Hoje, as empresas precisam urgentemente de adoção de IA e gerenciamento de dados, graças ao aumento da competitividade e à demanda sem precedentes por automação. À medida que as empresas se preparam para atender a essa demanda com uma abordagem estruturada para Modernização de dadosseu sucesso depende de um alinhamento elementary entre estratégias de dados, iniciativas de adoção de IA e objetivos e objetivos gerais do negócio.
Com isso em mente, vamos primeiro entender o papel que a IA desempenha nas empresas modernas, seguida pelas abordagens a serem adotadas quando você deseja implementar essas estratégias de IA e dados com os objetivos de negócios.
O papel das iniciativas orientadas pela IA nas empresas modernas
A IA está passando pelo estágio de mero hype ou uma tendência em que algumas empresas saltaram e progrediu para aplicação generalizada em vários setores. Desde os assistentes virtuais até a alavancagem de análises inteligentes, existem toneladas de casos de uso importantes de IA nas empresas modernas.
Para começar, vejamos esses aspectos comerciais primários que a IA está transformando:
- Crescimento da receita: A IA ajuda as empresas automatizando atividades e tarefas redundantes, reduzindo efetivamente os custos gerais de recursos. Como resultado, as empresas podem desfrutar de resultados mais altos e margens de lucro.
- Força de trabalho e produtividade: A IA está previsto para aumentar a força de trabalho produtividade em 40% devido à automação e à eliminação do trabalho handbook.
- Estratégias preditivas: Analítica e informações orientadas a dados podem capacitar você a tomar melhores decisões e previsões sobre seus negócios com base em seus objetivos e objetivos específicos.
- Advertising and marketing de conteúdo: A IA generativa simplificou processos de várias camadas, como estratégia de conteúdo, criação e publicação em grande parte. No entanto, nesses processos, onde a criatividade deve ser equilibrada com pesquisas profundas, utilizar uma IA humanizador Ferramenta para que sua saída seja adaptada e personalizada para o seu público.
Como criar uma estratégia de dados alinhada com as metas de negócios?
Agora que exploramos as amplas contribuições que a IA pode fazer para o seu negócio, é hora de garantir que a IA e a estratégia de dados que você tenha em mente esteja alinhada com seus objetivos. Mesmo nesta fase, você deve começar esclarecendo as necessidades de negócios, mapeando as necessidades de dados, priorizando iniciativas de alto impacto e impulsionando a colaboração multifuncional.
Depois de cuidar dessas medidas precursoras, aqui estão algumas das principais maneiras pelas quais esse alinhamento pode ser estabelecido:
1) Compreendendo o papel dos dados nas empresas
Para que qualquer aplicativo de IA corporativo funcione corretamente, os dados são a base e você deve acertar. As empresas orientadas a dados são 19x mais provavelmente ser lucrativo e bem -sucedido que outros. No entanto, você deve se concentrar no qualidade de dados e sua capacidade de se traduzir em valor comercial, e não nos volumes de dados.
Existem três princípios principais que você deve considerar ao entender o papel dos dados nas empresas:
- Trate os dados como um ativo estratégico e uma fonte de vantagem estratégica, e não como um subproduto
- Evite abordagens fragmentadas e baseadas em conteúdo para garantir que toda iniciativa possa ser ligada diretamente aos resultados dos negócios
- Invista em estruturas de governança de dados para garantir a integridade de seus dados, especialmente importante para garantir a eficácia de seus processos baseados em IA
2) Implementar táticas robustas para integrar a estratégia de dados nos processos de negócios
Ao tentar gerar valor tangível a partir de uma iniciativa de dados ou orientada pela IA, você deve considerar a implementação de uma execução metódica:
- Para incorporar a IA, escolha fluxos de trabalho onde possam automatizar tarefas de rotina, personalizar a experiência do cliente e aprimorar seus processos de tomada de decisão
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- Pegue e incorpore dados em tempo actual de várias fontes para manter sua agilidade e integração contínua de dados
- Investimento em gerenciamento de mudanças e upskilling, em oposição a apenas atualizações tecnológicas para permitir uma melhor adoção
3) Meça o sucesso com KPIs e melhorias contínuas
Independentemente da extensão em que você acerte seu planejamento e implementação, o sucesso closing do alinhamento de suas metas de negócios e estratégia de dados depende da qualidade dos resultados. Para rastrear o impacto dos negócios de sua integração de IA, as organizações movidas a IA dependem dos principais indicadores de desempenho e não apenas de saídas técnicas.
Em primeiro lugar, o aspecto a ter em mente é o uso de KPIs aprimorados por AI-para medir o sucesso, em que você usa KPIs inteligentes (prescritivo, descritivo e preditivo) para entender a eficácia do seu modelo de IA e os resultados de seus negócios individualmente. Os KPIs não apenas acompanham a precisão das suas previsões de vendas de IA, mas também reduzem as cargas de trabalho manuais e a receita elevada.
O resultado é um melhor alinhamento entre processos de negócios e metas com suas iniciativas de IA. Tudo isso funciona ainda melhor se você usar a IA para rastreamento KPI, pois você pode esperar resultados mais ágeis e transparentes que permitam que as empresas sejam mais responsivas às mudanças no mercado.
Comentários finais
Atualmente, a IA é frequentemente considerada um catalisador crítico para o crescimento da empresa; No entanto, só é útil quando alinhado com uma estratégia de dados alinhada aos negócios. Organizações modernas que desejam criar valor com suas estratégias de dados e esforços de IA priorizam casos de uso importantes e estabelecem políticas para a governança, desde o início. Como resultado, as empresas cujas estratégias de IA e dados estão alinhadas com seus objetivos e processos de negócios estão melhor posicionados para prosperar em um futuro orientado a dados.