Navigarea provocărilor din 2025 ale adoptării IA pentru întreprinderi

Lumea afacerilor a asistat la o creștere fenomenală în adoptarea inteligenței artificiale (AI) – și în special a AI generativă (Gen AI). Conform Estimările Deloitte, cheltuielile întreprinderilor pentru Gen AI în 2024 sunt gata să crească cu 30% față de cifra din 2023 de 16 miliarde USD. În doar un an, această tehnologie a explodat pe scenă pentru a remodela foile de parcurs strategice ale organizațiilor. Sistemele AI s-au transformat în pârghii conversaționale, cognitive și creative pentru a permite companiilor să eficientizeze operațiunile, să îmbunătățească experiența clienților și să conducă decizii bazate pe date. Pe scurt, Enterprise AI a devenit una dintre pârghiile de top pentru CXO pentru a stimula inovația și creșterea.

Pe măsură ce ne apropiem de anul 2025, ne așteptăm ca inteligența artificială la nivel de întreprindere să joace un rol și mai semnificativ în modelarea strategiilor și operațiunilor de afaceri. Cu toate acestea, este esențial să înțelegem și să abordăm eficient provocările care ar putea împiedica întregul potențial al inteligenței artificiale.

Provocarea #1 – Lipsa pregătirii pentru date

Succesul AI depinde de date consistente, curate și bine organizate. Cu toate acestea, întreprinderile se confruntă cu provocări în integrarea datelor fragmentate între sisteme și departamente. Reglementări mai stricte privind confidențialitatea datelor necesită o guvernare robustă, conformitate și protecție a informațiilor sensibile pentru a asigura informații fiabile ale AI.

Acest lucru necesită un sistem cuprinzător de gestionare a datelor care să distrugă silozurile de date și să prioritizeze riguros datele care trebuie modernizate. Bălțile de date care prezintă câștiguri rapide vor ajuta la asigurarea angajamentului pe termen lung pentru realizarea corectă a ecosistemului de date. Lacurile de date centralizate sau depozitele de date pot asigura accesibilitatea constantă a datelor în întreaga organizație. În plus, tehnicile de învățare automată pot îmbogăți și îmbunătăți calitatea datelor, în timp ce automatizează monitorizarea și guvernarea peisajului datelor.

Provocarea nr. 2 – Scalabilitate AI

În 2024, pe măsură ce organizațiile și-au început călătoriile de implementare a inteligenței artificiale pentru întreprinderi, multe s-au luptat să-și extindă soluțiile – în primul rând din cauza lipsei de arhitectură și resurse tehnice. Construirea unei infrastructuri AI scalabile va fi crucială pentru atingerea acestui scop.

Platformele cloud oferă eficiența, flexibilitatea și scalabilitatea pentru a procesa seturi mari de date și a antrena modele AI. Folosirea infrastructurii AI a furnizorilor de servicii cloud poate oferi o extindere rapidă a implementării AI fără a fi nevoie de investiții inițiale semnificative în infrastructură. Implementarea cadrelor AI modulare pentru configurarea și adaptarea ușoară în diferite funcții de afaceri va permite întreprinderilor să-și extindă treptat inițiativele AI, păstrând în același timp controlul asupra costurilor și riscurilor.

Provocarea #3 — Lacunele de talent și abilități

A studiu recent evidențiază discrepanța alarmantă dintre entuziasmul profesioniștilor IT pentru inteligența artificială și capacitățile lor reale. În timp ce 81% își exprimă interesul pentru utilizarea inteligenței artificiale, doar 12% posedă competențele necesare, iar 70% dintre lucrători necesită îmbunătățiri semnificative ale competențelor în domeniul inteligenței artificiale. Această diferență de talente reprezintă obstacole semnificative pentru întreprinderile care doresc să dezvolte, să implementeze și să gestioneze inițiative de inteligență artificială. Atragerea și menținerea profesioniștilor calificați în domeniul inteligenței artificiale reprezintă o provocare majoră, iar perfecționarea personalului existent necesită investiții substanțiale.

Strategia de instruire a organizațiilor ar trebui să abordeze nivelul de alfabetizare în domeniul inteligenței artificiale (IA) necesar diverselor cohorte - constructori, care dezvoltă soluții de IA, verificatori, care validează rezultatele IA, și consumatori, care utilizează rezultatele sistemelor de IA pentru luarea deciziilor. În plus, liderii de afaceri vor trebui să fie instruiți pentru a aprecia mai bine și mai eficient implicațiile strategice ale IA. Prin promovarea conștientă a unei culturi bazate pe date și integrarea IA în procesele decizionale la toate nivelurile, rezistența la IA poate fi gestionată, ceea ce duce la îmbunătățirea calității procesului decizional.

Provocarea #4 – Guvernarea AI și preocupările etice

Pe măsură ce întreprinderile adoptă AI la scară, provocarea algoritmilor părtinitori este mare. Modele AI care sunt antrenate pe incomplete sau date părtinitoare poate consolida părtinirile existente, conducând la decizii și rezultate comerciale inechitabile. Pe măsură ce tehnologiile AI evoluează, guvernele și organismele de reglementare introduc în mod constant noi reglementări AI pentru a permite transparența în luarea deciziilor și pentru a proteja consumatorii. De exemplu, UE și-a subliniat politicile, cadrele și principiile privind utilizarea AI prin Legea UE AI, 2024. Companiile vor trebui să se adapteze cu agilitate la astfel de reglementări în evoluție.

Prin stabilirea cadrelor potrivite de guvernanță AI care se concentrează pe transparență, corectitudine și responsabilitate, organizațiile pot folosi soluții care permit explicabilitatea modelelor lor de AI și pot construi încrederea consumatorilor finali. Acestea ar trebui să includă orientări etice pentru dezvoltarea și implementarea modelelor AI și să se asigure că acestea se aliniază cu valorile companiei și cu cerințele de reglementare.

Provocarea #5 — Echilibrarea costurilor și rentabilității investiției

Dezvoltarea, instruirea și implementarea soluțiilor AI necesită un angajament financiar semnificativ în ceea ce privește infrastructura, software-ul și talentul calificat. Multe întreprinderi se confruntă cu provocări în a echilibra acest cost cu randamente măsurabile ale investiției (ROI).

Identificarea cazurilor de utilizare potrivite pentru implementarea AI este vitală. Trebuie să ne amintim că orice soluție poate să nu aibă neapărat nevoie de AI. Este important să cădeți de acord asupra reperelor potrivite pentru a măsura succesul la începutul călătoriei. Acest lucru va permite organizațiilor să urmărească îndeaproape randamentul investiției furnizat și potențial în diferite cazuri de utilizare. Aceste informații pot fi folosite pentru a prioritiza și raționaliza în mod riguros cazurile de utilizare în toate etapele pentru a menține costul sub control. Organizațiile pot colabora cu furnizori de servicii de IA și analiză care oferă rezultate comerciale cu modele comerciale flexibile pentru a asigura riscul investițiilor în rentabilitatea investiției.