Учитывая потенциал ИИ, неудивительно, что весь мир подсел на него, и компании спешат интегрировать его в сетевую стратегию. По данным McKinsey, 65% опрошенных организаций уже регулярно используют GenAI, что почти вдвое превышает процент по сравнению с их последним исследованием ИИ, проведенным менее года назад. Однако приоритет скорости над стратегией при внедрении ИИ может привести к ошибкам, включая напрасную трату ресурсов, ненадлежащее обучение и потенциальные проблемы сетевой совместимости.
Компаниям следует избегать ловушки внедрения ИИ только из-за его новизны. Распространенной ошибкой является рассмотрение ИИ как простого дополнения к существующим продуктам или услугам. Вместо этого компаниям следует сосредоточиться на использовании инструментов ИИ для фундаментального улучшения своей деятельности и опыта, который они предоставляют клиентам и партнерам.
Хотя компании могут рассмотреть возможность создания целых моделей на основе ИИ, часто эффективнее начинать развертывание ИИ с учетом конкретных вариантов использования, обеспечивая более быструю реализацию ценности. Определение конкретных приложений, в которых ИИ может оказать влияние, обеспечивает более быструю реализацию и более немедленные результаты. Например, внедрение ИИ в сетевые операции может привести к значительному росту в обнаружении проблем, их устранении, а также к общей эффективности и производительности. Сосредоточившись на целевых приложениях, а не на всеобъемлющем изменении культуры, компании могут быстрее и с большим эффектом реализовать преимущества ИИ.
Эта концепция лучше всего проиллюстрирована тем, что мы называем структурой ARC, которая обеспечивает структурированный подход к внедрению ИИ. Эта структура описывает три важнейших этапа внедрения ИИ: аугментация, замена и создание. Каждый этап представляет собой шаг к максимизации рентабельности инвестиций в ИИ, демонстрируя четкий переход от базовых улучшений к инновационным преобразованиям, которые компаниям легко отслеживать, где бы они ни находились на своем пути к ИИ. Маркус Ниспель
Навигация по социальным ссылкам
Технический директор EMEA в Extreme Networks.
Аугментация
Первый этап, аугментация, включает в себя улучшение существующих возможностей с помощью ИИ. Именно здесь многие компании начинают свой путь к ИИ. Например, ИИ можно использовать для улучшения ИТ-операций (AIOps) путем автоматизации рутинных задач мониторинга сети, включая обнаружение аномалий, устранение неполадок и анализ первопричин, что повышает эффективность и сокращает время простоя.
Освобождая ИТ-персонал от ручных задач, они получают время, чтобы сосредоточиться на более ценных аспектах своей роли. Хотя расширение может обеспечить немедленные преимущества, такие как повышение производительности и снижение эксплуатационных расходов, опора исключительно на этот этап может ограничить долгосрочную окупаемость инвестиций. Многие организации застаиваются на этом этапе, что приводит к колебаниям среди советов директоров относительно дальнейших инвестиций в ИИ. Замена
Второй этап, замена, подразумевает, что ИИ берет на себя все задачи, которые ранее выполнялись людьми или устаревшими системами. Этот этап обеспечивает более существенный рост эффективности и экономии средств. Например, в сфере обслуживания клиентов чат-боты ИИ могут заменить агентов-людей для обработки рутинных запросов, освобождая персонал для решения более сложных проблем. Этот этап не только повышает производительность, но и готовит организацию к более существенным инновациям.
Подпишитесь на рассылку новостей Ny Breaking и получайте все самые лучшие новости, мнения, функции и рекомендации, необходимые вашему бизнесу для успеха!
