تحقيق أقصى استفادة من عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في المؤسسات

كما هو الحال مع العديد من التكنولوجيات السابقة، يُحمد الذكاء الاصطناعي (AI) على أنه الابتكار العظيم التالي الذي يجب على المؤسسات استخدامه. ومع ذلك، فإن التكنولوجيا الأساسية موجودة منذ عقود، ولكن مع الإصدارات الأخيرة،达到了 مستوى من الهysteria يفوق واقع التنفيذ عبر المؤسسة. ومع ذلك، مع مواجهة فرق تكنولوجيا المعلومات لضغط متزايد للانضمام إلى قطار تكنولوجيا المعلومات، يجب عليهم موازنة هذا الحماس مع واقع الحسابات. تتطلب تنفيذات مختلفة مستويات استثمار مختلفة، مما يعني أنها يجب أن تؤدي أيضًا إلى عائد مختلف – غالبًا على جدول زمني مختلف.

تعتمد القدرة على تقديم منتجات الذكاء الاصطناعي الناجحة على العديد من العوامل: الاستراتيجيات المحددة، والتنفيذ والتخطيط الذي يختاره قادة الأعمال؛ وتوافر الموارد الماهرة؛ والتوافق مع خارطة المنتج؛ وقبول المنظمة للمخاطر؛ وادارة الوقت مقابل العائد المتوقع على الاستثمار (ROI).

تحقيق التوازن بين هذه العوامل هو التحدي، ولكن اتباع هذه الخطوات الثلاث يمكن أن يحافظ على المنظمات على المسار الصحيح نحو عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

فهم التكنولوجيا

تدخل العديد من المؤسسات في مجال الذكاء الاصطناعي معتقدة أنها متأخرة ولكنها لا تفهم تمامًا لماذا أو كيف أو حتى ما هي التكنولوجيا. ونتيجة لذلك، يكون مهمتهم الأولى هي التمييز بين نكهات مختلفة من الذكاء الاصطناعي، بدءًا من الذكاء الاصطناعي الدقيق مقابل الذكاء الاصطناعي التوليدي.

الذكاء الاصطناعي الدقيق هو استخدام نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق لتحسين النتائج. إنه يسمح للمؤسسات بتحسين عمليات اتخاذ القرارات، مما يخلق كفاءة ويزيد من عائد الاستثمار. لقد نضج الذكاء الاصطناعي الدقيق إلى تكنولوجيا راسخة للمؤسسات التي لا تزال تشهد تبنيًا كبيرًا وتصبح أكثر شيوعًا يومًا بعد يوم.

الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) هو جديد وبرز منذ إطلاق OpenAI لتشات جبت في أواخر عام 2022. يتكون من نماذج لغة كبيرة مدربة بملارات المعلمات لإنشاء سياق نصي семантиكي جديد، ويوفر GenAI فرصًا كبيرة للتأثير التجاري والكفاءة التشغيلية ولكنها في بداية دورة تبنيها.

هناك عقبة كبيرة واحدة وهي معيار جودة البيانات، والتي ترتفع لتنفيذات GenAI لأن مجموعات البيانات منخفضة الجودة يمكن أن تroduce مشاكل الشفافية والأخلاق.

تبدأ موثوقية البيانات بتصميم وتنفيذ سير العمل؛ وتأسيس خطوط أنابيب لأداء؛ وتنقيح من خلال واجهات برمجة التطبيقات؛ وتنقية وتمكين؛ ومعالجة أنواع بيانات مختلفة. بدلاً من متطلبات جودة البيانات السابقة التي شملت 4Vs (الحجم والسرعة والدقة والتنوع)، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى متطلبات جديدة تشمل 4Ps: التنبؤ والإنتاجية والدقة والشخصية على مستوى كبير.

