Zmiana biegów: firmy przechodzą na stosowane sztuczne inteligencje w poszukiwaniu zwrotu z inwestycji

Era stosowanych sztucznych inteligencji już jest tu i rozwija się w szybkim tempie. Każdego dnia pojawiają się nowe przełomy w dziedzinie sztucznej inteligencji, czy to jest to sztuczna inteligencja multimodalna, GPT-4o, czy sztuczna inteligencja agentywna. Wraz z polityką rządu zmieniającą się w kierunku umożliwiającym jeszcze większy rozwój sztucznej inteligencji, ta fala innowacji nie spowalnia – dopiero się zaczyna. Wkraczamy w fazę, w której sztuczna inteligencja jest budowana z myślą o realnym wpływie na świat.

Podczas gdy nagłówki wciąż koncentrują się na potencjale sztucznej inteligencji do zastąpienia ludzkich miejsc pracy, rzeczywistość na najbliższe lata jest o wiele bardziej praktyczna: przyjęcie sztucznej inteligencji generatywnej będzie napędzane przez narzędzia, które wspomagają ludzi, a nie je zastępują. Te agenci sztucznej inteligencji są przygotowani do przejęcia powtarzalnych lub obciążonych danymi zadań, uwalniając czas dla ludzi, aby skoncentrować się na myśleniu i podejmowaniu decyzji na wyższym poziomie.

Co mogą zrobić firmy ze stosowaną sztuczną inteligencją? Świadkujemy teraz zmiany od rozwoju teoretycznego do wdrożenia praktycznego. Stosowana sztuczna inteligencja nie jest już tylko kwestią innowacji, ale wpływu. Focus nie jest już tylko na tym, co sztuczna inteligencja może zrobić, ale na tym, jak może być zintegrowana z codziennymi systemami, aby napędzać wartość biznesową w sposób niezawodny i odpowiedzialny.

Sztuczna inteligencja ma szansę w danych

Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby odblokować jeden z najmniej wykorzystywanych aktywów w nowoczesnym biznesie: dane. Organizacje posiadają ogromne ilości danych – w rzeczywistości, 64% zarządza co najmniej jednym petabajtem danych, a 41% przekracza to z co najmniej 500 petabajtami danych. Zamiast siedzieć na tej informacji, sztuczna inteligencja może analizować i ujawniać spostrzeżenia z nich, aby pomóc liderom podejmować świadome decyzje i pozostać przed konkurencją.

Na przykład, ogromną barierą zarówno w sprzedaży, jak i prognozowaniu przychodu jest ręczne wprowadzanie danych. Istnieją systemy, które zajmowały się tymi czasochłonnymi operacjami biznesowymi w przeszłości, ale nie są one wyposażone w możliwość obsługi dużych ilości danych ani w narzędzia do dokładnego wykorzystania danych, które otrzymują. Nie mogą one skalować się z dzisiejszymi objętościami danych ani dostarczać w czasie rzeczywistym działających spostrzeżeń. Z sztuczną inteligencją te zadania mogą być zautomatyzowane od końca do końca, pobierając z wielu źródeł, identyfikując trendy i generując dokładne prognozy z minimalnym nadzorem ludzkim.

Zautomatyzowanie tych operacji oferuje więcej korzyści niż tylko więcej czasu dla pracowników, aby wykonać inne zadania. Umożliwia także scentralizowanie operacji biznesowych, zarządzania danymi i usuwa możliwość błędów ludzkich, co ostatecznie prowadzi do lepiej poinformowanych decyzji i bardziej niezawodnych wyników.

Chociaż wiele firm siedzi na ogromnych ilościach informacji, które mogłyby poinformować lepsze decyzje, często brakuje im infrastruktury lub narzędzi, aby je skutecznie analizować. Wynika to z faktu, że systemy dziedziczone nie zostały zaprojektowane, aby wspierać dynamiczne, napędzane sztuczną inteligencją środowiska danych, a większość zespołów nie jest wyposażona w możliwość mostku tej luki samodzielnie. Stosowana sztuczna inteligencja oferuje ścieżkę, aby przekształcić ten niewykorzystany potencjał w rzeczywistą strategiczną przewagę.

