Штучны інтэлект (AI) быў модным словам у свеце бізнесу на працягу многіх гадоў, абяцаючы пераўтваральныя перавагі. Аднак даследаванні паказваюць, што многія кампаніі спрабуюць выкарыстаць увесь яго патэнцыял. Згодна з індэксам сталасці дадзеных, зробленым Карутэрсам і Джэксанам, ашаламляльныя 87% лідэраў у галіне апрацоўкі дадзеных паведамляюць аб абмежаваным выкарыстанні штучнага інтэлекту ў сваіх арганізацыях, і толькі 5% дасягнулі высокай сталасці штучнага інтэлекту. Нягледзячы на гэтыя праблемы, на гарызонце ёсць надзея, бо эксперты прапануюць рашэнні для пераадолення інерцыі ІІ.
Стан прыняцця штучнага інтэлекту
У апошнія гады штучны інтэлект стаў карэнным фактарам для бізнесу. Яго патэнцыял для аўтаматызацыі, аналізу даных і прыняцця рашэнняў выклікаў велізарную цікавасць. Аднак рэальнасць на месцах кажа іншую гісторыю. Паводле індэксу сталасці дадзеных Карутэрса і Джэксана, значная частка 87 % лідэраў па апрацоўцы даных паказвае, што штучны інтэлект альбо ўмерана выкарыстоўваецца, альбо зусім не выкарыстоўваецца ў іх арганізацыях.
Гэта распаўсюджаная праблема атрымала назву «параліч, выкліканы ІІ». Гэта звязана з праблемамі, з якімі сутыкаюцца кампаніі пры абгрунтаванні, кіраванні і інтэграцыі ІІ у сваю дзейнасць. Дасягненне высокага ўзроўню сталасці штучнага інтэлекту, стварэнне аддзелаў штучнага інтэлекту або ўкараненне выразных працэсаў штучнага інтэлекту застаецца далёкай мэтай для большасці.
Пошук мэты
Кэралайн Карутэрс, генеральны дырэктар Carruthers and Jackson, прапануе арганізацыям шлях наперад, які хоча пазбавіцца ад інерцыі штучнага інтэлекту. Яна падкрэслівае чатыры асноўныя прыярытэты:
1. Пачынаючы з мэты
Карузерс падкрэслівае важнасць яснай мэты, адважваючыся на ІІ. Арганізацыі павінны вызначыць канкрэтныя праблемы, якія яны імкнуцца вырашыць, магчымасці, якімі яны жадаюць скарыстацца, і тое, што іх хвалюе ў ІІ. Без мэты яны рызыкуюць бязмэтна блукаць.
2. Арыентацыя на мэтавыя вынікі
Замест таго, каб спрабаваць вырашаць грандыёзныя задачы, Карузерс раіць арганізацыям пачынаць з меншых праблем, якія можна вырашыць. Канцэнтруючыся на найменшай частцы сваёй мэты, дзе яны могуць змяніць сітуацыю, яны могуць пракласці шлях для будучых поспехаў.
3. Святкаванне поспехаў
Адной з асноўных перашкод у прыняцці штучнага інтэлекту з'яўляецца нежаданне спецыялістаў па апрацоўцы дадзеных рэкламаваць свае дасягненні. Карутэрс заклікае арганізацыі змяніць гэты наратыў. Яны павінны актыўна прасоўваць станоўчыя вынікі сваіх ініцыятыў па штучным інтэлекту ў кампаніі, запрашаючы іншых далучыцца да гэтага падарожжа.
4. Даказ даных
Каб заахвоціць большае ўкараненне штучнага інтэлекту, арганізацыі павінны прадставіць канкрэтныя доказы поспеху. Каррузерс выступае за дэманстрацыю вынікаў праектаў штучнага інтэлекту, дэманстрацыю іх эфектыўнасці і каштоўнасці. Гэты падыход, які кіруецца дадзенымі, дапамагае стварыць аргументы для пашырэння ініцыятыў штучнага інтэлекту.
