- Üleminek operatiivsele tehisintellektile nõuab vananenud arhitektuuride kaasajastamist, et innovatsioon ei jääks pelgalt pilootprojektideks.
- Tehisintellekti edu ei sõltu tehnoloogiast endast, vaid andmete kvaliteedist, organisatsioonikultuurist ja juhtimisest.
- Pilvelahenduste integreerimine on tehisintellekti skaleerimiseks ja äriprotsessidesse tehtud investeeringutelt käegakatsutava tulu saavutamiseks hädavajalik.
Oled seda ilmselt varemgi kuulnud: mõned aastad tagasi tundus tehisintellekt nagu ulmefilmist pärit pilt, siis sai sellest särav lubadus, mida iga juhatuse liige tahtis oma esitlustesse lisada, ja äkki on see muutunud konkurentsiimprovisatsiooniks, mis ei saa oodata. Probleem on selles, et tulemustejanu on ületanud ettevõtete tegeliku võime neid muutusi omaks võtta, tekitades ohtliku lõhe selle vahel, mida tehisintellektilt oodatakse, ja selle vahel, mida saab tegelikult igapäevaselt rakendada.
Tehisintellektiga kontrollitud keskkonnas katsetamise ja selle ettevõtte liikumapaneva jõuks muutmise vahel on väga õhuke, kuid siiski ülioluline piir. Kuigi katsetamine aitab meil õppida ja esialgsetest hirmudest üle saada, saab ettevõtte struktuuri muuta ainult reaalses maailmas rakendamine . Paljud ettevõtted on jäänud lõksu kontseptsioonitõestuste või isoleeritud tehisintellekti assistentide tsüklisse, mis, kuigi nad võivad ühes osakonnas hästi töötada, ei laiene kunagi, kuna neil puudub terviklik strateegia tehisintellekti haldamiseks ja skaleeritavaks kasutuselevõtuks kogu ettevõttes.
Vananenud süsteemide koormus ja võimekuse puudujääk
Kui püüame tehisintellekti juurutada ja asjad ei lähe sujuvalt, süüdistame sageli algoritmi, aga tegelikkus on see, et pudelikaelaks on tavaliselt vananenud arhitektuurides . Aastakümneid tagasi loodud süsteemidele täiustatud intelligentsuse kihi ehitamine on nagu Ferrari mootori paigutamine hobuvankrisse; see lihtsalt ei sobi sinna. Need jäigad struktuurid mitte ainult ei lämmata innovatsiooni, vaid suurendavad ka hoolduskulusid ja muudavad ettevõtte turumuutustele palju vähem vastupidavaks.
Selleks, et tehisintellektist saaks eksperimenteerimisest töövahend, vajame koostalitlusvõimelisi rakendusi ja ühendatud , jälgitavaid andmeid. Siin tulebki mängu rakenduste moderniseerimine: asi ei ole ainult tarkvara muutmises selle enda pärast, vaid hõõrdumise ja käsitsitööle tuginemise kaotamises, et tehnoloogia integreeruks sujuvalt töötajate igapäevarutiini.
Organisatsioonilised tegurid: koodist kaugemale
On olemas nähtus, mida tuntakse kui võimekuse ülehang , mis tähendab sisuliselt seda, et tehnoloogia suudab juba teha väga palju asju, kuid ettevõtted ei kasuta seda. Paljudel turgudel piirdub valdav enamus ettevõtteid tehisintellekti kasutamisega põhiülesannete automatiseerimiseks , ignoreerides potentsiaali luua sellel põhinevaid täiesti uusi tooteid. See lõhe ei ole tehniline, vaid pigem kultuuriline ja organisatsiooniline.
Hüppe tegemiseks on oluline töötada nelja samba kallal: digitaalne talent, kultuur, mis ei karista innovatsioonivigu, äärmiselt kvaliteetsed andmed ja võime integreerida tehisintellekti kogu organisatsioonis. Kui andmed on räpased või korratud, annab iga tehisintellekti mudel, olenemata selle hinnast, keskpäraseid või ekslikke tulemusi, mis rõhutab tehisintellekti jaoks nõuetekohase andmete ettevalmistamise olulisust.
Praktilised rakendused ja investeeringutasuvus
Tehisintellekt loob reaalset väärtust siis, kui see lahendab konkreetse äriprobleemi, mitte siis, kui seda kasutatakse tehnoloogilise vitriinina. Kui tahame näha käegakatsutavat tulu , peame keskenduma kasutusjuhtudele, kus efektiivsust saab mõõta. Mõned praegu edukaimad valdkonnad on:
- Klienditeenindus: Assistentide rakendamine, mis lahendavad enamiku päringutest, vähendades drastiliselt tegevuskulusid.
- Müügianalüüs: Ennustavad mudelid, mis hoiatavad, millised kliendid võivad lahkuda või millised ostavad suurema tõenäosusega.
- Dokumendihaldus: Andmete automatiseeritud ekstraheerimine lepingutest ja arvetest äärmiselt suure täpsusega, mis välistab käsitsi sisestamise tüütuse.
- Tööstuslik hooldus: Andurite ja tehisintellekti kasutamine rikete tuvastamiseks enne nende tekkimist, vältides kulukaid tootmisseisakuid.
Pilve ja tehisintellekti kombinatsioon: kasvu alus
Skaleeritavat ettevõtte tehisintellekti on võimatu ette kujutada ilma pilveinfrastruktuurita . Pilvandmetöötluse paindlikkus tehisintellekti jaoks võimaldab teil töödelda kümmet dokumenti täna ja kümmet tuhat homme ilma uusi servereid ostmata või füüsilise infrastruktuuri suurust muutmata. See partnerlus võimaldab andmekanalitel ja järelduskeskkondadel toimida ettevõtte nõutava paindlikkusega.
Siiski ei tohi me unustada, et kuigi tehisintellekt suudab teha kiireid otsuseid ja optimeerida töövooge, jääb võtmetähtsusega inimlik otsustusvõime . Kõige võimsam kombinatsioon on selline, kus masina töötlemisvõimsust valideerib inimeste strateegiline asjatundlikkus, tagades, et väljundid on reaalses maailmas mõistlikud.
Nutika rakendamise tegevuskava
Kui teie organisatsioon on alles algstaadiumis, on kõige parem mitte kiirustada turu kõige kallima tööriista ostmisega ilma selge plaanita. Kõige kindlam lähenemisviis algab protsesside auditiga, et teha kindlaks, kus raisatakse kõige rohkem aega ja kus on kõige levinumad inimlikud vead. Sellele peaks järgnema põhjalik olemasolevate andmete inventuur, et tagada nende puhtus ja kättesaadavus.
Järgmine samm on piiratud kontseptsiooni tõestuse käivitamine : väike ja kiire projekt väga selgete eesmärkidega. Kui reaalne kasu (ROI) on tõestatud, on aeg see lahendus ülejäänud ettevõttele skaleerida, tuginedes alati arhitektuurile, mis on loodud kasvama ilma purunemata.
