Tilpasse AI-potensialet med praktisk virkelighet

AI-verktøy har sett en vidstrakt forretningsadopsjon siden ChatGPTs lansering i 2022, med 98% av små bedrifter som ble undersøkt av USAs handelskammer, som bruker dem. Likevel, til tross for suksess i områder som dataanalyse, sammenfatting, personalisering og andre, fant en nylig undersøkelse av 2 500 arbeidere i USA, Storbritannia, Australia og Canada at 3 av 4 arbeidere rapporterer at AI faktisk har økt deres arbeidsbyrde. Løftet om AI er derfor høyt, men virkeligheten på bakken synes så langt å være litt skuffende.

Dette skillet understreker en kritisk utfordring: å lukke gapet mellom AI-potensialet og dens nåværende begrensede praktiske innvirkning på bedriftens drift. Å lukke dette gapet er essensielt for at organisasjonene fullt ut skal kunne realisere verdien av sine AI-investeringer og øke adopsjonen blant arbeidere og interessenter.

En produktvisjon for AI-investeringer

Selv om AI har gjort betydelige fremskritt, er mange forretningsløsninger fortsatt på et eksperimentelt bevis-stadiet og er ikke fullt ut egnet for dag-til-dag-drift. I en undersøkelse av 1 000 CxOs og seniorledere i flere land og bransjer, fant BCG at 74% av selskapene sliter med å realisere og skala verdi i sine AI-investeringer. En del av grunnen til dette er at de mest fremtredende AI-brukergrensesnittene i dag er basert på naturlig språk levert gjennom en chatbot-paradigme. Mens disse modalityene ubestridt er nyttige når det gjelder oppgaver som sammenfatting og andre tekstbaserte sammenhenger, matcher de ikke hvordan arbeid faktisk utføres i de fleste bedrifter.

For å maksimere innvirkning, må designet av AI-verktøy utvikles til å gå utenfor isolerte, tekstbaserte grensesnitt til integrerte, arbeidsflyt-berikende applikasjoner som bedre møter de operative behovene til store organisasjoner. Den neste fasen av AI-utviklingen vil stadig mer bli agensisk, og glide sammen med bakgrunnen av bedriftens drift, og la teamene fokusere på høynivåideering og strategi som går inn i automatiserte operasjoner, og unngå manuell utførelse, men likevel beholde den menneskelige kontrollen som fortsatt avhenger av ikke-automatiserbar menneskelig dømmekraft.

Denne overgangen fra “eksperimentell” til “essensiell” krever en produktiv tilnærming til AI-utvikling, -utbredelse og -drift, lik hvordan Apple (AAPL ) for eksempel revolusjonerte teknologiindustrien med lanseringen av iPhone – en godt designet, brukervennlig produkt som integrerte state-of-the-art-teknologi og giftet det til en verdensklasse-brukeropplevelse fra dag én.

Lukke data-gapper og sikre kostnadseffektivitet

For å gå mot denne mer sofistikerte produktive versjonen av AI, er det viktig å takle gapene innen bedriftens data-estat. Den økende interessen for å deployere AI i bedrifter har avdekket vidstrakte data-siloer, som hindrer organisasjonene fra å skala AI utover prototyper.

Selvfølgelig er det viktig å merke seg at finansielle hindre også kan hindre organisasjoner fra å utvide sin AI-bruk fra piloter til bedrifts-omfattende applikasjoner. Infrastrukturen som kreves for å trene og vedlikeholde avanserte AI-modeller – som omfatter datamaskinkraft, data-lagring og pågående driftskostnader – kan eskalere raskt. Uten nøye tilsyn, risikerer disse prosjektene å bli urimelig dyre, og ligner de tidlige utfordringene som ble sett under adopsjonen av sky-teknologier.

Fokus på å sikre integriteten, renheten og kvaliteten på data fra begynnelsen av, kan hjelpe med å holde kostnadene nede på lang sikt. For ofte fokuserer selskapene på AI først og tar seg av deres data-utfordringer senere, og skaper dermed ineffektivitet og gåte glippe.

Kostnadseffektivitet er nært knyttet til investeringer over data- og core-infrastrukturnivået. Å investere i denne delen av staken er nøkkel til å sikre at LLM-er kan kjøres i stor skala. I praksis betyr dette å standardisere datainnsamling, sikre tilgjengelighet og implementere robuste data-styringsrammer.

Ansvarlig AI

Selskaper som integrerer ansvarlige AI-prinsipper på en robust, godt styrt data-grunnlag, vil være bedre posisjonert til å skala sine applikasjoner effektivt og etisk. Prinsipper som rettferdighet, transparens og ansvar i AI-inndata og -utdata er ikke lenger valgfrie for bedrifter – de er strategiske imperativ for å opprettholde tillit med ansatte og kunder, samt å møte fremvoksende reguleringskrav.

En kritisk ramme er EU AI-akt, som pålegger tydelig dokumentasjon, transparens og styring for høyrisiko AI-systemer. Overholdelse av slike rammer krever at selskaper implementerer prosesser som ikke bare validerer deres AI-modeller, men også gjør dem tolkbare og ansvarlige, noe som er spesielt viktig i høyrisiko-applikasjoner som kreditscoring, svindel-oppdaging og investeringsanbefalinger. Selskaper som prioriterer disse praksisene kan holde seg foran reguleringskravene og unngå kostbare juridiske eller omdømmesskader.

I tillegg, ettersom industrien utvikler seg og agensiske AI-systemer som kan ta autonome beslutninger blir mer utbredt, øker spillet for ansvarlig implementering. Å delegere handlinger til AI-verktøy krever tillit til deres pålitelighet og etisk atferd. For å oppnå dette, må organisasjonene investere i kontinuerlig auditing og overvåkingsrammer for å sikre at AI-systemer opererer som tiltenkt, og vokte nøye mot resultat-bias og å opprettholde urettferdige resultater.

Se fremover

AI-potensialet i bedriftens drift er uimotståelig, men å realisere sin fullverdi krever en endring i hvordan organisasjonene nærmer seg dets utvikling og utbredelse. Å gå fra eksperimentelle applikasjoner til skalerbare, arbeidsflyt-integrerte verktøy, krever en skarp fokus på å løse grunnleggende problemer med datakvalitet, styring og tilgjengelighet, og å anta en produkt-tankesett.

Lukke data-gapper og gjøre ansvarlig AI til en sentral del av strategien, vil være nøkkel til å opprettholde tillit med interessenter, fortsette å møte strategiske overholdelseskrav, og sikre at AI-systemer ikke bare er skalerbare, men også pålitelige og effektive. På denne måten kan AI-potensialet realiseres, og dets nåværende adopsjonskamper vil bli overvunnet i organisasjoner av alle størrelser.