Żyjemy w świecie, w którym technologie takie jak uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie, sztuczna inteligencja i inne stają się siłą napędową innowacji technologicznych w różnych branżach. Czy wiesz, że wskaźnik wdrożenia sztucznej inteligencji wśród przedsiębiorstw w 2019 roku wyniósł około 37 procent? Jest to zdumiewający 270-procentowy wzrost w integracjach AI w ciągu zaledwie czterech lat!
Integracja sztucznej inteligencji i innych innowacyjnych technologii wzrosła od czasu, gdy wirus COVID-19 uderzył w planetę, ponieważ coraz więcej firm znalazło dom w zaawansowanych narzędziach konwersacyjnych i technologii AI, aby promować pracę zdalną i zapewnić bezbłędne spełnianie wymagań konsumentów.
Jakie są wyzwania związane z integracją AI?
Jednak integracja AI nie jest tak prosta, jak się wydaje. W tym poście podzielimy się potencjalnymi i istniejącymi wyzwaniami związanymi z przyjęciem i integracją AI. Ponadto omówimy kilka wskazówek i sztuczek, które firmy mogą wykorzystać, aby zapewnić udaną integrację AI. Oto główne wyzwania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji, które firmy powinny wziąć pod uwagę podczas opracowywania strategii wdrażania AI.
Wykorzystanie zestawu danych wysokiej jakości
Systemy sztucznej inteligencji potrzebują danych do działania. Jednak nie każde dane będą działać. Ponieważ firmy wykorzystują rozwiązania AI do usprawnienia swoich operacji biznesowych, ważne jest, aby jakość danych pozostała wysoka. Większość rozwiązań AI wykorzystuje wysokiej jakości zestawy danych. W związku z tym firmy muszą określić, z których zestawów danych korzystać, zanim jeszcze zaplanują wdrożenie sztucznej inteligencji. Jest to spore wyzwanie, ponieważ różne rodzaje danych przepływają przez różne działy w każdej organizacji, co utrudnia określenie, który zestaw danych należy pobrać. Jedynym sposobem na pokonanie tego wyzwania jest skontaktowanie się z ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji. Pokażą oni prawidłowe podejście do próbkowania danych i sprawią, że transformacja technologiczna zadziała.
Wymiana infrastruktury
Wdrażanie sztucznej inteligencji napotyka kolejną poważną przeszkodę w zastępowaniu przestarzałej infrastruktury. Wiele firm chcących wskoczyć na modę AI i ML będzie musiało pozbyć się tradycyjnych, starszych systemów. Jest to ważne, ponieważ większość współczesnych systemów sztucznej inteligencji będzie wymagać dużej mocy obliczeniowej i szybkości. Innymi słowy, firmy, które potrzebują systemów opartych na sztucznej inteligencji, będą wymagały znacznych inwestycji w wykorzenienie istniejącej (przestarzałej) infrastruktury i zastąpienie jej wysokiej klasy systemami. Właściciele firm powinni być gotowi na przejście poza granicę cyfrową, jeśli chcą przyjąć i wykorzystać technologię AI. Chodzi o zbudowanie solidnego środowiska i elastycznej infrastruktury, które wspierają rozwiązania AI.
Poleganie na złożonych algorytmach
Kolejnym wyzwaniem, o którym warto wspomnieć, są algorytmy napędzające rozwiązania AI i ML. Algorytmy te są dość skomplikowane do zrozumienia. Niemniej jednak większość operacji analityki biznesowej jest napędzana przez te złożone algorytmy, a ich wydajność w dużej mierze zależy od tego, jak dobrze działa algorytm AI. Oto, co przedsiębiorstwa muszą zrobić - firmy, które nie mogą się doczekać wdrożenia rozwiązań AI, powinny zrozumieć, czego potrzebują, aby rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji działały i czy algorytmy pomogą zmienić ich wyniki. Nawet jeśli stworzyli niezawodny model ML lub AI z odpowiednimi algorytmami, będą musieli dużo zainwestować w zbudowanie znacznej siły roboczej, aby zapewnić ciągłe szkolenie modeli, co może stać się poważnym wyzwaniem finansowym.
