Вештачка интелигенција (АИ) је већ годинама популарна реч у пословном свету, обећавајући трансформативне предности. Међутим, истраживања показују да се многе компаније боре да искористе свој пуни потенцијал. Према Индексу зрелости података Карутерса и Џексона, запањујућих 87% лидера података извештава о ограниченој употреби вештачке интелигенције у својим организацијама, а само 5% је постигло високу зрелост АИ. Упркос овим изазовима, постоји нада на хоризонту, јер стручњаци нуде решења за превазилажење инерције вештачке интелигенције.
Стање усвајања АИ
Последњих година, вештачка интелигенција се појавила као мењач игре за предузећа. Његов потенцијал за аутоматизацију, анализу података и доношење одлука изазвао је огромно интересовање. Међутим, реалност на терену говори другачију причу. Значајних 87% лидера података открива да се АИ или ретко користи или се уопште не користи у њиховим организацијама, према Царрутхерс и Јацксоновом индексу зрелости података.
Ово распрострањено питање је названо „парализа изазвана АИ“. То произилази из изазова са којима се компаније суочавају када оправдавају, управљају и интегришу АИ у своје пословање. Постизање високог нивоа зрелости вештачке интелигенције, успостављање одељења за вештачку интелигенцију или имплементација јасних процеса вештачке интелигенције остаје далеки циљ за већину.
Проналажење сврхе
Царолине Царрутхерс, извршни директор компаније Царрутхерс анд Јацксон, предлаже пут напред за организације које желе да се ослободе АИ инерције. Она истиче четири кључна приоритета:
1. Почевши од сврхе
Царрутхерс подвлачи важност постојања јасне сврхе када се упуштате у АИ. Организације треба да идентификују специфичне проблеме које желе да реше, могућности које желе да искористе и шта их узбуђује у вези са вештачком интелигенцијом. Без сврхе, ризикују да бесциљно кривудају.
2. Фокусирање на циљане резултате
Уместо да покушава да се ухвати у коштац са грандиозним изазовима, Царрутхерс саветује организацијама да почну са мањим проблемима који се могу решити. Концентришући се на најмањи део своје сврхе где могу да направе разлику, они могу утрти пут будућим успесима.
3. Прослављање успеха
Један од главних камена спотицања у усвајању АИ је невољкост стручњака за податке да хвале своја достигнућа. Царрутхерс подстиче организације да промене овај наратив. Требало би да активно промовишу позитивне резултате својих АИ иницијатива унутар компаније, позивајући друге да се придруже путовању.
4. Доказивање случаја подацима
Да би стекле подршку за више усвајања АИ, организације морају пружити конкретне доказе о успеху. Царрутхерс се залаже за приказивање резултата АИ пројеката, демонстрирање њихове ефикасности и вредности. Овај приступ заснован на подацима помаже у стварању основа за проширење иницијатива АИ.
Изазови усвајања АИ
Две значајне препреке успоравају широко усвајање АИ у организацијама:
1. Проблем људи
Један од највећих изазова у усвајању АИ је убеђивање запослених на свим нивоима у његову вредност. Многи повезују АИ са измештањем посла, плашећи се његовог утицаја на радну снагу. Превазилажење овог инхерентног отпора није лак задатак, чак ни у условима брзог раста АИ технологија.
2. Регулаторна обавеза
Регулаторни проблеми такође играју значајну улогу у оклевању да се у потпуности прихвати АИ. Истраживање Царрутхерс-а и Јацксона показује да су руководиоци с правом забринути за етику података и потенцијалне, али недефинисане законе о подацима. Ова регулаторна несигурност доводи до тога да многе компаније усвоје приступ чекања и гледања, одлажући свој пуни ангажман са АИ.
Изградња чврстих темеља
Налази истраживања наглашавају неопходност успостављања јаких основа за усвајање АИ. Чврста стратегија података и оквир управљања подацима су кључни елементи за разумевање импликација и предности усвајања АИ.
Упркос изазовима, неке организације напредују у припремама за усвајање АИ. Анди Мооре, главни директор за податке у Бентлеи Моторсу, је међу онима који предњаче. Направио је стратегију података за читаво предузеће засновану на четири основна стуба:
КСНУМКС. Управљање
Јасан оквир управљања осигурава да се подацима ефикасно управља, постављајући терен за иницијативе АИ.
2. Облак података
Бентлеи-јев технолошки скуп, познат као облак података, обезбеђује инфраструктуру неопходну за имплементацију АИ.
3. Дата дојо
Интерни програм писмености података, дата дојо, опрема запослене вештинама потребним за навигацију кроз АИ пејзаж.
4. Омогућавање
Омогућавање се фокусира на олакшавање сарадње између тима за податке и остатка пословања, обезбеђујући беспрекорну интеграцију вештачке интелигенције.
Балансирање очекивања
Мур признаје жељу за вештачком интелигенцијом, али наглашава важност постављања реалних очекивања. Он разуме потребу за успостављањем чврстих темеља пре него што се у потпуности упусти у иницијативе вештачке интелигенције.
Док се усвајање вештачке интелигенције суочава са изазовима, организације могу да превазиђу инерцију фокусирањем на сврху, циљањем на специфичне резултате, слављењем успеха и представљањем доказа заснованих на подацима. Решавање „проблема људи“ и кретање кроз неизвесну регулативу су суштински кораци. Изградња јаких темеља путем стратегија података и управљања је кључна. Напредак је могућ, као што су примери компанија као што је Бентлеи Моторс, које утиру пут за интеграцију вештачке интелигенције задржавајући уравнотежен приступ. АИ је можда још увек у повојима за многе, али са сврхом и стратешким планирањем, организације могу да откључају свој трансформативни потенцијал.
Извор: хттпс://ввв.цриптополитан.цом/аи-адоптион-ин-цомпаниес-фацес-цхалленгес/