Максимизация ROI от искусственного интеллекта в корпоративном секторе

Как и в случае с многими технологиями до этого, искусственный интеллект (ИИ) считается следующим великим нововведением, которое корпорации просто обязаны использовать. Иронично, но основная технология существует уже десятилетия, но с последними итерациями, ажиотаж вокруг ИИ достиг лихорадочного накала – опережая реальность внедрения в корпоративном секторе. Однако, когда ИТ-команды сталкиваются с возрастающим давлением, чтобы присоединиться к ИТ-революции, они должны сбалансировать этот энтузиазм с реальностью финансового результата. Различные внедрения требуют разных уровней инвестиций, что означает, что они также должны принести разную отдачу – часто по разному графику.

Способность поставлять успешные продукты ИИ зависит от множества факторов: конкретных стратегий, планирования и выполнения, выбранных бизнес-лидерами; наличия квалифицированных ресурсов; соответствия продукту; организационного принятия риска; и управления временем против ожидаемой отдачи от инвестиций (ROI).

Балансирование этих факторов – это вызов, но следование этим трем шагам может сохранить организации на пути к ROI от ИИ.

Понимание технологии

Многие корпорации вступают в ИИ, считая, что они отстают, но не полностью понимая, почему, как или что такое технология. В результате их первая задача – различать различные виды ИИ, начиная с точного ИИ и генеративного ИИ.

Точный ИИ – это использование машинного обучения и глубокого обучения для улучшения результатов. Это позволяет корпорациям автоматизировать процессы принятия решений, создавая эффективность и увеличивая ROI. Точный ИИ стал зрелой технологией для корпораций, которая продолжает набирать популярность и становится более распространенной с каждым днем.

Генеративный ИИ (GenAI) – это новая технология, которая приобрела известность после выпуска OpenAI ChatGPT в конце 2022 года. Она состоит из фундаментальных больших языковых моделей (LLM), обученных на миллиардах параметров для генерации нового семантического текстового контекста. GenAI предлагает значительные возможности для бизнес-воздействия и операционной эффективности, но она еще находится на ранней стадии внедрения.

Одной из значительных проблем является стандарт качества данных, который повышен для приложений GenAI, поскольку низкокачественные наборы данных могут ввести проблемы прозрачности и этики.

Надежность данных начинается с проектирования и реализации рабочих процессов; создания трубопроводов для выполнения; абстракции через API; курирования и демократизации; и обработки различных типов данных. Вместо предыдущего поколения требований к качеству данных, которые включали 4V (объем, скорость, достоверность и разнообразие), ИИ требует новых требований, которые включают 4P: прогнозирование, производительность, точность и персонализация в масштабе.

Прогнозирование: алгоритмы ИИ позволяют использовать статистический анализ для поиска закономерностей в данных и определения поведения для прогнозирования и прогнозирования будущих событий, коррелируя исторические данные и данные в реальном времени для принятия решений.

Производительность: ИИ позволяет автоматизировать бизнес-процессы, увеличивая эффективность и производительность корпораций, снижая повторяющиеся задачи и освобождая время сотрудников для более стратегических задач.

Точность: этот показатель измеряет результаты модели таким образом, что модели машинного обучения могут производить точность в пределах приемлемого диапазона, определенного случаями использования. Точность также рассчитывается как количество истинных положительных результатов, разделенное на общее количество положительных прогнозов.

Персонализация в масштабе: это относится к процессу использования надежных данных, таких как истории покупок клиентов, действия на сайте, анализ настроений клиентов для конкретных продуктов и ответы на опросы. Это обеспечивает индивидуальный опыт для разных демографических групп.

Помимо качества данных, корпорации должны учитывать множество других факторов – как внутренних, так и внешних – при оценке своей готовности к ИИ: управление, соответствие требованиям, инвестиции в облачные технологии, таланты, новые модели бизнес-операций, управление рисками и лидерская приверженность.

