Nawigacja w wyzwaniach przyjęcia przedsiębiorczego sztucznej inteligencji w 2025 roku

Świat biznesu był świadkiem fenomenalnego wzrostu w przyjęciu sztucznej inteligencji (AI) — a konkretnie generatywnej AI (Gen AI). Zgodnie z szacunkami Deloitte, wydatki przedsiębiorstw na Gen AI w 2024 roku mają wzrosnąć o 30 procent w porównaniu z kwotą 16 miliardów dolarów w 2023 roku. W zaledwie rok, ta technologia wybuchła na scenie, zmieniając strategiczne mapy drogowe organizacji. Systemy AI przekształciły się w rozwiązania konwersacyjne, kognitywne i twórcze, umożliwiające firmom usprawnienie operacji, poprawę doświadczeń klientów i podejmowanie decyzji opartych na danych. Krótko mówiąc, przedsiębiorcza AI stała się jednym z najważniejszych dźwigni dla CXO, aby zwiększyć innowacje i wzrost.

W miarę zbliżania się do 2025 roku, spodziewamy się, że przedsiębiorcza AI odegra jeszcze bardziej znaczącą rolę w kształtowaniu strategii biznesowych i operacji. Jednakże, jest krytyczne, aby zrozumieć i skutecznie rozwiązać wyzwania, które mogą utrudnić pełny potencjał AI.

Wyzwanie #1 — Brak gotowości danych

Sukces AI zależy od spójnych, czystych i dobrze zorganizowanych danych. Jednakże, przedsiębiorstwa stają w obliczu wyzwań integracji fragmentowanych danych z różnych systemów i departamentów. Surowsze przepisy dotyczące ochrony danych wymagają solidnych ram zarządzania, zgodności i ochrony wrażliwych informacji, aby zapewnić niezawodne wglądy AI.

To wymaga kompleksowego systemu zarządzania danymi, który rozbija bariery danych, i rygorystycznie priorytetuje dane, które muszą być zmodernizowane. Wyświetlanie szybkich zwycięstw pomoże w uzyskaniu długoterminowego zaangażowania w poprawę ekosystemu danych. scentralizowane jeziora danych lub magazyny danych mogą zapewnić spójny dostęp do danych w całej organizacji. Ponadto, techniki uczenia maszynowego mogą wzbogacić i poprawić jakość danych, a także zautomatyzować monitorowanie i zarządzanie krajobrazem danych.

Wyzwanie #2 — Skalowalność AI

W 2024 roku, gdy organizacje rozpoczęły swoje podróże wdrażania przedsiębiorczej AI, wiele z nich borykało się ze skalowaniem swoich rozwiązań — głównie z powodu braku technicznej architektury i zasobów. Budowanie skalowalnej infrastruktury AI będzie kluczowe dla osiągnięcia tego celu.

Platformy chmurowe zapewniają wydajność, elastyczność i skalowalność do przetwarzania dużych zbiorów danych i szkolenia modeli AI. Wykorzystanie infrastruktury AI dostawców usług chmurowych może zapewnić szybkie skalowanie wdrożenia AI bez potrzeby znaczących inwestycji w infrastrukturę​. Wdrożenie modułowych ram AI dla łatwej konfiguracji i adaptacji w różnych funkcjach biznesowych pozwoli przedsiębiorstwom stopniowo rozszerzać swoje inicjatywy AI, jednocześnie utrzymując kontrolę nad kosztami i ryzykiem.​

Wyzwanie #3 — Luki w umiejętnościach i talentach

Niedawne badanie podkreśla alarmującą dysproporcję między entuzjazmem IT dla AI a ich rzeczywistymi możliwościami. Podczas gdy 81% wyraża zainteresowanie wykorzystaniem AI, tylko 12% posiada wymagane umiejętności, a 70% pracowników wymaga znaczących ulepszeń umiejętności AI. Ta luka w umiejętnościach stanowi znaczące przeszkody dla przedsiębiorstw, które próbują rozwijać, wdrażać i zarządzać inicjatywami AI. Przyciąganie i utrzymanie wykwalifikowanych specjalistów AI jest dużym wyzwaniem, a ulepszanie istniejącego personelu wymaga znaczących inwestycji.

Strategia szkoleniowa organizacji powinna uwzględniać poziom umiejętności AI, który jest wymagany przez różne grupy — budowniczych, którzy rozwijają rozwiązania AI, sprawdzających, którzy walidują dane wyjściowe AI, i konsumentów, którzy wykorzystują dane wyjściowe z systemów AI do podejmowania decyzji. Dodatkowo, liderzy biznesu będą musieli zostać przeszkoleni, aby lepiej i skuteczniej docenić strategiczne implikacje AI. Poprzez świadome wspieranie kultury opartej na danych i integrację AI w procesy decyzyjne na wszystkich poziomach, można zarządzać oporem wobec AI, co prowadzi do poprawy jakości decyzji. ​

Wyzwanie #4 — Zarządzanie AI i problemy etyczne

Gdy przedsiębiorstwa przyjmują AI na dużą skalę, pojawia się wyzwanie związane z algorytmami, które mogą być tendencyjne. Modele AI, które są szkolone na niepełnych lub tendencyjnych danych, mogą wzmacniać istniejące tendencyjności, prowadząc do niesprawiedliwych decyzji biznesowych i wyników. Gdy technologie AI ewoluują, rządy i organy regulacyjne stale wprowadzają nowe regulacje AI, aby umożliwić transparentność w podejmowaniu decyzji i chronić konsumentów. Na przykład, Unia Europejska określiła swoje polityki, ramy i zasady dotyczące wykorzystania AI za pomocą ustawy AI z 2024 roku. Przedsiębiorstwa będą musiały elastycznie dostosować się do tych ewoluujących regulacji.

Poprzez ustanowienie odpowiednich ram zarządzania AI, które koncentrują się na transparentności, uczciwości i odpowiedzialności, organizacje mogą wykorzystać rozwiązania, które umożliwiają wyjaśnialność ich modeli AI — i budować zaufanie z konsumentami końcowymi. Powinny one obejmować wytyczne etyczne dla rozwoju i wdrożenia modeli AI oraz zapewnić, że są one zgodne z wartościami firmy i wymogami regulacyjnymi.

Wyzwanie #5 — Balansowanie kosztów i zwrotu z inwestycji

Rozwój, szkolenie i wdrożenie rozwiązań AI wymaga znaczących nakładów finansowych w zakresie infrastruktury, oprogramowania i wykwalifikowanego personelu. Wiele przedsiębiorstw staje w obliczu wyzwań w balansowaniu tych kosztów z wymiernymi zwrotami z inwestycji (ROI).

Identyfikacja odpowiednich przypadków użycia AI jest kluczowa. Musimy pamiętać, że nie każde rozwiązanie musi koniecznie wymagać AI. Uzgodnienie odpowiednich wskaźników sukcesu na początku podróży jest ważne. To umożliwi organizacjom śledzenie dostarczonych i potencjalnych zwrotów z inwestycji w różnych przypadkach użycia. Te informacje mogą być wykorzystane do rygorystycznego priorytetowania i racjonalizacji przypadków użycia na wszystkich etapach, aby utrzymać koszty pod kontrolą. Przedsiębiorstwa mogą współpracować z dostawcami usług AI i analitycznych, którzy dostarczają wyniki biznesowe z elastycznymi modelami handlowymi, aby podjąć ryzyko inwestycji w ROI.