Tehostamalla AI:n potentiaalia käytännön todellisuudessa

AI-työkalut ovat saaneet laajan liiketoimintakäytön ChatGPT:n julkaisun jälkeen vuonna 2022, ja 98 %:lla pienistä yrityksistä, jotka Yhdysvaltain kauppakamari on kyselyt, käytetään niitä. Vaikka AI on ollut menestyksekäs alueilla kuten data-analyysi, yhteenveto, mukauttaminen ja muilla, viimeaikainen kysely 2 500 työntekijälle Yhdysvalloissa, Iso-Britanniassa, Australiassa ja Kanadassa osoitti, että 3 neljästä työntekijästä kertoo, että AI on itse asiassa lisännyt työkuormaa. AI:n lupa on siis edelleen korkea, mutta todellisuus maanpinnalla vaikuttaa tällä hetkellä hieman vaisulta.

Tämä epäsymmetria korostaa kriittistä haastetta: siltaa AI:n laajan luvun ja sen nykyisen rajoitetun käytännön vaikutuksen välillä yritysten toiminnassa. Tämän kuilun sulkeminen on välttämätöntä, jotta organisaatiot voivat täysimääräisesti hyödyntää AI-sijoituksiaan ja kasvattaa käyttöä työntekijöidensä ja sidosryhmien keskuudessa.

Tuotevisio AI-sijoituksille

Vaikka AI on tehnyt merkittäviä edistysaskeleita, monet liiketoimintaratkaisut ovat edelleen kokeellisessa todistusvaiheessa eivätkä sovellu täysin päivittäin toimintaan. Tehtyään maan ja teollisuuden laajuisen 1 000 CxO:n ja seniorijohtajan kyselyn BCG totesi, että 74 %:lla yrityksistä on vaikeuksia saavuttaa ja skaalata arvoa AI-sijoituksissaan. Osasyy tähän on se, että tällä hetkellä suurimmat AI-käyttöliittymät perustuvat luonnolliseen kielen viestintään chatbot-paradigman kautta. Vaikka nämä viestintätavat ovat epäilemättä hyödyllisiä tehtävissä kuten yhteenvetossa ja muissa tekstipohjaisissa yhteyksissä, ne eivät vastaa sitä, miten työ tehdään useimmissa yrityksissä.

Jotta vaikutus voidaan maksimoida, AI-työkalujen suunnittelu on kehittymistarpeessa, jotta ne voivat ylittää erilliset, tekstipohjaiset liittymät ja kehittyä integroiduiksi, työnkulkuun parantaviksi sovelluksiksi, jotka paremmin vastaavat suurten organisaatioiden operatiivisia tarpeita. AI:n seuraava kehitysvaihe tulee yhä enemmän olemaan agenssipohjainen, sulautuen yritysten toiminnan taustalle ja sallien joukkueiden keskittyä korkean tason ideointiin ja strategiaan, johdattaen automaattiseen toimintaan, ohittaen manuaalisen suorittamisen, mutta säilyttäen edelleen inhimillisen valvonnan, joka edellyttää ei-automatisoitavaa inhimillistä arviointia.

Tämä siirtymä “kokeellisesta” “välttämättömään” edellyttää tuotteistettua lähestymistapaa AI-kehitykseen, käyttöönottoon ja toimintaan, samalla tavoin kuin esimerkiksi Apple (AAPL ) vallankumous tekniikkateollisuudessa iPhone:n julkaisun myötä – tarkkaan suunniteltu, käyttäjäystävällinen tuote, joka yhdisti huipputeknologian maailmanluokan käyttökokemukseen alusta alkaen.

Sulkeaksesi datakuilut ja varmistaaksesi kustannustehokkuuden

Jotta voidaan siirtyä tähän monimutkaisempaan tuotteistettuun AI-versioon, on ratkaistava yritysten data-omaisuuden sisäiset kuilut. AI:n käyttöönoton kasvava kiinnostus on paljastanut laajamittaisia data-eristyskuiluja, jotka estävät organisaatioita laajentamasta AI:a koekäytöistä yrityskohtaisiin sovelluksiin.

