Искусственный интеллект (ИИ) как драйвер изменений
Искусственный интеллект (ИИ) преобразует отрасли, увеличивая эффективность и создавая новые бизнес-модели. Специалисты прогнозируют рост глобальных расходов на программное обеспечение с ИИ с 124 миллиардов долларов в 2022 году до 297 миллиардов долларов в 2027 году. Для предприятий принятие ИИ стало необходимостью. Как повар осваивает различные техники приготовления для создания полноценного блюда, предприятия должны понимать различные варианты ИИ, которые лучше всего поддерживают их бизнес-стратегии.
Вариативность ИИ технологий
ИИ покрывает широкий спектр технологий и применений, каждое из которых имеет свои преимущества. Генеративный ИИ и использование больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, облегчают создание контента и взаимодействие с клиентами. Это включает в себя написание писем, создание отчетов и предоставление поддержки клиентам. Прогнозирующий ИИ использует сложные наборы данных для рекомендаций и поддержки процессов принятия решений. Например, предсказательная аналитика помогает точно прогнозировать выплаты клиентов и оптимизировать денежные потоки. Ключ к успешной стратегии ИИ состоит в оценке практических вариантов использования и выборе инвестиций, которые помогут достичь бизнес-целей.
Модель зрелости ИИ
Отчет «Global Service Dynamics» за 2024 год показал, что адаптация к ИИ станет одной из главных бизнес-задач. Используя простую модель для оценки текущего уровня зрелости ИИ, компании могут понять свои возможности и направить инвестиции для роста и выживания. Практика внедрения ИИ, который можно развернуть, использовать и улучшать, требует тщательного планирования и постепенного прогресса.
Пять этапов зрелости ИИ:
- Начальный: Организации разрабатывают изолированные проекты ИИ с фрагментированными наборами данных.
- Повторяемый: Развертываются продуктовые решения с интеграцией ИИ.
- Контролируемый: Организации создают единую стратегию данных, объединяя транзакционные и операционные данные в один репозиторий.
- Оптимизированный: Создаются надежные инфраструктуры данных для использования передовых моделей ИИ.
- Непрерывное улучшение: Организации работают с чистыми данными в режиме реального времени для постоянного улучшения моделей ИИ.
Десять советов по внедрению ИИ
Для успешного внедрения ИИ организации должны учитывать следующие советы:
- Обеспечение чистоты данных: Команды должны оценить текущие активы данных, чтобы гарантировать их готовность к использованию ИИ.
- Создание плана управления: Включает политику сбора, хранения, доступа и использования данных, а также процесс мониторинга и обновления моделей ИИ.
- Определение бизнес-проблемы: Начните с выявления ключевых вызовов и поиска решений для их решения.
- Интеграция в существующие рабочие процессы: Решения ИИ должны быть простыми в использовании и легко интегрироваться с существующими системами.
- Определение успеха: Четко определенные ключевые показатели эффективности (KPI) и непрерывное измерение для максимального успеха.
- Определение команды развертывания: Участвующие в разворачивании технологии лица и их роли.
- Консультации с экспертами: Привлечение внешних специалистов для дополнения внутренних ресурсов.
- Создание механизмов обратной связи: Использование данных для улучшения моделей ИИ.
- Разработка учебных материалов: Обучение сотрудников для эффективного использования ИИ в достижении целей компании.
- Запрос регулярной обратной связи: Оценка удобства и эффективности использования технологии сотрудниками.
Заключение
Учитывая эти советы, организации могут успешно подготовиться к внедрению ИИ, обеспечивая непрерывное улучшение и адаптацию к изменяющемуся ландшафту ИИ. Модель Pragmatic AI Maturity Model помогает понять путь становления от начального этапа до уровня непрерывного совершенствования, обеспечивая компании возможность максимально раскрыть потенциал технологии ИИ.
Источник: TechRadar