التنبؤ: يسمح خوارزميات الذكاء الاصطناعي باستخدام التحليل الإحصائي لfinding أنماط في البيانات وتحديد السلوكيات للتنبؤ بالاحداث المستقبلية من خلال الارتباط بالبيانات التاريخية والبيانات المتدفقة لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي.

الإنتاجية: يسمح الذكاء الاصطناعي بتحسين عمليات الأعمال، مما يزيد من كفاءة تشغيل المؤسسة والإنتاجية، ويتقلص المهام المتكررة ويتحرر وقت الموظفين للعمل على مهام أكثر استراتيجية.

الدقة: يقيس هذا المقياس نتائج النموذج بطريقة يمكن أن تنتج نماذج التعلم الآلي دقة بين النطاق المقبول الذي يحدده استخدام الحالة. كما يتم حساب الدقة كعدد الإيجابيات الحقيقية مقسومًا على العدد الإجمالي للتنبؤات الإيجابية.

الشخصية على مستوى كبير: يشير هذا إلى عملية استخدام بيانات موثوقة مثل سجلات شراء العملاء وأفعالهم على الموقع وتحليلات آراء العملاء حول منتجات معينة واستجابات الاستطلاعات. إنه يوفر تجارب فردية عبر الديموغرافية.

بالإضافة إلى جودة البيانات، يجب على المؤسسات考虑 العديد من العوامل الأخرى – الداخلية والخارجية – عند تقييم جاهزيتها للذكاء الاصطناعي: الحوكمة، وتناغم الامتثال، واستثمارات السحابة، والموهبة، ونماذج الأعمال الجديدة، وادارة المخاطر، والالتزام القيادي.

يجب على المنظمات أن تبدأ بتحديد رؤية للذكاء الاصطناعي تتوافق مع أهدافها وأهدافها الاستراتيجية. الدعم من فريق الإدارة هو أمر بالغ الأهمية، حيث يتطلب نشر الذكاء الاصطناعي استثمارًا كبيرًا في البداية. يجب على مدير تكنولوجيا المعلومات وصف مسار العائد على الاستثمار لكامل فريق الإدارة – وهو اختبار حقيقي لمدير تكنولوجيا المعلومات في رفع تكنولوجيا المعلومات من وظيفة تمكين إلى وظيفة استراتيجية.

بعد ذلك، يجب على المنظمة محاذاة الأشخاص والعمليات والتكنولوجيا. يتطلب الذكاء الاصطناعي مهارات وشهادات جديدة مثل نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي، حيث قامت المنظمات تقليديًا بدمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل البشرية. ومع ذلك، ي đảo GenAI الديناميكية، ولكن معظم أفضل الممارسات وارشادات الاستخدام المسؤول لا تزال تشمل مكون “إنسان في الحلقة” للحفاظ على المعايير الأخلاقية والقيم.

كما يتطلب نشر الذكاء الاصطناعي عمليات أعمال جديدة للحوكمة وضمان جودة البيانات، مما يسمح للعلماء الذين يعملون على تقديم نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة بحل مشاكل الأعمال المعقدة.

مع تصميم وتنمية وتصنيع منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة للانتاج، يجب على المؤسسات أيضًا أن تظل حريصة على أحدث السياسات التنظيمية في صناعة الذكاء الاصطناعي. قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي قد وضعت أفضل الممارسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي – وعواقب عدم اتباع تلك السياسات. ونتيجة لذلك، بنيت المؤسسات فرقًا لإنشاء وتقييم وتنقيح الجهود حول لوائح الذكاء الاصطناعي.

مع تحول المؤسسات بشكل متزايد إلى كونها مدفوعة بالبيانات، يجب عليها تطوير استراتيجيات أساسية لحماية أصول البيانات التي تمكنها من تقديم أفضل رؤى من خلال منصات تلقيم автомати الأعمال. ومن هناك، يمكنهم اختيار تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والمنصات الجديدة التي تتوافق مع احتياجاتهم.

