Внедрение ИИ в компаниях сталкивается с трудностями, но появляются решения

Искусственный интеллект (ИИ) уже много лет является модным словом в деловом мире, обещающим преобразующие преимущества. Однако исследования показывают, что многим компаниям сложно раскрыть его потенциал в полной мере. Согласно Индексу зрелости данных, составленному Каррутерсом и Джексоном, целых 87% руководителей в сфере данных сообщают об ограниченном использовании ИИ в своих организациях, и только 5% достигли высокой зрелости ИИ. Несмотря на эти трудности, надежда есть: эксперты предлагают решения для преодоления инертности ИИ.

Состояние внедрения ИИ

В последние годы искусственный интеллект стал настоящим прорывом для бизнеса. Его потенциал в области автоматизации, анализа данных и принятия решений вызвал огромный интерес. Однако реальность говорит об обратном. Согласно индексу зрелости данных Каррутерса и Джексона, 87% руководителей, работающих с данными, признают, что ИИ либо используется редко, либо не используется вовсе в их организациях. 

Эту распространённую проблему называют «параличом, вызванным ИИ». Она обусловлена ​​трудностями, с которыми сталкиваются компании при обосновании, контроле и интеграции ИИ в свою деятельность. Достижение высокого уровня зрелости ИИ, создание отделов ИИ или внедрение чётких процессов в этой области остаётся для большинства компаний далёким достижением.

Найти цель

Кэролайн Каррутерс, генеральный директор Carruthers and Jackson, предлагает путь развития для организаций, стремящихся освободиться от инерции ИИ. Она выделяет четыре ключевых приоритета:

1. Начиная с цели

Каррутерс подчёркивает важность чёткой цели при внедрении ИИ. Организациям следуетdentконкретные проблемы, которые они стремятся решить, возможности, которые они хотят использовать, и то, что их вдохновляет в ИИ. Без цели они рискуют бесцельно блуждать.

2. Ориентация на целевые результаты

Вместо того чтобы пытаться справиться с грандиозными задачами, Каррутерс советует организациям начинать с небольших, легко решаемых проблем. Сосредоточившись на самой незначительной части своей цели, где они могут что-то изменить, они могут проложить путь к будущим успехам.

3. Празднование успехов

Одним из главных препятствий на пути внедрения ИИ является нежелание специалистов по работе с данными хвастаться своими достижениями. Каррутерс призывает организации изменить эту позицию. Им следует активно продвигать положительные результаты своих инициатив в области ИИ внутри компании, приглашая других присоединиться к этому процессу.

4. Доказательство фактов с помощью данных

Чтобы добиться поддержки более широкого внедрения ИИ, организации должны предоставить конкретные доказательства успеха. Каррутерс рекомендует демонстрировать результаты проектов в области ИИ, демонстрируя их эффективность и ценность. Такой подход, основанный на данных, помогает обосновать необходимость расширения инициатив в области ИИ.

Проблемы внедрения ИИ

Широкое внедрение ИИ в организациях сдерживают два существенных препятствия:

1. Проблема людей

Одна из главных проблем при внедрении ИИ — убедить сотрудников всех уровней в его ценности. Многие связывают ИИ с сокращением рабочих мест, опасаясь его влияния на рабочую силу. Преодолеть это внутреннее сопротивление — непростая задача, даже в условиях стремительного развития технологий ИИ.

2. Нормативно-правовое регулирование

Проблемы с регулированием также играют важную роль в нежелании компаний полностью внедрять ИИ. Исследование Каррутерса и Джексона показывает, что руководители справедливо обеспокоены этикой в ​​отношении данных и потенциальными, покаdefiзаконами о данных. Эта регуляторная неопределённость заставляет многие компании занимать выжидательную позицию, откладывая полноценное внедрение ИИ.

Создание прочного фундамента

Результаты исследования подчеркивают необходимость созданияtronосновы для внедрения ИИ. Надёжная стратегия управления данными и система управления данными являются важнейшими элементами для понимания последствий и преимуществ внедрения ИИ.

Несмотря на трудности, некоторые организации добиваются успехов в подготовке к внедрению ИИ. Энди Мур, директор по данным в Bentley Motors, входит в число лидеров. Он разработал общекорпоративную стратегию управления данными, основанную на четырёх основных принципах:

1. Управление

Четкая структура управления обеспечивает эффективное управление данными, подготавливая почву для инициатив в области ИИ.

2. Облако данных

Технологический стек Bentley, известный как облако данных, обеспечивает инфраструктуру, необходимую для внедрения ИИ.

3. Дата додзё

Внутренняя программа повышения грамотности в области данных, Data Dojo, вооружает сотрудников навыками, необходимыми для работы в среде ИИ.

4. Обеспечение

Обеспечение поддержки направлено на содействие сотрудничеству между командой по работе с данными и остальным бизнесом, гарантируя бесперебойную интеграцию ИИ.

Баланс ожиданий

Мур признаёт интерес к ИИ, но подчёркивает важность формирования реалистичных ожиданий. Он понимает необходимость созданияtronфундамента, прежде чем полностью погружаться в инициативы в области ИИ.

Несмотря на трудности, с которыми сталкивается внедрение ИИ, организации могут преодолеть инерцию, сосредоточившись на цели, ориентируясь на конкретные результаты, отмечая успехи и представляя доказательства, основанные на данных. Решение «человеческой проблемы» и адаптация к неопределенной нормативной среде — важнейшие шаги. Созданиеtronфундамента с помощью стратегий управления данными и управления ими имеет решающее значение. Прогресс возможен, о чем свидетельствуют такие компании, как Bentley Motors, которые прокладывают путь к интеграции ИИ, сохраняя при этом сбалансированный подход. Для многих ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, но с помощью целеустремленности и стратегического планирования организации могут раскрыть его преобразующий потенциал.