Η τεχνητή νοημοσύνη ως διατομεακός και στρατηγικός μοχλός

Informatec Digital » Πόροι » Η τεχνητή νοημοσύνη ως διατομεακός και στρατηγικός μοχλός

La Η τεχνητή νοημοσύνη έχει διεισδύσει στο καρδιά των οργανισμών με μια ταχύτητα που μόλις πριν από λίγα χρόνια θα φαινόταν επιστημονική φαντασία. Δεν αποτελεί πλέον αποκλειστικό πεδίο δράσης τεχνολογικών γιγάντων ή ομάδων Έρευνας και Ανάπτυξης με σταθερή ροή διδακτορικών: σήμερα αφορά το CRM, το μάρκετινγκ, τις λειτουργίες, την ανάλυση, την ανάπτυξη λογισμικού, ακόμη και τον τρόπο με τον οποίο μετράμε τη φήμη μιας μάρκας.

Από το 2026, Η Τεχνητή Νοημοσύνη αναδύεται ως ένα οριζόντιο, στρατηγικό και ριζικά μετασχηματιστικό επίπεδο. για επιχειρήσεις και δημόσιες διοικήσεις. Έχουμε περάσει από πιλοτικές δοκιμές και μεμονωμένα έργα σε μια φάση βιομηχανοποίησης: Η Τεχνητή Νοημοσύνη ως βασική υποδομή, ενσωματωμένη σε διαδικασίες από άκρη σε άκρη, διέπονται από κριτήρια ποιότητας και ασφάλειαςκαι ευθυγραμμίζεται με πολύ σαφείς επιχειρηματικούς στόχους.

Μια διατομεακή τεχνητή νοημοσύνη παρούσα σε όλους τους τομείς

Τα τελευταία δύο χρόνια, οι Η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης έχει καταρρίψει τεχνικά και πολιτισμικά εμπόδιαΑυτό που κάποτε ήταν μια σχεδόν πειραματική πρόκληση, με πολλή αβεβαιότητα και ερευνητικά στοιχεία, είναι πλέον λύσεις που υποστηρίζονται από ώριμες πλατφόρμες, προ-εκπαιδευμένα μοντέλα και προσβάσιμα εργαλεία για λιγότερο τεχνικά προφίλ.

Σύμφωνα με πολλές αναφορές, κοντά στο Το 20% των ισπανικών εταιρειών χρησιμοποιούν ήδη συστήματα τεχνητής νοημοσύνης στις καθημερινές τους δραστηριότητες.Και αυτός ο αριθμός συνεχίζει να αυξάνεται. Αυτό σημαίνει ότι τόσο οι τεχνικές ομάδες όσο και οι επαγγελματίες του χώρου συνεργάζονται... έξυπνοι βοηθοί, αυτοματισμούς και μοντέλα δεδομένων που Βελτιστοποιούν τις εσωτερικές διαδικασίες, εξατομικεύουν τις εμπειρίες και επιτρέπουν νέα επιχειρηματικά μοντέλα.

Τα επαγγελματικά προφίλ έχουν επίσης διαφοροποιηθεί: τώρα τα βασικά στοιχεία περιλαμβάνουν Μηχανικός Τεχνητής Νοημοσύνης, αρχιτέκτονες δεδομένων και οι Προγραμματιστές λογισμικού Τεχνητής Νοημοσύνηςοι οποίοι εργάζονται συντονισμένα με το μάρκετινγκ, τις πωλήσεις, τα οικονομικά και το ανθρώπινο δυναμικό. Το αποτέλεσμα είναι μια πολύ πιο διαλειτουργική συνεργασία, με πιο ευέλικτους και διεπιστημονικούς κύκλους ανάπτυξης.

Όλα αυτά μεταφράζονται σε α μαζική και κανονικοποιημένη υιοθέτηση της Τεχνητής ΝοημοσύνηςΔεν θεωρείται πλέον ως κάτι εξωτικό, αλλά ως ένα καθημερινό εργαλείο για τη λήψη καλύτερα τεκμηριωμένων αποφάσεων, την αυτοματοποίηση εργασιών ρουτίνας και την υποστήριξη της δημιουργικότητας της ομάδας.

