Tư Vấn AI Giúp Biến Machine Learning Thành Kết Quả Kinh Doanh Thực Tế Như Thế Nào

Bạn có thể đã từng chứng kiến điều này xảy ra. Một đội ngũ chạy thử nghiệm AI, bản demo trông ổn, rồi mọi thứ đều đình trệ. Mô hình không bao giờ đến được sản phẩm; các đội ngũ tuyến đầu vẫn tiếp tục sử dụng bảng tính, và lãnh đạo ngừng hỏi về nó. Khoảng cách này là phổ biến vì hiếm khi thuật toán bị hỏng. Đó là phần giữa lộn xộn: mục tiêu không rõ ràng, dữ liệu yếu và chuyên môn nội bộ hạn chế. 

Tư vấn AI thường giúp thu hẹp khoảng cách thực thi đó và biến các thử nghiệm thành kết quả có thể đo lường được.

Tư Vấn AI Có Nghĩa Là Gì Trong Thực Tế

Tư vấn AI là giải quyết vấn đề thực tế với tư duy giao hàng. Bạn đưa ra một mục tiêu, như giảm lượng hỗ trợ khách hàng tồn đọng hoặc cải thiện thu tiền mặt. Nhà tư vấn giúp bạn chuyển đổi mục tiêu đó thành thứ mà mô hình có thể hỗ trợ, sau đó hướng dẫn các bước cần thiết để làm cho nó hoạt động trong hoạt động thực tế.

Đầu tiên là xác định phạm vi. Nếu bạn nói, "Chúng tôi muốn dự đoán giá khách hàng rời đi," một nhà tư vấn giỏi sẽ hỏi bạn sẽ làm gì khác đi khi mô hình gắn cờ một khách hàng. Bạn sẽ thay đổi quy trình giới thiệu, chuyển họ đến thành công, hay điều chỉnh ưu đãi? Nếu bạn không thể hành động dựa trên dự đoán, bạn vẫn chưa có trường hợp sử dụng.

Tiếp theo là thực tế dữ liệu. Các nhà tư vấn kiểm tra những gì bạn thu thập, nó ở đâu và liệu nó có đáng tin cậy hay không. Ví dụ, bạn có thể muốn dự báo nhu cầu, nhưng nếu đơn hàng bán được nhập muộn hoặc thiếu mã sản phẩm, thắng lợi đầu tiên có thể là sửa quy trình tạo dữ liệu. Chỉ sau đó việc lựa chọn mô hình mới quan trọng. Thường thì, một cách tiếp cận đơn giản hơn vượt trội hơn một thiết lập phức tạp vì nó dễ bảo trì và giải thích hơn.

Sau đó là triển khai. Các nhà tư vấn giúp bạn chọn các công cụ phù hợp với ngăn xếp của bạn, làm việc với các kỹ sư để mô hình có thể chạy bên trong ứng dụng hoặc bảng điều khiển, và thiết lập giám sát để bạn nhận thấy sự thay đổi khi hành vi hoặc giá biến động.

Bạn cũng lập kế hoạch cho việc lặp lại. Một mô hình không hoàn thành khi nó được khởi chạy. Bạn theo dõi cách mọi người sử dụng nó, xem xét sai lầm và cập nhật các tính năng hoặc ngưỡng. Đó là cách bạn giữ đầu ra phù hợp với mục tiêu của mình khi điều kiện thay đổi.

Một công ty tư vấn machine learning thường hỗ trợ các tổ chức trong toàn bộ vòng đời, từ định nghĩa vấn đề đến triển khai sản xuất.

Những Sai Lầm Phổ Biến Các Công Ty Mắc Phải Khi Không Có Hướng Dẫn Chuyên Gia

Ngay cả khi thử nghiệm có vẻ ổn, những mô hình này có xu hướng xuất hiện sau này và kéo việc áp dụng xuống:

• Xây dựng mô hình mà không có chỉ số thành công rõ ràng, vì vậy không ai đồng ý về "tốt" là gì. 

Một đội ngũ theo dõi độ chính xác, đội khác quan tâm đến thời gian xử lý nhanh hơn, và lãnh đạo kỳ vọng tác động doanh thu. Không có một mục tiêu chung, bạn sẽ kết thúc bằng việc tranh luận về kết quả thay vì cải thiện chúng.

• Kỹ thuật quá mức, nơi giải pháp cần dữ liệu hoàn hảo và không bao giờ được triển khai.

Nó có thể hoạt động trong một thử nghiệm được kiểm soát, sau đó bị hỏng ngay khi nó gặp các trường thiếu, nhãn lộn xộn hoặc hành vi người dùng thực. Các đội ngũ tiếp tục "cải thiện mô hình" trong khi doanh nghiệp đang chờ đợi.

