💡 Разблокируем потенциал искусственного интеллекта преодолеваем преграды и создаем движущую силу

Исследование показывает, что развитие искусственного интеллекта снизилось в нескольких компаниях. Вот как оживить вашу компанию и продвигаться вперед.

4 способа включить свою организацию в работу с ИИ

Компании разных индустрий стремятся освоить мощь искусственного интеллекта (ИИ), но внедрение этой новой технологии оказывается более сложным, чем ожидалось. Опросы показывают, что ошеломляющие 87% лидеров в области данных сообщают о недостаточной адаптации ИИ в своих организациях или о его полном отсутствии (Индекс зрелости данных Каррутерс и Джексона). Кажется, что многие предприятия страдают от так называемой «паралича-ИИ». Только ничтожные 5% организаций достигли высокого уровня зрелости ИИ с установленными отделами ИИ и четкими процессами.

Но не отчаивайтесь! Если вам кажется, что ваша организация отстает в сфере зрелости ИИ, есть надежда. По словам Кэролайн Каррутерс, генерального директора Carruthers and Jackson, каждая новая технология проходит этап оправдания, управления и принятия. Мы все находимся в пути, и данные являются основой нашего бизнеса.

Так как лидеры в области данных могут увеличить темп работы с ИИ в своих медлительных организациях? Вот четыре приоритета для размышления:

🔑 Приоритет 1: Начните с Цели

“Я не могу сильно подчеркнуть это,” говорит Кэролайн Каррутерс. Лидеры в области данных должны иметь ясную цель в виду. Какую проблему вы хотите решить? Что вас волнует и не дает спать? Сосредоточьтесь на конкретной цели, чтобы не разбрасывать усилия, подобно тому, как дети играют в спорт по воскресеньям.

🔑 Приоритет 2: Сосредоточьтесь на Целевых Результатах

Вместо того, чтобы браться за самую большую проблему, начните с малого. Найдите самую маленькую часть вашей цели, где вы можете изменить ситуацию. Большее не всегда означает лучшее. Сосредоточиваясь на целевых результатах, вы сможете продемонстрировать ценность ИИ и использовать его в качестве образца для будущих начинаний.

• 😄 Развей свои навыки ChatGPT с помощью набора Ultimate AI ChatGPT и...
• Возникновение гражданских разработчиков от Нуля до Единицы
• Истерия искусственного интеллекта мнение венчурного капитала Kleine...

🔑 Приоритет 3: Подчеркните свои Успехи

Люди, работающие с данными, часто забывают отмечать свои достижения. Вместо того, чтобы думать только о том, что еще нужно сделать, они не уделяют должного внимания уже выполненной отличной работе. Так что поделитесь своими успехами и побудьте других присоединиться к вам в путешествии с ИИ.

🔑 Приоритет 4: Используйте Данные для Подтверждения Своих Доводов

Чтобы убедить людей в необходимости будущих проектов, покажите им результаты ваших инициатив по ИИ. Работало ли это? Достиглись ли ожидаемые результаты? Понимание метрик ваших проектов поможет вам получить поддержку для будущих начинаний.

Сосредоточиваясь на этих приоритетах, ваша организация может начать создавать темп ИИ. Однако, несмотря на все шумиху вокруг генеративных инструментов, таких как ChatGPT от OpenAI и Copilot от Microsoft, принятие ИИ остается на начальной стадии. Это можно объяснить двумя значительными препятствиями: проблема с людьми и регуляторные вопросы.

🚧 Препятствие 1: Проблема с людьми

Убедить сотрудников всех уровней организации в ценности ИИ – задача непростая. Опасение увольнения с работы и медиапортрет ИИ как предстоящей угрозы (спасибо, Skynet) обостряют сопротивление. Преодоление этого сопротивления критично для успешного принятия ИИ.

🚧 Препятствие 2: Проблемы с регулированием

Регуляторные вопросы и этические соображения по Данным оправдано заботят руководителей. Неопределенность в законодательстве добавляет сложности и требует предосторожности. Пока ждут новые законы, многие организации предпочитают ждать, а не торопиться с внедрением ИИ.

