Cara Memasukkan AI ke dalam Perniagaan anda

Cara Memasukkan AI ke dalam Perniagaan anda

AI bukan sihir. Ini adalah timbunan alatan, aliran kerja dan tabiat yang-apabila dicantumkan-senyap-senyap menjadikan perniagaan anda lebih pantas, lebih pintar dan lebih manusia. Jika anda tertanya-tanya bagaimana untuk memasukkan AI ke dalam perniagaan anda tanpa tenggelam dalam jargon, anda berada di tempat yang betul. Kami akan memetakan strategi, memilih kes penggunaan yang betul dan menunjukkan tempat tadbir urus dan budaya sesuai supaya semuanya tidak bergoyang seperti meja berkaki tiga.

Artikel yang anda mungkin suka baca selepas ini:

🔗 Alat AI teratas untuk perniagaan kecil di AI Assistant Store
Temui alatan AI yang penting untuk membantu perniagaan kecil menyelaraskan operasi harian.

🔗 Alat platform pengurusan perniagaan awan AI teratas: Pilih daripada kumpulan
Terokai platform awan AI terkemuka untuk pengurusan dan pertumbuhan perniagaan yang lebih bijak.

🔗 Cara memulakan syarikat AI
Ketahui langkah dan strategi utama untuk melancarkan permulaan AI anda yang berjaya.

🔗 Alat AI untuk penganalisis perniagaan: Penyelesaian teratas untuk meningkatkan kecekapan
Tingkatkan prestasi analitik dengan alat AI canggih yang disesuaikan untuk penganalisis perniagaan.

Cara Memasukkan AI ke dalam Perniagaan anda  ✅

  • Ia bermula dengan hasil perniagaan -bukan nama model. Bolehkah kita mencukur masa pengendalian, meningkatkan penukaran, mengurangkan churn, atau mempercepatkan RFP selama setengah hari... perkara semacam itu.

  • Ia menghormati risiko dengan menggunakan bahasa yang mudah dikongsi untuk risiko dan kawalan AI, jadi undang-undang tidak merasakan penjahat dan produk tidak berasa digari. Rangka kerja ringan menang. Lihat Rangka Kerja Pengurusan Risiko NIST AI (AI RMF) yang dirujuk secara meluas untuk pendekatan pragmatik terhadap AI yang boleh dipercayai. [1]

  • Ia adalah data-first. Data yang bersih dan ditadbir dengan baik mengatasi gesaan yang bijak. Sentiasa.

  • Ia menggabungkan bina + beli. Keupayaan komoditi lebih baik dibeli; kelebihan unik biasanya dibina.

  • Ia mengutamakan rakyat. Peningkatan kemahiran dan pertukaran komunikasi adalah rahsia dek slaid sos yang dirindui.

  • Ia berulang. Anda akan terlepas versi satu. tak apa. Bingkai semula, latih semula, atur semula.

Anekdot cepat (corak yang sering kita lihat): pasukan sokongan 20–30 orang merintis draf balasan berbantukan AI. Ejen mengekalkan kawalan, pengulas kualiti sampel output setiap hari, dan dalam masa dua minggu pasukan mempunyai bahasa yang dikongsi untuk nada dan senarai pendek gesaan yang "hanya berfungsi". Tiada heroik-hanya peningkatan yang berterusan.

Jawapan ringkas kepada Cara Memasukkan AI ke dalam Perniagaan anda : peta jalan 9 langkah 🗺️

  1. Pilih satu kes penggunaan isyarat tinggi
    Sasarkan sesuatu yang boleh diukur dan kelihatan: percubaan e-mel, pengekstrakan invois, nota panggilan jualan, carian pengetahuan atau bantuan ramalan. Pemimpin yang mengikat AI untuk mengosongkan reka bentuk semula aliran kerja melihat lebih banyak kesan daripada mereka yang mencuba. [4]

  2. Tentukan kejayaan di hadapan
    Pilih 1–3 metrik yang boleh difahami oleh manusia: masa dijimatkan setiap tugas, penyelesaian kenalan pertama, peningkatan penukaran atau peningkatan yang lebih sedikit.