• Bỏ qua giám sát và đào tạo lại, và mô hình sẽ trôi dạt. 

Nó có thể tuyệt vời khi ra mắt, sau đó trở nên tồi tệ hơn khi giá cả, thói quen khách hàng và bản thân sản phẩm thay đổi. Nếu hiệu suất không được theo dõi và cập nhật không xảy ra, hệ thống suy giảm lặng lẽ cho đến khi không ai muốn dựa vào nó.

• Nghĩ rằng AI là một dự án "triển khai rồi quên". 

Nó cần một chủ sở hữu và một thói quen cơ bản. Không có chủ sở hữu, không có phản hồi đến, không có kế hoạch bảo trì, và mô hình cuối cùng sẽ bị bụi phủ. Nó nằm đó, cũ kỹ, và tổ chức học được bài học sai: "AI không hoạt động."

Tại Sao Các Doanh Nghiệp Vừa Và Nhỏ Đối Mặt Với Những Thách Thức AI Độc Đáo

Trong một tổ chức nhỏ hơn, bạn thường cảm thấy khoảng cách AI nhanh hơn. Bạn có thể không có chuyên gia dự phòng. Người xử lý báo cáo cũng đang sửa các trường CRM và dập tắt lửa. Điều đó làm cho các thử nghiệm dài không thực tế.

Và dữ liệu cũng không ở một nơi gọn gàng. Nó được chia ra trên CRM, phần mềm kế toán, phiếu hỗ trợ và bảng tính, với các nhãn không khớp và các phần bị thiếu.

Bạn cũng cảm thấy áp lực ROI nhanh hơn. Bạn cần hoàn vốn sớm và bạn có ít khả năng chịu đựng gián đoạn hơn. Một khuyến nghị sai có thể ảnh hưởng đến khách hàng nhanh chóng khi đội ngũ của bạn gọn nhẹ.

Cách Tư Vấn AI Hỗ Trợ Các Doanh Nghiệp Vừa Và Nhỏ

Tư vấn tốt cho SMB bắt đầu bằng sự tập trung. Bạn chọn một tập hợp nhỏ các trường hợp sử dụng gắn với các con số bạn đã theo dõi.

Đó có thể là định tuyến phiếu hỗ trợ, gắn cờ hoàn tiền bất thường, gợi ý điểm đặt hàng lại hoặc khớp hóa đơn với đơn đặt hàng để phê duyệt ngừng tắc nghẽn. Những điều này giảm công việc thủ công và tỷ lệ lỗi mà không cần xây dựng lớn.

Các nhà tư vấn cũng thắt chặt thời hạn. Họ giúp bạn tái sử dụng các công cụ hiện có của mình, đặt chỉ số thành công trước và triển khai phiên bản hoạt động mà người thực sử dụng, sau đó cải thiện nó trong các chu kỳ ngắn. Họ cũng thêm các rào chắn, như xem xét con người, nhật ký kiểm toán và quy tắc leo thang, để bạn kiểm soát chi phí và rủi ro.

Đây là lý do tại sao nhiều người chuyển sang các công ty tư vấn AI cho các doanh nghiệp nhỏ để hướng dẫn ưu tiên và thực thi.

Điều Cần Tìm Kiếm Khi Chọn Đối Tác Tư Vấn AI

Sử dụng danh sách kiểm tra trung lập. Bạn không mua lời hứa, bạn đang mua một cách làm việc.

• Bằng chứng họ đã triển khai các mô hình vào sản xuất, không chỉ xây dựng bản demo.
• Giao tiếp rõ ràng cho các đội ngũ kinh doanh và kỹ thuật, không có thuật ngữ chuyên môn.
• Tập trung vào kết quả có thể đo lường được, với đường cơ sở và kiểm tra sau khi ra mắt.
• Minh bạch về giới hạn và rủi ro, bao gồm quyền riêng tư và khoảng trống dữ liệu.
• Một kế hoạch giám sát, đào tạo lại và quyền sở hữu sau khi ra mắt.

Nếu họ không thể giải thích cách công việc tồn tại sau khi triển khai, bạn sẽ thừa kế một hệ thống dễ vỡ.

Kết Luận

Thử nghiệm rẻ. Thực thi là nơi giá trị xuất hiện. Khi bạn kết nối machine learning với quy trình làm việc thực tế, giao cho nó chủ sở hữu và đo lường kết quả như bất kỳ khoản đầu tư nào khác, bạn ngừng thu thập thử nghiệm và bắt đầu xây dựng năng lực.

Trò chơi dài hạn là áp dụng bền vững: những chiến thắng nhỏ, quản trị rõ ràng và cải thiện ổn định khi doanh nghiệp của bạn thay đổi.