Integracja z istniejącymi procesami
Wielu liderów biznesu wierzy, że mogą łatwo zintegrować sztuczną inteligencję z istniejącymi systemami, operacjami i procesami. Jest to dalekie od prawdy. Integracja sztucznej inteligencji z dowolnym istniejącym systemem biznesowym jest ogromnym wyzwaniem.
Po pierwsze, każda integracja AI nie jest sprawą typu plug-and-play. Wymaga ona szeroko zakrojonej analizy istniejącego systemu i struktury, aby dowiedzieć się, jak luki i jak sztuczna inteligencja może je naprawić. Co więcej, analiza musi określić, czy istniejący system wymaga całkowitego wykorzenienia. Po drugie, integracja AI nie może zostać przeprowadzona bez profesjonalnej pomocy. Organizacje będą musiały zwrócić się do renomowanych dostawców usług AI i ML, którzy mogą opracować wymagane rozwiązanie i nadzorować postępy, od koncepcji do wdrożenia.
Kwestie bezpieczeństwa i przechowywania
Prawie nie omówiliśmy aspektu bezpieczeństwa danych w integracji AI. Aplikacje AI wymagają ogromnej ilości danych do działania. Wymagają coraz większej ilości danych, aby lepiej zrozumieć system i zwiększyć produktywność i wydajność. Innymi słowy, znaczna ilość danych jest przeznaczona na naukę i podejmowanie inteligentnych decyzji. Ale gdzie trafią te wszystkie dane? Przechowywanie danych staje się ogromnym wyzwaniem dla firm, ponieważ rozwiązania AI wciąż ewoluują i będą gromadzić coraz więcej danych. Co więcej, kwestie przechowywania danych mogą również prowadzić do kwestii bezpieczeństwa danych. Większość ekspertów ds. sztucznej inteligencji sugeruje zbudowanie odpowiedniego środowiska zarządzania danymi przed wdrożeniem AI. Pomaga to zapewnić najwyższe bezpieczeństwo danych i stanowi solidną podstawę dla przyszłych integracji AI i Ml.
Jak firmy mogą z powodzeniem wdrożyć sztuczną inteligencję - lista kontrolna
Integracja sztucznej inteligencji to duże przedsięwzięcie, które wymaga dogłębnej wiedzy i czasu, aby zapewnić precyzję i zrównoważony rozwój. Oto kilka wskazówek, które firmy mogą wykorzystać, aby zaadoptować sztuczną inteligencję jako rosnącą siłę w każdym dziale.
Zapoznaj się ze sztuczną inteligencją
Właściciele firm powinni poświęcić czas, aby dowiedzieć się wszystkiego o tym, jak działa sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i powiązane z nimi technologie. Powinni nadać priorytet swojej działalności, zastanawiając się, w jaki sposób te technologie mogą pomóc w generowaniu lepszych wyników i wartości. Bogactwo informacji i zasobów online wystarczy, aby zapoznać się z podstawami sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
Wymień problemy, które chcesz rozwiązać
Nie należy oczekiwać, że integracja AI rozwiąże wszystko. Gdyby to było możliwe, większość bogatych w gotówkę firm zwolniłaby wszystkich swoich pracowników i zastąpiła ich rozwiązaniami AI. Organizacje muszą sporządzić krótką listę operacji, które powodują problemy z produktywnością i wydajnością. Muszą rozpocząć proces integracji od zbadania różnych pomysłów.
Ocena finansów związanych z adopcją AI
Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego może być kosztowna. Dlatego eksperci zalecają zatrudnienie specjalistów, którzy pomogą określić finanse związane z integracją. Liderzy biznesowi powinni skupić się na wartości, jaką inwestycja przynosi ich przedsiębiorstwom - priorytetowo traktując krótkoterminową widoczność i wartość finansową.
