Топ 5 предизвикателства, които изкуственият интелект (AI) трябва да адресира

Изкуственият интелект (AI) има потенциала да препроектира напълно начина, по който бизнесът работи в различни функции, включително обслужване на клиенти, маркетинг и финанси. Има много компании за разработка на AI, които могат да ви помогнат в разработването на модерни решения, задвижвани от AI за вашия бизнес. Но както е в случая с други нововъзникващи технологии, има предизвикателства и AI не е изключение. Според ново проучване, проведено от MIT-Boston Consulting Group, 85% от ръководителите вярват, че ИИ ще трансформира бизнеса, но само 20% от компаниите го използват по някакъв начин, а само 5% го използват широко. Приемането на AI е много слабо поради пречките, които идват по пътя на приемането на технологията. Нека да разгледаме първите пет от тях.

  1. Липса на организация и неефективно лидерство: Йерархията на бизнеса може да бъде доста сложна. Има няколко ръководители на различни отдели, които трябва да бъдат на една и съща страница, за да вземат взаимни решения за подобряване на бизнеса. Тези глави трябва да насочат усилията си за изкуствен интелект заедно, по едно и също време и със същото ниво на усилие. Липсата на подходяща организация и неефективното ръководство на тези ръководители водят до неясни, припокриващи се отговорности, които в крайна сметка възпрепятстват всички инвестиции на вашата компания в AI технология. Трябва да има подходяща синхронизация между всички отдели, за да се вземат решения, свързани с приемането на AI.
  1. Не избирате фундаменталните проблеми за решаване: Предимно един аналитичен екип или много разпръснати аналитични екипи и иноватори на вашата компания работят по безброй по-малки проекти в периферията на основния бизнес. Но те пренебрегват работата на фундаменталната основа, за да постигнат ефективността на автоматизацията, необходима на основния бизнес. Трябва да се концентрирате върху използването на силата на AI решенията в областите на вашите бизнес приоритети. Например, сектори на вашия бизнес, които генерират значителни приходи, където автоматизацията може да подобри маржовете на печалба или да намали процента на грешки и неизправности.
  1. Неопитни и необучени професионалисти: В повечето компании има недостиг на мозъчна сила и талант на ИИ. В проучване, проведено от Digital IQ на PwC, само 20% от ръководителите казаха, че техните организации имат необходимите умения, за да успеят с AI. Тази липса на необходим опит и потенциал е едно от най-големите предизвикателства, които идват по пътя на използването на AI за повишаване на производителността на бизнеса. Много организации знаят своите граници и не повече от 20% смятат, че техните собствени ИТ експерти притежават експертния опит, необходим за работа с ИИ. Търсенето на умения за машинно обучение нараства по-бързо, но правилното обучение не е лесно достъпно. При такъв сценарий, при който талантите за AI са оскъдни, но са много търсени, повечето компании търсят иновации от източници на трети страни, като инкубатори и ускорители, университетски лаборатории, общност с отворен код и хакатони.
  1. Недостъпни данни и защита на поверителността: За да обучавате алгоритми за машинно обучение, имате нужда от масивни и чисти набори от данни, с минимални отклонения. Повечето от тези данни не са готови за консумация, защото са в неструктурирана форма. Тези данни съдържат чувствителна информация и се съхраняват в различна система за обработка. В резултат на това повечето от компаниите са склонни да инвестират значително в създаването на ефективна инфраструктура за събиране и съхраняване на генерираните от тях данни и за набиране на таланти, способни да извършат криптиране на тази информация, така че да я направят използваема и продуктивна.
  1. Фактор на доверие и достоверност: Много е трудно да се обясни алгоритъм за дълбоко обучение по прост начин на човек, който не е програмист или инженер. С такава сложност тези, които може да искат да заложат на AI, за да използват нови бизнес възможности, може да започнат да изчезват. Повечето от компаниите, които изостават в дигиталната трансформация, трябва да революционизират цялата си инфраструктура, за да приемат AI по смислен начин. Резултатът от AI проекти може да дойде малко късно, тъй като данните трябва да бъдат събрани, консумирани и усвоени, преди експериментът да даде плод. Повечето от предприемачите нямат необходимата степен на гъвкавост, ресурси и смелост, които са необходими, за да инвестират в мащабен проект за машинно обучение без гаранция.

Това са петте най-големи предизвикателства, които трябва да преодолеете, ако искате да започнете да използвате ефективно нарастващия брой инструменти, задвижвани от AI, които се предлагат на пазара. Но тези пречки не могат да спрат AI да трансформира начина, по който функционират бизнеса. В случай, че трябва да се възползвате от предимствата на AI технологията, за да разработите решение за увеличаване на вашата производителност, свържете се с опитен AI консултиране търговско дружество.

Empfohlene Artikel

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.