  3. Petakan aliran kerja
    Tulis laluan sebelum dan selepas. Di manakah AI membantu, dan di manakah manusia membuat keputusan? Elakkan godaan untuk mengautomasikan setiap langkah sekali gus.

  4. Periksa kesediaan data
    Di manakah data, siapa yang memilikinya, sejauh manakah ia bersih, apakah yang sensitif, apa yang mesti ditutup atau ditapis? Panduan ICO UK adalah praktikal untuk menyelaraskan AI dengan perlindungan data dan keadilan. [2]

  5. Tentukan beli lwn bina
    Di luar rak untuk tugasan generik seperti ringkasan atau pengelasan; tersuai untuk logik proprietari atau proses sensitif. Simpan log keputusan supaya anda tidak membicarakan semula setiap dua minggu.

  6. Kawal dengan ringan, awal
    Gunakan kumpulan kerja AI yang bertanggungjawab untuk pra-menyaring kes penggunaan untuk mengurangkan risiko dan dokumen. Prinsip OECD ialah bintang utara yang kukuh untuk privasi, keteguhan dan ketelusan. [3]

  7. Juruterbang dengan pengguna sebenar
    Shadow-launch dengan pasukan kecil. Ukur, bandingkan dengan garis dasar, kumpulkan maklum balas kualitatif dan kuantitatif.

  8. Operasi
    Tambah pemantauan, gelung maklum balas, sandaran dan pengendalian insiden. Latihan dorong ke bahagian atas baris gilir, bukan tunggakan.

  9. Skala dengan berhati-hati
    Kembangkan kepada pasukan bersebelahan dan aliran kerja yang serupa. Seragamkan gesaan, templat, set penilaian dan buku permainan supaya memenangi kompaun.

Jadual Perbandingan: pilihan AI biasa yang sebenarnya anda akan gunakan 🤝

Tidak sempurna dengan sengaja. Harga berubah. Beberapa ulasan termasuk kerana, baik, manusia.

Alat / Platform Penonton utama Harga penuh Mengapa ia berfungsi dalam amalan
ChatGPT atau seumpamanya Kakitangan am, sokongan setiap tempat duduk + alat tambah penggunaan Geseran rendah, nilai pantas; bagus untuk meringkaskan, merangka, Soal Jawab
Microsoft Copilot Pengguna Microsoft 365 tambahan setiap tempat duduk Tinggal di mana orang bekerja-e-mel, dokumen, Pasukan-mengurangkan penukaran konteks
Google Vertex AI Pasukan data & ML berasaskan penggunaan Operasi model yang kukuh, alat penilaian, kawalan perusahaan
Batuan AWS Pasukan platform berasaskan penggunaan Pilihan model, postur keselamatan, disepadukan ke dalam timbunan AWS sedia ada
Perkhidmatan Azure OpenAI Pasukan pembangun perusahaan berasaskan penggunaan Kawalan perusahaan, rangkaian peribadi, jejak pematuhan Azure
GitHub Copilot Kejuruteraan setiap kerusi Lebih sedikit ketukan kekunci, ulasan kod yang lebih baik; bukan sihir tetapi membantu
Claude/pembantu lain Pekerja ilmu setiap tempat duduk + penggunaan Penaakulan konteks panjang untuk dokumen, penyelidikan, perancangan-mengejutkan melekat
Zapier/Make + AI Ops & RevOps berperingkat + penggunaan Gam untuk automasi; sambungkan CRM, peti masuk, helaian dengan langkah AI
Tanggapan AI + wiki Ops, Pemasaran, PMO tambahan setiap tempat duduk Pengetahuan terpusat + ringkasan AI; aneh tetapi berguna
DataRobot/Databricks Org sains data penentuan harga perusahaan Kitaran hayat ML hujung ke hujung, tadbir urus dan alatan penggunaan

Jarak pelik disengajakan. Itulah kehidupan dalam hamparan.

