Внедрение ИИ: выход за рамки ажиотажа

Несмотря на растущее давление на компании по использованию новейших технологий, искусственный интеллект может быть сложным бизнесом. Эро Георгиадес, главный операционный директор Fountech Solutions, говорит, что компании должны уметь преодолевать шум и определять действительно ценные решения ИИ, прежде чем начать свой путь.  

В настоящее время у организаций есть амбициозные планы по внедрению новых технологий. Вот почему многие компании увеличивают свои инвестиции в искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML), чтобы удовлетворить критические потребности. 

В целом, распространение решений, использующих эти технологии, ошеломляет: только в период с 2015 по 2019 год количество организаций, инвестирующих в ИИ, выросло на впечатляющие 270%. Аналогичным образом, согласно недавним исследованиям, подавляющее большинство (91,5%) ведущих компаний по всему миру продолжали инвестировать в ИИ по состоянию на 2020 год. Очевидно, что в ответ на меняющуюся корпоративную среду организации меняют свои инвестиции, чтобы идти в ногу с текущими тенденциями и получить преимущество над своими конкурентами.

В целом это положительный шаг: во многих случаях платформы искусственного интеллекта могут предоставить значительные преимущества организациям, стремящимся поднять свои инициативы по цифровой трансформации на более высокий уровень. Однако, поскольку наблюдается такой поток новых технологий, которые продвигают свои продукты как надежные готовые решения ИИ, организациям может быть трудно принимать действительно беспристрастные решения о том, какие технологии выбрать. 

Итак, как лица, принимающие решения, могут отличить технологии, которые принесут реальную пользу их бизнесу, от тех, которые не принесут этого?

AI может быть сложным бизнесом
Хотя некоторые поставщики продают свои продукты как простые и надежные решения целого ряда бизнес-проблем, часто это не так. Правда в том, что современные платформы искусственного интеллекта не являются универсальным ответом на эти проблемы. Помимо покупки решения, предприятиям необходимо уделить особое внимание тому, как эти технологии будут внедрены в их конкретную организацию на практике.

Этот процесс начинается с отделения действительно полезных технологий - тех, которые предоставляют сложные идеи и возможность привлечь новых потенциальных клиентов - от продуктов, которые просто призваны принести эти преимущества. Большинство поставщиков понимают, какое влияние оказывает маркировка их продуктов как «работающих на ИИ», даже если модели ИИ и машинного обучения лишь незначительно участвуют в работе этих технологий. 

Наряду с этими заявлениями возникают большие ожидания - и компании могут обнаружить, что некоторые технологии не оправдывают ожиданий. Вот почему организациям следует принимать дополнительные меры, чтобы гарантировать, что они покупают действительно эффективное программное обеспечение, а не просто маркетинговую причуду. Например, лицам, принимающим решения, следует подумать об инвестировании в собственный опыт, необходимый для проведения этих важнейших различий. Таким образом, фирмы не только избежат судьбы растраты своих средств, но и будут иметь под рукой нужных людей для настройки и доработки любого программного обеспечения на базе ИИ, когда оно вступит в силу, чтобы оно подходило для их индивидуального бизнеса. . 

Положительно то, что многие руководители бизнеса отметили важность наличия необходимых навыков для поддержки перехода к новым технологиям. Согласно недавнему опросу, проведенному по заказу Fountech Solutions, 41% предприятий планируют нанять новых специалистов для работы именно с ИИ в ближайшие двенадцать месяцев.

Для некоторых предприятий - особенно молодых организаций - время просто не подходящее для внедрения ИИ. Их организационные потребности могут быть лучше удовлетворены стандартным программным обеспечением, чем чем-то слишком сложным. Вместо того, чтобы идти вперед и сжигать жизненно важные средства, этим фирмам было бы лучше повесить огонь и подождать, пока у них не будет достаточно ресурсов - как временных, так и финансовых - для эффективного развертывания этих технологий.

Узнать больше: почему мы наблюдаем подъем в области проектирования архитектуры для науки о данных

Помните, что ИИ не обязательно означает "подключи и работай" 
Кроме того, после того, как руководители бизнеса решили продолжить инвестирование, внедрение готовых продуктов потребует дополнительной предусмотрительности. Когда доходит до этого, успешное внедрение технологий зависит не только от самих технологий - лицам, принимающим решения, необходимо будет внести некоторые коррективы, а также убедиться, что сотрудники понимают, как эффективно использовать эти новые инструменты.

Лишь в редких случаях технологии будут готовы к немедленному использованию - даже продукты, созданные на заказ, потребуют некоторой доработки, прежде чем компании смогут развернуть их во всей организации. Вот почему, чтобы гарантировать, что предприятия получают достаточную отдачу от своих инвестиций, им следует задать себе один жизненно важный вопрос: что конкретно они надеются получить от внедрения ИИ ? Прежде чем определять, сможет ли продукт эффективно удовлетворить эту потребность, должно быть очевидное экономическое обоснование использования ИИ. 

Во многих случаях также будет разумным установить реалистичные временные рамки для внедрения новой технологии. Это может показаться клише, но чаще всего медленное и стабильное действительно побеждает в гонке, и фирмы, как правило, выиграют от более постепенного процесса внедрения. Постепенная проработка процесса должна гарантировать, что персоналу будет комфортно работать с новой технологией и что не будет никаких нерешенных проблем. 

К счастью, большинство организаций осознают преимущества тщательно продуманного развертывания, а также постоянно вкладывают средства в своих сотрудников. В настоящее время почти половина (48%) организаций планируют направить своих сотрудников на обучение по вопросам искусственного интеллекта в 2021 году.

Подробнее: как современные центры обработки данных могут использовать программное обеспечение для переноса объектов

Великий искусственный интеллект требует больших данных для достижения успеха
Наконец, компаниям следует разрешить дальнейшее обсуждение, когда дело доходит до их данных. 

По сути, системы искусственного интеллекта и машинного обучения учатся на данных, которые им предоставляются, поэтому эти данные должны соответствовать трем основным критериям: они должны быть актуальными, правильно фиксироваться и администрироваться, и, наконец, они должны предоставляться в огромных количествах. Неважно, намерены ли компании использовать ИИ, чтобы узнать больше о своих клиентах или их внутренних делах, чем больше данных будет у этих систем, тем более информированными и точными будут их выводы.

В конечном итоге инвестиции в ИИ станут важным критерием для организаций, стремящихся повысить свою цифровую зрелость. Однако перед тем, как начать свой путь ИИ, жизненно важно, чтобы компании осознали, как эффективно использовать эту технологию для достижения наилучших возможных результатов.