AI-produkter och projekt – hur skiljer de sig från andra? | AI i affärer #49

Introduktion till AI-produktledning

AI-produkter kräver konstant utveckling och anpassning, vilket skiljer sig från traditionella teknologilösningar.

• AI, artificiell intelligens – ett allmänt namn för maskiners förmåga att utföra uppgifter som efterliknar mänskligt tänkande och kreativitet, såsom att känna igen bilder, förstå skriven och talad språk, eller fatta beslut baserat på tillgänglig data,
• ML, maskininlärning – en underdisciplin av AI som omfattar processer där maskiner lär sig av data och erfarenhet hur man utför uppgifter bättre. Unikheten hos maskininlärnings (ML)-baserade produkter kommer från det faktum att de inte är förprogrammerade, utan är utrustade med inlärnings- och anpassningsförmågor. Inom branscher som hälso- och sjukvård bidrar AI till mer precisa diagnoser, medan det inom finans möjliggör mer sofistikerad riskanalys,
• GenAI, generativ artificiell intelligens – ett nytt område inom ML som involverar system som kan skapa nytt innehåll, såsom text, bilder, video, 3D-modeller eller musik, baserat på användarens uppfinning eller användarspecifik syfte och indata såsom nyckelord, frågor eller uppmaningar, eller skisser eller foton.

AI-produktplanering – från idé till implementering

Planering av en AI-produkt kräver att man ställer en nyckelfråga i början: Kommer denna produkt att dra nytta av att lägga till AI-funktioner?

Implementering av en AI-produkt är riskabelt och kostsamt, och som ett resultat är det en bra idé att börja med att definiera problemet som ska lösas av AI-implementeringen, och sedan försöka lösa det optimalt. Kanske genom att använda brainstorming med ChatGPT eller Google Bard, som kan överraskande ge råd om den optimala produktutvecklingsvägen – inte nödvändigtvis baserat på AI.

Men om vi beslutar att lägga till artificiell intelligens i ett företags erbjudanden, måste vi överväga specifikationerna för AI-projektets livscykel. Trots allt visar Gartner-data att endast 54% av AI-projekt går från pilotfasen till produktion.

Detta beror ofta på de mycket lovande prototyper som kan skapas med de AI-verktyg som finns tillgängliga idag. Å andra sidan är det mycket svårt att uppnå “produktionskvalitet” och den upprepbarhet och relevans av resultat som intressenter kräver.

AI-produktens livscykel skiljer sig dock från andra, inte bara genom att den sällan går bortom konceptfasen. Där livscykeln för traditionella produkter tenderar att gradvis minska intresset när försäljningen når sin topp, upplever AI-produkter den så kallade “flywheel-effekten.” Detta är ett fenomen där en maskininlärningsbaserad produkt förbättras ju mer den används och ny data samlas in från användare. Ju bättre produkten är, desto fler användare väljer den, vilket i sin tur genererar mer data för att förbättra algoritmen. Denna effekt skapar en feedbackloop som möjliggör kontinuerlig förbättring och skalning av AI-baserade lösningar.

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

Detta gör dem till produkter med en förnyande livscykel. Med andra ord innebär flywheel-effekten inom AI att kontinuerliga förbättringar leder till inkrementella förbättringar av produktens prestanda. Till exempel:

• Iterativ träning av AI-modeller – till exempel kan en modell för försäljningsprognoser kräva upprepad träning för att uppnå optimal noggrannhet, men den blir mer och mer perfekt över tid,
• Data backlog-hantering – för applikationer för innehållspersonalisering kan insamling och analys av användardata vara en prioritet, vilket gradvis leder till mer och mer relevanta resultat.

Sammanfattningsvis kräver AI-projektledning flexibilitet och beredskap för kontinuerlig förbättring. Därför måste AI-projektledare vara beredda att möta förändrade krav och ständigt justera strategier.

Förståelse för data och dess roll i AI-produktutveckling

Datans roll i AI-produktutveckling är avgörande. McKinsey uppskattar att generativa AI-modeller skulle kunna generera ekonomiska fördelar på upp till 4,4 biljoner dollar årligen. Men att nå en del av den kakan kräver kvalitetsdatahantering.

Till exempel, för att ett e-handelsproduktrekommendationssystem ska fungera bra, är kvaliteten på kundbeteendedata avgörande. Du behöver inte bara rätt mängd data, utan också dess korrekta segmentering och uppdatering, och viktigast av allt, skicklig dragning av slutsatser från den insamlade informationen.

När man skapar en datadriven AI-produkt är det lika viktigt att upprätthålla opartiskhet i datan. Till exempel, i AI-algoritmer som används inom rekrytering eller försäkring, får datan inte innehålla implicita fördomar – baserat på kön eller plats – som kan leda till diskriminering.

Det är värt att notera att korrekt datahantering kräver inte bara teknisk expertis utan också medvetenhet om dess påverkan på prestandan hos AI-produkter.

De vanligaste problemen vid hantering av AI-baserade produkter

Att hantera AI-produkter innebär utmaningar som kräver specifika färdigheter och etisk medvetenhet. Bland de viktigaste problemen är det värt att nämna:

• Utveckling av AI-färdigheter – till exempel behöver en produktchef inom AI-branschen förstå grunderna i maskininlärning för att kunna arbeta effektivt med det tekniska teamet,
• aktuell orientering mot lagkrav – regleringar kring AI-produkter är just nu under utveckling, så du behöver vara orienterad för att justera ditt företags policyer och regler för användning av AI-produkten löpande,
• integrering av AI i befintliga system – att integrera avancerad artificiell intelligens i befintliga IT-system kan medföra teknologiska och organisatoriska utmaningar,
• skala AI-lösningar – för teknikstartups kräver utvecklingen av en AI-prototyp till en fullskalig produkt resurser, tid och expertis, vilket också kan vara ett problem på grund av det relativt låga utbudet och den höga efterfrågan på specialister,
• hålla användare engagerade – för en app som använder AI för att personalisera innehåll är det avgörande att ständigt anpassa sig till användarnas föränderliga preferenser för att hålla dem engagerade,
• hantera etiska dilemman – till exempel, i en AI-applikation för hälsomonitorering, är integritet och säkerhet för användardata en prioritet.

AI-produkter – sammanfattning

Sammanfattningsvis kräver hantering av AI-projekt och produkter en förståelse för de unika utmaningar och möjligheter som teknologin medför. Att förstå datans roll, kunna leda team och projekt samt vara medveten om de etiska aspekterna av AI är avgörande. AI-produkter öppnar nya horisonter för affärer, men de kräver rätt tillvägagångssätt och färdigheter.

För startups är det viktigt att fokusera på att tydligt definiera problemet som AI-produkten är avsedd att lösa och bygga ett team med rätt kunskap och erfarenhet inom AI. Det är också värt att fokusera på att bygga etiska och transparenta AI-system som uppfyller användarnas förväntningar och regleringar.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.