Προς την τεχνολογική ωριμότητα: Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι πλέον πειραματική

Ο ορίζοντας του 2026 διαμορφώνεται ως... σημείο καμπής προς την τεχνολογική ωριμότητα της τεχνητής νοημοσύνηςΟι οργανισμοί αρχίζουν να αντιμετωπίζουν τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης με τον ίδιο τρόπο που αντιμετωπίζουν τους ανθρώπους. λογισμικό κρίσιμο: με μεθοδολογίες μηχανικής, αυστηρές δοκιμές και πολύ σαφή πρότυπα ποιότητας.

Οι εταιρείες δίνουν προτεραιότητα στην ανάπτυξη ισχυρών, επεκτάσιμων και αξιόπιστων προϊόντων Τεχνητής Νοημοσύνηςπου μπορούν να εξελιχθούν με την πάροδο του χρόνου χωρίς να παρουσιάσουν προβλήματα. Μπαίνουμε στην εποχή των εξαντλητικών δοκιμών, της συστηματικής επικύρωσης και των προηγμένων μηχανισμών ελέγχου για για να εγγυηθούν συνεπή, μετρήσιμα και βιώσιμα αποτελέσματα σε παραγωγή.

Αυτό περιλαμβάνει την κατασκευή πλαισίων μοντέλα διακυβέρνησης, ιχνηλασιμότητα αποφάσεων και ανθρώπινη εποπτείαΕιδικά όταν μιλάμε για ευαίσθητες περιπτώσεις χρήσης όπως ο οικονομικός κίνδυνος, η υγεία, οι σχέσεις με τους πελάτες ή η διαχείριση κρίσιμων υποδομών. Η Τεχνητή Νοημοσύνη παύει να είναι ένα εργαστηριακό «παιχνίδι» και γίνεται... βασική υποδομή για τις επιχειρηματικές δραστηριότητες.

Παράλληλα, ένα σαφέστερο στρατηγικό όραμα αποκτά ολοένα και μεγαλύτερη διάσταση: Η Τεχνητή Νοημοσύνη ενσωματώνεται ως ένα οριζόντιο επίπεδο που συνδέει δεδομένα, διαδικασίες και αποφάσεις. σε πραγματικό χρόνο, αντί να είναι ένα σύνολο μεμονωμένων λύσεων. Από την πρώτη επαφή με τον πελάτη έως την εφοδιαστική αλυσίδα ή το back office, η Τεχνητή Νοημοσύνη αρχίζει να αρθρώνει ολόκληρη τη ροή των πληροφοριών.

Τάσεις για το 2026: υπερ-εξατομίκευση, αυτοματοποίηση και ευφυείς πράκτορες

Το 2026 θα δούμε πώς θα Η υπερ-εξατομίκευση και ο προηγμένος αυτοματισμός καθίστανται κεντρικοί στην εξέλιξη της Τεχνητής ΝοημοσύνηςΟι ευρείες τμηματοποιήσεις ή οι στατικοί κανόνες δεν επαρκούν πλέον: οι αλγόριθμοι διασταυρώνουν την ιστορική συμπεριφορά, το περιβάλλον σε πραγματικό χρόνο, την τοποθεσία, τις αλληλεπιδράσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και τα δεδομένα συναλλαγών για να προσαρμόζονται στον χρήστη σχεδόν σε πραγματικό χρόνο.

Αυτό θα το καταστήσει δυνατό δυναμικές ψηφιακές εμπειρίες που αλλάζουν ανάλογα με την πρόθεση και το πλαίσιο από την οπτική γωνία του χρήστη. Οι καμπάνιες μάρκετινγκ θα ενεργοποιούνται όταν υπάρχουν σήματα μετατροπής υψηλής πιθανότητας, οι προτάσεις θα εμφανίζονται πριν ο πελάτης εκφράσει την ανάγκη του και οι διαδρομές θα οργανώνονται με ευελιξία χάρη σε προηγμένα μοντέλα πρόβλεψης.

Ταυτόχρονα, το Ο αυτοματισμός των επιχειρήσεων θα επεκταθεί σε ολόκληρες διαδικασίεςόχι μόνο σε μεμονωμένες εργασίες. Πολλές εταιρείες θα στραφούν από την αυτοματοποίηση μικρών, απομονωμένων δραστηριοτήτων στον επανασχεδιασμό των διαδικασιών. από άκρη σε άκρη με την Τεχνητή Νοημοσύνη: από την πρόσληψη δεδομένων έως την τελική απόφαση, βασιζόμενη σε πολλαπλά μοντέλα και συντονισμένους πράκτορες.

