AI termékek és projektek – miben különböznek másoktól? | AI az üzletben #49

Bevezetés az AI termékek menedzsmentjébe

Az AI termékek folyamatos fejlesztést és testreszabást igényelnek, ami eltér a hagyományos technológiai megoldásoktól.

• AI, mesterséges intelligencia – a gépek azon képességének általános neve, hogy olyan feladatokat végeznek, amelyek utánozzák az emberi értelem és kreativitás működését, például képek felismerése, írott és beszélt nyelv megértése, vagy döntések meghozatala a rendelkezésre álló adatok alapján,
• ML, gépi tanulás – az AI egy szakterülete, amely olyan folyamatokat ölel fel, amelyek során a gépek tanulnak az adatokból és tapasztalatokból, hogy jobban végezzenek el feladatokat. A gépi tanuláson (ML) alapuló termékek egyedisége abban rejlik, hogy nem előre programozottak, hanem tanulási és alkalmazkodási képességekkel rendelkeznek. Az egészségügy területén az AI hozzájárul a pontosabb diagnosztikához, míg a pénzügyekben bonyolultabb kockázatelemzést tesz lehetővé,
• GenAI, generatív mesterséges intelligencia – a ML egy új területe, amely olyan rendszereket foglal magában, amelyek képesek új tartalmakat létrehozni, például szöveget, képeket, videót, 3D modelleket vagy zenét, a felhasználó találmánya vagy a felhasználó által megadott cél és bemeneti adatok, például kulcsszavak, lekérdezések vagy utasítások, vagy vázlatok vagy fényképek alapján.

AI terméktervezés – az ötlettől a megvalósításig

AI termék tervezésekor az elején egy kulcskérdést kell feltenni: Hasznot húz-e ez a termék az AI képességek hozzáadásából?

AI termék megvalósítása kockázatos és költséges, ezért érdemes azzal kezdeni, hogy meghatározzuk a megoldandó problémát az AI megvalósításával kapcsolatban, majd megpróbáljuk azt optimálisan megoldani. Talán érdemes brainstormingot végezni a ChatGPT-vel vagy a Google Barddal, amelyek meglepően tanácsot adhatnak az optimális termékfejlesztési útról – nem feltétlenül AI alapú megközelítéssel.

Ha azonban úgy döntünk, hogy mesterséges intelligenciát adunk egy cég ajánlataihoz, figyelembe kell vennünk az AI projekt életciklusának sajátosságait. Végül is a Gartner adatai azt mutatják, hogy az AI projekteknek csak 54%-a jut el a pilot fázisból a termelésig.

Ez gyakran a nagyon ígéretes prototípusoknak köszönhető, amelyeket a ma elérhető AI eszközökkel lehet létrehozni. Másrészt nagyon nehéz elérni a “termelési minőséget” és a résztvevők által megkövetelt eredmények ismételhetőségét és relevanciáját.

Az AI termék életciklusa azonban nemcsak abban különbözik a többitől, hogy ritkábban lép túl a koncepció fázison. Míg a hagyományos termékek életciklusa a forgalom csúcsának elérése után fokozatos érdeklődés-csökkenés felé halad, az AI termékek a úgynevezett “flywheel hatást” tapasztalják. Ez egy olyan jelenség, amelyben a gépi tanuláson alapuló termék javul, ahogy használják, és új adatokat gyűjtenek a felhasználóktól. Minél jobb a termék, annál több felhasználó választja azt, ami viszont több adatot generál az algoritmus javításához. Ez a hatás egy visszacsatoló hurkot hoz létre, amely lehetővé teszi az AI-alapú megoldások folyamatos fejlesztését és skálázását.

Forrás: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Ezért ezek olyan termékek, amelyek megújuló életciklussal rendelkeznek. Más szavakkal, a mesterséges intelligencia flywheel hatása azt jelenti, hogy a folyamatos fejlesztések fokozatos javulásokhoz vezetnek a termék teljesítményében. Például:

• AI modellek iteratív képzése – például egy értékesítési előrejelző modellnek ismételt képzésre lehet szüksége az optimális pontosság eléréséhez, de idővel egyre tökéletesebbé válik,
• Adatvisszatartás kezelése – a tartalom személyre szabási alkalmazások esetében a felhasználói adatok gyűjtése és elemzése prioritást élvezhet, ami fokozatosan egyre relevánsabb eredményekhez vezethet.

