Το Κόστος της Νοημοσύνης Μειώνεται: Πώς Μπορούν οι Επιχειρήσεις να Ανταγωνιστούν;

$15.7 Τρισεκατομμύρια.

Αυτό είναι περισσότερο από το συνδυασμένο ετήσιο προϊόν της Ιαπωνίας, της Γερμανίας, της Ινδίας και του Ηνωμένου Βασιλείου. Δεν είναι έκπληξη ότι αυτό είναι επίσης το ποσό που η PwC εκτιμά ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα συμβάλλει στην παγκόσμια οικονομία μέχρι το 2030. Δεν είναι μυστικό ότι το κόστος της νοημοσύνης έχει μειωθεί σταθερά τα τελευταία χρόνια. Στην πραγματικότητα, το 2020, ένα τρίτο των επιχειρήσεων ανέφερε ότι το κόστος της τεχνητής νοημοσύνης μειώθηκε έως και 20% σε几乎 όλους τους κλάδους.

Το 1965, ο Gordon Moore προέβλεψε ότι ο αριθμός των τρανζίστορ σε ένα chip θα διπλασιαζόταν κάθε δύο χρόνια, επιτρέποντας συνακόλουθες προόδους στην υπολογιστική ισχύ, την αποθήκευση δεδομένων και την αλγοριθμική αποτελεσματικότητα. Στα ίχνη αυτής της πρόβλεψης, η σχεδόν εκθετική αύξηση του cloud και το μοντέλο pay-as-you-go, σημαίνει ότι ακόμη και μικρότερες οργανώσεις έχουν τώρα πρόσβαση σε υψηλά κλιμακωτή υπολογιστική υποδομή σε σχετικά χαμηλό κόστος. Αυτό έχει αφαιρέσει την ανάγκη για μεγάλες αρχικές επενδύσεις σε υπολογιστική υποδομή και έχει κάνει δυνατή για μικρότερες οργανώσεις να ανταγωνιστούν με μεγαλύτερες σε ίσο ποδό.

Επιπλέον, η έκρηξη των δεδομένων έχει παίξει einen κρίσιμο ρόλο στη μείωση του κόστους της νοημοσύνης. Με την αύξηση του internet και την εξάπλωση των αισθητήρων, υπάρχει τώρα eine αφθονία δεδομένων διαθέσιμων για ανάλυση. Αυτό έχει επιτρέψει στους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης να εκπαιδευτούν σε μεγάλες βάσεις δεδομένων, οδηγώντας σε βελτιωμένη ακρίβεια και απόδοση. Επιπλέον, το κίνημα ανοικτού κώδικα έχει κάνει δυνατή για τους développers να έχουν πρόσβαση και να χρησιμοποιούν μεγάλες βάσεις δεδομένων δωρεάν, μειώνοντας τα εμπόδια εισόδου για την ανάπτυξη νοητικών συστημάτων. Τέλος, οι προόδους στην αλγοριθμική αποτελεσματικότητα έχουν επίσης συμβάλλει στη μείωση του κόστους της νοημοσύνης. Οι ερευνητές έχουν αναπτύξει νέες τεχνικές για την εκπαίδευση και την βελτιστοποίηση των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, οδηγώντας σε ταχύτερα και πιο ακριβή μοντέλα. Αυτό έχει κάνει δυνατή την ανάπτυξη νοητικών συστημάτων με λιγότερες υπολογιστικές πόρους, μειώνοντας το κόστος ανάπτυξης και ανάπτυξης.

Σε μια εποχή όπου οι τεχνολογίες AI και ML είναι πανταχού παρούσες, μπορούμε να περιμένουμε να δούμε σημαντικές αλλαγές στο πώς οι επιχειρήσεις λειτουργούν και καινοτομούν σε διάφορους κλάδους. Στο fintech, για παράδειγμα, οι ατζέντες είναι σε θέση να χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να παραδώσουν όλα, από STP για πελάτες KYC και εγγραφή έως οικονομικές και προϋπολογιστικές επισημάνσεις. Και στη υγεία, η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει σε μικρές τεχνολογικές εταιρείες να προβλέπουν τα συμπτώματα των ασθενών μέσω εισόδων από wearables και να παραδίδουν εγκαίρως υπηρεσίες έκτακτης ανάγκης.

