La pinta. En la matriz preliminar, el eje y muestra la columna con los objetivos comerciales estratégicos, en términos generales. Aquí es donde estimarías la “pinta” potencial.
-
¿Está la iniciativa alineada con los objetivos comerciales? Se debe dar prioridad a proyectos o productos que tengan un vínculo directo con objetivos comerciales específicos. ¿Existe una empresa patrocinadora de la iniciativa? Los productos de datos no aportarán valía a menos que impulsen la bono, es sostener, a menos que los usuarios finales los adopten. Esto requiere colaboración entre los equipos de negocios y de datos, y educación de ambas partes sobre lo que se requiere y lo que es posible.
-
¿Pueden beneficiarse varias unidades de negocio? Muchos equipos de datos enfatizan la reutilización como un requisito para la priorización: el valía aumenta a medida que más unidades de negocios utilizan el maniquí de IA o el producto de datos. Por ejemplo, imagine que un fabricante de productos electrónicos quiere enterarse cómo y quién utiliza sus dispositivos. Un producto de datos de «uso de producto» podría proporcionarle a un cliente 360 para ver qué productos estaba usando un cliente y un producto 360 para ver qué clientes estaban usando un producto en particular.
-
¿Cuál es el retorno previsto? Esto comienza con la identificación de las métricas que se van a determinar, idealmente en términos de valía comercial, y la puesta en marcha de una estimación de lo que está en surtido. La priorización requiere una comparación entre iniciativas competitivas en términos concretos.
La subida. El eje x refleja la complejidad y viabilidad de una iniciativa específica para determinar si es alcanzable en términos de medios y riesgos. Aquí es donde estimarías el «promoción» requerido.
-
¿Están los datos disponibles? El requisito más crítico son los datos para entrenar el maniquí. ¿Los datos internos están fácilmente disponibles y accesibles? ¿El maniquí requiere transformación o acercamiento a datos no estructurados? ¿La capacitación adecuada requeriría datos externos, como datos de socios u otros datos de terceros, para mitigar los riesgos de sesgo o alucinaciones?
-
¿Qué habilidades y herramientas se requieren? Aquí es donde hay que ser realista acerca de si se tienen los medios para cumplir y qué se necesita para lograrlo. Una iniciativa de IA no debería parecer una película de ciencia ficción.
-
¿Hay riesgos involucrados u otras preocupaciones? Para despuntar, el Ley de IA de la UE adopta un enfoque de regulación basado en el aventura y clasifica los sistemas de IA en cuatro niveles de aventura diferentes: aventura inaceptable, stop, escaso y reducido. Varias herramientas pueden ayudar a evaluar el nivel de aventura y proporcionar orientación sobre las regulaciones y requisitos relevantes.
-
¿Cuál es el costo de construcción e implementación? En última instancia, se tráfico de un caso de negocio y requiere una estimación de los costos de construir, implementar y surtir el maniquí de IA a lo dispendioso del tiempo. Estas estimaciones incluso deben incluir la tecnología y la adquisición de datos, así como la capacitación requerida. No se tráfico sólo de crear una aplicación.
El resultado final es una matriz en la que cada producto o tesina potencial puede ubicarse y evaluarse en términos de la pinta prevista y el promoción requerido.
La matriz de dos por dos produce las siguientes categorías:
-
Ganancias rápidas de stop valía: Gran pinta, subida corta y obediente. Estas son las iniciativas que se alinean completamente con los objetivos comerciales estratégicos y se consideran menos complejas o enormemente factibles.
-
No te molestes: Visión limitada, trabajo duro. Se consideran iniciativas más difíciles y de último valía potencial que no necesariamente valen la pena el esfuerzo.
-
Inversiones a dispendioso plazo: Gran pinta, pero promoción dispendioso y empinado. Se calma que estas iniciativas brinden un valía significativo, pero se consideran más complejas o conllevan riesgos o requisitos de medios significativamente mayores. Estos podrían dividirse en iniciativas más pequeñas o productos de datos componentes que luego podrían agregarse para ofrecer el valía total.
-
Investiga más: Olfato limitada, pero promoción relativamente corto y obediente. Se calma que estas iniciativas aporten algún valía (de lo contrario no se propondrían), pero están menos alineadas estratégicamente. Sin incautación, se consideran relativamente fáciles de entregar. Es más adecuadamente poco que “se podría hacer”, pero sólo con el tiempo o los medios restantes, de ahí la último prioridad.
Este no es un proceso opcional. El paso de la prueba de concepto al producto/tesina implica decisiones difíciles. Un entorno de priorización formal garantiza que las iniciativas se evalúen de guisa equitativa y transparente, que apoyen la logística comercial, que sean factibles para la ordenamiento y que los requisitos de medios y los resultados esperados se alineen.
Para enterarse más sobre cómo los clientes de Snowflake han repaso el camino de la IA desde la apostolado y la experimentación hasta la operacionalización y la transformación, consulte «La director del ejecutor de datos para una IA eficaz.”