Tehisintellekti (inglise keeles artificial intelligence ehk AI) projektid on muutumas digitaalse arengu lahutamatuks osaks, kuid edu saavutamiseks ei piisa üksnes uuenduslikust tehnoloogiast. STACCis oleme oma kogemuse põhjal näinud, et õnnestunud AI-lahendused tuginevad selgetele eesmärkidele, hea koostöövalmidusega meeskondadele ja läbimõeldud lähenemisele.
Mis teeb ühest AI-projektist eduka projekti?
Tulemuslik AI-projekt vajab tugevat vundamenti. Enne töö alustamist tasub läbi mõelda järgmised olulised tegurid:
- Selged ärilised eesmärgid: Tehisintellekti rakendamine peab lahendama konkreetset probleemi, mitte toimuma lihtsalt innovatsiooni pärast.
- Kooskõla äri- ja arendustiimi vahel: Kui otsustajad ja arendajad ei räägi sama keelt, võib see viia mittekattuvate ootuste ja raisatud ressurssideni.
- Rollide ja vastutuse jaotus: Nii kliendi kui arendustiimi jaoks peab olema selge, kes mille eest vastutab.
- Eelarve jälgimine: AI-projektid vajavad kindlat finantsplaani, mis aitab vältida kulude kontrolli alt väljumist.
Millal kaasata andmeteaduse ja tehisintellekti spetsialiste?
Mõnel juhul tasub asjatundjad kaasata juba projekti varases faasis, eriti kui tegemist on näiteks:
- mittestandardsete lahendustega, mis vajavad kohandatud mudeleid;
- tundlike andmetega, millele kehtivad ranged kaitsenõuded;
- kõrge litsentsitasuga kommertsteenuse kasutamisega;
- pikaajalise andme- ja AI-strateegia väljatöötamisega;
- vajadusega liikuda kiiresti ja süsteemselt.
AI-projekti edukaks käivitamiseks on vaja lähenemist, mis tasakaalustab ärilised eesmärgid, koostöö ja rahalise planeerimise. Alljärgnev skeem illustreerib olulisemaid samme alates probleemi määratlemisest kuni skaleeritava lahenduse valmimiseni.
Kliendi ja arendaja vastutus
AI-projekti edu ei sõltu ainult arendajatest – vajalik on ka kliendi aktiivne panus.
Kliendi roll:
- Luua organisatsioonis valmisolek ja positiivne hoiak AI kasutuselevõtuks
- Määrata tooteomanik, kellel on selge visioon ja otsustusõigus
- Eemaldada takistused, mis võivad arendust pidurdada (nt andmetele ligipääs)
Arendaja roll:
- Mõista kliendi ärilisi vajadusi ja tõlkida need tehniliseks lahenduseks
- Optimeerida ressursside kasutust, et saavutada parim tulemus
- Tarnida kvaliteetne süsteem, mis vastab kokkulepitud nõuetele
Määramatusega toimetulek projekti varajastes etappides
Tehisintellekti arendus sisaldab sageli määramatust, eriti projekti alguses. Riskide maandamiseks tasub alustada väiksemate pilootprojektidega – selle asemel et kohe täismahus lahendust välja töötada, keskendutakse väiksemamahulistele arendustele, mille õnnestumisel saab neid skaleerida.
Struktureeritud tööviis aitab määramatust paremini hallata ning samas luua võimaluse pidevaks täiustamiseks. Allolev masinõppe tööraamistik (machine learning canvas) aitab keerukad AI-projektid jaotada hallatavateks osadeks.
Fikseeritud hind või tunnipõhine arveldus?
Üks keerukamaid otsuseid AI-projekti planeerimisel on sobiva hinnastusmudeli valik. Fikseeritud hinnaga leping võib sundida teenusepakkujat “nurki lõikama”, mis mõjutab projekti kvaliteeti. Selle asemel võimaldab tunnipõhine lähenemine koos tööde järk-järgulise tarnimise ja prioriseerimisega suuremat paindlikkust ja paremat kvaliteedikontrolli.
AI pole pelgalt trend, vaid paratamatus
Tehisintellekt pole lihtsalt mööduv nähtus, vaid suur paradigmanihe, milleks ettevõtted peavad valmis olema. Peamine soovitus on: hakka tehisintellektile mõtlema juba täna – isegi kui selle täismahus rakendamiseni veel ei jõua. Väikeste sammudega alustamine, meeskondade joondamine ja innovatsioonikultuuri toetamine aitavad luua tugeva vundamendi pikaajaliseks eduks.
STACC aitab ettevõtetel AI-teekonda läbimõeldult alustada: me aitame seada selged eesmärgid, ehitada tugeva metoodilise aluse ja tagada mõõdetavad tulemused. Kui kaalud tehisintellekti kasutuselevõttu oma ettevõttes, võta ühendust ja arutame, kuidas saame selles aidata.
