Dirbtinis intelektas kaip tarpsektorinis ir strateginis svertas

Informatec Digital » Ištekliai » Dirbtinis intelektas kaip tarpsektorinis ir strateginis svertas

La Dirbtinis intelektas įsiskverbė į organizacijų širdis tokiu greičiu, kuris vos prieš kelerius metus būtų atrodęs kaip mokslinė fantastika. Tai nebėra išskirtinė technologijų gigantų ar tyrimų ir plėtros komandų, turinčių nuolatinį doktorantų srautą, sritis: šiandien tai yra CRM, rinkodara, operacijos, analitika, programinės įrangos kūrimas ir netgi tai, kaip vertiname prekės ženklo reputaciją.

Žvelgiant į 2026 m. Dirbtinis intelektas tampa tarpsektoriniu, strateginiu ir radikaliai transformuojančiu lygmeniu. verslui ir viešojo administravimo įstaigoms. Perėjome nuo bandomųjų bandymų ir pavienių projektų prie industrializacijos etapo: dirbtinis intelektas kaip pagrindinė infrastruktūra, integruota į procesus iki galo, vadovaujamasi kokybės ir saugos kriterijaisir atitinka labai aiškius verslo tikslus.

Horizontalus dirbtinis intelektas, esantis visuose sektoriuose

Per pastaruosius dvejus metus Dirbtinio intelekto plėtra panaikino technines ir kultūrines kliūtisTai, kas kažkada buvo beveik eksperimentinis iššūkis, kupinas daug neapibrėžtumo ir tyrimų komponentų, dabar yra sprendimai, paremti brandžiomis platformomis, iš anksto apmokytais modeliais ir... prieinamus įrankius mažiau techniniams profiliams.

Remiantis daugybe pranešimų, netoli 20 % Ispanijos įmonių jau naudoja dirbtinio intelekto sistemas savo kasdienėje veikloje.Ir šis skaičius nuolat auga. Tai reiškia, kad tiek techninės komandos, tiek verslo specialistai dirba kartu. protingi padėjėjai, automatizavimą ir duomenų modelius, kurie Jie optimizuoja vidinius procesus, suasmenina patirtį ir įgalina naujus verslo modelius.

Profesiniai profiliai taip pat paįvairėjo: dabar pagrindiniai veikėjai yra Dirbtinio intelekto inžinierius, duomenų architektai ir Dirbtinio intelekto programinės įrangos kūrėjaikurie dirba koordinuotai su rinkodaros, pardavimų, finansų ir žmogiškųjų išteklių skyriais. Rezultatas – daug glaudesnis tarpfunkcinis bendradarbiavimas, pasižymintis lankstesniais ir daugiadisciplininiais plėtros ciklais.

Visa tai reiškia a masinis ir normalizuotas dirbtinio intelekto pritaikymasTai nebėra suvokiama kaip kažkas egzotiško, o kaip kasdienė priemonė, padedanti priimti geriau pagrįstus sprendimus, automatizuoti įprastas užduotis ir palaikyti komandos kūrybiškumą.

Technologinės brandos link: dirbtinis intelektas nebėra eksperimentinis

2026 metų horizontas formuojasi kaip lūžio taškas dirbtinio intelekto technologinės brandos linkOrganizacijos pradeda elgtis su dirbtinio intelekto sistemomis taip pat, kaip su žmonėmis. programinė įranga itin svarbu: taikant inžinerines metodikas, griežtus bandymus ir labai aiškius kokybės standartus.

Įmonės teikia pirmenybę tam, kurti tvirtus, keičiamo dydžio ir patikimus dirbtinio intelekto produktuskuris laikui bėgant gali vystytis ir nesugesti vos pastebėjus pirmuosius gedimo požymius. Žengiame į išsamaus testavimo, sistemingo patvirtinimo ir pažangių kontrolės mechanizmų erą siekiant užtikrinti nuoseklius, išmatuojamus ir tvarius rezultatus gamyboje.

Tai apima struktūrų kūrimą valdymo modeliai, sprendimų atsekamumas ir žmonių priežiūraYpač kai kalbame apie jautrius naudojimo atvejus, tokius kaip finansinė rizika, sveikata, klientų santykiai ar kritinės infrastruktūros valdymas. Dirbtinis intelektas nebėra tik laboratorinis „žaislas“, jis tampa vis labiau esminė verslo operacijų infrastruktūra.