Dokładność jest podstawowym ryzykiem w biznesie

Dla przedsiębiorstw kluczowym wyzwaniem dla prawdziwej adopcji sztucznej inteligencji jest precyzja. Większość przepływów pracy biznesowych, zwłaszcza w branżach takich jak finanse i sprzedaż, wymaga niezwykle wysokiej dokładności. Dziś narzędzia sztucznej inteligencji generatywnej, chociaż potężne, nie są jeszcze wystarczająco niezawodne, aby działać autonomicznie w środowiskach biznesowych o wysokim ryzyku. Nawet niewielki błąd może skutkować znacznym ryzykiem. Dlatego ludzie pozostają niezbędni do zapewnienia jakości, odpowiedzialności i zaufania.

Stawki są jasne: 97% liderów sprzedaży i finansów zgadza się, że odpowiednie dane ułatwiłyby dostarczanie dokładnych prognoz. Ale sztuczna inteligencja jest tylko tak dobra, jak dane, na których została wyszkolona. Zapewnienie jakości i istotności danych jest kluczem do odblokowania rzeczywistego zwrotu z inwestycji w systemy sztucznej inteligencji. Zasada “śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu” nadal obowiązuje, zwłaszcza w sztucznej inteligencji.

Powiedzmy, że sztuczna inteligencja może zmniejszyć błędy ludzkie w prognozowaniu i ujawnić spostrzeżenia, które są trudne do zauważenia ręcznie. Gdy prawidłowo zintegrowana, sztuczna inteligencja może zautomatyzować podstawowe funkcje prognozowania, wyeliminować uprzedzenia i wprowadzić poziom spójności, którego procesy ręczne nie mogą osiągnąć.

Przyszłość sukcesu biznesowego leży w połączeniu nadzoru ludzkiego i inteligencji maszynowej. Sztuczna inteligencja może wskazać sygnały, które mają największe znaczenie, priorytetowo traktować potencjalnych klientów i rekomendować najlepsze następne kroki. Ale to ludzie budują relacje, interpretują niuanse i ostatecznie zamykają umowy. Przedsiębiorstwa, które osiągną równowagę pomiędzy wykorzystaniem sztucznej inteligencji do optymalizacji strategii a uwolnieniem kreatywności ludzkiej, ostatecznie dostarczą bardziej dokładne prognozy, lepsze doświadczenia klientów i silniejsze wyniki sprzedaży.

Przyszłość sztucznej inteligencji agentywnej w biznesie

Patrząc w przyszłość, liderzy powinni priorytetowo traktować strategie sztucznej inteligencji, które balansują ambicję z odpowiedzialnością, dostarczając rzeczywistą, mierzącą wartość. Nie chodzi tylko o to, co sztuczna inteligencja może zrobić, ale o to, jak integruje się z przepływami pracy ludzkich, aby rozwiązywać znaczące problemy biznesowe w skali.

Agentywna sztuczna inteligencja jest jedną z najpotężniejszych form stosowanej sztucznej inteligencji. Praktycy dzisiaj zmagają się z analizowaniem swoich danych w sposób skuteczny, aby wydobyć działające spostrzeżenia, które pozwolą im działać bardziej efektywnie. Poprzez autonomiczne identyfikowanie możliwości, adaptację strategii i wykonywanie zadań, systemy agentywne dają zespołom swobodę, aby skoncentrować się na pracy o wysokim wpływie, bez poświęcania nadzoru lub precyzji.

To jest miejsce, w którym sztuczna inteligencja może mieć znaczący wpływ na przedsiębiorstwa w nadchodzącym roku i poza. Stosowana sztuczna inteligencja, zwłaszcza gdy oparta na silnych danych i kierowana przez ekspertów, może odblokować nowe poziomy wydajności, dokładności i innowacji. Rzeczywista szansa nie leży w hiperze: leży w budowaniu narzędzi sztucznej inteligencji, które są ugruntowane, ukierunkowane i zaprojektowane, aby rozwiązywać problemy, które mają znaczenie.