Koszt Inteligencji Spada: Jak Przedsiębiorstwa Mogą Konkurdywać?

15,7 biliona dolarów.

To więcej niż łączna roczna produkcja Japonii, Niemiec, Indii i Wielkiej Brytanii. Niezbyt zaskakująco, to również to, co PwC szacuje, że sztuczna inteligencja wniesie do globalnej gospodarki do 2030 roku. Nie jest tajemnicą, że koszt inteligencji spadał stabilnie przez lata. W rzeczywistości w 2020 roku, jedna trzecia przedsiębiorstw zgłosiła, że koszt sztucznej inteligencji spadł o aż 20% w niemal każdej branży.

W 1965 roku, Gordon Moore przewidział, że liczba tranzystorów na chipie podwoi się co dwa lata, umożliwiając postępy w mocy obliczeniowej, przechowywaniu danych i efektywności algorytmicznej. W następstwie tego przewidzenia, niemal wykładniczy wzrost chmury i modelu “płacisz za to, co używasz”, oznacza teraz, że nawet mniejsze organizacje mają dostęp do wyskalowalnej infrastruktury obliczeniowej przy relatywnie niskich kosztach. To usunęło potrzebę dużych początkowych inwestycji w infrastrukturę obliczeniową i umożliwiło mniejszym organizacjom konkurowanie z większymi na równych warunkach.

Ponadto, eksplozja danych odegrała kluczową rolę w redukcji kosztu inteligencji. Wzrost internetu i proliferacja czujników spowodowały, że dostępnych jest teraz mnóstwo danych do analizy. To pozwoliło na szkolenie algorytmów uczenia maszynowego na dużych zbiorach danych, co doprowadziło do poprawy dokładności i wydajności. Ponadto, ruch open-source umożliwił deweloperom dostęp i użycie dużych zbiorów danych za darmo, obniżając bariery wejścia do tworzenia inteligentnych systemów. Wreszcie, postępy w efektywności algorytmicznej również przyczyniły się do redukcji kosztu inteligencji. Naukowcy opracowali nowe techniki szkolenia i optymalizacji algorytmów uczenia maszynowego, co skutkowało szybszymi i bardziej dokładnymi modelami. To umożliwiło rozwój inteligentnych systemów z mniejszymi zasobami obliczeniowymi, redukując koszt rozwoju i wdrożenia.

W erze, w której technologie AI i ML są wszechobecne, możemy oczekiwać znaczących zmian w tym, jak przedsiębiorstwa działają i innowują w różnych branżach. W fintech, na przykład, agile startupy wykorzystują AI do dostarczania wszystkiego, od STP dla KYC i on-boardingu do finansowych i budżetowych wglądów. A w ochronie zdrowia, umożliwia małym startupom technologicznym przewidywanie objawów pacjentów za pomocą danych z noszących urządzeń i dostarczania terminowych usług awaryjnych.

Budowanie Połączonej Organizacji Jest Krytyczne

Połączone organizacje są o wiele lepiej przygotowane do wykorzystania spadającego kosztu inteligencji niż ich tradycyjne odpowiedniki. Część powodu tkwi w tym, że połączone organizacje wykorzystują technologie cyfrowe do łączenia się z klientami, pracownikami, dostawcami i partnerami w czasie rzeczywistym. Wykorzystują również podejście “chmura jako pierwsza” do infrastruktury, co ułatwia im łatwe przetwarzanie dużych ilości danych z urządzeń mobilnych, mediów społecznościowych i innych narzędzi w celu usprawnienia procesów i uzyskania wglądów w zachowania klientów. Większość połączonych organizacji, w rzeczywistości, opiera się na trzech głównych filarach.

Wzmacniany Potencjał Ludzki: Często, połączone organizacje są gospodarzem kultury innowacji, agilności i współpracy. Wysoki stopień automatyzacji i cyfryzacji oznacza, że pracownicy są uwolnieni od tyranii powtarzalnych zadań ręcznych i mają więcej czasu na rozwiązywanie kreatywnych problemów i wyższej rangi prac. W rzeczywistości, posiadanie infrastruktury cyfrowej, która wspiera kulturę innowacji, jest równie ważne, jak budowanie samej kultury.

Sieci Wartości: Liderzy w połączonych organizacjach rozumieją, że liniowa łańcuch dostaw straciła na swojej przydatności i zamiast tego inwestują w ekosystemy dostawców technologii, agregatorów, dystrybutorów i startupów. Niskie opóźnienia w połączeniach w ramach tych ekosystemów, czyli sieci wartości, oznaczają, że każdy interesariusz ma dostęp do strumienia informacji w czasie rzeczywistym, aby napędzać podejmowanie decyzji, optymalizować procesy i przyspieszać dostawę produktów. Solidnym przykładem jest to, jak ubezpieczyciele samochodowi współpracowali z producentami i firmami telematycznymi, aby uruchomić modele “płacisz za jazdę”, w których posiadacze polisy są obciążani niższą premią, jeśli stale wykazują się bezpiecznym zachowaniem podczas jazdy. W tym samym czasie, informacje zebrane przez telematykę pokładową pomagają służbom ratunkowym szybko śledzić miejsce wypadku, a także dostarczają krytyczne dane producentom, aby mogli optymalizować składniki bezpieczeństwa.