Tuo pačiu metu formuojasi aiškesnė strateginė vizija: Dirbtinis intelektas yra integruotas kaip horizontalus sluoksnis, jungiantis duomenis, procesus ir sprendimus. realiu laiku, o ne kaip atskirų sprendimų rinkinys. Nuo pirmojo kontakto su klientu iki logistikos ar administracinės veiklos, dirbtinis intelektas pradeda aiškiai apibrėžti visą informacijos srautą.

2026 m. tendencijos: hiperpersonalizavimas, automatizavimas ir išmanūs agentai

2026 m. pamatysime, kaip Hiperpersonalizavimas ir pažangi automatizacija tampa pagrindiniais dirbtinio intelekto evoliucijos aspektais.Plačių segmentų ar statinių taisyklių nebepakanka: algoritmai susieja istorinį elgesį, realaus laiko kontekstą, vietą, socialinių tinklų sąveikas ir operacijų duomenis, kad beveik realiuoju laiku prisitaikytų prie vartotojo.

Tai leis tai padaryti dinamiškos skaitmeninės patirtys, kurios keičiasi priklausomai nuo ketinimų ir konteksto iš vartotojo perspektyvos. Rinkodaros kampanijos bus aktyvuojamos, kai bus didelės konversijos tikimybės signalai, rekomendacijos bus rodomos prieš klientui išreiškiant savo poreikį, o klientų kelionės bus lanksčiai organizuojamos dėl pažangių nuspėjamųjų modelių.

Tuo pačiu metu, Verslo automatizavimas apims visus procesusne tik pavienėms užduotims. Daugelis įmonių pereis nuo mažų, pavienių veiklų automatizavimo prie procesų pertvarkymo. iki galo su dirbtiniu intelektu: nuo duomenų įkėlimo iki galutinio sprendimo, remiantis keliais modeliais ir koordinuotais agentais.

Svarbus elementas bus autonominiai agentai ir daugiafaktorinės ekosistemosŠios sistemos galės interpretuoti duomenis, vykdyti sudėtingas užduotis ir bendradarbiauti tarpusavyje organizacijos viduje: vienos optimizuos pardavimus, kitos tvarkys užklausas, dar kitos analizuos riziką arba generuos turinį, keisdamosi kontekstu, kad išlaikytų sklandžią patirtį.

Dėl šio požiūrio, Bendradarbiavimas tarp žmonių ir agentų bus sklandus ir be trinties.Galėsime pradėti bendravimą su asmeniu, tęsti jį su agentu ir grįžti prie žmogaus, neprarasdami pokalbio ar prekės ženklo tono. Pavyzdžiui, CRM srityje tai reikš didžiulį atsakymo laiko, pranešimų nuoseklumo ir suasmeninimo pagerėjimą.

Generatyvusis dirbtinis intelektas kaip kūrybinis ir produktyvus variklis

Viena iš galingiausių tendencijų yra ta, Generatyvaus dirbtinio intelekto įtvirtinimas kaip kūrybinio sverto versleTai ne tik apie generuoti vaizdus, ​​garso ar vaizdo įrašuso kurti produktus, paslaugas, vertės pasiūlymus ir turinį, pritaikytus kiekvienos įmonės ir kiekvieno kliento kontekstui.

Dabartiniai generatyviniai modeliai gali analizuoti didelius nestruktūrizuotos informacijos kiekius (komentarai socialiniuose tinkluose, forumuose, atsiliepimuose, skambučių transkripcijose) ir paversti jas įgyvendinamomis idėjomis: nuo kampanijų koncepcijų iki labai konkretiems segmentams pritaikytų žinučių.

Tikroji revoliucija slypi tame, kad Kūrybiškumas remiasi didžiuliais duomenų kiekiais, o ne vien žmogaus intuicijaVartojimo tendencijų nustatymas, vartojimo tendencijų numatymas ir reagavimo scenarijų modeliavimas leidžia sukurti strategijas, kurios yra daug labiau suderintos su realia rinka.

