Для организации интеграции аналитики данных и искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы компании рекомендуется следующее:

1. Оценить существующие инструменты и возможности бизнес-аналитики. 1 Это поможет выявить пробелы и возможности для интеграции ИИ. 1
2. Определить чёткие цели. 1 Нужно установить измеримые цели для интеграции ИИ с бизнес-аналитикой, которые соответствуют общим бизнес-целям. 1
3. Выбрать подходящие инструменты ИИ. 1 Следует учитывать простоту интеграции, масштабируемость и удобство использования технологий. 1
4. Разработать стратегию данных. 1 Нужно обеспечить доступ к высококачественным данным и разработать процессы сбора, очистки и управления данными. 1
5. Создать квалифицированную команду. 1 Следует собрать команду с необходимыми навыками в области науки о данных, искусственного интеллекта, бизнес-анализа и ИТ. 1
6. Начать с пилотных проектов. 1 Это позволит проверить эффективность и усовершенствовать подходы. 1
7. Обеспечить качество данных. 1 Нужно инвестировать в методы управления и контроля данных, чтобы поддерживать целостность данных. 1
8. Развивать культуру, основанную на данных. 1 Следует просвещать сотрудников о преимуществах ИИ и поощрять принятие решений на основе данных на всех уровнях. 1
9. Мониторить и оценивать. 1 Нужно постоянно отслеживать эффективность решений бизнес-аналитики на базе искусственного интеллекта и оценивать их влияние с помощью понятных показателей. 1

Выбор способа интеграции ИИ зависит от потребностей бизнеса и ресурсов компании. 2 Например, можно использовать готовое решение или обучить собственную генеративную модель и развернуть ИИ на своих серверах. 2