Selam dalam 1: Tempat AI mendarat dahulu - kes guna mengikut fungsi 🧩

  • Sokongan pelanggan: Respons berbantukan AI, penandaan automatik, pengesanan niat, perolehan pengetahuan, bimbingan nada. Ejen mengekalkan kawalan, mengendalikan kes tepi.

  • Jualan: Nota panggilan, cadangan pengendalian bantahan, ringkasan kelayakan petunjuk, jangkauan automatik diperibadikan yang tidak kelihatan seperti robotik... mudah-mudahan.

  • Pemasaran: Draf kandungan, penjanaan garis besar SEO, ringkasan intel kompetitif, penerangan prestasi kempen.

  • Kewangan: Penghuraian invois, makluman anomali perbelanjaan, penjelasan varians, ramalan aliran tunai yang kurang samar.

  • HR & L&D: Draf perihalan kerja, ringkasan skrin calon, laluan pembelajaran yang disesuaikan, Soal Jawab dasar.

  • Produk & Kejuruteraan: Ringkasan spesifikasi, cadangan kod, penjanaan ujian, analisis log, bedah siasat insiden.

  • Undang-undang & Pematuhan: Pengekstrakan klausa, triage risiko, pemetaan dasar, audit berbantukan AI dengan tanda keluar manusia yang sangat jelas.

  • Operasi: Ramalan permintaan, penjadualan syif, penghalaan, isyarat risiko pembekal, triage insiden.

Jika anda memilih kes penggunaan pertama anda dan mahukan bantuan dengan pembelian masuk, pilih proses yang sudah mempunyai data, mempunyai kos sebenar dan berlaku setiap hari. Bukan setiap suku tahun. Bukan suatu hari nanti.

Menyelam dalam 2: Kesediaan dan penilaian data-tulang belakang yang tidak menarik 🧱

Fikirkan AI seperti pelatih yang sangat cerewet. Ia boleh bersinar dengan input yang kemas, tetapi ia akan berhalusinasi jika anda menyerahkan kotak kasut resit. Buat peraturan mudah:

  • Kebersihan data: Seragamkan medan, bersihkan duplikasi, label lajur sensitif, pemilik teg, pengekalan set.

  • Postur keselamatan: Untuk kes penggunaan yang sensitif, simpan data dalam awan anda, dayakan rangkaian peribadi dan hadkan pengekalan log.

  • Set penilaian: Simpan 50–200 contoh sebenar untuk setiap kes penggunaan untuk menjaringkan ketepatan, kesempurnaan, kesetiaan dan nada.

  • Gelung maklum balas manusia: Tambahkan penilaian satu klik dan medan ulasan teks percuma di mana sahaja AI muncul.

  • Pemeriksaan drift: Nilai semula setiap bulan atau apabila anda menukar gesaan, model atau sumber data.

Untuk pembingkaian risiko, bahasa yang sama membantu pasukan bercakap dengan tenang tentang kebolehpercayaan, kebolehjelasan dan keselamatan. NIST AI RMF menyediakan struktur sukarela yang digunakan secara meluas untuk mengimbangi kepercayaan dan inovasi. [1]

Selam dalam 3: AI dan tadbir urus yang bertanggungjawab-pastikan ia ringan tetapi nyata 🧭

Anda tidak memerlukan katedral. Anda memerlukan kumpulan kerja kecil dengan templat yang jelas:

  • Pengambilan kes penggunaan: ringkasan ringkas dengan tujuan, data, pengguna, risiko dan metrik kejayaan.

  • Penilaian kesan: mengenal pasti pengguna yang terdedah, penyalahgunaan yang boleh dijangka dan mitigasi sebelum pelancaran.

  • Human-in-the-loop: tentukan sempadan keputusan. Di manakah manusia mesti menyemak, meluluskan atau membatalkan?

  • Ketelusan: labelkan bantuan AI dalam antara muka dan komunikasi pengguna.

  • Pengendalian insiden: siapa yang menyiasat, siapa yang berkomunikasi, bagaimana anda berpatah balik?