Be to, generatyvinis dirbtinis intelektas pradeda reikšmingai keisti programinės įrangos kūrimo ciklasSpecializuoti įrankiai paspartina dokumentacijos rengimą, testų projektavimą, saugumo peržiūrą, funkcinę analizę ir kodo generavimą. Kai kuriais atvejais pasiekiama reikšmingų patobulinimų. iki 90 % sutrumpinamas laikas, skirtas dokumentų tvarkymo užduotims ar ataskaitų rašymuiatlaisvinant komandas, kad jos galėtų sutelkti dėmesį į architektūrą, gaminių dizainą ir kokybės sprendimus.

Šis derinys iš kūrybinė automatizacija ir strateginė duomenų vizija Tai nulems skirtumą tarp įmonių, kurios DI naudoja tik kaip papildymą, ir tų, kurios jį laiko savo produktų strategijos, rinkodaros ir technologinės plėtros pagrindu.

Pažangi automatizacija ir išmanūs asistentai visoje įmonėje

Pirmaisiais metais daugelis įmonių apsiribojo dirbtinio intelekto testavimas labai ribotose bandomosiose programoseIki 2026 m. vaizdas bus kitoks: dirbtiniu intelektu pagrįsta automatizacija taps visa apimančia realybe, sujungta su didelėmis sistemomis. šerdis ir suderinta su verslo tikslais.

Išmanieji asistentai nuo paprastų klausimų atsakymo perėjo prie elgtis kaip tikri skaitmeniniai bendradarbiaiJie tvarko tvarkaraščius, rengia ataskaitas, nustato verslo galimybes ir yra pirmasis kontaktinis asmuo su klientais ir tiekėjais, o jų tikslumo rodikliai gerokai viršija senesnių, taisyklėmis pagrįstų pokalbių robotų.

Tokiose srityse kaip finansai ar logistika dirbtinis intelektas jau analizuoja milijonai operacijų ir įvykių siekiant aptikti sukčiavimą realiuoju laiku, optimizuoti platinimo maršrutus arba numatyti incidentus. Rinkodaroje algoritmai apdoroja nuomones, atsiliepimus ir paminėjimus socialinėje žiniasklaidoje, kad išskirtų signalus, kurie leidžia kurti hiperpersonalizuotas ir pelningesnes kampanijas.

Viena tiesioginė pasekmė bus ta, reikšmingas incidentų sprendimo laiko sutrumpėjimas kritinėse sistemoseMokydami modelius su istoriniais paslaugų duomenimis, vidutinis sprendimo laikas sutrumpėja apie 30 %, o tai tiesiogiai veikia sistemos prieinamumą ir klientų bei vidinių naudotojų pasitenkinimą.

Be to, dirbtinis intelektas tampa pagrindiniu senų sistemų modernizavimasAutomatizuota didelių kodų bazių analizė leidžia suprasti priklausomybes, realią architektūrą ir kritinius taškus per daug laiko, palyginti su anksčiau reikalingu laiku, todėl modernizacijos projektai, kurie iki šiol buvo laikomi neįvykdomais dėl kainos, rizikos ar trukmės, tampa perspektyvūs.

Hiperpersonalizavimas rinkodaroje ir pardavimuose

Viskas rodo, kad 2026-ieji bus prisimenami kaip metai, kai Rinkodaros ir pardavimo personalizavimas pasiekė precedento neturintį lygįNuo plačių segmentų ir paprastų rekomendacijų pereisime prie sistemų, galinčių numatyti kiekvieno žmogaus poreikius ir kada jis yra pasiruošęs gauti pranešimą ar pasiūlymą.

Algoritmai analizuos realaus laiko vartojimo modeliai ir susies juos su kontekstu (vieta, įrenginiu, paros laiku), sąveikos istorija ir signalais iš socialinės žiniasklaidos ar kitų kanalų. Tai leis aktualūs pranešimai tuo metu kurioje vartotojas rodo didesnį polinkį konvertuoti.

Poveikis bus didesnis nei pardavimų didinimas: gebėjimas kurti asmeninius ir nuoseklius santykius Tai sustiprins pasitikėjimą ir lojalumą – itin svarbius išteklius reklamos persotintoje aplinkoje. Klientų lojalumas taps aukščiausio lygio konkurenciniu pranašumu.

Tuo pačiu metu pardavimų komandos pastebės, kad jų darbo metodai pasikeis. Jos nebepriklausys nuo pasenusios duomenų bazės arba bendro pobūdžio ataskaitoso veikiau 360° vaizdus, ​​sukurtus iš integruotų struktūrizuotų ir nestruktūrizuotų duomenų. Tai leis jiems priimti labiau pagrįstus sprendimusgeriau suskirstyti galimybes į prioritetus ir pritaikyti žinutę realiuoju laiku.

