Αλλαγή ταχύτητας: Οι επιχειρήσεις στρέφονται προς την εφαρμοσμένη τεχνητή νοημοσύνη για την επίτευξη απόδοσης επένδυσης (ROI)

Η εποχή της εφαρμοσμένης Τεχνητής Νοημοσύνης είναι εδώ και προχωρά με γρήγορους ρυθμούς. Κάθε μέρα φαίνεται να υπάρχει μια νέα καινοτομία στην Τεχνητή Νοημοσύνη, είτε πρόκειται για πολυτροπική Τεχνητή Νοημοσύνη, GPT-4o είτε για πρακτορική Τεχνητή Νοημοσύνη. Με την ομοσπονδιακή πολιτική... μετατόπιση για να επιτραπεί Για ακόμη περισσότερη ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης, αυτό το κύμα καινοτομίας δεν επιβραδύνεται – απλώς ξεκινάει. Μπαίνουμε σε μια φάση όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη κατασκευάζεται με γνώμονα τον αντίκτυπο στον πραγματικό κόσμο.

Αλλά ενώ οι τίτλοι εξακολουθούν να επικεντρώνονται Η δυνατότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης να αντικαταστήσει τις ανθρώπινες θέσεις εργασίας, η πραγματικότητα για τα επόμενα χρόνια είναι πολύ πιο πρακτική: η υιοθέτηση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης θα καθοδηγείται από εργαλεία που βοηθούν τους ανθρώπους, δεν να τους αντικαταστήσουν. Αυτοί οι πράκτορες Τεχνητής Νοημοσύνης είναι έτοιμοι να αναλάβουν επαναλαμβανόμενες ή βαριές εργασίες με δεδομένα, απελευθερώνοντας χρόνο για τους ανθρώπους ώστε να επικεντρωθούν σε υψηλότερου επιπέδου σκέψη και λήψη αποφάσεων.

Τι μπορούν, λοιπόν, να κάνουν οι επιχειρήσεις με την εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη; Βλέπουμε πλέον μια μετατόπιση από τη θεωρητική ανάπτυξη στην πρακτική εφαρμογή. Η εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αφορά μόνο την καινοτομία, αλλά και τον αντίκτυπο. Η εστίαση δεν είναι πλέον μόνο στο τι μπορεί να κάνει η Τεχνητή Νοημοσύνη, αλλά στο πώς μπορεί να ενσωματωθεί στα καθημερινά συστήματα για να αυξήσει την επιχειρηματική αξία με αξιόπιστο και υπεύθυνο τρόπο.

Η ευκαιρία της Τεχνητής Νοημοσύνης έγκειται στα δεδομένα

Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να απελευθερώσει ένα από τα πιο υποαξιοποιημένα περιουσιακά στοιχεία στις σύγχρονες επιχειρήσεις: τα δεδομένα. Οι οργανισμοί κατέχουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων – στην πραγματικότητα, Το 64% διαχειρίζεται τουλάχιστον ένα petabyte δεδομένων και το 41% το ξεπερνά αυτό με τουλάχιστον 500 petabyte δεδομένωνΑντί να μένει σε αυτές τις πληροφορίες, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να τις αναλύσει και να αναδείξει πληροφορίες που προέρχονται από αυτές, βοηθώντας τους ηγέτες να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις και να παραμένουν μπροστά από τον ανταγωνισμό.

Για παράδειγμα, ένα τεράστιο εμπόδιο τόσο στην πρόβλεψη πωλήσεων όσο και εσόδων είναι η χειροκίνητη εισαγωγή δεδομένων. Υπάρχουν συστήματα που αντιμετώπιζαν αυτές τις χρονοβόρες επιχειρηματικές λειτουργίες στο παρελθόν, αλλά δεν είναι εξοπλισμένα για να χειρίζονται τους μεγάλους όγκους δεδομένων ή τα εργαλεία για την ακριβή χρήση των δεδομένων που λαμβάνουν. Δεν μπορούν να κλιμακωθούν με τους σημερινούς όγκους δεδομένων ή να παρέχουν αξιοποιήσιμες πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο. Με την Τεχνητή Νοημοσύνη, αυτές οι εργασίες μπορούν να αυτοματοποιηθούν από άκρο σε άκρο, αντλώντας δεδομένα από πολλαπλές πηγές, εντοπίζοντας τάσεις και δημιουργώντας ακριβείς προβλέψεις με ελάχιστη ανθρώπινη επίβλεψη.

Η αυτοματοποίηση αυτών των λειτουργιών προσφέρει περισσότερα οφέλη από το να αφιερώνουν οι εργαζόμενοι περισσότερο χρόνο για να ολοκληρώσουν άλλες εργασίες. Επίσης, συγκεντρώνει τις επιχειρηματικές λειτουργίες και τη διαχείριση δεδομένων και εξαλείφει την πιθανότητα ανθρώπινου λάθους, οδηγώντας τελικά σε καλύτερα τεκμηριωμένες αποφάσεις και πιο αξιόπιστα αποτελέσματα.

Ενώ πολλές εταιρείες διαθέτουν τεράστιες ποσότητες πληροφοριών που θα μπορούσαν να συμβάλουν στη λήψη καλύτερων αποφάσεων, συχνά δεν διαθέτουν την υποδομή ή τα εργαλεία για να τις αναλύσουν αποτελεσματικά. Αυτό συμβαίνει επειδή τα παλαιότερα συστήματα δεν έχουν κατασκευαστεί για να υποστηρίζουν δυναμικά περιβάλλοντα δεδομένων που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη και οι περισσότερες ομάδες δεν είναι εξοπλισμένες για να γεφυρώσουν αυτό το κενό από μόνες τους. Η εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη προσφέρει μια οδό για να μετατρέψουν αυτά τα ανεκμετάλλευτα δεδομένα σε πραγματικό στρατηγικό πλεονέκτημα.

