- Prehod na operativno umetno inteligenco zahteva posodobitev obstoječih arhitektur, da se prepreči, da bi inovacije ostale zgolj v pilotnih projektih.
- Uspeh umetne inteligence ni odvisen od same tehnologije, temveč od kakovosti podatkov, organizacijske kulture in upravljanja.
- Integracija rešitev v oblaku je bistvenega pomena za skaliranje umetne inteligence in doseganje oprijemljive donosnosti naložbe v poslovne procese.
Verjetno ste že slišali za to: pred nekaj leti se je umetna inteligenca zdela kot iz znanstvenofantastičnega filma, nato je postala tista sijoča obljuba, ki si jo je vsak upravni odbor želel v svojih predstavitvah, in nenadoma je postala ... konkurenčno povpraševanje kar ne dopušča čakanja. Težava je v tem, da je želja po rezultatih rasla veliko hitreje od dejanske zmožnosti podjetij, da te spremembe absorbirajo, kar ustvarja nevarno vrzel med tem, kaj naj bi umetna inteligenca počela, in tem, kaj je dejansko mogoče izvajati vsakodnevno.
Obstaja zelo tanka, a ključna meja med eksperimentiranjem z umetno inteligenco v nadzorovanem okolju in tem, da jo spremenite v gonilno silo svojega podjetja. Čeprav vam eksperimentiranje pomaga učiti se in premagati strah, le delovanje v resničnem svetu Sposoben je preoblikovati strukturo podjetja. Številna podjetja so se ujela v cikel projektov dokazovanja koncepta ali izoliranih asistentov, ki sicer dobro delajo v enem oddelku, a se nikoli ne razširijo, ker nimajo strategije upravljanja in Prilagodljiva uporaba umetne inteligence v poslovanju.
Breme zastarelih sistemov in vrzel v zmogljivostih
Ko poskušamo uvesti umetno inteligenco in stvari ne tečejo gladko, običajno krivimo algoritem, vendar je resničnost, da je ozko grlo pogosto v starejše arhitekturePoskus dodajanja plasti napredne inteligence sistemom, zasnovanim pred desetletji, je kot poskus vstavljanja Ferrarijevega motorja v konjsko vprego; preprosto ne ustreza. Te toge strukture ne le dušijo inovacije, ampak tudi zvišujejo stroške vzdrževanja in podjetje naredijo veliko manj odporno na spremembe na trgu.
Da umetna inteligenca ne bo več eksperiment in postane delujoče orodje, potrebujemo interoperabilne aplikacije. podatki so povezani in biti opazni. Tukaj pride prav modernizacija aplikacij: ne gre za spreminjanje programske opreme zaradi spreminjanja le-te, temveč za odpravo trenja in odvisnosti od ročnega dela, tako da se tehnologija naravno integrira v rutine zaposlenih.
Organizacijski dejavniki: onkraj kode
Obstaja pojav, znan kot Presežek zmogljivostiTo v bistvu pomeni, da tehnologija že zmore veliko stvari, vendar je podjetja ne uporabljajo. Na mnogih trgih se velika večina podjetij omejuje na uporabo umetne inteligence za avtomatizirajte osnovna opravilapri čemer se ignorira potencial za ustvarjanje povsem novih izdelkov na njegovi podlagi. Ta vrzel ni tehnična, temveč kulturna in organizacijska.
Za ta preskok je bistveno delo na štirih stebrih: digitalni talent, kultura, ki ne kaznuje napak pri inovacijah, izjemna kakovost podatkov in sposobnost integracije umetne inteligence v celotno organizacijo. Če so podatki umazani ali neorganizirani, bo kateri koli model umetne inteligence, ne glede na to, kako drag je, dal povprečne ali napačne rezultate, kar poudarja pomen ustreznega zbiranja podatkov. priprava podatkov za umetno inteligenco.
Praktična uporaba in donosnost naložbe
Umetna inteligenca ustvarja resnično vrednost, ko rešuje določen poslovni problem, ne pa ko se uporablja kot tehnološki predstavitev. Če želimo videti oprijemljiv donosOsredotočiti se moramo na primere uporabe, kjer je učinkovitost merljiva. Nekatera trenutno najuspešnejša področja so:
- Pomoč strankam: Uvedba pomočnikov, ki rešijo veliko večino poizvedb in drastično znižajo obratovalne stroške.
- Analiza prodaje: Prediktivni modeli, ki opozarjajo na to, katere stranke bi lahko odšle ali katere bodo bolj verjetno kupile.
- Upravljanje dokumentov: Avtomatizirano pridobivanje podatkov iz pogodb in računov z izjemno visoko natančnostjo, kar odpravlja dolgočasje ročnega vnosa.
- Industrijsko vzdrževanje: Uporaba senzorjev in umetne inteligence za odkrivanje okvar, preden se pojavijo, s čimer se izognemo dragim zaustavitvam proizvodnje.
Kombinacija oblaka in umetne inteligence: temelj rasti
Nemogoče si je predstavljati podjetniško umetno inteligenco, ki bi se lahko skalirala brez nje. infrastrukturo v oblakuPrilagodljivost računalništvo v oblaku za umetno inteligenco Omogoča vam obdelavo desetih dokumentov danes in deset tisoč jutri, ne da bi morali kupiti nove strežnike ali spremeniti velikost fizične infrastrukture. To partnerstvo omogoča, da podatkovni cevovodi in okolja za sklepanje delujejo z agilnostjo, ki jo zahteva podjetje.
Vendar ne smemo pozabiti, da čeprav lahko umetna inteligenca hitro sprejema odločitve in optimizira delovne procese, človeška presoja Ostaja ključni element. Najmočnejša kombinacija je tista, pri kateri je procesna zmogljivost stroja potrjena s strateškim strokovnim znanjem ljudi, kar zagotavlja, da so rezultati smiselni v resničnem svetu.
Načrt za pametno izvajanje
Če je vaša organizacija še vedno v fazi raziskovanja, je najbolje, da se ne prenaglite z nakupom najdražjega orodja na trgu brez jasnega načrta. Najvarnejša pot se začne z revizija procesov ugotoviti, kje se zapravi največ časa in kje pride do največ človeških napak. Temu naj sledi temeljit popis razpoložljivih podatkov, da se ugotovi, ali so čisti in dostopni.
Naslednji korak je zagon omejen dokaz konceptaMajhen, hiter projekt z zelo jasnimi cilji. Ko se pokaže resnična korist (donosnost naložbe), je čas, da se ta rešitev razširi na preostali del podjetja, pri čemer se vedno zanašamo na arhitekturo, zasnovano za rast brez prekinitev.
