้คุณควบคุมต้นทุนและความเสี่ยง

นี่คือเหตุผลที่หลายคนหันไปหา บริษัทให้คำปรึกษา ai สำหรับธุรกิจขนาดเล็ก เพื่อแนะนำการจัดลำดับความสำคัญและการดำเนินการ

สิ่งที่ต้องมองหาเมื่อเลือกพันธมิตรให้คำปรึกษา AI

ใช้รายการตรวจสอบที่เป็นกลาง คุณไม่ได้ซื้อคำสัญญา คุณกำลังซื้อวิธีการทำงาน

• หลักฐานที่พวกเขาปรับใช้โมเดลในการผลิต ไม่ใช่แค่สร้างสาธิต
• การสื่อสารที่ชัดเจนสำหรับทีมธุรกิจและเทคนิค โดยไม่ใช้คำศัพท์เฉพาะ
• การมุ่งเน้นผลลัพธ์ที่วัดได้ ด้วยเส้นฐานและการตรวจสอบหลังเปิดตัว
• ความโปร่งใสเกี่ยวกับข้อจำกัดและความเสี่ยง รวมถึงความเป็นส่วนตัวและช่องว่างข้อมูล
• แผนสำหรับการตรวจสอบ การฝึกอบรมใหม่ และความเป็นเจ้าของหลังเปิดตัว

หากพวกเขาไม่สามารถอธิบายได้ว่างานจะคงอยู่ได้อย่างไรหลังจาก go-live คุณจะได้รับระบบที่เปราะบาง

บทสรุป

การทดลองมีราคาถูก การดำเนินการคือที่ที่มูลค่าปรากฏขึ้น เมื่อคุณเชื่อมต่อ machine learning กับเวิร์กโฟลว์จริง ให้เจ้าของ และวัดผลลัพธ์เหมือนการลงทุนอื่นๆ คุณจะหยุดรวบรวมการทดลองและเริ่มสร้างความสามารถ

เกมระยะยาวคือการยอมรับอย่างยั่งยืน: ชัยชนะเล็กๆ การกำกับดูแลที่ชัดเจน และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเมื่อธุรกิจของคุณเปลี่ยนแปลง