Η ακρίβεια είναι ο βασικός κίνδυνος στις επιχειρήσεις

Για τις επιχειρήσεις, η βασική πρόκληση για την πραγματική υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι η ακρίβεια. Οι περισσότερες επιχειρηματικές ροές εργασίας, ειδικά σε κλάδους όπως τα χρηματοοικονομικά και οι πωλήσεις, απαιτούν εξαιρετικά υψηλή ακρίβεια. Τα σημερινά εργαλεία γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης, αν και ισχυρά, δεν είναι ακόμη αρκετά αξιόπιστα για να λειτουργούν αυτόνομα σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα υψηλού ρίσκου. Ακόμα και ένα μικρό σφάλμα μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικό κίνδυνο. Γι' αυτό το λόγο οι άνθρωποι παραμένουν απαραίτητοι για τη διασφάλιση της ποιότητας, της λογοδοσίας και της εμπιστοσύνης.

Το διακύβευμα είναι ξεκάθαρο: 97% των ηγετών πωλήσεων και οικονομικών Συμφωνώ ότι τα σωστά δεδομένα θα έκαναν την παροχή ακριβών προβλέψεων πολύ πιο εύκολη. Αλλά η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι τόσο καλή όσο τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύεται. Η διασφάλιση της ποιότητας και της συνάφειας των δεδομένων είναι το κλειδί για την απελευθέρωση πραγματικής απόδοσης επένδυσης (ROI) από τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης. Το "άχρηστα στοιχεία" εξακολουθεί να ισχύει: ειδικά στην Τεχνητή Νοημοσύνη.

Ωστόσο, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να μειώσει τα ανθρώπινα λάθη στις προβλέψεις και τις επιφανειακές πληροφορίες που είναι δύσκολο να εντοπιστούν χειροκίνητα. Όταν ενσωματωθεί σωστά, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει τις βασικές λειτουργίες πρόβλεψης, να εξαλείψει την προκατάληψη και να φέρει ένα επίπεδο συνέπειας που δεν μπορούν να επιτύχουν οι χειροκίνητες διαδικασίες.

Το μέλλον της επιχειρηματικής επιτυχίας βρίσκεται στον συνδυασμό της ανθρώπινης εποπτείας και της μηχανικής νοημοσύνης. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει τα σήματα που έχουν τη μεγαλύτερη σημασία, να δώσει προτεραιότητα σε υποψήφιους πελάτες υψηλού δυναμικού και να προτείνει τα καλύτερα επόμενα βήματα. Αλλά οι ανθρώπινοι εκπρόσωποι είναι αυτοί που χτίζουν σχέσεις, ερμηνεύουν τις λεπτομέρειες και τελικά κλείνουν τις συμφωνίες. Οι επιχειρήσεις που επιτυγχάνουν αυτήν την ισορροπία μεταξύ αξιοποίησης της Τεχνητής Νοημοσύνης για τη βελτιστοποίηση της στρατηγικής και την απελευθέρωση της ανθρώπινης δημιουργικότητας, τελικά θα προσφέρουν ακριβέστερες προβλέψεις, καλύτερες εμπειρίες πελατών και ισχυρότερα αποτελέσματα πωλήσεων.

Το μέλλον της πρακτικής τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις

Καθώς κοιτάμε μπροστά, οι ηγέτες θα πρέπει να δώσουν προτεραιότητα στις στρατηγικές Τεχνητής Νοημοσύνης που εξισορροπούν τη φιλοδοξία με την υπευθυνότητα που προσφέρει πραγματική, μετρήσιμη αξία. Δεν πρόκειται μόνο για το τι μπορεί να κάνει η Τεχνητή Νοημοσύνη, αλλά και για το πώς ενσωματώνεται με τις ανθρώπινες ροές εργασίας για την επίλυση ουσιαστικών επιχειρηματικών προβλημάτων σε μεγάλη κλίμακα.

Η πρακτορική τεχνητή νοημοσύνη (Agentic AI) είναι μια από τις πιο ισχυρές μορφές εφαρμοσμένης τεχνητής νοημοσύνης. Οι επαγγελματίες σήμερα δυσκολεύονται να αναλύσουν αποτελεσματικά τα δεδομένα τους για να εξαγάγουν αξιοποιήσιμες γνώσεις που τους επιτρέπουν να λειτουργούν πιο αποτελεσματικά. Εντοπίζοντας αυτόνομα ευκαιρίες, προσαρμόζοντας στρατηγικές και εκτελώντας εργασίες, τα πρακτορικά συστήματα δίνουν στις ομάδες την ελευθερία να επικεντρωθούν σε εργασίες υψηλού αντίκτυπου, χωρίς θυσιάζοντας την εποπτεία ή την ακρίβεια.

Εδώ είναι που η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να έχει σημαντικό αντίκτυπο για τις επιχειρήσεις το επόμενο έτος και μετά. Η εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη, ειδικά όταν βασίζεται σε ισχυρά δεδομένα και καθοδηγείται από την κρίση των ειδικών, μπορεί να ξεκλειδώσει νέα επίπεδα αποδοτικότητας, ακρίβειας και καινοτομίας. Η πραγματική ευκαιρία δεν έγκειται στη διαφημιστική εκστρατεία: έγκειται στη δημιουργία εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης που είναι βασισμένα, στοχευμένα και σχεδιασμένα για να λύνουν προβλήματα που έχουν σημασία.