Исследование Carruthers and Jackson подчеркивает необходимость прочных основ для эффективного принятия ИИ. В настоящее время пилотные проекты не только редки, но также отсутствуют фундаментальные данные по основам и стратегиям для поддержки этих инициатив. Около 41% лидеров в области данных сообщают о незначительной или совсем отсутствующей системе управления данными, в то время как 27% не имеют данных стратегии вообще.

Для полного использования ИИ организации должны приоритезировать создание стратегии работы с данными и надежной системы управления данными. Таким образом, они смогут лучше понять возможности и последствия, представленные ИИ.

Но хорошая новость в том, что прогресс достигается. Цифровые лидеры, такие как Энди Мур, главный директор по цифровой трансформации Bentley Motors, сосредотачиваются на создании основ для новейших технологий. Мур создал стратегию работы с данными на уровне предприятия, основанную на управлении, облачных данных, Data Dojo (внутренней программы образования в области данных) и взаимодействии (сотрудничество между командой по данным и другими подразделениями).

По мере развития и уточнения правил ИИ, организации должны оставаться бдительными и адаптироваться. Важна динамика, и потенциал ИИ слишком значителен, чтобы быть ограниченным препятствиями. Примите этот путь и всегда помните: данные являются фундаментальными для нашего бизнеса.

🎥 Рекомендация видео: Исследование влияния искусственного интеллекта

📚 Список литературы:

• Мета Going Artificial General Intelligence, говорит Закерберг – вот почему это важно
• Владение данными приводит к следующему технологическому мегациклу
• Я прохожу курсы по обработке изображений с помощью ИИ бесплатно на Udemy с помощью этого простого приема – и вы тоже можете это сделать
• OpenAI выпускает ChatGPT с исправлением утечки данных
• Microsoft Copilot: Подписка на передовые возможности ИИ
• Обратный отсчет к завершению капитала: плохое предзнаменование для микро-фондов?
• Этика генеративной ИИ: как мы можем использовать эту мощную технологию
• Генеративный ИИ не справляется с этой очень обычной способностью человеческой мысли

❓ Вопросы и ответы: Что вы хотите знать о внедрении ИИ?

1. Есть ли примеры успешного внедрения ИИ в реальном мире? Да, есть несколько примеров успешного использования организациями ИИ в различных секторах. Например, приложения с чат-ботами в обслуживании клиентов улучшили время ответа и уменьшили нагрузку на человеческих операторов. Кроме того, системы рекомендаций, основанные на ИИ, улучшили персонализированный пользовательский опыт на платформах электронной коммерции.

2. Как малые предприятия с ограниченными ресурсами могут получить выгоду от ИИ? Даже при ограниченных ресурсах малые предприятия могут получить выгоду от ИИ. Многие провайдеры облачных услуг предлагают доступные ИИ решения, позволяющие меньшим организациям получить возможности ИИ без значительных инвестиций в инфраструктуру. Использование ИИ может помочь малым предприятиям конкурировать в современном цифровом мире, улучшая операционную эффективность и разработку целевых маркетинговых кампаний.

3. Каковы потенциальные риски, связанные с внедрением ИИ? Внедрение ИИ сопряжено с определенными рисками. Одной из основных проблем является возможность присутствия предвзятости в системах ИИ, что может поддерживать дискриминацию и неравенство. Кроме того, обеспечение безопасности и конфиденциальности данных, используемых в приложениях ИИ, является неотъемлемым условием. Организации должны учитывать этические аспекты и устанавливать правила для ответственного использования ИИ.

4. Какие тенденции мы можем ожидать в будущем внедрения ИИ? Будущее внедрения ИИ выглядит многообещающим. С развитием технологий мы можем ожидать возрастающей автоматизации и безупречной интеграции ИИ в различные отрасли. Самоучительные виртуальные ассистенты, автономные автомобили и диагностика здравоохранения – это лишь некоторые области, где ИИ будет играть существенную роль.

📢 Поделитесь своими мыслями!

Сталкивались ли вы с препятствиями при внедрении ИИ в своей организации? Какие стратегии оказались эффективными? Поделитесь своими опытом и пониманием в комментариях ниже! 💬

Кредит за обложку: Unsplash/@username

• artificial intelligence
• Innovation