Ένα βασικό στοιχείο θα είναι η αυτόνομους πράκτορες και οικοσυστήματα πολλαπλών πρακτόρωνΑυτά τα συστήματα θα είναι σε θέση να ερμηνεύουν δεδομένα, να εκτελούν σύνθετες εργασίες και να συνεργάζονται μεταξύ τους εντός του οργανισμού: κάποια θα βελτιστοποιούν τις πωλήσεις, άλλα θα χειρίζονται ερωτήματα, άλλα θα αναλύουν κινδύνους ή θα δημιουργούν περιεχόμενο, ανταλλάσσοντας περιβάλλοντα για να διατηρούν μια απρόσκοπτη εμπειρία.

Χάρη σε αυτήν την προσέγγιση, Η συνεργασία μεταξύ ανθρώπων και πρακτόρων θα είναι απρόσκοπτη και χωρίς τριβές.Θα μπορούμε να ξεκινήσουμε μια αλληλεπίδραση με ένα άτομο, να τη συνεχίσουμε με έναν εκπρόσωπο και να επιστρέψουμε σε έναν άνθρωπο χωρίς να χάσουμε την επαφή με τη συζήτηση ή τον τόνο της επωνυμίας. Στο CRM, για παράδειγμα, αυτό θα σημαίνει τεράστια βελτίωση στους χρόνους απόκρισης, τη συνέπεια των μηνυμάτων και την εξατομίκευση.

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη ως δημιουργική και παραγωγική μηχανή

Μία από τις πιο ισχυρές τάσεις είναι η Ενοποίηση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης ως δημιουργικού μοχλού στις επιχειρήσειςΔεν πρόκειται μόνο για δημιουργία εικόνων, ήχου ή βίντεοαλλά μάλλον να σχεδιάσουμε προϊόντα, υπηρεσίες, προτάσεις αξίας και περιεχόμενο προσαρμοσμένα στο πλαίσιο κάθε εταιρείας και κάθε πελάτη.

Τα τρέχοντα γενετικά μοντέλα είναι ικανά να αναλύουν μεγάλους όγκους μη δομημένων πληροφοριών (σχόλια σε μέσα κοινωνικής δικτύωσης, φόρουμ, κριτικές, απομαγνητοφωνήσεις κλήσεων) και να τις μετατρέψουν σε εφαρμόσιμες ιδέες: από ιδέες καμπάνιας έως μηνύματα προσαρμοσμένα σε πολύ συγκεκριμένα τμήματα.

Η πραγματική επανάσταση έγκειται στο γεγονός ότι Η δημιουργικότητα βασίζεται σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων και όχι αποκλειστικά στην ανθρώπινη διαίσθησηΗ ανίχνευση προτύπων, η πρόβλεψη τάσεων κατανάλωσης και η προσομοίωση σεναρίων απόκρισης επιτρέπει τον σχεδιασμό στρατηγικών που είναι πολύ πιο στενά ευθυγραμμισμένες με την πραγματική αγορά.

Επιπλέον, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη αρχίζει να αλλάζει σημαντικά την κύκλος ανάπτυξης λογισμικούΕξειδικευμένα εργαλεία επιταχύνουν την τεκμηρίωση, τον σχεδιασμό δοκιμών, την αναθεώρηση ασφάλειας, την λειτουργική ανάλυση και τη δημιουργία κώδικα. Σε ορισμένες περιπτώσεις, επιτυγχάνονται σημαντικές βελτιώσεις. μείωση έως και 90% του χρόνου που αφιερώνεται σε εργασίες τεκμηρίωσης ή σύνταξης αναφορώναπελευθερώνοντας τις ομάδες ώστε να επικεντρωθούν στην αρχιτεκτονική, τον σχεδιασμό προϊόντων και τις αποφάσεις ποιότητας.

Αυτός ο συνδυασμός των δημιουργικός αυτοματισμός και στρατηγικό όραμα δεδομένων Θα κάνει τη διαφορά μεταξύ των εταιρειών που χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη μόνο ως συμπλήρωμα και εκείνων που την τοποθετούν στον πυρήνα της στρατηγικής προϊόντων, του μάρκετινγκ και της τεχνολογικής ανάπτυξης.