Организации должны начать с установления видения ИИ, соответствующего их целям и стратегическим задачам. Поддержка со стороны высшего руководства имеет решающее значение, поскольку внедрения ИИ требуют значительных первоначальных инвестиций. CIO должен четко артикулировать путь к ROI для всего высшего руководства – это истинный тест для CIO в повышении ИТ с функции обеспечения до стратегической.

Далее организация должна согласовать людей, процессы и технологии. ИИ требует новых навыков и сертификатов, таких как модели глубокого обучения и машинного обучения, поскольку организации традиционно интегрируют ИИ в рабочие процессы человека. Однако GenAI меняет динамику, но большинство лучших практик и рекомендаций по ответственной эксплуатации все еще включают компонент “человека в цикле” для поддержания этических стандартов и ценностей.

Внедрение ИИ также требует новых бизнес-процессов для управления и обеспечения качества данных, позволяя данным ученым, ответственным за поставку новых моделей ИИ, решать сложные бизнес-задачи.

Когда новые продукты ИИ проектируются, разрабатываются и производятся для производства, корпорации также должны оставаться бдительными относительно последних нормативных политик в отрасли ИИ. Европейский закон об ИИ установил лучшие практики для использования ИИ – и последствия за не соблюдение этих политик. В результате корпорации создали команды для создания, оценки и обновления усилий по регулированию ИИ.

С учетом того, что корпорации становятся все более ориентированными на данные, они должны разработать основные стратегии для защиты активов данных, которые позволяют им поставлять лучшие идеи через платформы автоматизации аналитических процессов. Оттуда они могут выбрать технологии ИИ и новые платформы, которые имеют для них наибольший смысл.

Определение делового случая

Наконец,真正ая отдача от инвестиций в ИИ требует продажи выгоды клиентам, что означает, что готовность к ИИ требует нового делового мышления, поскольку технология стимулирует трансформацию для корпораций в различных отраслях.

Успешное развитие продуктов ИИ требует глубокого понимания отраслевых путей клиентов и согласования решений ИИ с бизнес-целями. Центричность клиента играет ключевую роль в разработке новых операционных моделей, и современные технологии используются для повышения эффективности.

Например, клиенты, ищущие небольшие победы в зрелости ИИ, могут полагаться на свои программные активы и облачную инфраструктуру для разработки новых продуктов и решений. Это сохраняет удовлетворенность среди сотрудников на более высоком уровне и сохраняет их фокус на превышении ожиданий клиентов.

Тем не менее, ядро организации должно сосредоточиться на сокращении времени выхода на рынок и улучшении управления новыми процессами для сокращения цикла разработки продукта и повышения эффективности поставки новых продуктов. Например, распределенная платформа аналитики данных используется для автоматизации ингестии, курирования, демократизации, обработки и аналитики в реальном времени – все это повышает производительность и ROI.

Разблокировка полного потенциала ROI от ИИ

ИИ по своей сути представляет собой продвинутые алгоритмы, качество данных, вычислительную мощность, Инфраструктуру как код, управление, ответственный ИИ с этикой для защиты конфиденциальности данных. Основы готовности к применению ИИ и проблемы управления данными требуют жестких данных-ориентированных рамок, людей, процессов, стратегий, этики и технологических платформ.

Одновременно McKinsey сообщает, что 65% корпораций используют технологии ИИ – в два раза больше, чем в прошлом году. Это демонстрирует импульс, но внедрения все еще переходят от любопытства к реальным бизнес-кейсам в масштабе. GenAI поставляет новые прорывы, позволяя организациям использовать новые возможности через разработку семантических и многомодальных LLM. Это демократизирует весь спектр возможностей ИИ, позволяя им генерировать новые потоки доходов.

С правильной стратегией, лидерской приверженностью и инвестициями в правильные кейсы, бизнес может получить значительную ценность и стимулировать трансформационный рост через ИИ.