Οι περισσότερες εταιρείες υπερσκέφτονται την τεχνητή νοημοσύνη — यह είναι τι μπορείτε να κάνετε αντί να xây dựng τη δική σας τεχνητή νοημοσύνη

Όλοι επιθυμούν την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά σχεδόν όλοι κάνουν λάθος. Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης είναι η υψηλότερη προτεραιότητα σε όλα τα διοικητικά συμβούλια, αλλά τα περισσότερα υποσχόμενα έργα δεν βγάζουν ποτέ από το σάντουιτς. Σύμφωνα με στατιστικά στοιχεία, 30% των πρωτοβουλιών της γεννητικής τεχνητής νοημοσύνης θα εγκαταλειφθούν μετά από ανεπιτυχή απόδειξη концепτού μέχρι το τέλος του 2025. Αλλά από μέσα στις τάφρους της υλοποίησης, ένα πράγμα είναι σαφές: οι εταιρείες δεν αποτυγχάνουν επειδή η τεχνητή νοημοσύνη είναι πολύ δύσκολη. Αποτυγχάνουν επειδή οι ιδρυτές την έκαναν πολύ περίπλοκη.

Γιατί κατασκευάζετε ένα διαστημικό λεωφορείο για να παραδώσετε πίτσα;

Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης με τον παλιό τρόπο διαρκεί πολύ. Πρώτα, οι ομάδες ξοδεύουν 6 εβδομάδες μόνο για να σχεδιάσουν. Στη συνέχεια χρειάζονται 3-6 μήνες κατά μέσο όρο για να δημιουργήσουν ένα μοντέλο του πραγματικού κόσμου, καθαρίζοντας δεδομένα και ρυθμίζοντας χαρακτηριστικά. Και αυτό είναι αν όλα πάνε καλά. Τα περισσότερα προσωνύμια της τεχνητής νοημοσύνης τελειώνουν με καθυστέρηση, συχνά διαρκώντας πάνω από ένα χρόνο για να ολοκληρωθούν, σύμφωνα με τα πρόσφατα δεδομένα της έρευνάς μας.

Εν τω μεταξύ, πολλά από τα προβλήματα που αντιμετωπίζονται δεν απαιτούν ένα moonshot. Απλά χρειάζονται λειτουργική τεχνολογία, που εφαρμόζεται γρήγορα. Λειτουργικές λύσεις δείχνουν ικανότητες ανάπτυξης μέσα σε ημέρες ή εβδομάδες, ενώ η προσαρμοσμένη ανάπτυξη συνήθως απαιτεί 5-6 μήνες ή περισσότερο για πλήρη εφαρμογή. Αυτό το εξαπλό σπρίντ μεταφράζεται trực tiếp σε νωρίτερη επίτευξη αξίας και μειωμένο ρίσκο έργου.

Στις πωλήσεις εισιτηρίων, η έξυπνη αυτοματοποίηση μπορεί να αυξήσει τις τελευταίες μετατροπές με επιπλέον εισιτήρια στους χρήστες που είναι πιο πιθανό να παρακολουθήσουν, όχι μόνο στην αρχική σελίδα αλλά και μέσω push ειδοποιήσεων. Τα εργαλεία προβλέψεως ζήτησης βοηθούν τους οργανωτές να αποφύγουν τις μη παρουσίες και να αποτρέψουν την υπερπώληση.

Στις αγορές και τον ηλεκτρονικό εμπορίου, τα εργαλεία που μετατρέπουν τα αρχχεία PDF ή τα φύλλα εργασίας που έχουν ανεβάσει οι πωλητές σε καθαρές λίστες peuvent σώσουν ώρες χειρωνακτικής εργασίας και βελτιώσουν τον τρόπο με τον οποίο τα προϊόντα βρίσκονται. Απλή υπενθύμιση για περιορισμένο απόθεμα, γρήγορη παράδοση ή τάσεις προϊόντων μπορεί επίσης να βοηθήσει στην αύξηση του ποσοστού checkout.

Στις εφαρμογές γνωριμιών, η χρήση συμπεριφορικών ενδείξεων όπως τα συνήθειες αλληλογραφίας, ο χρόνος των απαντήσεων και οι επαναλήψεις του προφίλ μπορεί να οδηγήσει σε καλύτερες αντιστοιχίες από το να βασίζεστε μόνο στα κοινά ενδιαφέροντα. Για τους νέους χρήστες, ένας χρήσιμος βοηθός εισαγωγής μπορεί να μειώσει την εγκατάλειψη οδηγώντας τους στην δημιουργία πιο αυθεντικών και ελκυστικών προφίλ.