Η Δημιουργία μιας Συνδεδεμένης Επιχείρησης είναι Κρίσιμη

Οι συνδεδεμένες επιχειρήσεις είναι πολύ καλύτερα τοποθετημένες για να επωφεληθούν από τη μείωση του κόστους της νοημοσύνης παρά οι παραδοσιακές αντίστοιχες. Μέρος του λόγου είναι ότι οι συνδεδεμένες επιχειρήσεις χρησιμοποιούν ψηφιακή τεχνολογία για να συνδεθούν με πελάτες, υπαλλήλους, προμηθευτές και συνεργάτες σε πραγματικό χρόνο. Επίσης, ακολουθούν μια cloud-first προσέγγιση για την υποδομή, βοηθώντας τους να επεξεργαστούν εύκολα μεγάλους όγκους δεδομένων από κινητές συσκευές, κοινωνικά μέσα και άλλα εργαλεία για να ροκανίσουν διαδικασίες και να αποκτήσουν γνώσεις για τη συμπεριφορά των πελατών. Οι περισσότερες συνδεδεμένες επιχειρήσεις, στην πραγματικότητα, είναι χτισμένες σε τρεις основικούς πυλώνες.

Ενισχυμένο Ανθρώπινο Δυναμικό: Συχνά, οι συνδεδεμένες επιχειρήσεις φιλοξενούν μια κουλτούρα καινοτομίας, ευελιξίας και συνεργασίας. Το υψηλό βαθμό αυτοματοποίησης και ψηφιακής ενοποίησης σημαίνει ότι οι υπαλλήλους απαλλάσσονται από την τυραννία των επαναλαμβανόμενων χειρωνακτικών εργασιών και έχουν περισσότερο χρόνο για δημιουργική επίλυση προβλημάτων και υψηλότερου επιπέδου εργασία. Στην πραγματικότητα, η διαθέσιμη ψηφιακή υποδομή για την υποστήριξη της κουλτούρας καινοτομίας είναι εξίσου σημαντική με την ίδια την κουλτούρα.

Δίκτυα Αξίας: Οι ηγέτες μέσα στις συνδεδεμένες επιχειρήσεις κατανοούν ότι η γραμμική αλυσίδα εφοδιασμού έχει ξεπεραστεί και επενδύουν σε οικοσυστήματα τεχνολογικών παρόχων, aggregators, διανομείς και startups. Οι χαμηλές задержσεις συνδέσεων μέσα σε αυτά τα δίκτυα αξίας σημαίνει ότι κάθε ενδιαφερόμενος έχει πρόσβαση σε einen ροή πραγματικού χρόνου πληροφοριών για να τροφοδοτήσει την λήψη αποφάσεων, την βελτιστοποίηση διαδικασιών και την επιτάχυνση παράδοσης προϊόντων. Ένα στερεό παράδειγμα βρίσκεται στο πώς οι ασφαλιστές αυτοκινήτων έχουν συνεργαστεί με κατασκευαστές και εταιρείες telematics για να εκκινήσουν μοντέλα pay-as-you-drive, όπου οι ασφαλισμένοι χρεώνονται ένα χαμηλότερο προμήθειο εάν εμφανίζουν συνεχώς ασφαλή συμπεριφορά οδήγησης. Ταυτόχρονα, οι πληροφορίες που συλλέγονται από την telematics βοηθούν τους 응ανδείς να παρακολουθήσουν γρήγορα την σκηνή ενός ατυχήματος, ενώ τροφοδοτούν κρίσιμες δεδομένες πίσω στους κατασκευαστές για να βελτιώσουν τα στοιχεία ασφαλείας.

Νοητικές Λειτουργίες: Σήμερα, μια «κουλτούρα καινοτομίας» είναι τόσο καλή όσο τα δεδομένα που τη τροφοδοτούν. Οι συνδεδεμένες επιχειρήσεις είναι πιο αποκεντρωμένες και ευέλικτες από τις παραδοσιακές οργανώσεις, με κατανεμημένα ομάδες και εστίαση στα αποτελέσματα παρά στη διαδικασία. Οι ατζέντες, οι διαδικασίες που οδηγούνται από την τεχνητή νοημοσύνη και που απαιτούν πολύ λίγη ανθρώπινη παρέμβαση, και ένα υψηλό βαθμό εσωτερικής συνδεσιμότητας είναι τα χαρακτηριστικά των επιτυχημένων συνδεδεμένων επιχειρήσεων. Αυτό σημαίνει ότι τα δεδομένα ρέουν ομαλά σε όλο το σύστημα και οι ενδιαφερόμενοι μπορούν να έχουν άμεση πρόσβαση σε πληροφορίες που είναι κρίσιμες για τη δουλειά τους χωρίς τις φραγμούς που συχνά δημιουργούν οι αιωρούμενες λειτουργίες.

