Poruszanie się po wyzwaniach związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach w 2025 r.

Świat biznesu był świadkiem fenomenalnego wzrostu adopcji sztucznej inteligencji (AI) — a konkretnie AI generatywnego (Gen AI). Według Szacunki Deloitte, wydatki przedsiębiorstw na Gen AI w 2024 r. mają wzrosnąć o 30 procent w porównaniu z kwotą 2023 miliardów dolarów w 16 r. W ciągu zaledwie roku technologia ta eksplodowała na scenie, aby zmienić strategiczne plany organizacji. Systemy AI przekształciły się w konwersacyjne, poznawcze i kreatywne dźwignie, aby umożliwić firmom usprawnienie operacji, ulepszenie doświadczeń klientów i podejmowanie decyzji opartych na danych. Krótko mówiąc, Enterprise AI stała się jedną z najważniejszych dźwigni dla CXO w celu zwiększenia innowacyjności i wzrostu.

Zbliżając się do roku 2025, spodziewamy się, że sztuczna inteligencja przedsiębiorstw będzie odgrywać jeszcze ważniejszą rolę w kształtowaniu strategii i operacji biznesowych. Kluczowe jest jednak zrozumienie i skuteczne rozwiązanie wyzwań, które mogą hamować rozwój pełnego potencjału sztucznej inteligencji.

Wyzwanie nr 1 — brak gotowości danych

Sukces AI zależy od spójnych, czystych i dobrze zorganizowanych danych. Jednak przedsiębiorstwa stają przed wyzwaniami związanymi z integracją rozproszonych danych w różnych systemach i działach. Bardziej rygorystyczne przepisy dotyczące prywatności danych wymagają solidnego zarządzania, zgodności i ochrony poufnych informacji, aby zapewnić niezawodne spostrzeżenia AI.

Wymaga to kompleksowego systemu zarządzania danymi, który rozbija silosy danych i rygorystycznie ustala priorytety danych, które wymagają modernizacji. Kałuże danych, które prezentują szybkie wygrane, pomogą w zabezpieczeniu długoterminowego zaangażowania w celu uzyskania właściwego ekosystemu danych. Centralizowane jeziora danych lub magazyny danych mogą zapewnić spójną dostępność danych w całej organizacji. Ponadto techniki uczenia maszynowego mogą wzbogacać i poprawiać jakość danych, jednocześnie automatyzując monitorowanie i zarządzanie krajobrazem danych.

Wyzwanie nr 2 — Skalowalność AI

W 2024 r., gdy organizacje rozpoczynały swoje podróże wdrożeniowe AI w przedsiębiorstwach, wiele z nich zmagało się ze skalowaniem swoich rozwiązań — głównie z powodu braku architektury technicznej i zasobów. Zbudowanie skalowalnej infrastruktury AI będzie kluczowe dla osiągnięcia tego celu.

Platformy chmurowe zapewniają wydajność, elastyczność i skalowalność w celu przetwarzania dużych zestawów danych i trenowania modeli AI. Wykorzystanie infrastruktury AI dostawców usług w chmurze może zapewnić szybkie skalowanie wdrażania AI bez konieczności znacznych początkowych inwestycji w infrastrukturę. Wdrożenie modułowych ram AI w celu łatwej konfiguracji i adaptacji w różnych funkcjach biznesowych pozwoli przedsiębiorstwom stopniowo rozszerzać swoje inicjatywy AI przy jednoczesnym zachowaniu kontroli nad kosztami i ryzykiem.

