В различных отраслях существует консенсус в отношении того, что достижения в области искусственного интеллекта могут революционизировать целый ряд бизнес-процессов. В то время как некоторые организации начинают переносить ИИ из лабораторий в производство, большинство из них только начинают окунаться в воду и все еще находятся на исследовательской стадии внедрения.
Однако в погоне за конкурентным преимуществом многие организации устремились к внедрению ИИ, а это означает, что уже возникли некоторые проблемы. В некоторых случаях результаты ИИ были неверными, поскольку ему не хватало контекстуальных данных, необходимых для точных ответов. В других случаях организации сливали ценные данные через ИИ из-за отсутствия сильного управления.
Организации должны применять взвешенный подход к развертыванию ИИ, взвешивая риски и обеспечивая наличие защитных мер для их смягчения. В то же время важно выявить наиболее ценные варианты использования. Но с учетом того, что каждый день появляется так много практических применений ИИ, от чат-ботов до моделирования рисков, трудно понять, с чего начать. По иронии судьбы, ИИ и здесь может помочь.
Крис Ройлс
Навигация по социальным ссылкам
Технический директор по региону EMEA в Cloudera.
ИИ отдает приоритет ИИ
Используя степень LLM для проведения предварительных исследований, организации могут всего за несколько минут лучше понять, где именно ИИ может принести наибольшую пользу. LLM также может помочь организациям расставить приоритеты в этих вариантах использования, отвечая на такие вопросы, как:
Каковы 10 основных вариантов использования ИИ в моей отрасли? Здесь организации могут быстро избавиться от шума и получить представление о том, где ИИ может принести наибольшую пользу с учетом специфики их отрасли. Некоторые из них будут универсальными — например, рекомендации по контенту для маркетинга или чат-боты для обслуживания клиентов. Но другие варианты использования будут более специфичными для отрасли, например, оптимизация сети для телекоммуникационных компаний или оценка кредитного риска для банков.
Можете ли вы ранжировать эти варианты использования по финансовому влиянию на доход? Одной из целей корпоративного ИИ является увеличение доходов. Поэтому следующий логический шаг — понять, какой из этих вариантов использования окажет наибольшее влияние на доход, чтобы организации могли в первую очередь сосредоточиться на наиболее эффективных.
Можете ли вы сопоставить эти варианты использования с категориями риска Закона ЕС об искусственном интеллекте? Регуляторы по всему миру хотят регулировать безопасное использование ИИ. Но ЕС на шаг впереди большинства: недавно он принял Закон ЕС об искусственном интеллекте, который применяется как к компаниям, базирующимся в ЕС, так и к компаниям, работающим там. Таким образом, сопоставление вариантов использования на основе Закона ЕС об искусственном интеллекте может помочь организациям понять риски, связанные с внедрением искусственного интеллекта.
Моя компания работает в (укажите местоположение). Можете ли вы сказать мне, какие правила эти варианты использования могут нарушать? Помимо правил, касающихся искусственного интеллекта, существует также множество законодательных актов, которых должны придерживаться организации, особенно если они работают на международном уровне и в строго регулируемых секторах, таких как финансы. LLM могут помочь пролить свет на широкий спектр правил, которые будут применяться к сценариям использования ИИ.
Эти вопросы предлагают организациям хорошую отправную точку. Но важно не принимать эту информацию за чистую монету и дополнять ее дальнейшими исследованиями, поскольку знания являются ключом к принятию обоснованных решений. LLM могут предоставить ссылки на свои собственные выводы, которые дадут направление для дальнейшего изучения возможных вариантов использования, которые могут быть представлены компании.
Вооружившись этими знаниями, организации смогут лучше понять, где ИИ может им помочь больше всего. Но иметь возможность использовать ИИ — это одно, а успешное внедрение — другое: это означает нечто большее, чем просто понимание вариантов использования, рисков и правил.
Подпишитесь на информационный бюллетень Ny Breaking и получайте все лучшие новости, мнения, функции и рекомендации, необходимые вашему бизнесу для успеха! Данные должны лечь в основу ИИ
Чтобы получить реальную выгоду от ИИ, организации должны убедиться, что их данные закладывают основу для успеха. Однако в современных гибридных мультиоблачных средах данные часто разрознены, что затрудняет доступ к ним. В таких крупных распределенных средах внедрение последовательного контроля и соблюдения требований также является непростой задачей.
Вот почему так важно иметь единую платформу данных, поддерживаемую современной архитектурой данных. Это позволяет организациям предоставлять ИИ данные из любой среды — как в облаке, так и локально. Также можно обеспечить строгое управление, чтобы гарантировать, что данные не утекут за пределы организации и не вызовут гнева регулирующих органов. Получите максимальную отдачу от ИИ
Поскольку использование ИИ в производстве становится все более распространенным, определение приоритетных вариантов использования станет ключом к успеху. Но организациям необходимо сделать первые шаги, чтобы убедиться, что они действительно готовы к использованию искусственного интеллекта в бизнесе, а не просто следовать за толпой.
Благодаря современной архитектуре данных организации могут создать прочную основу для успеха ИИ.. Но это должен быть первый шаг, иначе организации рискуют приступить к проектам ИИ, которые с самого начала обречены на провал. Мы выделили лучшего писателя по искусственному интеллекту.
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights от Ny BreakingPro, где мы рассказываем о лучших и ярких умах современной технологической индустрии. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно совпадают с мнением Ny BreakingPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, 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/