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι το νέο cloud,所以 πρέπει να την αντιμετωπίζετε με τον ίδιο τρόπο

Θυμάσαι πότε οι εταιρείες χρησιμοποιούσαν να κατασκευάζουν τις δικές τους υπηρεσίες; Η υποδομή ήταν προσαρμοσμένη, ακριβή και εύθραυστη. Στη συνέχεια ήρθε το cloud και όλα μετατοπίστηκαν σε modulaire, κλιμακωτό και γρήγορο.

Η τεχνητή νοημοσύνη υποβάλλεται στην ίδια μετατόπιση. Το 2025, κάθε επιχείρηση πρέπει να υιοθετήσει την τεχνητή νοημοσύνη γρήγορα — για να χτίσει δεξιότητες, να παραμείνει ανταγωνιστική και να ικανοποιήσει τις απαιτήσεις των πελατών. Αλλά δεν χρειάζεται να ξαναχτίσετε το τροχό και να αρχίσετε από την αρχή.

Η επιτυχία με την τεχνητή νοημοσύνη δεν απαιτεί ακριβή τεχνολογία. Το που matters είναι πώς γρήγορα μπορείτε να μετατρέψετε τα υπάρχοντα εργαλεία σας σε λειτουργικές λύσεις — και αυτό εξαρτάται κυρίως από το προϋπολογισμό σας.

Η έρευνά μας δείχνει ότι η προσαρμοσμένη ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης συνήθως κοστίζει μεταξύ $250,000 και $5 εκατομμυρίων αρχικά για μεγαλύτερες εταιρείες, με περίπου $25,000 το μήνα σε συνεχιζόμενες δαπάνες. Οι έτοιμες λύσεις είναι πιο προσιτές, κοστίζοντας $50,000 έως $500,000 για να ξεκινήσετε, με μηνιαίες χρεώσεις κοντά στα $7,500.

Τώρα, αυτό δεν σημαίνει ότι κάθε εταιρεία πρέπει να αποφύγει την κατασκευή της δικής της τεχνητής νοημοσύνης. Απλά δεν είναι απαραίτητο για όλους. Ιδιαίτερα για новые ή αναπτυσσόμενες εργασίες, οι έτοιμες λύσεις της τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να είναι η έξυπνη, πιο προσιτή επιλογή.

Τα έργα Prestige σκοτώνουν την πρόοδό σας

Ωστόσο, δεν είναι μόνο οι νεοφυείς εταιρείες που επιλέγουν έτοιμες λύσεις της τεχνητής νοημοσύνης. Ακόμη και οι τεχνολογικοί γίγαντες όπως η Netflix đôiότερα απορρίπτουν την ανάπτυξη των δικών τους θεμελιωδών μοντέλων υπέρ της συνεργασίας με την OpenAI.

Η συνεργασία τους δημιουργεί ένα εργαλείο αναζήτησης που καταλαβαίνει φυσικές γλώσσες όπως «Δείξτε μου θρίλερ με δυνατές γυναίκες πρωταγωνίστριες στην Ευρώπη». Αυτή η απροσδόκητη μετατόπιση δείχνει πώς ακόμη και οι καλά επενδυμένες εταιρείες τώρα αναγνωρίζουν τα πλεονεκτήματα της αξιοποίησης της υπάρχουσας τεχνητής νοημοσύνης.

Άρα, ας είμαστε ειλικρινείς: η προσαρμοσμένη τεχνητή νοημοσύνη feels καλά. Φαίνεται εντυπωσιακό στα deck. Φαίνεται να κολακεύει το εγώ. Αλλά ενώ μια εταιρεία είναι εμμονική με την τελειότητα, μια άλλη είναι σε εξέλιξη, μάθηση και επανάληψη. Η επιρροή έρχεται από δράση, όχι από αρχιτεκτονικά διαγράμματα.

Τι μοιάζει με καινοτομία είναι συχνά μια άρνηση να προτεραιότητα. Οι εταιρείες δεν ξεκινούν μικρές επειδή φοβούνται ότι «δεν είναι αρκετά προηγμένες». Αλλά αυτό το φόβο σηματοδοτεί ένα βαθύτερο ζήτημα: πολλές ομάδες χτίζουν για να αισθανθούν απασχολημένες ή για να αποφύγουν την αντιμετώπιση ακαθόριστων λειτουργικών κενών.

Τα έργα Prestige χρησιμοποιούνται συχνά για να παρακάμψουν πραγματικά περιορισμοί. Καθυστερούν την ανταπόκριση των πελατών, αποφεύγουν να αγγίξουν παλιές συστήματα και προστατεύουν τις ομάδες από διαλειτουργική ευθύνη. Ένα mockup του πίνακα ελέγχου είναι καθαρότερο από το να διορθώσετε την υγιεινή των δεδομένων. Ένα προσαρμοσμένο μοντέλο είναι sexier από το να ευθυγραμμιστείτε με τις πωλήσεις.

