Проблемы принятия ИИ в традиционных организациях
Новые исследования показывают, что традиционные бизнесы, принимающие во внимание искусственный интеллект, нуждаются в фреймворках окупаемости инвестиций и центрах превосходства.
Традиционные компании сталкиваются с препятствиями внедрения ИИ из-за неясных стратегий.
🤖💼 Традиционные организации стремятся использовать потенциал искусственного интеллекта (ИИ), но они сталкиваются с серьезными проблемами, препятствующими их прогрессу. Недавний отчет финской стартап-компании Silo AI, специализирующейся на интеграции ИИ, раскрывает стратегические недостатки, которые необходимо исправить. Давайте копнем глубже и изучим ключевые выводы отчета, а также рассмотрим преграды, с которыми сталкиваются традиционные организации на своем пути к освоению ИИ.
Понимание ландшафта
🔬 Отчет Silo AI предоставляет ценные познания, анализируя различные традиционные предприятия и организации в разных отраслях, включая производство, строительство, финансовые услуги и общественный сектор. Несмотря на свою долгую историю (средний возраст 87 лет), все эти организации в некоторой степени внедрили ИИ.
🏭 Почти 70% опрошенных компаний имеют текущие эксперименты или проекты по разработке ИИ, и целых 86% ожидают, что эти проекты начнут выпускаться в продукцию в ближайший год. Кроме того, около двух третей (65%) организаций уже успешно внедрили проекты по использованию ИИ. Однако отчет показывает, что не все эти усилия в сфере ИИ приносят ожидаемые результаты.
💔 Изучив данные, Silo AI обнаружила, что неопределенные стратегии и недостаточное участие руководства являются основными факторами, затрудняющими успех ИИ-инициатив в традиционных организациях. Удивительно, большинство опрошенных компаний не имеют назначенного представителя на уровне руководства (C-уровень), ответственного за управление данными и ИИ. В результате большинство проектов управляются на местном уровне внутри каждого бизнес-подразделения, что приводит к фрагментации усилий и несоответствиям в организации.
💼 Такой разобщенный подход несет с собой несколько рисков. Во-первых, управление данными становится неструктурированным, и практики управления становятся неясными. Во-вторых, инвестиции в ИИ и усилия по интеграции ИИ оказываются изолированными в отдельных «сайло», в то время как исследования и разработки остаются в основном централизованными.
- AI-фигура привлекает $500 миллионов инвестиций с участием Microsoft...
- Опасность перевода подсказок уязвимость ChatGPT от OpenAI
- ChatGPT представляет функцию упоминания (@Mention) приводящую еще б...
Преодоление препятствий
👨💼 Для снижения рисков и максимизации потенциала внедрения ИИ Silo AI предлагает два ключевых шага для традиционных организаций. Во-первых, крайне важно назначить высокопоставленного руководителя на уровне C-уровня, ответственного за интеграцию ИИ в общую стратегию организации. Имея выделенного лидера, который наблюдает за ИИ-инициативами, организации могут гарантировать соответствие этих усилий конкретным бизнес-целям компании.
💡 Silo AI также подчеркивает важность создания критериев оценки возврата инвестиций (ROI) проектов по использованию ИИ. Удивительно, что всего лишь 26% опрошенных организаций установили такие критерии, но среди организаций, которые довольны своими инициативами в сфере ИИ, 37.5% реализовали такие критерии оценки. С другой стороны, только 15.7% тех, у кого нейтральное отношение или хуже к своим проектам по ИИ, установили критерии оценки ROI. Это говорит о том, что оценка влияния и создаваемой ценности проектов по ИИ крайне важна для организаций, чтобы оценить свой успех и принимать осознанные решения.
🎯 Еще одно рекомендуемое Silo AI решение – создание центра компетенции по ИИ внутри организации. Эти специализированные подразделения тесно сотрудничают с различными отделами, чтобы сделать проекты по ИИ доступными и экономически эффективными для всей компании. Централизуя знания и ресурсы, связанные с ИИ, организации могут оптимизировать внедрение ИИ и максимизировать получаемую ценность от своих инвестиций.
❗ Однако важно отметить, что эти меры не приведут к мгновенным результатам. Как и любая другая технология, ИИ требует долгосрочной перспективы и значительных усилий. Больший потенциал для создания ценности с ИИ заключается в том, чтобы развернуть технологию в основе продуктов, услуг или процессов. С течением времени, по мере того, как люди становятся более комфортными в использовании решений, основанных на ИИ, и происходит непрерывное обучение и улучшение алгоритмов, ценность, создаваемая этими ИИ-решениями, будет расти.
🌱 Будущее принятия ИИ в традиционных организациях зависит от того, насколько эффективно они будут реагировать на стратегические недостатки, выявленные в отчете Silo AI. Принятие четких стратегий, участие высшего руководства, установление критериев оценки ROI и создание центров компетенции по ИИ помогут разблокировать полный потенциал ИИ и проложить путь для трансформационных инноваций.
Q&A: Вопросы и ответы по поводу проблем, беспокоящих читателей
🤔 Вопрос 1: Почему традиционные организации сталкиваются с проблемами в области внедрения ИИ?
Традиционные организации сталкиваются с проблемами внедрения ИИ из-за отсутствия четких стратегий и участия руководства. Без назначенного представителя на высшем управленческом уровне, отвечающего за управление данными и ИИ, усилия по интеграции ИИ становятся фрагментированными и изолированными в различных бизнес-подразделениях. Отсутствие централизации приводит к неструктурированному управлению данными и проблемам в области управления, что затрудняет успех ИИ-инициатив.
🤔 Вопрос 2: Как организации могут измерить успех своих проектов по ИИ?
Организации могут измерять успех своих проектов искусственного интеллекта, устанавливая рамки для оценки возврата инвестиций (ROI). Эти рамки помогают оценить создаваемую проектами ИИ ценность и предоставляют понимание их эффективности. Только, определив влияние ИИ количественно, организации могут принимать обоснованные решения и оптимизировать свои стратегии ИИ.
🤔 Q3: Какова роль центра компетенции по искусственному интеллекту в организациях?
Центр компетенции по искусственному интеллекту действует как централизованный хаб внутри организаций, тесно сотрудничая с различными отделами, чтобы сделать проекты ИИ доступными и экономически эффективными. Этот специализированный юнит предоставляет экспертизу, ресурсы и руководство на всех этапах внедрения ИИ, обеспечивая соответствие ИИ инициатив бизнес-целям и максимизацию их ценности для всей организации.
📚 Список литературы: – Silo AI – ENBLE – Silo AI создает крупную языковую модель ИИ с многоязычными возможностями – ENBLE – Украинский стартап Nebula процветает несмотря на войну – TechCrunch – Федеральная торговая комиссия запрещает Xmode продавать данные о местоположении телефонов
📢 Поделитесь своими мыслями о внедрении ИИ в традиционных организациях! Как они могут преодолеть сложности и раскрыть полный потенциал ИИ? Присоединяйтесь к беседе и дайте нам знать! 💬💡
Как компании управляют и проводят проекты искусственного интеллекта. Авторство: Silo AI