Προηγμένος αυτοματισμός και έξυπνοι βοηθοί σε ολόκληρη την επιχείρηση

Στα πρώτα χρόνια της υιοθέτησης, πολλές εταιρείες περιορίστηκαν σε δοκιμή Τεχνητής Νοημοσύνης σε πολύ περιορισμένα πιλοτικά προγράμματαΜέχρι το 2026, η εικόνα είναι διαφορετική: ο αυτοματισμός που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη θα γίνει μια οριζόντια πραγματικότητα, συνδεδεμένη με μεγάλα συστήματα. πυρήνας και ευθυγραμμισμένα με τους επιχειρηματικούς στόχους.

Οι έξυπνοι βοηθοί έχουν περάσει από το να απαντούν σε απλές ερωτήσεις στο λειτουργήστε ως πραγματικοί ψηφιακοί συνεργάτεςΔιαχειρίζονται χρονοδιαγράμματα, προετοιμάζουν αναφορές, εντοπίζουν επιχειρηματικές ευκαιρίες και λειτουργούν ως το πρώτο σημείο επαφής με πελάτες και προμηθευτές, με ποσοστά ακρίβειας που υπερβαίνουν κατά πολύ αυτά των παλαιότερων chatbot που βασίζονται σε κανόνες.

Σε τομείς όπως τα χρηματοοικονομικά ή η εφοδιαστική, η Τεχνητή Νοημοσύνη ήδη αναλύει εκατομμύρια συναλλαγές και συμβάντα για την ανίχνευση απάτης σε πραγματικό χρόνο, τη βελτιστοποίηση των οδών διανομής ή την πρόβλεψη περιστατικών. Στο μάρκετινγκ, οι αλγόριθμοι επεξεργάζονται απόψεις, κριτικές και αναφορές στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης για να εξαγάγουν σήματα που επιτρέπουν σχεδιάζουν υπερ-εξατομικευμένες και πιο κερδοφόρες καμπάνιες.

Μία άμεση συνέπεια θα είναι η σημαντική μείωση των χρόνων επίλυσης συμβάντων σε κρίσιμα συστήματαΜέσω της εκπαίδευσης μοντέλων με ιστορικά δεδομένα υπηρεσιών, οι μέσοι χρόνοι επίλυσης μειώνονται κατά περίπου 30%, με άμεσο αντίκτυπο στη διαθεσιμότητα του συστήματος και την ικανοποίηση των πελατών και των εσωτερικών χρηστών.

Επιπλέον, η Τεχνητή Νοημοσύνη καθίσταται καίριας σημασίας εκσυγχρονισμός παλαιών συστημάτωνΗ αυτοματοποιημένη ανάλυση τεράστιων βάσεων κώδικα μας επιτρέπει να κατανοήσουμε τις εξαρτήσεις, την πραγματική αρχιτεκτονική και τα κρίσιμα σημεία σε ένα κλάσμα του χρόνου που απαιτούνταν προηγουμένως, καθιστώντας βιώσιμα έργα εκσυγχρονισμού που μέχρι πρόσφατα θεωρούνταν ανέφικτα λόγω κόστους, κινδύνου ή διάρκειας.

Υπερ-εξατομίκευση στο μάρκετινγκ και τις πωλήσεις

Όλα δείχνουν ότι το 2026 θα μείνει στην ιστορία ως η χρονιά κατά την οποία Η εξατομίκευση στο μάρκετινγκ και τις πωλήσεις φτάνει σε πρωτοφανές επίπεδοΘα προχωρήσουμε από ευρείες τμηματοποιήσεις και απλές προτάσεις σε μηχανές αναζήτησης ικανές να προβλέψουν τι χρειάζεται κάθε άτομο και πότε είναι έτοιμο να λάβει ένα μήνυμα ή μια προσφορά.

Οι αλγόριθμοι θα αναλύσουν πρότυπα κατανάλωσης σε πραγματικό χρόνο και θα τα συσχετίσει με το πλαίσιο (τοποθεσία, συσκευή, ώρα της ημέρας), το ιστορικό αλληλεπιδράσεων και τα σήματα από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή άλλα κανάλια. Αυτό θα καταστήσει δυνατό σχετικές επικοινωνίες την ακριβή στιγμή στην οποία ο χρήστης δείχνει μεγαλύτερη τάση για μετατροπή.

