- A működőképes mesterséges intelligenciára való áttérés megköveteli a régi architektúrák modernizálását, hogy az innováció ne maradjon meg pusztán a kísérleti projektekben.
- A mesterséges intelligencia sikere nem magán a technológián múlik, hanem az adatok minőségén, a szervezeti kultúrán és az irányításon.
- A felhőalapú megoldások integrálása elengedhetetlen a mesterséges intelligencia skálázásához és az üzleti folyamatokba történő befektetés kézzelfogható megtérüléséhez.
Valószínűleg már hallottad ezt: néhány évvel ezelőtt a mesterséges intelligencia még csak egy sci-fi filmből való előbukkanásnak tűnt, aztán azzá a ragyogó ígéretté vált, amit minden igazgatótanács be akart illeszteni a prezentációiba, és hirtelen egy olyan versenyszükségletté vált , ami nem várhat. A probléma az, hogy az eredményéhség meghaladta a vállalatok tényleges képességét ezeknek a változásoknak az elnyelésére, ami veszélyes szakadékot teremtett a mesterséges intelligenciától elvárt és aközött, amit a valóságban naponta meg lehet valósítani.
Nagyon vékony, mégis kulcsfontosságú a határvonal a mesterséges intelligenciával való kontrollált környezetben végzett kísérletezés és aközött, hogy az egy vállalkozás hajtóerejévé váljon. Míg a kísérletezés segít a tanulásban és a kezdeti félelmek leküzdésében, csak a valós világbeli megvalósítás alakíthatja át egy vállalat struktúráját. Sok cég csapdába esett a koncepcióbizonyítási tesztek vagy az elszigetelt MI-asszisztensek ördögi körében, amelyek bár jól működhetnek egy részlegen, soha nem skálázódnak, mert hiányzik az átfogó stratégia a mesterséges intelligencia vállalaton belüli irányítására és skálázható bevezetésére.
A régi rendszerek terhe és a képességbeli hiányosságok
Amikor megpróbáljuk bevezetni a mesterséges intelligenciát, és a dolgok nem mennek simán, gyakran az algoritmust hibáztatjuk, de a valóság az, hogy a szűk keresztmetszet általában a régi architektúrákban rejlik . Egy évtizedekkel ezelőtt tervezett rendszerre egy fejlett intelligencia réteget építeni olyan, mintha egy Ferrari motort próbálnánk egy lóvontatású kocsiba tenni; egyszerűen nem illik bele. Ezek a merev struktúrák nemcsak az innovációt fojtják el, hanem növelik a karbantartási költségeket is, és sokkal kevésbé ellenállóvá teszik a vállalatot a piaci változásokkal szemben.
Ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia túllépjen a kísérletezésen, és munkaeszközzé váljon, interoperábilis alkalmazásokra és összekapcsolt , megfigyelhető adatokra van szükségünk. Itt jön képbe az alkalmazásmodernizáció: nem arról van szó, hogy egyszerűen csak meg kell változtatni a szoftvert, hanem arról, hogy megszüntessük a súrlódást és a manuális munkára való támaszkodást, hogy a technológia zökkenőmentesen integrálódjon a munkavállalók napi rutinjába.
Szervezeti tényezők: a kódon túl
Létezik egy jelenség, az úgynevezett képességtúllépés , ami lényegében azt jelenti, hogy a technológia már most is rengeteg mindent meg tud tenni, de a vállalatok nem használják ki ezeket a funkciókat. Sok piacon a vállalatok túlnyomó többsége az alapvető feladatok automatizálására korlátozza magát a mesterséges intelligencia használatával , figyelmen kívül hagyva azt a lehetőséget, hogy teljesen új termékeket hozzanak létre rajta alapulva. Ez a szakadék nem technikai, hanem kulturális és szervezeti jellegű.
A nagy ugráshoz négy pillérre kell összpontosítani: digitális tehetség, olyan kultúra, amely nem bünteti az innovációs hibákat, rendkívül magas minőségű adatok , valamint a mesterséges intelligencia integrálásának képessége a teljes szervezetben. Ha az adatok piszkosak vagy rendezetlenek, bármely MI-modell, függetlenül attól, hogy milyen drága, közepes vagy hibás eredményeket fog produkálni, ami rávilágít a megfelelő adat-előkészítés fontosságára a mesterséges intelligencia számára.
Gyakorlati alkalmazások és a befektetés megtérülése
A mesterséges intelligencia akkor teremt valódi értéket, amikor egy konkrét üzleti problémát old meg, nem pedig akkor, amikor technológiai bemutatóként használják. Ha kézzelfogható megtérülést akarunk látni , olyan felhasználási esetekre kell összpontosítanunk, ahol a hatékonyság mérhető. A jelenleg legsikeresebb területek közé tartoznak:
- Vevőszolgálat: Olyan asszisztensek bevezetése, amelyek a lekérdezések túlnyomó többségét megoldják, drasztikusan csökkentve az üzemeltetési költségeket.
- Értékesítési elemzés: Prediktív modellek, amelyek figyelmeztetnek arra, hogy mely ügyfelek távozhatnak, vagy kik vásárolnak nagyobb valószínűséggel.
- Dokumentum kezelés: Automatizált adatkinyerés szerződésekből és számlákból rendkívül nagy pontossággal, kiküszöbölve a kézi bevitel fáradalmait.
- Ipari karbantartás: Szenzorok és mesterséges intelligencia segítségével észlelhetők a meghibásodások, mielőtt azok bekövetkeznének, elkerülve a költséges termelésleállásokat.
A felhő és a mesterséges intelligencia kombinációja: a növekedés alapja
Lehetetlen elképzelni a skálázható vállalati mesterséges intelligenciát felhőinfrastruktúra nélkül . A felhőalapú számítástechnika rugalmassága a mesterséges intelligencia számára lehetővé teszi, hogy ma tíz, holnap pedig tízezer dokumentumot dolgozzon fel anélkül, hogy új szervereket kellene vásárolnia vagy át kellene méreteznie a fizikai infrastruktúrát. Ez a partnerség lehetővé teszi, hogy az adatfolyamatok és a következtetési környezetek az üzleti igényeknek megfelelő agilitással működjenek.
Azonban nem szabad elfelejtenünk, hogy bár a mesterséges intelligencia gyors döntéseket hozhat és optimalizálhatja a munkafolyamatokat, az emberi ítélőképesség továbbra is kulcsfontosságú. A legerősebb kombináció az, ahol a gép feldolgozási teljesítményét az emberek stratégiai szakértelme igazolja, biztosítva, hogy a kimenetek a való világban is értelmet nyerjenek.
Az intelligens megvalósítás ütemterve
Ha szervezete még a kezdeti szakaszban van, akkor a legjobb, ha nem siet a piacon kapható legdrágább eszköz megvásárlásával világos terv nélkül. A legbiztonságosabb megközelítés egy folyamatellenőrzéssel kezdődik , amelynek célja annak azonosítása, hogy hol pazaroljuk el a legtöbb időt, és hol a leggyakoribb az emberi hiba. Ezt követően alaposan fel kell mérni a rendelkezésre álló adatokat, hogy biztosítsuk azok tisztaságát és hozzáférhetőségét.
A következő lépés egy korlátozott koncepcióbizonyítás lefuttatása : egy kis, gyors projekt, nagyon világos célokkal. Amint valódi előnyt (ROI) mutatnak, itt az ideje, hogy a megoldást a vállalat többi részére is kiterjesztsék, mindig egy olyan architektúrára támaszkodva, amelyet úgy terveztek, hogy megszakítás nélkül növekedhessen.