Labiausiai matomas padarinys bus reikšmingas reklamos investicijų optimizavimasApskaičiuota, kad pažangus suasmeninimas gali sumažinti neefektyvių kampanijų išlaidas maždaug 40 %, sutelkiant investicijas į išties susidomėjusią auditoriją ir labai tikslines žinutes.

Dirbtinio intelekto, daiktų interneto ir periferinių skaičiavimų konvergencija

Kitas svarbus transformacijos vektorius yra dirbtinio intelekto, daiktų interneto (IoT) ir periferinių skaičiavimų integracijaIki šiol daugelis diegimų vyko atskirai, tačiau artėja tikras pramonės, energetikos, logistikos, sveikatos priežiūros ir miesto aplinkos suartėjimas.

Prijungti įrenginiai jau generuoja didžiuliai realaus laiko duomenų kiekiaiO periferinis apdorojimas leidžia atlikti analizę vietoje, ne visada pasikliaujant debesimi. Tai sumažina delsą iki milisekundžių, o tai labai svarbu tokioms programoms kaip prijungtos transporto priemonės, išmanieji tinklai ir pramoninės mašinos.

Pavyzdžiui, gamybos įmonėje gali būti tūkstančiai jutiklių nuolat stebėti mašinų būklęAnalizuodamas duomenis vietoje, dirbtinis intelektas gali aptikti minimalius nukrypimus, numatyti gedimus ir aktyvuoti automatinius koregavimus prieš problemai paaštrėjant, taip išvengiant brangių prastovų.

Sveikatos priežiūros srityje nešiojamieji prietaisai ir prijungta medicinos įranga gali interpretuoti biomedicininius signalus beveik realiuoju laiku, siūlydama ankstyvuosius įspėjimus be nuolatinio ryšio ar nuolatinio duomenų siuntimo į centrinį serverį.

Išmanieji miestai taip pat gaus naudos: transporto sistemos, apšvietimas ir atliekų tvarkymas priims vietos sprendimus, pagrįstus dirbtinio intelekto algoritmais. mažinant energijos sąnaudas ir gerinant piliečių gyvenimo kokybęTačiau iššūkis bus sustiprinti kibernetinį saugumą, nes labiau paskirstytas apdorojimas reiškia daugiau galimų atakų taškų.

„Skaitmeninė Ispanija 2026“ ir viešoji dirbtinio intelekto strategija

Instituciniu lygmeniu Ispanijos skaitmeninė 2026 m. darbotvarkė buvo įtvirtinta kaip šalies skaitmeninės transformacijos veiksmų planas.Tai atnaujinta 2020 m. pradėta strategija, į kurią įtraukti ateinančių metų prioritetai ir pridėtos dvi tarpsektorinės kryptys: PERTE (Strateginiai ekonomikos atgaivinimo ir transformacijos projektai) ir RETECH iniciatyva, skirta autonominių bendruomenių siūlomiems didelio poveikio skaitmeniniams projektams.

Per pastaruosius kelerius metus buvo daromas stiprus spaudimas Investicijos į junglumą, mokslinius tyrimus ir technologinę plėtrą, viešojo administravimo skaitmeninimą ir paramą MVĮremiama Europos ekonomikos gaivinimo fondų. Dalis šių išteklių buvo skirta piliečių skaitmeninių įgūdžių stiprinimui ir viešojo sektoriaus technologinės infrastruktūros modernizavimui.

„Skaitmeninė Ispanija 2026“ veikia trys pagrindiniai aspektai: infrastruktūra ir technologijos, ekonomika ir žmonėsJame išlaikomos dešimt strateginių krypčių (junglumas, 5G, kibernetinis saugumas, duomenų ekonomika ir dirbtinis intelektas, skaitmeninis viešasis sektorius, įmonės, varomieji sektoriai, audiovizualinis centras, skaitmeniniai įgūdžiai ir skaitmeninės teisės) ir pridedamos dvi tarpsektorinės kryptys, orientuotos į didelius projektus ir teritorinius technologinės specializacijos tinklus.