Ο αντίκτυπος θα υπερβαίνει την αύξηση των πωλήσεων: ικανότητα οικοδόμησης εξατομικευμένων και σταθερών σχέσεων Θα ενισχύσει την εμπιστοσύνη και την αφοσίωση, κρίσιμα περιουσιακά στοιχεία σε ένα περιβάλλον κορεσμένο από διαφημίσεις. Η αφοσίωση των πελατών θα γίνει ένα κορυφαίο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

Παράλληλα, οι ομάδες πωλήσεων θα δουν τον τρόπο εργασίας τους να μεταμορφώνεται. Δεν θα εξαρτώνται πλέον από ξεπερασμένες βάσεις δεδομένων ή γενικές αναφορέςαλλά μάλλον προβολές 360° που δημιουργούνται από ενσωματωμένα δομημένα και μη δομημένα δεδομένα. Αυτό θα τους επιτρέψει να λαμβάνουν πιο τεκμηριωμένες αποφάσειςγια την καλύτερη ιεράρχηση των ευκαιριών και την προσαρμογή του μηνύματος σε πραγματικό χρόνο.

Η πιο ορατή συνέπεια θα είναι η σημαντική βελτιστοποίηση των διαφημιστικών επενδύσεωνΕκτιμάται ότι η προηγμένη εξατομίκευση μπορεί να μειώσει τις δαπάνες για αναποτελεσματικές καμπάνιες κατά περίπου 40%, εστιάζοντας τις επενδύσεις σε πραγματικά ενδιαφερόμενα κοινά και σε μηνύματα υψηλής στόχευσης.

Σύγκλιση Τεχνητής Νοημοσύνης, Διαδικτύου των Πραγμάτων (IoT) και υπολογιστικής αιχμής

Ένα άλλο βασικό διάνυσμα μετασχηματισμού είναι το ενσωμάτωση μεταξύ τεχνητής νοημοσύνης, Διαδικτύου των Πραγμάτων (IoT) και υπολογιστικής αιχμήςΜέχρι τώρα, πολλές εφαρμογές έχουν προχωρήσει ξεχωριστά, αλλά αυτό που έρχεται είναι μια πραγματική σύγκλιση σε βιομηχανικό, ενεργειακό, logistics, υγειονομική περίθαλψη και αστικό περιβάλλον.

Οι συνδεδεμένες συσκευές δημιουργούν ήδη τεράστιους όγκους δεδομένων σε πραγματικό χρόνοΚαι η επεξεργασία ακμών επιτρέπει την επιτόπια ανάλυση, χωρίς να βασίζεται πάντα στο cloud. Αυτό μειώνει την καθυστέρηση σε χιλιοστά του δευτερολέπτου, η οποία είναι κρίσιμη για εφαρμογές όπως συνδεδεμένα οχήματα, έξυπνα δίκτυα και βιομηχανικά μηχανήματα.

Σε ένα εργοστάσιο παραγωγής, για παράδειγμα, χιλιάδες αισθητήρες μπορούν να παρακολουθούν συνεχώς την κατάσταση των μηχανημάτωνΑναλύοντας δεδομένα τοπικά, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει ελάχιστες αποκλίσεις, να προβλέψει βλάβες και να ενεργοποιήσει αυτόματες προσαρμογές πριν κλιμακωθεί το πρόβλημα, αποτρέποντας τον δαπανηρό χρόνο διακοπής λειτουργίας.

Στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, οι φορετές συσκευές και ο συνδεδεμένος ιατρικός εξοπλισμός μπορούν ερμηνεύουν βιοϊατρικά σήματα σε σχεδόν πραγματικό χρόνο, προσφέροντας έγκαιρες προειδοποιήσεις χωρίς την ανάγκη μόνιμης σύνδεσης ή συνεχούς αποστολής δεδομένων σε κεντρικό διακομιστή.

Οι έξυπνες πόλεις θα ωφεληθούν επίσης: τα συστήματα μεταφορών, ο φωτισμός και η διαχείριση αποβλήτων θα λαμβάνουν τοπικές αποφάσεις με βάση αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης. μείωση του ενεργειακού κόστους και βελτίωση της ποιότητας ζωής των πολιτώνΗ πρόκληση, ωστόσο, θα είναι η ενίσχυση της κυβερνοασφάλειας, καθώς η περισσότερη κατανεμημένη επεξεργασία συνεπάγεται περισσότερα πιθανά σημεία επίθεσης.

