- Η μετάβαση στην επιχειρησιακή Τεχνητή Νοημοσύνη απαιτεί τον εκσυγχρονισμό των παλαιών αρχιτεκτονικών, ώστε να αποτραπεί το ενδεχόμενο η καινοτομία να παραμείνει απλώς σε πιλοτικά έργα.
- Η επιτυχία της τεχνητής νοημοσύνης δεν εξαρτάται από την ίδια την τεχνολογία, αλλά από την ποιότητα των δεδομένων, την οργανωσιακή κουλτούρα και τη διακυβέρνηση.
- Η ενσωμάτωση λύσεων cloud είναι απαραίτητη για την κλιμάκωση της Τεχνητής Νοημοσύνης και την επίτευξη απτής απόδοσης της επένδυσης στις επιχειρηματικές διαδικασίες.
Πιθανότατα το έχετε ακούσει: πριν από λίγα χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη φαινόταν σαν κάτι βγαλμένο από ταινία επιστημονικής φαντασίας, μετά έγινε η λαμπρή υπόσχεση που κάθε διοικητικό συμβούλιο ήθελε στις παρουσιάσεις του και ξαφνικά, έγινε... ανταγωνιστική ζήτηση κάτι που δεν επιτρέπει την αναμονή. Το πρόβλημα είναι ότι η δίψα για αποτελέσματα έχει ξεπεράσει την πραγματική ικανότητα των εταιρειών να απορροφήσουν αυτές τις αλλαγές, δημιουργώντας ένα επικίνδυνο χάσμα μεταξύ αυτού που αναμένεται να κάνει η Τεχνητή Νοημοσύνη και αυτού που μπορεί πραγματικά να εφαρμοστεί σε καθημερινή βάση.
Υπάρχει μια πολύ λεπτή, αλλά κρίσιμη, γραμμή μεταξύ του πειραματισμού με την Τεχνητή Νοημοσύνη σε ένα ελεγχόμενο περιβάλλον και του να την κάνετε κινητήρια δύναμη της επιχείρησής σας. Ενώ ο πειραματισμός σας βοηθά να μάθετε και να ξεπεράσετε τον φόβο, μόνο το λειτουργία στον πραγματικό κόσμο Είναι ικανό να μεταμορφώσει τη δομή μιας εταιρείας. Πολλές εταιρείες έχουν παγιδευτεί στον κύκλο των έργων απόδειξης της ιδέας ή των μεμονωμένων βοηθών που, αν και εργάζονται καλά σε ένα τμήμα, δεν αναπτύσσονται ποτέ επειδή δεν έχουν στρατηγική διακυβέρνησης και κλιμακωτή υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις.
Το βάρος των παλαιών συστημάτων και το χάσμα δυνατοτήτων
Όταν προσπαθούμε να αναπτύξουμε Τεχνητή Νοημοσύνη και τα πράγματα δεν κυλούν ομαλά, συνήθως κατηγορούμε τον αλγόριθμο, αλλά η πραγματικότητα είναι ότι το σημείο συμφόρησης συχνά βρίσκεται στο... αρχιτεκτονικές παλαιού τύπουΗ προσπάθεια προσθήκης ενός επιπέδου προηγμένης νοημοσύνης σε συστήματα που έχουν σχεδιαστεί πριν από δεκαετίες είναι σαν να προσπαθείς να βάλεις έναν κινητήρα Ferrari σε μια άμαξα που την σέρνουν άλογα. Απλώς δεν ταιριάζει. Αυτές οι άκαμπτες δομές όχι μόνο καταπνίγουν την καινοτομία, αλλά αυξάνουν και το κόστος συντήρησης και καθιστούν την εταιρεία πολύ λιγότερο ανθεκτική στις αλλαγές της αγοράς.
Για να σταματήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη να είναι ένα πείραμα και να γίνει ένα λειτουργικό εργαλείο, χρειαζόμαστε εφαρμογές που να είναι διαλειτουργικές και για τα δεδομένα είναι συνδεδεμένα και να είναι παρατηρήσιμοι. Εδώ ακριβώς έρχεται ο εκσυγχρονισμός των εφαρμογών: δεν πρόκειται για την αλλαγή του λογισμικού μόνο και μόνο για την αλλαγή του, αλλά για την εξάλειψη των δυσκολιών και της εξάρτησης από τη χειρωνακτική εργασία, έτσι ώστε η τεχνολογία να ενσωματώνεται φυσικά στις ρουτίνες των εργαζομένων.
Οργανωτικοί παράγοντες: πέρα από τον κώδικα
Υπάρχει ένα φαινόμενο γνωστό ως Προεξοχή ΔυνατότηταςΑυτό ουσιαστικά σημαίνει ότι η τεχνολογία μπορεί ήδη να κάνει πολλά πράγματα, αλλά οι εταιρείες δεν τη χρησιμοποιούν. Σε πολλές αγορές, η συντριπτική πλειοψηφία των εταιρειών περιορίζεται στη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης για αυτοματοποιήστε βασικές εργασίεςαγνοώντας τη δυνατότητα δημιουργίας εντελώς νέων προϊόντων με βάση αυτό. Αυτό το κενό δεν είναι τεχνικό, αλλά πολιτισμικό και οργανωτικό.