Operacje Kognitywne: W dzisiejszych czasach, “kultura innowacji” jest tylko tak dobra, jak dane, które ją karmią. Połączone organizacje są bardziej zdecentralizowane i elastyczne niż tradycyjne organizacje, z rozproszonymi zespołami i skupieniem się na wynikach, a nie procesach. Metodologie zwinne, procesy napędzane przez AI, które wymagają bardzo małego udziału ludzi, oraz wysoki stopień wewnętrznej łączności są cechami udanych połączonych organizacji. To oznacza, że dane płyną bezproblemowo w całym systemie, a interesariusze mogą natychmiast uzyskać dostęp do informacji krytycznych dla swojej pracy, bez utrudnień, które często tworzą operacje siołowe.

Jaki Jest Rzeczywisty Wpływ?

Z obecnością w ponad 20 krajach Azji, Bliskiego Wschodu i Afryki, szybko rozwijająca się firma FMCG chciała umocnić swoją pozycję na wielu rynkach. Jednak pomimo swojego sukcesu, firma miała trudności z wykorzystaniem pełnego potencjału sprzedaży w regionie ze względu na fragmentaryzowany krajobraz detaliczny na rynkach wschodzących. Konkretnie, firma miała trudności z uzyskaniem wglądu w popyt i zwiększeniem udziału w rynku ze względu na silną zależność od procesów ręcznych. W kwestii rozwiązania, użycie platformy napędzanej przez AI do automatyzacji operacji i mapowania krytycznych danych operacyjnych było pierwszym krokiem. Następnym było stworzenie pulpitu dla przedstawicieli handlowych i menedżerów terytorialnych, który pomagał im mapować penetrację terytorialną, identyfikować luki terytorialne i budować strategię dla skutecznego pokrycia punktów sprzedaży. W ciągu zaledwie kilku miesięcy, zobaczyli 15% wzrost wartości na rozmiar, 15% poprawę produktywności przedstawicieli handlowych i 50% skok w ECO.

Podobnie, gdy pandemia była w pełni, firma CPG śledziła rozprzestrzenianie się COVID-19 w różnych dzielnicach i wprowadziła te informacje do platformy AI, aby przewidzieć, które punkty sprzedaży detalicznej będą najbardziej dotknięte brakami zapasów. Wykorzystując te wglądy, w połączeniu z cyfrowo połączoną siecią dystrybutorów, byli w stanie uzupełnić swoje produkty w ciągu kilku dni, podczas gdy półki rywali były puste.

Etyka I Zwinność Inteligencji

Te historie ilustrują, jak małe organizacje, które przyjmują dostępne dla nich narzędzia i talenty AI, są w stanie wywrzeć wpływ, który większe, bardziej tradycyjne przedsiębiorstwa miałyby trudności z powtórzeniem. Aby pozostać wytrwałym w świecie, w którym każda organizacja ma dostęp do najnowocześniejszych narzędzi analitycznych i inteligentnych, przekształcenie się w połączoną organizację jest wyraźnie niezbędne.

Ale poza tworzeniem większej wartości ekonomicznej, jasna okazja dla przedsiębiorstw, aby wyróżnić się wśród swoich rówieśników, jest zobowiązanie do etycznego wykorzystania AI. Nie tylko oznacza to wykorzystanie tej technologii do dalszego promowania celów środowiskowych i społecznych, ale także zapewnienie, że ich modele AI są wrażliwe na kulturę, niezbyt stronnicze wobec perspektyw mniejszości i są wykorzystywane zgodnie z przepisami o ochronie prywatności. W miarę jak AI staje się coraz bardziej zakorzenione w operacjach przedsiębiorstw, wypieranie miejsc pracy jest również kluczową kwestią – jedną, którą liderzy mogą rozwiązać poprzez programy przekwalifikowania i skuteczne zarządzanie zmianą.

I models są wrażliwe na kulturę, niezbyt stronnicze wobec perspektyw mniejszości i są wykorzystywane zgodnie z przepisami o ochronie prywatności. W miarę jak AI staje się coraz bardziej zakorzenione w operacjach przedsiębiorstw, wypieranie miejsc pracy jest również kluczową kwestią – jedną, którą liderzy mogą rozwiązać poprzez programy przekwalifikowania i skuteczne zarządzanie zmianą.