Ocena zdolności do przyjęcia sztucznej inteligencji
To, co kierownictwo uważa, że integracja AI może przynieść korzyści, może być w wyraźnym kontraście z tym, do czego organizacja jest faktycznie zdolna. Innymi słowy, właściciele firm powinni mieć jasność co do tego, do czego organizacja jest zdolna i czy pełne wdrożenie sztucznej inteligencji jest warte wysiłku.
Przygotowanie prototypu
Zawsze zaczynaj od projektu pilotażowego, aby wyciągnąć wnioski z doświadczenia. Pomaga to zidentyfikować kwestie, które nie zostały omówione z organizacyjnego lub technicznego punktu widzenia. Integracja AI powinna jednak rozpocząć się dopiero wtedy, gdy projekt pilotażowy wykaże pozytywne wyniki. Pomysł polega na tym, aby zacząć od małych projektów z myślą o celach projektu, ocenić wyniki, a dopiero potem podjąć działania w celu pełnego wdrożenia sztucznej inteligencji.
Utworzenie grupy zadaniowej
Wdrożenie sztucznej inteligencji będzie wymagało czyszczenia danych, ponieważ wszystkie rodzaje danych przepływają przez różne działy organizacji. Jest to konieczne, aby uniknąć sytuacji "garbage in, garbage out". Liderzy biznesowi powinni stworzyć grupę zadaniową, która rozumie, jak ważne jest uzyskanie wysokiej jakości danych z różnych starszych systemów. Grupa zadaniowa powinna być odpowiedzialna za integrację różnych zestawów danych i uporządkowanie niespójności.
Projekty o niskich kosztach i niskim ryzyku
Zacznij od próbkowania niewielkiej części danych, zamiast iść na całość z implementacją sztucznej inteligencji. Nie bierz na siebie zbyt wiele pracy zbyt wcześnie. Zamiast tego postaw na stopniowe podejście do integracji AI, które pomoże udowodnić wartość i zebrać informacje zwrotne. Wykorzystaj informacje zwrotne, aby odpowiednio rozszerzyć integrację.
Automatyzacja codziennych zadań
Jeśli przedsiębiorstwo ma pewne operacje biznesowe, które są powtarzalne lub zbędne, powinno rozważyć ich automatyzację. Integracja AI nie powinna być jednak wprowadzana jako zamiennik obecnej siły roboczej. Zamiast tego należy ją wprowadzić jako rozwiązanie poprawiające wydajność codziennych zadań.
Zwiększanie skali
Dalsze gromadzenie i analizowanie informacji w celu opracowania precyzyjnych planów skalowania integracji AI. Proces ten może jednak wymagać od organizacji współpracy ze specjalistami ds. technologii i konsultacji z właścicielami firm, które już z powodzeniem wdrożyły sztuczną inteligencję.
Końcowe przemyślenia!
Sztuczna inteligencja ma do zaoferowania znacznie więcej, niż możemy sobie wyobrazić. Firmy będą jednak musiały wyjść poza konwencjonalne metody i skupić się na zapoznaniu się ze sztuczną inteligencją. Rzeczywiście, wyzwania związane z przyjęciem AI są dobrze udokumentowane.
Ale pokonanie tych przeszkód nie jest nauką o rakietach. Odpowiednia strategia AI i planowanie krok po kroku z pewnością uprości proces wdrażania AI.
Mówiąc prościej, organizacje powinny dowiedzieć się, jak działa sztuczna inteligencja i w jaki sposób może pomóc im zwiększyć produktywność i ogólną wydajność pracy. A jeśli nie jest to wystarczająco motywujące do podjęcia działań, pamiętaj, że Twoja konkurencja będzie wykorzystywać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do ulepszania swoich produktów i usług.
Nadszedł czas, aby wykorzystać sztuczną inteligencję jako główną przewagę konkurencyjną. Czy ten przewodnik okazał się pomocny? Daj nam znać w komentarzach. Nie zapomnij również sprawdzić innych postów informacyjnych na blogu!