Pengawal selia dan badan piawai menawarkan sauh praktikal. Prinsip OECD menekankan keteguhan, keselamatan, ketelusan dan agensi manusia (termasuk mekanisme penggantian) merentasi batu sentuhan berguna kitaran hayat untuk penggunaan yang bertanggungjawab. [3] ICO UK menerbitkan panduan operasi yang membantu pasukan menyelaraskan AI dengan keadilan dan kewajipan perlindungan data, dengan kit alat boleh diterima pakai oleh perniagaan tanpa overhed besar-besaran. [2]

Menyelam dalam 4: Pengurusan perubahan dan meningkatkan kemahiran-buat-atau-pecah 🤝

AI gagal secara senyap-senyap apabila orang berasa dikecualikan atau terdedah. Lakukan ini sebaliknya:

  • Naratif: terangkan sebab AI akan datang, faedah kepada pekerja, dan rel keselamatan.

  • Latihan mikro: Modul 20 minit yang terikat dengan tugas tertentu mengalahkan kursus yang panjang.

  • Juara: rekrut beberapa peminat awal dalam setiap pasukan dan biarkan mereka menganjurkan pertunjukan dan cerita pendek.

  • Pengawal: terbitkan buku panduan yang jelas tentang penggunaan yang boleh diterima, pengendalian data dan gesaan yang digalakkan berbanding di luar had.

  • Ukur keyakinan: jalankan tinjauan pendek sebelum dan selepas pelancaran untuk mencari jurang dan menyesuaikan rancangan anda.

Anekdot (corak biasa lain): pod jualan menguji nota panggilan berbantukan AI dan gesaan pengendalian bantahan. Wakil mengekalkan pemilikan pelan akaun; pengurus menggunakan coretan dikongsi untuk melatih. Kemenangan bukanlah "automasi"; ia adalah persediaan yang lebih cepat dan susulan yang lebih konsisten.

Selam dalam 5: Bina vs beli-rubrik praktikal 🧮

  • Beli apabila keupayaan dikomoditi, vendor bergerak lebih pantas daripada anda dan penyepaduan adalah bersih. Contoh: ringkasan dokumen, penggubalan e-mel, klasifikasi generik.

  • Bina apabila logik berkaitan dengan parit anda: data proprietari, penaakulan khusus domain atau aliran kerja sulit.

  • Campurkan apabila anda menyesuaikan di atas platform vendor, tetapi pastikan gesaan anda, set penilaian dan model yang diperhalusi mudah alih.

  • Kewarasan kos: penggunaan model berubah-ubah; berunding peringkat volum dan tetapkan makluman belanjawan lebih awal.

  • Pelan penukaran: simpan abstraksi supaya anda boleh menukar penyedia tanpa menulis semula berbilang bulan.

Menurut penyelidikan McKinsey baru-baru ini, organisasi yang memperoleh nilai tahan lama sedang mereka bentuk semula aliran kerja (bukan sekadar menambah alat) dan meletakkan pemimpin kanan untuk tadbir urus AI dan perubahan model operasi. [4]

Selam dalam 6: Mengukur ROI-apa yang perlu dijejaki, secara realistik 📏

  • Masa dijimatkan: minit setiap tugas, masa ke resolusi, purata masa pengendalian.

  • Peningkatan kualiti: ketepatan vs garis dasar, pengurangan kerja semula, delta NPS/CSAT.

  • Throughput: tugas/orang/hari, bilangan tiket yang diproses, kepingan kandungan dihantar.

  • Postur berisiko: insiden yang dibenderakan, kadar penggantian, pelanggaran akses data yang ditangkap.

  • Penggunaan: pengguna aktif mingguan, kadar menarik diri, kiraan penggunaan semula segera.