Праблемы ўкаранення штучнага інтэлекту
Дзве сур'ёзныя перашкоды запавольваюць шырокае распаўсюджванне штучнага інтэлекту ў арганізацыях:
1. Народная праблема
Адной з галоўных праблем пры ўкараненні штучнага інтэлекту з'яўляецца перакананне супрацоўнікаў на ўсіх узроўнях у яго каштоўнасці. Многія звязваюць штучны інтэлект са змешчаным працоўным месцам, баючыся яго ўздзеяння на працоўную сілу. Пераадолець гэты ўласцівы супраціў - нялёгкая задача, нават ва ўмовах хуткага росту тэхналогій штучнага інтэлекту.
2. Нарматыўная прывязка
Нарматыўныя праблемы таксама гуляюць значную ролю ў нерашучасці цалкам прыняць ІІ. Даследаванне Carruthers і Jackson паказвае, што кіраўнікі справядліва занепакоеныя этыкай даных і патэнцыяльнымі, пакуль нявызначанымі законамі аб даных. Гэтая нарматыўная нявызначанасць прымушае многія кампаніі прымаць чакальны падыход, адкладаючы поўнае ўзаемадзеянне з штучным інтэлектам.
Будаўніцтва трывалых падмуркаў
Вынікі даследавання падкрэсліваюць неабходнасць стварэння трывалай асновы для прыняцця штучнага інтэлекту. Надзейная стратэгія даных і структура кіравання данымі з'яўляюцца найважнейшымі элементамі для разумення наступстваў і пераваг прыняцця штучнага інтэлекту.
Нягледзячы на праблемы, некаторыя арганізацыі робяць поспехі ў падрыхтоўцы да прыняцця штучнага інтэлекту. Эндзі Мур, дырэктар па апрацоўцы дадзеных Bentley Motors, з'яўляецца адным з лідэраў. Ён распрацаваў агульнапрадпрыемственную стратэгію даных, заснаваную на чатырох асноўных слупах:
1. кіраванне
Дакладная структура кіравання гарантуе эфектыўнае кіраванне данымі, ствараючы аснову для ініцыятыў штучнага інтэлекту.
2. Воблака дадзеных
Тэхналагічны стэк Bentley, вядомы як воблака даных, забяспечвае інфраструктуру, неабходную для ўкаранення штучнага інтэлекту.
3. Дата додзе
Унутраная праграма пісьменнасці даных, data dojo, узбройвае супрацоўнікаў навыкамі, неабходнымі для навігацыі ў ландшафте штучнага інтэлекту.
4. Уключэнне
Enablement факусуюць на садзейнічанні супрацоўніцтву паміж групай апрацоўкі дадзеных і астатняй часткай бізнесу, забяспечваючы бясшвоўную інтэграцыю штучнага інтэлекту.
Балансаванне чаканняў
Мур прызнае імкненне да штучнага інтэлекту, але падкрэслівае важнасць усталявання рэалістычных чаканняў. Ён разумее неабходнасць стварэння трывалай асновы, перш чым цалкам пагрузіцца ў ініцыятывы ІІ.
У той час як укараненне штучнага інтэлекту сутыкаецца з праблемамі, арганізацыі могуць пераадолець інерцыю, засяродзіўшыся на мэты, нацэліўшыся на пэўныя вынікі, адзначаючы поспехі і прадстаўляючы доказы, якія кіруюцца дадзенымі. Вырашэнне «праблемы людзей» і арыентацыя ў нявызначаным нарматыўным ландшафце з'яўляюцца важнымі крокамі. Стварэнне трывалай асновы з дапамогай стратэгій даных і кіравання мае вырашальнае значэнне. Прагрэс магчымы, прыкладам чаго з'яўляюцца такія кампаніі, як Bentley Motors, якія пракладваюць шлях да інтэграцыі штучнага інтэлекту, захоўваючы пры гэтым збалансаваны падыход. Магчыма, для многіх штучны інтэлект усё яшчэ знаходзіцца ў зачаткавым стане, але з мэтанакіраванасцю і стратэгічным планаваннем арганізацыі могуць раскрыць яго трансфармацыйны патэнцыял.
Крыніца: https://www.cryptopolitan.com/ai-adoption-in-companies-faces-challenges/