Переходя от дополнения к замене, компании могут продемонстрировать ощутимые улучшения и повысить доверие заинтересованных сторон к потенциалу ИИ. Однако следует отметить, что даже действия на этапе замены лучше всего реализовывать и планировать с помощью людей. ИТ-персонал все равно может принять этот этап и рассматривать его как общую возможность для поощрения автоматизации и оптимизации в своем отделе. Создание
Третий и самый преобразующий этап — это создание. Именно здесь раскрывается истинный потенциал ИИ, поскольку он выходит за рамки простого улучшения или замены существующих процессов. Он станет катализатором для совершенно новых бизнес-моделей и источников дохода. Возьмем в качестве примера спортивные стадионы. Организаторы могут использовать ИИ для анализа данных в реальном времени о поведении и предпочтениях болельщиков, что позволяет им персонализировать свой клиентский опыт, рекомендуя товары со скидкой или товары на основе предыдущих покупок. Кроме того, ИИ может определять выгодные возможности спонсорства, анализируя демографические данные болельщиков и их вовлеченность в реальном времени в определенных приложениях или зонах стадиона. Эта фаза демонстрирует долгосрочную окупаемость инвестиций в ИИ и его роль в поддержке роста бизнеса. Создавая новые ценностные предложения с помощью ИИ, организации могут решать проблемы финансового директора своей компании относительно экономической эффективности инвестиций в ИИ.. Фаза создания является примером конечной цели внедрения ИИ: стимулировать инновации и продвигать бизнес вперед за счет создания совершенно новых возможностей. Другие соображения
Фреймворк ARC обеспечивает надежный подход к интеграции ИИ в бизнес-операции, но важно признать, что его фазы могут происходить одновременно, а не только последовательно. Эта гибкость позволяет компаниям одновременно решать различные аспекты своих операций, создавая более динамичный и отзывчивый процесс внедрения. В отличие от предыдущих технологических разработок, генеративный ИИ развивается так быстро, что все три фазы фреймворка ARC — дополнение, замена и создание — часто пересекаются и выполняются параллельно. На каждом этапе по-прежнему важны человеческая помощь и руководство.
Чтобы в полной мере использовать возможности ИИ, компании должны переосмыслить каждый аспект пути и жизненного цикла пользователя. Это означает, что мы применяем идеи и решения на основе ИИ на каждом этапе: от обучения и поддержки до повседневных операций. Каждый этап должен быть наполнен ИИ для улучшения и преобразования общего опыта.
Эффективная стратегия ИИ также должна быть агностичной и использовать все доступные технологии, не замыкаясь на одной. Такая гибкость поставщиков позволяет организациям адаптировать и интегрировать новые разработки по мере их появления, что является необходимостью, учитывая продолжающуюся эволюцию ИИ. Кроме того, критически важно обеспечить бесшовную интеграцию между всеми людьми и устройствами. Эта обширная связь поддерживает развертывание ИИ в нескольких точках соприкосновения, повышая его эффективность и охват. Заключение
ИИ — это больше, чем просто технологическое обновление; это преобразующая сила, которая может переопределить весь бизнес-опыт. Для ИТ-директоров и руководителей бизнеса принятие ИИ требует фундаментального изменения способа представления взаимодействия с клиентами, партнерами и поставщиками. Вместо того чтобы рассматривать ИИ как простое улучшение, он должен быть центральным в бизнес-дизайне и архитектуре. Такой подход может изменить опыт, процессы, организационные структуры и бизнес-модели.
Хотя GenAI занимает большую часть внимания, его реальный потенциал заключается в разработке комплексных экосистем ИИ, которые интегрируют несколько технологий с существующими инфраструктурами, стимулируя производительность и инновации. Вместо того, чтобы поддаваться FOMO и спешить с внедрением ИИ, компаниям следует принять целенаправленную, основанную на конкретных случаях стратегию, руководствуясь структурой ARC, чтобы максимизировать рентабельность инвестиций. Это гарантирует, что ИИ станет неотъемлемой, долгосрочной частью бизнеса, обеспечивая ощутимые преимущества, оправдывая инвестиции для заинтересованных сторон и обеспечивая постоянную поддержку будущих инициатив ИИ. Мы перечислили лучший сервис управления облачными журналами.
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 заинтересованы в том, чтобы 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/