Dua isyarat pasaran untuk memastikan anda jujur:

  • Penggunaan adalah nyata, tetapi kesan peringkat perusahaan mengambil masa. Sehingga 2025, ~71% organisasi yang ditinjau melaporkan penggunaan gen-AI biasa dalam sekurang-kurangnya satu fungsi, namun kebanyakannya tidak melihat bukti kesan EBIT peringkat perusahaan yang material bahawa pelaksanaan yang berdisiplin lebih penting daripada juruterbang scattershot. [4]

  • Tiupan angin tersembunyi wujud. Penggunaan awal boleh menyebabkan kerugian kewangan jangka pendek yang dikaitkan dengan kegagalan pematuhan, output yang cacat atau insiden berat sebelah sebelum faedah bermula; merancang untuk ini dalam belanjawan dan kawalan risiko. [5]

Petua kaedah: Jika boleh, jalankan A/B kecil atau pelancaran berperingkat; log garis dasar selama 2–4 ​​minggu; gunakan helaian penilaian mudah (ketepatan, kesempurnaan, kesetiaan, nada, keselamatan) dengan 50–200 contoh sebenar bagi setiap kes penggunaan. Pastikan set ujian stabil merentas lelaran supaya anda boleh mengaitkan keuntungan kepada perubahan yang anda buat-bukan bunyi rawak.

Pelan tindakan mesra manusia untuk penilaian dan keselamatan 🧪

  • Set emas: simpan set ujian kecil yang dipilih susun bagi tugasan sebenar. Skor output untuk membantu dan membahayakan.

  • Pasukan merah: ujian tekanan dengan sengaja untuk jailbreak, berat sebelah, suntikan atau kebocoran data.

  • Gesaan pagar: standardkan arahan keselamatan dan penapis kandungan.

  • Peningkatan: memudahkan untuk diserahkan kepada manusia dengan konteks yang utuh.

  • Log audit: menyimpan input, output dan keputusan untuk akauntabiliti.

Ini bukan keterlaluan. Prinsip NIST AI RMF dan OECD menyediakan corak mudah: skop, menilai, menangani dan memantau-pada asasnya senarai semak yang menyimpan projek di dalam pagar tanpa melambatkan pasukan untuk merangkak. [1][3]

Sekeping budaya: daripada juruterbang kepada sistem pengendalian 🏗️

Firma yang menskalakan AI bukan sahaja menambah alatan-mereka menjadi berbentuk AI. Pemimpin memodelkan penggunaan harian, pasukan belajar secara berterusan, dan proses dibayangkan semula dengan AI dalam gelung dan bukannya dikokot di sisi.

Nota lapangan: buka kunci budaya selalunya tiba apabila pemimpin berhenti bertanya "Apakah yang boleh dilakukan oleh model itu?" dan mula bertanya "Langkah manakah dalam aliran kerja ini yang lambat, manual atau mudah ralat-dan bagaimanakah kami mereka bentuk semula dengan AI serta orang?" Itulah apabila wins compound.

Risiko, kos dan perkara yang tidak selesa 🧯

  • Kos tersembunyi: juruterbang boleh menutup perbelanjaan penyepaduan sebenar-pembersihan data, pengurusan perubahan, alat pemantauan dan kitaran latihan semula menambah. Sesetengah syarikat melaporkan kerugian kewangan jangka pendek yang dikaitkan dengan kegagalan pematuhan, output yang cacat atau insiden berat sebelah sebelum faedah bermula. Rancang untuk ini secara realistik. [5]

  • Automasi yang berlebihan: jika anda mengalih keluar manusia daripada langkah berat pertimbangan terlalu cepat, kualiti dan kepercayaan boleh merudum.

  • Kunci masuk vendor: elakkan pengekodan keras kepada mana-mana satu kebiasaan penyedia; simpan abstraksi.

