- Perėjimas prie veikiančio dirbtinio intelekto reikalauja modernizuoti senąsias architektūras, kad inovacijos neliktų tik bandomuosiuose projektuose.
- Dirbtinio intelekto sėkmė priklauso ne nuo pačios technologijos, o nuo duomenų kokybės, organizacinės kultūros ir valdymo.
- Debesijos sprendimų integravimas yra būtinas norint išplėsti dirbtinį intelektą ir pasiekti apčiuopiamą investicijų į verslo procesus grąžą.
Tikriausiai jau esate tai girdėję: prieš kelerius metus dirbtinis intelektas atrodė kaip iš mokslinės fantastikos filmo, vėliau jis tapo tuo spindinčiu pažadu, kurį kiekviena direktorių valdyba norėjo įtraukti į savo pristatymus, o staiga tai tapo konkurenciniu imperatyvu , kuris negali laukti. Problema ta, kad rezultatų troškimas pranoko įmonių faktinį gebėjimą įsisavinti šiuos pokyčius, todėl atsirado pavojingas atotrūkis tarp to, ko tikimasi iš dirbtinio intelekto, ir to, ką iš tikrųjų galima įgyvendinti kasdien.
Yra labai plona, tačiau esminė riba tarp eksperimentavimo su DI kontroliuojamoje aplinkoje ir jo pavertimo verslo varomąja jėga. Nors eksperimentavimas padeda mums mokytis ir įveikti pradines baimes, tik realus įgyvendinimas gali pakeisti įmonės struktūrą. Daugelis įmonių įstrigusios koncepcijos įrodymų testų arba izoliuotų DI asistentų cikle, kurie, nors ir gali gerai dirbti viename skyriuje, niekada neišsiplečia, nes joms trūksta išsamios dirbtinio intelekto valdymo ir mastelio keitimo strategijos visoje įmonėje.
Pasenusių sistemų našta ir pajėgumų trūkumas
Kai bandome diegti dirbtinį intelektą ir viskas nevyksta sklandžiai, dažnai kaltiname algoritmą, tačiau realybė tokia, kad kliūtis dažniausiai slypi pasenusiose architektūrose . Bandymas sukurti pažangaus intelekto sluoksnį ant sistemų, sukurtų prieš dešimtmečius, yra tas pats, kas bandymas įdėti „Ferrari“ variklį į arklių traukiamą vežimą – jis tiesiog netelpa. Šios standžios struktūros ne tik slopina inovacijas, bet ir didina priežiūros išlaidas bei daro įmonę daug mažiau atsparią rinkos pokyčiams.
Kad dirbtinis intelektas (DI) nebebūtų eksperimentavimas, o darbo įrankis, mums reikia sąveikių programų ir sujungtų , stebimų duomenų. Čia praverčia programų modernizavimas: svarbu ne tik pakeisti programinę įrangą dėl jos naudojimo, bet ir panaikinti kliūtis bei priklausomybę nuo rankinio darbo, kad technologijos sklandžiai integruotųsi į darbuotojų kasdienybę.
Organizaciniai veiksniai: už kodo ribų
Yra reiškinys, vadinamas „Capability Overhang“ , kuris iš esmės reiškia, kad technologijos jau gali atlikti daugybę dalykų, tačiau įmonės jų nenaudoja. Daugelyje rinkų didžioji dauguma įmonių apsiriboja dirbtinio intelekto naudojimu pagrindinėms užduotims automatizuoti , ignoruodamos potencialą kurti visiškai naujus produktus, pagrįstus juo. Ši spraga nėra techninė, o kultūrinė ir organizacinė.
Norint žengti šį žingsnį, būtina dirbti ties keturiais ramsčiais: skaitmeniniais talentais, kultūra, kurioje nebaudžiama už klaidas inovacijų srityje, itin aukštos kokybės duomenimis ir gebėjimu integruoti dirbtinį intelektą visoje organizacijoje. Jei duomenys yra nešvarūs arba netvarkingi, bet koks dirbtinio intelekto modelis, kad ir koks brangus jis būtų, duos vidutiniškus arba klaidingus rezultatus, todėl svarbu tinkamai paruošti duomenis dirbtiniam intelektui.
Praktinis pritaikymas ir investicijų grąža
Dirbtinis intelektas sukuria realią vertę, kai išsprendžia konkrečią verslo problemą, o ne tada, kai yra naudojamas kaip technologinė demonstracija. Jei norime matyti apčiuopiamą grąžą , turime sutelkti dėmesį į naudojimo atvejus, kai efektyvumą galima išmatuoti. Šiuo metu vienos sėkmingiausių sričių yra šios:
- Pagalba klientams: Įdiegus asistentus, kurie išsprendžia didžiąją daugumą užklausų, smarkiai sumažinamos veiklos sąnaudos.
- Pardavimų analizė: Prognozavimo modeliai, kurie įspėja apie tai, kurie klientai gali išeiti arba kurie labiau linkę pirkti.
- Dokumentų valdymas: Automatizuotas duomenų išgavimas iš sutarčių ir sąskaitų faktūrų itin dideliu tikslumu, panaikinant rankinio įvedimo nuobodulį.
- Pramonės priežiūra: Naudojant jutiklius ir dirbtinį intelektą, gedimai aptinkami dar prieš jiems įvykstant, taip išvengiant brangiai kainuojančių gamybos sustabdymų.
Debesijos ir dirbtinio intelekto derinys: augimo pagrindas
Neįmanoma įsivaizduoti keičiamo dydžio įmonės dirbtinio intelekto be debesijos infrastruktūros . Debesijos kompiuterijos lankstumas dirbtiniam intelektui leidžia apdoroti dešimt dokumentų šiandien ir dešimt tūkstančių rytoj, nereikalaujant pirkti naujų serverių ar keisti fizinės infrastruktūros dydžio. Ši partnerystė leidžia duomenų srautams ir išvadų aplinkoms veikti taip lanksčiai, kaip reikalauja verslas.
Tačiau neturime pamiršti, kad nors dirbtinis intelektas gali priimti greitus sprendimus ir optimizuoti darbo eigą, žmogaus sprendimas išlieka pagrindiniu. Galingiausias derinys yra tas, kai mašinos apdorojimo galią patvirtina žmonių strateginė patirtis, užtikrinant, kad rezultatai būtų prasmingi realiame pasaulyje.
Pažangaus įgyvendinimo veiksmų planas
Jei jūsų organizacija vis dar yra pradinėje stadijoje, geriausia neskubėti pirkti brangiausio įrankio rinkoje neturint aiškaus plano. Saugiausias būdas prasideda nuo procesų audito , siekiant nustatyti, kur daugiausia laiko sugaištama ir kur dažniausiai pasitaiko žmogiškosios klaidos. Po to turėtų būti atlikta išsami turimų duomenų inventorizacija, siekiant užtikrinti, kad jie būtų švarūs ir prieinami.
Kitas žingsnis – atlikti ribotą koncepcijos įrodymą : nedidelį, greitą projektą su labai aiškiais tikslais. Kai tik bus įrodyta reali nauda (ROI), laikas pritaikyti šį sprendimą likusiai įmonės daliai, visada remiantis architektūra, sukurta augti be gedimų.