Tietysti on tärkeää huomata, että taloudelliset esteet voivat myös estää organisaatioita laajentamasta AI-käyttöänsä koekäytöistä yrityskohtaisiin sovelluksiin. Edistyneiden AI-mallien koulutukseen ja ylläpitämiseen tarvittava infrastruktuuri – kattavine laskentakapasiteetineen, data-varastoinneen ja jatkuvine toimintakustannuksineen – voi kasvaa nopeasti. Ilman huolellista valvontaa nämä hankkeet voivat muuttua taloudellisesti kestämättömiksi, jäljitellen pilviteknologian omaksumisen varhaisia haasteita.

Keskitettyään ensin datan eheyyden, puhtauden ja laadun varmistamiseen voidaan pitää kustannukset alempana pitkällä aikavälillä. Usein yritykset keskittyvät AI:hen ensin ja ratkaisevat datahaasteensa myöhemmin, mikä aiheuttaa epätarkkuuksia ja menetettyjä mahdollisuuksia.

Kustannustehokkuus on tiiviisti kytköksissä sijoituksiin data- ja ydininfrastruktuuritasolla. Sijoittaminen tähän osaan pinorakennetta on avainasemassa LLM:n skaalattavuuden varmistamisessa. Käytännössä tämä tarkoittaa datan keräämisen standardisointia, saatavuuden varmistamista ja vankkojen datahallintokehysten toteuttamista.

Vastuullinen AI

Yritykset, jotka upottavat vastuulliset AI-periaatteet vankkaan, hyvin johdetun data-perustaan, ovat paremmin asemissa skaalata sovelluksiaan tehokkaasti ja eettisesti. Periaatteet, kuten reiluus, avoimuus ja vastuu AI-syötteissä ja tuloksissa, eivät ole enää vapaaehtoisia yrityksille – ne ovat strategisia imperatiiveja työntekijöiden ja asiakkaiden luottamuksen ylläpitämiseksi sekä tulevien sääntelyvaatimusten noudattamiseksi.

Yksi kriittinen kehys on EU:n AI-asetus, joka edellyttää selvää dokumentaatiota, avoimuutta ja hallintoa korkean riskin AI-järjestelmissä. Nämä kehykset edellyttävät yrityksiltä prosesseja, jotka eivät ainoastaan validoia AI-mallejaan, vaan myös tekevät niistä tulkittavissa ja vastuullisia, mikä on erityisen tärkeää korkean panoksen sovelluksissa, kuten luottoluokituksessa, petosilmoituksissa ja sijoitussuosituksissa. Yritykset, jotka priorisoivat nämä käytännöt, voivat pysyä sääntelyvaatimusten edellä ja välttää kalliita oikeudellisia tai mainetta vahingoittavia riskejä.

Lisäksi, kun teollisuus kehittyy ja agenssipohjaiset AI-järjestelmät, jotka voivat tehdä itsenäisiä päätöksiä, tulevat yleisemmiksi, vastuullisen toteuttamisen panokset kasvavat. Toimintojen delegoiminen AI-työkaluille edellyttää luottamusta niiden luotettavuuteen ja eettiseen käyttäytymiseen. Tämän saavuttamiseksi organisaatioiden on investoitava jatkuvaan auditointiin ja valvontakehyksiin, jotta voidaan varmistaa, että AI-järjestelmät toimivat odotetusti, ja varjella tarkkaan tuloksellisia harhoja ja epätasa-arvoisia tuloksia vastaan.

Katse eteenpäin

AI:n muuntava potentiaali yritysten toiminnassa on kiistaton, mutta sen täysimääräisen arvon saavuttaminen edellyttää muutosta siinä, miten organisaatiot lähestyvät sen kehitystä ja käyttöönottoa. Siirtymä kokeellisista sovelluksista skaalattaviin, työnkulkuun integroiduksiin työkaluihin edellyttää tarkkaa keskittymistä perusrakenteellisten ongelmien, kuten data-laadun, hallinnon ja saatavuuden, ratkaisemiseen ja tuotemielisyyden omaksumista.

Datakuilujen sulkeminen ja Vastuullisen AI:n asettaminen strategian keskipisteeksi tulee olemaan avainasemassa sidosryhmien luottamuksen ylläpitämisessä, strategisten sääntelyvaatimusten täyttämisessä ja varmistamisessa, että AI-järjestelmät ovat skaalattavissa, mutta myös luotettavia ja tehokkaita. Tällä tavoin AI:n lupa voidaan toteuttaa ja sen nykyiset omaksumisvaikeudet voidaan voittaa kaikissa yrityskoissa.