Összefoglalva, az AI projektmenedzsment rugalmasságot és a folyamatos fejlesztés iránti készséget igényel. Ezért az AI projektmenedzsereknek fel kell készülniük a változó követelmények teljesítésére és a stratégiák folyamatos kiigazítására.

Az adatok megértése és szerepe az AI termékfejlesztésben

Az adatok szerepe az AI termékfejlesztésben kulcsfontosságú. A McKinsey becslése szerint a generatív AI modellek évente akár 4,4 trillió dollár gazdasági előnyöket is generálhatnak. Azonban ennek a tortának a szeletéhez való hozzáférés minőségi adatkezelést igényel.

Például ahhoz, hogy egy e-kereskedelmi termékajánló rendszer jól működjön, a vásárlói viselkedési adatok minősége kulcsfontosságú. Nemcsak a megfelelő mennyiségű adatra van szükség, hanem annak megfelelő szegmentálására és frissítésére is, és ami a legfontosabb, a begyűjtött információkból való ügyes következtetések levonására.

Adatvezérelt AI termék létrehozásakor egyaránt fontos az adatok pártatlanságának fenntartása. Például a toborzásban vagy biztosításban használt AI algoritmusok esetében az adatoknak nem szabad implicit elfogultságokat tartalmazniuk – nemi vagy helyi alapúakat – amelyek diszkriminációhoz vezethetnek.

Érdemes megjegyezni, hogy a megfelelő adatkezelés nemcsak technikai szakértelmet, hanem a teljesítményre gyakorolt hatásának tudatosságát is megköveteli az AI termékek esetében.

A leggyakoribb problémák az AI-alapú termékek kezelésében

Az AI termékek kezelése olyan kihívásokat jelent, amelyek speciális készségeket és etikai tudatosságot igényelnek. A legfontosabb problémák közül érdemes megemlíteni:

• AI készségek fejlesztése – például egy AI iparági termékmenedzsernek meg kell értenie a gépi tanulás alapjait, hogy hatékonyan tudjon dolgozni a technikai csapattal,
• naprakész tájékozódás a jogi követelményekről – az AI termékekre vonatkozó szabályozások éppen most alakulnak, ezért folyamatosan tájékozódni kell a cég politikájának és az AI termék használatára vonatkozó szabályozásoknak a kiigazításához,
• AI integrálása a meglévő rendszerekbe – a fejlett mesterséges intelligencia integrálása a meglévő IT rendszerekbe technológiai és szervezeti kihívásokat jelenthet,
• AI megoldások skálázása – a technológiai start-upok számára az AI prototípus teljes körű termékké fejlesztése erőforrásokat, időt és szakértelmet igényel, ami szintén problémát jelenthet a viszonylag alacsony kínálat és a magas kereslet miatt a szakemberek terén,
• a felhasználók elkötelezettségének fenntartása – egy olyan alkalmazás esetében, amely AI-t használ a tartalom személyre szabására, a felhasználók változó preferenciáihoz való folyamatos alkalmazkodás kulcsfontosságú a figyelmük fenntartásához,
• etikai dilemmák kezelése – például egy egészségügyi monitorozó AI alkalmazás esetében a felhasználói adatok magánéletének és biztonságának védelme prioritás.

AI termékek – összefoglalás

Összefoglalva, az AI projektek és termékek kezelése megköveteli a technológia által hozott egyedi kihívások és lehetőségek megértését. Az adatok szerepének megértése, a csapatok és projektek kezelése, valamint az AI etikai aspektusainak tudatában lenni elengedhetetlen. Az AI termékek új horizontokat nyitnak a vállalkozások számára, de megfelelő megközelítést és készségeket igényelnek.

Start-upok számára fontos, hogy világosan meghatározzák a problémát, amelyet az AI termék megoldani hivatott, és olyan csapatot építsenek, amely rendelkezik a megfelelő tudással és tapasztalattal az AI terén. Érdemes továbbá etikus és átlátható AI rendszerek építésére összpontosítani, amelyek megfelelnek a felhasználói elvárásoknak és a szabályozásoknak.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a mi szorgos méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedInen, Instagramon, YouTube-on, Pinteresten, TikTokon.