Ψηφιακή Ισπανία 2026 και η δημόσια στρατηγική στην Τεχνητή Νοημοσύνη

Σε θεσμικό επίπεδο, το Η ατζέντα του Ψηφιακού 2026 της Ισπανίας έχει ενοποιηθεί ως ο οδικός χάρτης για τον ψηφιακό μετασχηματισμό της χώρας.Πρόκειται για μια ενημέρωση της στρατηγικής που ξεκίνησε το 2020, η οποία ενσωματώνει προτεραιότητες για τα επόμενα χρόνια και προσθέτει δύο εγκάρσιους άξονες: το PERTE (Στρατηγικά Έργα για την Οικονομική Ανάκαμψη και τον Μετασχηματισμό) και την πρωτοβουλία RETECH, η οποία επικεντρώνεται σε ψηφιακά έργα υψηλού αντίκτυπου που προτείνονται από τις αυτόνομες κοινότητες.

Τα τελευταία χρόνια, έχει υπάρξει μια έντονη ώθηση για Επενδύσεις στη συνδεσιμότητα, την Ε&Α, την ψηφιοποίηση της δημόσιας διοίκησης και την υποστήριξη των ΜΜΕμε την υποστήριξη των ευρωπαϊκών ταμείων ανάκαμψης. Μέρος αυτών των πόρων έχει διατεθεί για την ενίσχυση των ψηφιακών δεξιοτήτων των πολιτών και τον εκσυγχρονισμό των τεχνολογικών υποδομών του δημόσιου τομέα.

Το πρόγραμμα «Ψηφιακή Ισπανία 2026» δρα τρεις κύριες διαστάσεις: υποδομές και τεχνολογία, οικονομία και άνθρωποιΔιατηρεί δέκα στρατηγικούς άξονες (συνδεσιμότητα, 5G, κυβερνοασφάλεια, οικονομία δεδομένων και τεχνητή νοημοσύνη, ψηφιακός δημόσιος τομέας, εταιρείες, τομείς που οδηγούν, κόμβος οπτικοακουστικών μέσων, ψηφιακές δεξιότητες και ψηφιακά δικαιώματα) και προσθέτει δύο εγκάρσιους άξονες που επικεντρώνονται σε μεγάλα έργα και εδαφικά δίκτυα τεχνολογικής εξειδίκευσης.

Μεταξύ των πιο σχετικών στόχων, ξεχωρίζουν στόχοι όπως οι ακόλουθοι: εγγυώνται κάλυψη υψηλής ταχύτητας ευρυζωνικής σύνδεσης για σχεδόν ολόκληρο τον πληθυσμό, να ηγηθεί της ανάπτυξης του 5G στην Ευρώπη, να ενισχύσει το οικοσύστημα κυβερνοασφάλειας και να διασφαλίσει ότι τουλάχιστον το 25% των ισπανικών εταιρειών χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη και μεγάλα δεδομένα en un plazo de cinco años.

Η στρατηγική συμπληρώνεται από συγκεκριμένα σχέδια, όπως το Εθνικό Σχέδιο Ψηφιακών Δεξιοτήτων, Εθνικό Σχέδιο Κυβερνοασφάλειας, Σχέδιο Ψηφιοποίησης της Δημόσιας Διοίκησης ή τα προγράμματα για την προώθηση της ψηφιοποίησης των ΜΜΕ, όλα με σημαντικό ρόλο για την Τεχνητή Νοημοσύνη ως μοχλό αλλαγής.

Βιομηχανοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης: διακυβέρνηση, ασφάλεια και νέοι ρόλοι

Καθώς οι οργανισμοί αναπτύσσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη σε μεγάλη κλίμακα, καθίσταται απαραίτητο μετάβαση από τον ανεξέλεγκτο πειραματισμό σε ένα βιομηχανοποιημένο μοντέλομε σαφή πλαίσια για τη διακυβέρνηση, την ασφάλεια και τη λογοδοσία.

