Многие компании теперь знают, что интеграция ИИ и генеративного ИИ в их рабочие процессы может оптимизировать бизнес-операции, повысить эффективность и сэкономить время и деньги. Некоторые из них уже на пути к достижению этой реальности; согласно недавнему отчету Deloitte о генеративном ИИ, 18–36 % организаций говорят, что уже получают ожидаемые преимущества от использования генеративного ИИ в «большой» или «очень большой» степени в зависимости от типа достигаемой выгоды. преследуется.
Однако, несмотря на явные преимущества использования этой прорывной технологии, интеграция быстро развивающегося ИИ в бизнес-операции также сопряжена с рядом проблем. Поскольку ИИ продолжает развиваться, препятствия, с которыми сталкиваются руководители бизнеса при внедрении этих технологий, также продолжают расти. Поэтому существуют проблемы, которые необходимо преодолеть, прежде чем организации смогут в полной мере реализовать преимущества ИИ и генеративного ИИ, но руководители бизнеса могут быть уверены, что существуют ключевые стратегии, которые они могут реализовать и которые сыграют решающую роль в обеспечении успешной интеграции. Сасан Моавени
Навигация по социальным ссылкам
Глобальный бизнес-лидер Hitachi Vantara.
Не занимайтесь ИИ ради ИИ
Распространенной ошибкой для многих проектов ИИ является отсутствие последовательной стратегии и определенных целей. Проект ИИ, даже с большими инвестициями, не принесет результатов, если компании не потратят время на то, чтобы согласовать его с целями своего бизнеса и точно определить, как он добавит ценность — и насколько большую ценность — по сравнению со стоимостью внедрения. В конце концов, нет смысла развертывать проект с целью добавления 5 млн фунтов стерлингов к вашему обороту, если это обойдется вам в 10 млн фунтов стерлингов.
Независимо от того, хотите ли вы развернуть его в собственном центре обработки данных или в облаке, проекты ИИ могут быть дорогими, особенно если учесть как инфраструктуру, необходимую для развертывания, так и услуги, необходимые для того, чтобы все это работало. Поэтому организациям необходимо очень четко понимать, почему они делают то, что делают, и какова будет окупаемость инвестиций. Руководители бизнеса должны противостоять желанию вскочить на подножку поезда ИИ и вместо этого заниматься продуманными проектами, которые соответствуют общим целям их организации.
Частично это означает осторожность в отношении «стирки ИИ» — чрезмерного продвижения чрезмерно разрекламированных решений ИИ — и сосредоточение внимания на прагматичных приложениях, которые приносят реальную пользу. Это могут быть более мелкие, более узкоспециализированные варианты использования, в отличие от масштабных перестроек процессов. Например, строительная компания, которая считает охрану труда и технику безопасности одним из своих главных бизнес-приоритетов, может установить на объекте камеры с поддержкой ИИ, которые могут контролировать рабочую одежду рабочих в течение дня. Если кто-то не носит правильное защитное снаряжение, ИИ сообщит об этом руководителю, который может вмешаться, чтобы убедиться, что это обеспечено, обеспечивая оптимальный уровень охраны труда и техники безопасности в любое время. Таким образом, компания использует ИИ таким образом, чтобы получить ощутимые, измеримые бизнес-результаты, которые им подходят.
Чтобы помочь им найти эти целевые варианты использования, организациям следует искать партнеров, которые могут помочь им проанализировать свой бизнес извне и определить области, в которых ИИ действительно может иметь для них значение. Хорошо организованные данные — основа успешного ИИ
После определения своей стратегии ИИ организациям необходимо подумать о том, как ее успешно реализовать. ИИ чрезвычайно интенсивно использует данные, особенно когда речь идет о некоторых из последних изучаемых вариантов использования генеративного ИИ. Поэтому компании должны иметь возможность находить все свои активы данных, консолидировать и очищать свои данные и оптимизировать свои репозитории, чтобы сделать их подходящими для приложений ИИ. Это требует всестороннего понимания как своих источников данных, так и служб хранения.
Подпишитесь на рассылку новостей Ny Breaking и получайте все лучшие новости, мнения, функции и рекомендации, необходимые вашему бизнесу для успеха!
Например, чтобы создать чат-бота ИИ, компания должна обучить его на множестве разрозненных источников данных, от руководств пользователя до прошлых звонков клиентов. Только после этого его можно будет запрограммировать, используя эти существующие данные, для точного ответа на часто задаваемые вопросы. Убедитесь, что у вас есть нужные навыки, и обратите внимание на правила
Для успешной реализации проектов ИИ компании должны найти или нанять необходимые навыки для своего бизнеса. Поскольку экспертиза ИИ в настоящее время чрезвычайно востребована, людей с соответствующими навыками может быть трудно найти и дорого, поэтому необходимо учитывать время.
Они также должны быть в курсе меняющихся правил ИИ, чтобы обеспечить соответствие. Например, недавно вступил в силу знаменательный закон Европейского союза об ИИ, регулирующий разработку, использование и применение ИИ как для разработчиков, так и для операторов. Этот важный шаг подчеркивает важность, придаваемую безопасному и этичному развитию технологий ИИ в Европе — это мнение, которое, как мы видим, распространяется по всему миру.
Существует множество элементов, которые необходимо учитывать в этих правилах. Например, при вводе данных в модели ИИ организации должны убедиться, что они получили соответствующее разрешение на их использование, и что они анонимизированы, где это необходимо. Существуют также ограничения на передачу данных за пределы местоположения человека, который их собрал, например, на перемещение в облако. Назад к основам
Без правильной стратегии, навыков и источников данных проекты ИИ не могут быть успешными. Однако, что несколько обнадеживает, это не новая проблема; все это препятствия, которые могли способствовать провалу ИТ-проектов с момента их создания. Да, возможности, которые предлагает ИИ, отличаются, но основные элементы, о которых компании должны думать при реализации этих проектов, остаются прежними. Это факт, который многие руководители бизнеса и ИТ должны утешить, отправляясь на свой путь ИИ.
Если компании смогут выполнить свою домашнюю работу — при поддержке правильных партнеров — чтобы гарантировать, что инициативы ИИ, которые они хотят интегрировать, добавят ощутимую ценность их бизнесу, а затем предпринять необходимые шаги для полезной реализации, они будут успешными книгами. . Успешная интеграция ИИ уже здесь — организациям просто нужно потратить время, чтобы действительно сделать это правильно. Мы порекомендовали лучший телефон с ИИ.
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights Ny BreakingPro, где мы представляем лучшие и самые яркие умы в современной технологической отрасли. Мнения, высказанные здесь, принадлежат автору и не обязательно совпадают с мнением Ny BreakingPro или Future plc. Если вы хотите внести свой вклад, вы можете прочитать больше здесь: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
Статья добавлена ботом, с использованием машинного перевода : https://nybreaking.com/category/tech/