تحديد الحالة التجارية

أخيرًا، يتطلب العائد الحقيقي على استثمار الذكاء الاصطناعي بيع الفوائد للعملاء، مما يعني أن جاهزية الذكاء الاصطناعي تتطلب عقلية تجارية جديدة حيث يحرك الذكاء الاصطناعي التحول للمؤسسات عبر الصناعات.

يتطلب تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي الناجحة فهمًا وثيقًا لرحلات العملاء المحددة لصناعة معينة وتركيب حلول الذكاء الاصطناعي مع أهداف الأعمال. تلعب مركزية العملاء دورًا رئيسيًا في تطوير نماذج تشغيلية جديدة، ويستخدم التكنولوجيا الحديثة لزيادة الكفاءة.

على سبيل المثال، يمكن للعملاء الذين يبحثون عن مكاسب صغيرة في نضج الذكاء الاصطناعي الاعتماد على أصول البرمجيات وبنية السحابة لتطوير منتجات وحلول جديدة. هذا يحافظ على رضا الموظفين أعلى ويحافظ على تركيزهم على تجاوز توقعات العملاء.

مع ذلك، يجب على قلب المنظمة أن يركز على تقصير وقت السوق وتحسين إدارة العملية الجديدة لتقليل دورة حياة تطوير المنتج وزيادة كفاءة تقديم منتجات جديدة. على سبيل المثال، يستخدم منصة تحليلات بيانات موزعة لتحسين الابتلاع والتنقية والتمكين والمعالجة والتحليل في الوقت الفعلي – مما يزيد من الإنتاجية وعائد الاستثمار.

فتح إمكانيات عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بالكامل

الذكاء الاصطناعي في جوهره يعتمد على الخوارزميات المتقدمة وجودة البيانات وقوة الحوسبة والبنية ككود والحوكمة والذكاء الاصطناعي المسؤول مع الأخلاق لحماية خصوصية البيانات والسرية. يتطلب جوهر جاهزية تطبيق الذكاء الاصطناعي وتحديات إدارة البيانات إطارات بيانات صلبة وأشخاص وعمليات واستراتيجية وأخلاق ومنصات تكنولوجيا.

في نفس الوقت، تقرير McKinsey أن 65% من المؤسسات تستخدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي – ضعف العدد من العام الماضي. إنه يظهر زخمًا، ولكن النشرات لا تزال تتحرك ببطء من الفضول إلى حالات استخدام الأعمال الحقيقية على مستوى كبير. ي提供 GenAI اختراقات جديدة، مما يسمح للمنظمات بتحقيق قدرات جديدة من خلال تطوير نماذج اللغة الكبيرة متعددة الأوضاع. إنه يدمج طيفًا كاملاً من قدرات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لها بإنشاء تدفقات إيرادات جديدة.

مع الاستراتيجية الصحيحة والالتزام القيادي والاستثمار في الحالات الصحيحة، يمكن للمنظمات تحقيق قيمة كبيرة وتحفيز نمو تحول من خلال الذكاء الاصطناعي.

تطوير نماذج اللغة الكبيرة متعددة الأوضاع. إنه يدمج طيفًا كاملاً من قدرات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لها بإنشاء تدفقات إيرادات جديدة. مع الاستراتيجية الصحيحة والالتزام القيادي والاستثمار في الحالات الصحيحة، يمكن للمنظمات تحقيق قيمة كبيرة وتحفيز نمو تحول من خلال الذكاء الاصطناعي. وبالتالي، يعتبر تطوير نماذج اللغة الكبيرة متعددة الأوضاع جزءًا من تطوير نماذج اللغة الكبيرة متعددة الأوضاع. إنه يدمج طيفًا كاملاً من قدرات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لها بإنشاء تدفقات إيرادات جديدة. وبالتالي، فإن تطوير نماذج اللغة الكبيرة متعددة الأوضاع يعتبر جزءًا من تطوير نماذج اللغة الكبيرة متعددة الأوضاع.