Tarp aktualiausių tikslų išsiskiria tokie tikslai kaip šie: užtikrinti spartaus plačiajuosčio ryšio aprėptį praktiškai visiems gyventojams, siekiant vadovauti 5G diegimui Europoje, stiprinti kibernetinio saugumo ekosistemą ir užtikrinti, kad bent 25 % Ispanijos įmonių naudotų dirbtinį intelektą ir Dideliu duomenų kiekiu per penkerių metų laikotarpį.

Strategiją papildo konkretūs planai, pvz. Nacionalinis skaitmeninių įgūdžių planas, Nacionalinis kibernetinio saugumo planas, Viešojo administravimo skaitmeninimo planas arba programos, skirtos skatinti MVĮ skaitmeninimą, kuriose dirbtinis intelektas atlieka svarbų vaidmenį kaip pokyčių svertas.

Dirbtinio intelekto industrializacija: valdymas, saugumas ir nauji vaidmenys

Organizacijoms diegiant dirbtinį intelektą dideliu mastu, jis tampa esminis perėjimas nuo nekontroliuojamo eksperimentavimo prie industrializuoto modeliosu aiškiomis valdymo, saugumo ir atskaitomybės sistemomis.

Perėjimas prie „dirbtiniu intelektu pagrįsto“ požiūrio apima integruoti dirbtinį intelektą į kiekvieną svarbų procesą, į sistemas šerdis ir sprendimų modeliuoseužtikrinant, kad visa tai atitiktų audito, paaiškinamumo ir kontrolės reikalavimus. Įmonės, kurios tai pasieks, galės tiksliai išmatuoti dirbtinio intelekto poveikį ir išplėsti jo naudojimą su mažesniu vidiniu pasipriešinimu.

Šiame kontekste, Autonominiai agentai yra kitas evoliucinis šuolisMes nebekalbame tik apie modelius, teikiančius rekomendacijas, bet ir apie sistemas, gebančias atlikti konkrečius veiksmus neviršijant aiškiai apibrėžtų ribų, pavyzdžiui, perskirstyti biudžetus, suskirstyti incidentus pagal prioritetus ar atlikti paprastas finansines operacijas.

Tai verčia mus kurti dizainą labai tvirtos valdymo sistemosBūtina apibrėžti, ką kiekvienas agentas gali daryti, pagal kokias taisykles, su kokia žmogaus priežiūra ir su kokiais atsekamumo mechanizmais. Atsiranda tokių iniciatyvų kaip vidinės „agentų prekyvietės“, kurios leidžia juos diegti centralizuotai kontroliuojant ir laikantis atsakingo dirbtinio intelekto principų.

Visa tai tiesiogiai veikia darbo rinką: vaidmenys keičiasi ir atsiranda naujų. nauji profiliai, kurie specializuojasi dirbtinio intelekto sistemų projektavime, diegime ir stebėsenojeDirbtinis intelektas toli gražu nepanaikina žmogiškojo aspekto, o nukreipia žmones link didesnės vertės užduočių: strategijos, klientų santykių, kūrybiškumo, rizikos valdymo ir sudėtingo sprendimų priėmimo.

Šiuo atveju Lemiamas veiksnys bus technologinis ir organizacinis brandumas.Organizacijos, kurios visapusiškai integruoja dirbtinį intelektą, turi aiškų tikslą ir kvalifikuotus darbuotojus, bus tos, kurios pirmaus konkurencingumo, produktyvumo ir reagavimo į vis labiau kintančią aplinką srityse.

Viskas rodo, kad dirbtinis intelektas įsitvirtina ašis, kuri išreiškia duomenis, procesus ir sprendimus įmonėse ir administracijoseJo vertė jau apčiuopiama: jis pagerina terminus, sumažina sąnaudas, atveria naujus verslo modelius ir leidžia daug tiksliau išmatuoti nematerialiuosius dalykus, tokius kaip reputacija ir pasitikėjimas. Ateinančiais metais skirtumas tarp atsilikimo ir lyderystės prisiėmimo priklausys nuo drąsos jį taikyti visur, strategiškai ir laikantis gero valdymo principų, pereinant nuo atskirų bandymų prie atsakingo, pramoninio masto pritaikymo.

Susijęs straipsnis:

Viskas apie generatyvinį dirbtinį intelektą: kaip jis veikia, naudoja ir kokia rizika kyla