Wyzwanie nr 3 — Luki w talencie i umiejętnościach

A Ostatnie badanie Podkreśla alarmującą dysproporcję między entuzjazmem specjalistów IT dla AI a ich rzeczywistymi możliwościami. Podczas gdy 81% z nich wyraża zainteresowanie wykorzystaniem AI, zaledwie 12% posiada niezbędne umiejętności, a 70% pracowników wymaga znacznego podniesienia kwalifikacji w zakresie AI. Ta luka w zasobach kadrowych stanowi istotną przeszkodę dla przedsiębiorstw, które chcą rozwijać, wdrażać i zarządzać inicjatywami AI. Przyciągnięcie i utrzymanie wykwalifikowanych specjalistów AI stanowi poważne wyzwanie, a podnoszenie kwalifikacji obecnych pracowników wymaga znacznych inwestycji.

Strategia szkoleniowa organizacji powinna uwzględniać poziom znajomości AI wymagany przez różne grupy – twórców rozwiązań AI, kontrolerów, którzy weryfikują wyniki AI, oraz konsumentów, którzy wykorzystują dane z systemów AI do podejmowania decyzji. Ponadto konieczne będzie przeszkolenie liderów biznesowych, aby lepiej i skuteczniej doceniali strategiczne implikacje AI. Świadome promowanie kultury opartej na danych i integrowanie AI z procesami decyzyjnymi na wszystkich poziomach pozwala na zarządzanie oporem wobec AI, co prowadzi do poprawy jakości procesu decyzyjnego.

Wyzwanie nr 4 — zarządzanie sztuczną inteligencją i obawy etyczne

W miarę jak przedsiębiorstwa przyjmują sztuczną inteligencję na dużą skalę, wyzwanie stronniczych algorytmów staje się coraz większe. Modele sztucznej inteligencji, które są trenowane na niekompletnych lub stronnicze dane może wzmacniać istniejące uprzedzenia, prowadząc do niesprawiedliwych decyzji biznesowych i wyników. W miarę rozwoju technologii AI rządy i organy regulacyjne stale wprowadzają nowe przepisy dotyczące AI, aby umożliwić przejrzystość w podejmowaniu decyzji i chronić konsumentów. Na przykład UE określiła swoje polityki, ramy i zasady dotyczące korzystania ze AI w ustawie UE o AI z 2024 r. Firmy będą musiały sprawnie dostosowywać się do takich zmieniających się przepisów.

Poprzez ustanowienie odpowiednich ram zarządzania AI, które koncentrują się na przejrzystości, uczciwości i odpowiedzialności, organizacje mogą wykorzystać rozwiązania, które umożliwiają wyjaśnienie ich modeli AI — i budować zaufanie u konsumentów końcowych. Powinny one obejmować wytyczne etyczne dotyczące opracowywania i wdrażania modeli AI oraz zapewniać, że są one zgodne z wartościami firmy i wymogami regulacyjnymi.

Wyzwanie nr 5 — zrównoważenie kosztów i zwrotu z inwestycji

Opracowywanie, szkolenie i wdrażanie rozwiązań AI wymaga znacznego zaangażowania finansowego w zakresie infrastruktury, oprogramowania i wykwalifikowanych talentów. Wiele przedsiębiorstw staje przed wyzwaniami w zrównoważeniu tych kosztów z mierzalnymi zwrotami z inwestycji (ROI).

Identyfikacja właściwych przypadków użycia dla wdrożenia AI jest kluczowa. Musimy pamiętać, że nie każde rozwiązanie musi koniecznie wymagać AI. Ważne jest uzgodnienie właściwych punktów odniesienia do pomiaru sukcesu na wczesnym etapie podróży. Umożliwi to organizacjom uważne śledzenie dostarczonego i potencjalnego zwrotu z inwestycji w różnych przypadkach użycia. Informacje te można wykorzystać do rygorystycznego ustalania priorytetów i racjonalizacji przypadków użycia na wszystkich etapach, aby utrzymać koszty pod kontrolą. Organizacje mogą współpracować z dostawcami usług AI i analitycznych, którzy dostarczają wyniki biznesowe za pomocą elastycznych modeli komercyjnych, aby zabezpieczyć ryzyko inwestycji w zwrot z inwestycji.