Για να γίνει το άλμα, είναι απαραίτητο να εργαστούμε πάνω σε τέσσερις πυλώνες: το ψηφιακό ταλέντο, μια κουλτούρα που δεν τιμωρεί τα λάθη στην καινοτομία, εξαιρετική ποιότητα δεδομένων και την ικανότητα ενσωμάτωσης της Τεχνητής Νοημοσύνης σε ολόκληρο τον οργανισμό. Εάν τα δεδομένα είναι «ακατάστατα» ή ανοργάνωτα, οποιοδήποτε μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης, όσο ακριβό κι αν είναι, θα παράγει μέτρια ή εσφαλμένα αποτελέσματα, υπογραμμίζοντας τη σημασία της σωστής συλλογής δεδομένων. προετοιμασία δεδομένων για την Τεχνητή Νοημοσύνη.
Πρακτικές εφαρμογές και απόδοση επένδυσης
Η Τεχνητή Νοημοσύνη παράγει πραγματική αξία όταν λύνει ένα συγκεκριμένο επιχειρηματικό πρόβλημα, όχι όταν χρησιμοποιείται ως τεχνολογική βιτρίνα. Αν θέλουμε να δούμε ένα απτή απόδοσηΘα πρέπει να επικεντρωθούμε σε περιπτώσεις χρήσης όπου η αποτελεσματικότητα είναι μετρήσιμη. Μερικοί από τους πιο επιτυχημένους τομείς αυτήν τη στιγμή είναι:
- Υποστήριξη πελατών: Εφαρμογή βοηθών που επιλύουν τη συντριπτική πλειοψηφία των ερωτημάτων, μειώνοντας δραστικά το λειτουργικό κόστος.
- Ανάλυση πωλήσεων: Προγνωστικά μοντέλα που προειδοποιούν για το ποιοι πελάτες ενδέχεται να φύγουν ή ποιοι είναι πιο πιθανό να αγοράσουν.
- Διαχείρηση αρχείων: Αυτοματοποιημένη εξαγωγή δεδομένων από συμβόλαια και τιμολόγια με εξαιρετικά υψηλή ακρίβεια, εξαλείφοντας την κούραση της χειροκίνητης εισαγωγής.
- Βιομηχανική συντήρηση: Χρήση αισθητήρων και τεχνητής νοημοσύνης για την ανίχνευση βλαβών πριν συμβούν, αποφεύγοντας δαπανηρές διακοπές παραγωγής.
Ο συνδυασμός cloud και τεχνητής νοημοσύνης: Το θεμέλιο της ανάπτυξης
Είναι αδύνατο να φανταστεί κανείς μια επιχειρηματική Τεχνητή Νοημοσύνη που κλιμακώνεται χωρίς αυτήν. υποδομή cloudΗ ευελιξία του cloud computing για τεχνητή νοημοσύνη Σας επιτρέπει να επεξεργάζεστε δέκα έγγραφα σήμερα και δέκα χιλιάδες αύριο χωρίς να χρειάζεται να αγοράσετε νέους διακομιστές ή να αλλάξετε το μέγεθος της φυσικής υποδομής. Αυτή η συνεργασία επιτρέπει στους αγωγούς δεδομένων και στα περιβάλλοντα συμπερασμάτων να λειτουργούν με την ευελιξία που απαιτεί η επιχείρηση.
Ωστόσο, δεν πρέπει να ξεχνάμε ότι, αν και η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να λαμβάνει γρήγορες αποφάσεις και να βελτιστοποιεί τις ροές εργασίας, ανθρώπινη κρίση Παραμένει το βασικό στοιχείο. Ο πιο ισχυρός συνδυασμός είναι αυτός όπου η ικανότητα επεξεργασίας της μηχανής επικυρώνεται από τη στρατηγική εμπειρογνωμοσύνη των ανθρώπων, διασφαλίζοντας ότι τα αποτελέσματα έχουν νόημα στον πραγματικό κόσμο.
Χάρτης πορείας για έξυπνη εφαρμογή
Εάν ο οργανισμός σας βρίσκεται ακόμη στη φάση της διερεύνησης, είναι καλύτερο να μην βιαστείτε να αγοράσετε το πιο ακριβό εργαλείο στην αγορά χωρίς ένα σαφές σχέδιο. Η ασφαλέστερη διαδρομή ξεκινά με ένα έλεγχος διαδικασίας για να εντοπιστεί πού σπαταλιέται ο περισσότερος χρόνος και πού συμβαίνει το μεγαλύτερο ανθρώπινο λάθος. Αυτό θα πρέπει να ακολουθηθεί από μια λεπτομερή καταγραφή των διαθέσιμων δεδομένων για να διαπιστωθεί εάν είναι σαφή και προσβάσιμα.
Το επόμενο βήμα είναι να εκτελέσετε ένα οριοθετημένη απόδειξη έννοιαςΈνα μικρό, γρήγορο έργο με πολύ σαφείς στόχους. Μόλις αποδειχθεί ένα πραγματικό όφελος (ROI), είναι καιρός να εφαρμοστεί η λύση στην υπόλοιπη εταιρεία, βασιζόμενοι πάντα σε μια αρχιτεκτονική σχεδιασμένη να αναπτύσσεται χωρίς να παρουσιάζει προβλήματα.