Τι Περιλαμβάνει η Πραγματική Επίπτωση;

Με παρουσία σε περισσότερες από 20 χώρες σε όλη την Ασία, τη Μέση Ανατολή και την Αφρική, μια ταχέως αναπτυσσόμενη εταιρεία FMCG προσπαθούσε να στερεώσει τη θέση της σε πολλαπλά γεωγραφικά. Ωστόσο, παρά την επιτυχία της, η εταιρεία δυσκολευόταν να εκμεταλλευτεί πλήρως το περιφερειακό πωλησιακό της δυναμικό λόγω του κατακερματισμένου εμπορικού τοπίου στις αναδυόμενες αγορές. Συγκεκριμένα, η εταιρεία βρήκε ότι ήταν δύσκολο να αποκτήσει ορατότητα στη ζήτηση και να αυξήσει τη μερίδα της αγοράς, λόγω της βαθιάς εξάρτησης από χειρωνακτικές διαδικασίες. Όσον αφορά τη λύση, η χρήση μιας πλατφόρμας που ενισχύεται από την τεχνητή νοημοσύνη για την αυτοματοποίηση των λειτουργιών και την χαρτογράφηση των κρίσιμων λειτουργικών δεδομένων ήταν ο πρώτος βήμα. Το επόμενο βήμα ήταν η δημιουργία eines πίνακα ελέγχου για τους πωλητές και τους διαχειριστές εδαφών που τους βοήθησε να χαρτογραφήσουν τη γεω-πενέτρηση, να αναγνωρίσουν τα κενά εδαφών και να δημιουργήσουν μια στρατηγική για αποτελεσματική κάλυψη των σημείων πώλησης. Σε λίγους μήνες, saw μια αύξηση 15% στην αξία ανά μέγεθος, 15% βελτίωση στην παραγωγικότητα των πωλητών και 50% άλμα στην ECO.

Παράλληλα, όταν η πανδημία ήταν σε πλήρη εξέλιξη, μια εταιρεία CPG παρακολούθησε την εξάπλωση του COVID σε διάφορες γειτονιές και έτρεξε αυτή την πληροφορία σε μια πλατφόρμα τεχνητής νοημοσύνης για να προβλέψει ποια εμπορικά σημεία θα επηρεαστούν περισσότερο από τις λείψανες αποθήκες. Χρησιμοποιώντας αυτές τις γνώσεις, σε συνδυασμό με ένα ψηφιακά συνδεδεμένο δίκτυο διανομής, ήταν σε θέση να επαναπληρώσει τα προϊόντα της σε λίγες μέρες, ενώ οι ράφτες των ανταγωνιστών ήταν γυμνοί.

Η Ηθική και Ευελιξία της Νοημοσύνης

Αυτές οι ιστορίες δείχνουν πώς οι μικρές οργανώσεις που αγκαλιάζουν τα εργαλεία και τα ταλέντα της τεχνητής νοημοσύνης που διατίθενται σε αυτές, είναι σε θέση να δημιουργήσουν μια επίπτωση που μεγαλύτερες, παραδοσιακές επιχειρήσεις θα δυσκολευτούν να αναπαράγουν. Για να παραμείνουν ανθεκτικές σε ένα κόσμο όπου κάθε οργανισμός έχει πρόσβαση σε εργαλεία και ανάλυση τεχνητής νοημοσύνης, η μετατροπή σε μια συνδεδεμένη επιχείρηση είναι σαφώς απαραίτητη.

Αλλά εκτός από τη δημιουργία περισσότερης οικονομικής αξίας, μια σαφής ευκαιρία για τις επιχειρήσεις να ξεχωρίσουν από τους ομίλους τους είναι να δεσμευτούν για την ηθική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης. Όχι μόνο αυτό μεταφράζεται στην उपयποίηση της τεχνολογίας για να προωθήσει περιβαλλοντικές και κοινωνικές προθέσεις, αλλά σημαίνει επίσης ότι τα μοντέλα της τεχνητής νοημοσύνης τους είναι πολιτιστικά ευαίσθητα, αμερόληπτα προς τις μειονοτικές προοπτικές και χρησιμοποιούνται σε συμμόρφωση με τους κανονισμούς προστασίας δεδομένων. Όπως η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται όλο και πιο εδραιωμένη στις επιχειρηματικές λειτουργίες, η αντικατάσταση της εργασίας είναι επίσης ένα κρίσιμο ζήτημα – ένα που οι ηγέτες μπορούν να αντιμετωπίσουν μέσω προγραμμάτων αναβάθμισης δεξιοτήτων και αποτελεσματικού διαχείρισης αλλαγών.

I models είναι πολιτιστικά ευαίσθητα, αμερόληπτα προς τις μειονοτικές προοπτικές και χρησιμοποιούνται σε συμμόρφωση με τους κανονισμούς προστασίας δεδομένων. Όπως η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται όλο και πιο εδραιωμένη στις επιχειρηματικές λειτουργίες, η αντικατάσταση της εργασίας είναι επίσης ένα κρίσιμο ζήτημα – ένα που οι ηγέτες μπορούν να αντιμετωπίσουν μέσω προγραμμάτων αναβάθμισης δεξιοτήτων και αποτελεσματικού διαχείρισης αλλαγών.