Η μετάβαση σε μια προσέγγιση «κεντρική στην Τεχνητή Νοημοσύνη» περιλαμβάνει ενσωματώστε την Τεχνητή Νοημοσύνη σε κάθε σχετική διαδικασία, στα συστήματα πυρήνας και σε μοντέλα αποφάσεωνδιασφαλίζοντας ότι όλα αυτά πληρούν τις απαιτήσεις ελέγχου, εξηγησιμότητας και ελέγχου. Οι εταιρείες που θα το επιτύχουν αυτό θα είναι σε θέση να μετρήσουν με ακρίβεια τον αντίκτυπο της Τεχνητής Νοημοσύνης και να επεκτείνουν τη χρήση της με λιγότερη εσωτερική αντίσταση.

Στο πλαίσιο αυτό, Οι αυτόνομοι πράκτορες αντιπροσωπεύουν το επόμενο εξελικτικό άλμαΔεν μιλάμε πλέον μόνο για μοντέλα που κάνουν συστάσεις, αλλά για συστήματα ικανά να εκτελούν συγκεκριμένες δράσεις εντός σαφώς καθορισμένων ορίων, όπως η ανακατανομή προϋπολογισμών, η ιεράρχηση περιστατικών ή η εκτέλεση απλών οικονομικών πράξεων.

Αυτό μας αναγκάζει να σχεδιάσουμε πολύ ισχυρά πλαίσια διακυβέρνησηςΕίναι απαραίτητο να οριστεί τι μπορεί να κάνει κάθε πράκτορας, υπό ποιους κανόνες, με ποια ανθρώπινη επίβλεψη και με ποιους μηχανισμούς ιχνηλασιμότητας. Αναδύονται πρωτοβουλίες όπως οι εσωτερικές «αγορές πρακτόρων», οι οποίες επιτρέπουν την ανάπτυξή τους υπό κεντρικό έλεγχο και ευθυγραμμισμένες με τις αρχές της υπεύθυνης τεχνητής νοημοσύνης.

Όλα αυτά έχουν άμεσο αντίκτυπο στην αγορά εργασίας: οι ρόλοι αναδιαμορφώνονται και αναδύονται νέοι. νέα προφίλ που ειδικεύονται στο σχεδιασμό, την ανάπτυξη και την παρακολούθηση συστημάτων Τεχνητής ΝοημοσύνηςΑντί να εξαλείψει την ανθρώπινη διάσταση, η Τεχνητή Νοημοσύνη στρέφει τους ανθρώπους προς καθήκοντα υψηλότερης αξίας: στρατηγική, σχέσεις με τους πελάτες, δημιουργικότητα, διαχείριση κινδύνου και σύνθετη λήψη αποφάσεων.

Σε αυτό το σενάριο, το Η τεχνολογική και οργανωτική ωριμότητα θα είναι ο καθοριστικός παράγοντας.Οι οργανισμοί που ενσωματώνουν την Τεχνητή Νοημοσύνη σε όλους τους τομείς, με σαφή σκοπό και εξειδικευμένο ταλέντο, θα είναι αυτοί που θα ηγηθούν στην ανταγωνιστικότητα, την παραγωγικότητα και την ανταπόκριση σε ένα ολοένα και πιο μεταβαλλόμενο περιβάλλον.

Όλα δείχνουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη καθιερώνεται ως... ο άξονας που αρθρώνει δεδομένα, διαδικασίες και αποφάσεις σε εταιρείες και διοικήσειςΗ αξία του είναι ήδη απτή: βελτιώνει τα χρονοδιαγράμματα, μειώνει το κόστος, ανοίγει νέα επιχειρηματικά μοντέλα και επιτρέπει πολύ πιο ακριβή μέτρηση άυλων στοιχείων όπως η φήμη και η εμπιστοσύνη. Τα επόμενα χρόνια, η διαφορά μεταξύ της υστέρησης και της ανάληψης της πρωτοβουλίας θα έγκειται στην τόλμη της εφαρμογής του σε όλους τους τομείς, στρατηγικά και με καλή διακυβέρνηση, μεταβαίνοντας από μεμονωμένες δοκιμές σε υπεύθυνη, βιομηχανική υιοθέτηση.

σχετικό άρθρο:

Όλα για την Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη: πώς λειτουργεί, πώς χρησιμοποιεί και τι κινδύνους παρουσιάζει