Οι ομάδες που κερδίζουν σκέφτονται την τεχνητή νοημοσύνη ως σωλήνωση. Ησυχία, χρήσιμη, μη γламουρή. Η τεχνητή νοημοσύνη σας πρέπει να υπηρετεί την επιχείρησή σας, όχι το αντίστροφο.

Αν δεν αποστέλλεται, δεν έχει σημασία

Η ηγεσία πρέπει να σταματήσει να αντιμετωπίζει την τεχνητή νοημοσύνη σαν ένα έργο ματαιοδοξίας και να αρχίσει να την αντιμετωπίζει σαν υποδομή προϊόντος. Η ταχύτητα έχει σημασία περισσότερο από το γυαλισμένο. Η ανταπόκριση νικά την θεωρία. Οι πραγματικοί νικητές έρχονται από τη συνεχής ανάπτυξη και την оптимποίηση του πραγματικού κόσμου, όχι από τα whitepapers. Η τεχνητή νοημοσύνη που παρέχει αξία δεν αρχίζει με την ατελείωτη σχεδίαση. Αρχίζει με μια απλή ερώτηση: «Πόσο γρήγορα μπορούμε να πάρουμε ζήσει;».

Τι έχουμε επίσης διαπιστώσει είναι ότι ορισμένα βιομηχανίες έχουν καλύτερα αποτελέσματα με έτοιμες λύσεις της τεχνητής νοημοσύνης από άλλες. Οι τράπεζες και οι χρηματοοικονομικές εταιρείες βλέπουν τους υψηλότερους ποσοστούς επιτυχίας στο 88%, ενώ οι κατασκευαστές ακολουθούν στο 84%. Η μεγαλύτερη διαφορά που έχουμε δει μέχρι τώρα είναι στην υγεία — οι έτοιμες λύσεις της τεχνητής νοημοσύνης λειτουργούν 28% καλύτερα από τις προσαρμοσμένες λύσεις. Οι λιανικοί πωλητές επίσης κάνουν καλά με τις λύσεις plug-and-play, επιτυγχάνοντας 82% επιτυχία σε σύγκριση με 55% για τις προσαρμοσμένες λύσεις.

Αλλά η επιτυχία της υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι μόνο για τις ιδιαίτερες απαιτήσεις της βιομηχανίας σας. Η πραγματική τεχνητή νοημοσύνη έρχεται από την πρώιμη αποστολή, τη μέτρηση της επιρροής και την ανταπόκριση ανεξάρτητα, αντί να κυνηγάτε τη θεωρητική τελειότητα.

Αυτό που μπορείτε να κάνετε αντί να χτίσετε τη δική σας τεχνητή νοημοσύνη:

• Ξεκινήστε με μια εστιασμένη αναθεώρηση των χαρακτηριστικών της τεχνητής νοημοσύνης για να αναγνωρίσετε τις πιο πολύτιμες ευκαιρίες
• Χρησιμοποιήστε modulaire εργαλεία που συνδέονται μέσω API και λειτουργούν με τα υπάρχοντα δεδομένα σας
• Παρακολουθήστε την επιτυχία μέσω σαφών επιχειρηματικών αποτελεσμάτων όπως έσοδα, αποδοτικότητα ή ικανοποίηση πελατών
• Διατηρήστε τον κύκλο σύντομο: εκτόξευση, μάθηση και βελτίωση

Στο τέλος, η λειτουργία νικά την τελειότητα

Υπήρχε μια εποχή που η χρήση προηγμένης τεχνολογίας ένιωθε σαν κάτι που ήταν αποθηκευμένο για εταιρείες δισεκατομμυρίων δολαρίων μόνο. Αλλά δεν είναι πλέον για ακριβές ιδέες ή τέλειες σχέδια. Το που matters είναι να βγάλει κάτι έξω από την πόρτα, να δει πώς αντέχει στον πραγματικό κόσμο και να το διορθώσει καθώς πάτε. Όπως είναι η économia του χρόνου, η βοήθεια των ομάδων να εστιάσετε ή απλά να κάνετε μια ενοχλητική διαδικασία πιο εύκολη, εκεί είναι η πραγματική αξία.

Το χάσμα μεγαλώνει μεταξύ εκείνων που ακόμη προσπαθούν να γίνουν έτοιμοι και εκείνων που已经 κινούνται. Στο τέλος, δεν είναι για το ποιος είχε την έξυπνη ιδέα. Είναι για το ποιος είχε το θάρρος να αρχίσει.

Οι πραγματικοί νικητές της τεχνητής νοημοσύνης δεν κυνηγούν την προτίμηση. Είναι σε εξέλιξη, μάθηση και επανάληψη. Με τα σημερινά εργαλεία και πλαίσια, η γρήγορη, μετρήσιμη υιοθέτηση είναι εντός εύρους για οποιαδήποτε τεχνολογικά κίνητη επιχείρηση.