  • Privasi & keadilan: ikuti panduan tempatan dan dokumentasikan mitigasi anda. Kit alat ICO berguna untuk pasukan UK dan titik rujukan berguna di tempat lain. [2]

Cara Memasukkan AI ke dalam senarai semak perintis kepada pengeluaran Perniagaan anda 🧰

  • Use case mempunyai pemilik perniagaan dan metrik yang penting

  • Sumber data dipetakan, medan sensitif ditandai dan akses berskop

  • Set penilaian contoh sebenar disediakan

  • Penilaian risiko dilengkapkan dengan mitigasi ditangkap

  • Titik keputusan manusia dan tolak ditakrifkan

  • Pelan latihan dan panduan rujukan cepat disediakan

  • Pemantauan, pembalakan dan buku main insiden disediakan

  • Makluman belanjawan untuk penggunaan model dikonfigurasikan

  • Kriteria kejayaan disemak selepas 2-4 minggu penggunaan sebenar

  • Skala atau hentikan pembelajaran dokumen sama ada

Soalan Lazim: carian pantas tentang Cara Memasukkan AI ke dalam Perniagaan anda 💬

S: Adakah kita memerlukan pasukan sains data yang besar untuk bermula?
J: Tidak. Mulakan dengan pembantu luar dan penyepaduan ringan. Simpan bakat ML khusus untuk kes penggunaan tersuai yang bernilai tinggi.

S: Bagaimanakah kita mengelakkan halusinasi?
J: Pengambilan semula daripada pengetahuan yang dipercayai, gesaan terhad, set penilaian dan pusat pemeriksaan manusia. Juga-tegaskan tentang nada dan format yang diingini.

S: Bagaimana dengan pematuhan?
J: Selaraskan dengan prinsip yang diiktiraf dan panduan tempatan, dan simpan dokumentasi. Prinsip NIST AI RMF dan OECD menyediakan pembingkaian yang berguna; ICO UK menawarkan senarai semak praktikal untuk perlindungan dan keadilan data. [1][2][3]

S: Apakah rupa kejayaan?
J: Satu kemenangan yang boleh dilihat setiap suku tahun yang kekal, rangkaian juara yang terlibat dan peningkatan yang mantap dalam beberapa metrik teras yang sebenarnya dilihat oleh pemimpin.

Kuasa kompaun senyap menang 🌱

Anda tidak memerlukan moonshot. Anda memerlukan peta, lampu suluh, dan kebiasaan. Mulakan dengan satu aliran kerja harian, selaraskan pasukan pada tadbir urus yang mudah dan nyatakan hasilnya. Pastikan model dan gesaan anda mudah alih, data anda bersih dan kakitangan anda terlatih. Kemudian buat lagi. Dan sekali lagi.

Jika anda berbuat demikian, cara untuk memasukkan AI ke dalam perniagaan anda tidak lagi menjadi program yang menakutkan. Ia menjadi sebahagian daripada operasi rutin seperti QA atau belanjawan. Mungkin kurang glamor, tetapi jauh lebih berguna. Dan ya, kadangkala metafora akan bercampur-campur dan papan pemuka akan menjadi tidak kemas; tidak mengapa. Teruskan. 🌟

Bonus: templat untuk salin-tampal 📎

Ringkas kes penggunaan

  • Masalah:

  • Pengguna:

  • Data:

  • Sempadan keputusan:

  • Risiko & pengurangan:

  • Metrik kejayaan:

  • Pelan pelancaran:

  • Semakan irama:

Corak segera

  • Peranan:

  • Konteks:

  • Tugasan:

  • Kekangan:

  • Format output:

  • Beberapa contoh gambar:

Rujukan

[1] NIST. Rangka Kerja Pengurusan Risiko AI (AI RMF).
baca lagi

[2] Pejabat Pesuruhjaya Maklumat UK (ICO). Panduan mengenai AI dan Perlindungan Data. 
baca lagi

[3] OECD. Prinsip AI.
baca lagi

[4] McKinsey & Company. Keadaan AI: Cara organisasi pendawaian semula untuk menangkap nilai. 
Baca lebih lanjut

[5] Reuters. Kebanyakan syarikat mengalami beberapa kerugian kewangan berkaitan risiko menggunakan AI, rancangan tinjauan EY
baca lebih lanjut

Cari AI Terkini di Kedai Pembantu AI Rasmi

Tentang Kami

Kembali ke blog