- Многие компании сталкиваются с трудностями при использовании ИИ, но уже появляются решения. Исследования показывают, что 87% руководителей в области данных испытывают сложности с ограниченным применением ИИ, однако эксперты выражают оптимизм.
- Чтобы преодолеть вызовы, связанные с ИИ, начните с чёткого определения целей, сосредоточьтесь на небольших победах, отмечайте успехи и используйте данные для подтверждения ценности.
- Страх сотрудников перед потерей рабочих мест и неопределённость регулирования тормозят внедрение ИИ, но ключом к прогрессу является создание надёжной основы для работы с данными.
Искусственный интеллект (ИИ) был модным словом в бизнес-мире на протяжении многих лет, обещая трансформационные преимущества. Однако исследования показывают, что многие компании борются с полным раскрытием его потенциала. Согласно Индексу зрелости данных Каррутерса и Джексона, ошеломляющие 87% руководителей по данным сообщают об ограниченном использовании ИИ в своих организациях, и только 5% достигли высокой зрелости ИИ. Несмотря на эти проблемы, на горизонте есть надежда, так как эксперты предлагают решения для преодоления инерции ИИ.
Состояние внедрения ИИ
В последние годы искусственный интеллект стал переломным моментом для бизнеса. Его потенциал в области автоматизации, анализа данных и принятия решений вызвал огромный интерес. Однако реальное положение дел рассказывает другую историю. Согласно Индексу зрелости данных Картерса и Джексона, 87% руководителей в сфере данных сообщают, что ИИ либо используется в их организациях минимально, либо не используется вовсе.
Эта повсеместная проблема получила название «паралич, вызванный ИИ». Она проистекает из трудностей, с которыми сталкиваются компании при обосновании, регулировании и интеграции ИИ в свою деятельность. Достижение высокого уровня зрелости в области ИИ, создание отделов ИИ или внедрение четких процессов ИИ остается далеким достижением для большинства.
Поиск цели
Кэролайн Картерс, генеральный директор компании Carruthers and Jackson, предлагает путь вперед для организаций, стремящихся освободиться от инерции в области ИИ. Она выделяет четыре ключевых приоритета:
1. Начало с определения цели
Картерс подчеркивает важность наличия четкой цели при внедрении ИИ. Организации должны определить конкретные проблемы, которые они стремятся решить, возможности, которые хотят использовать, и что их вдохновляет в ИИ. Без цели они рискуют блуждать вслепую.
2. Фокус на целевых результатах
Вместо того чтобы пытаться решать грандиозные задачи, Картерс советует организациям начинать с небольших, управляемых проблем. Сосредоточившись на той части своей цели, где они могут внести наибольший вклад, они могут проложить путь к будущим успехам.
3. Празднование успехов
Одной из серьезных преград во внедрении ИИ является нежелание специалистов по данным афишировать свои достижения. Картерс призывает организации изменить этот нарратив. Они должны активно продвигать положительные результаты своих инициатив в области ИИ внутри компании, приглашая других присоединиться к этому пути.
4. Доказательство эффективности с помощью данных
Чтобы добиться поддержки для более широкого внедрения ИИ, организациям необходимо предоставлять конкретные доказательства успеха. Картерс рекомендует демонстрировать результаты проектов с использованием ИИ, показывая их эффективность и ценность. Этот подход, основанный на данных, помогает обосновать необходимость расширения инициатив в области ИИ.
Трудности внедрения ИИ
Две существенные преграды замедляют широкое внедрение ИИ в организациях:
1. Проблема с людьми
Одной из главных проблем во внедрении ИИ является убеждение сотрудников всех уровней в его ценности. Многие ассоциируют ИИ с потерей рабочих мест, опасаясь его влияния на рабочую силу. Преодолеть это врожденное сопротивление непросто, даже на фоне быстрого роста технологий ИИ.
2. Регуляторные ограничения
Вопросы регулирования также играют значительную роль в нерешительности полностью принять ИИ. Исследования Carruthers and Jackson показывают, что руководители справедливо обеспокоены этикой данных и потенциально неопределенными законами в этой сфере. Эта регуляторная неопределенность заставляет многие компании придерживаться выжидательной позиции, откладывая полное взаимодействие с ИИ.
Построение прочного фундамента
Результаты исследований подчеркивают необходимость создания прочного фундамента для внедрения ИИ. Надежная стратегия работы с данными и система управления данными являются ключевыми элементами для понимания последствий и преимуществ внедрения ИИ.
Несмотря на трудности, некоторые организации делают успехи в подготовке к внедрению ИИ. Энди Мур, главный специалист по данным в Bentley Motors, входит в число лидеров этого процесса. Он разработал корпоративную стратегию работы с данными, основанную на четырех ключевых принципах:
1. Управление
Четкая система управления гарантирует эффективное управление данными, создавая основу для инициатив в области ИИ.
2. Облако данных
Технологический стек Bentley, известный как облако данных, предоставляет инфраструктуру, необходимую для внедрения ИИ.
3. Школа данных (Data dojo)
Внутренняя программа повышения грамотности в области данных, школа данных (data dojo), оснащает сотрудников навыками, необходимыми для навигации в ландшафте ИИ.
4. Обеспечение поддержки
Обеспечение поддержки фокусируется на содействии сотрудничеству между командой данных и остальной частью бизнеса, обеспечивая бесшовную интеграцию ИИ.
Балансирование ожиданий
Мур признает стремление к ИИ, но подчеркивает важность установления реалистичных ожиданий. Он понимает необходимость создания прочного фундамента перед тем, как полностью погружаться в инициативы в области ИИ.
Несмотря на трудности во внедрении ИИ, организации могут преодолеть инерцию, сосредоточившись на цели, целевых результатах, праздновании успехов и представлении доказательств, основанных на данных. Решение «проблемы с людьми» и навигация в неопределенном регуляторном ландшафте являются необходимыми шагами. Построение прочного фундамента через стратегии работы с данными и управление критически важно. Прогресс возможен, как это демонстрируют такие компании, как Bentley Motors, которые прокладывают путь к интеграции ИИ, сохраняя сбалансированный подход. ИИ все еще находится в зачаточном состоянии для многих, но при наличии цели и стратегического планирования организации могут раскрыть его трансформирующий потенциал.
Самые умные крипто-энтузиасты уже читают нашу рассылку. Хотите присоединиться? Присоединяйтесь.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Ник Джеймс
Ник — технолог со специальным интересом к блокчейн-технологиям и криптовалютам. Он активно участвует в индустрии уже несколько лет. Его главная страсть — распространение новостей внутри крипто-сообщества.
