Преодоление трудностей внедрения корпоративного ИИ в 2025 году

Деловой мир стал свидетелем феноменального всплеска внедрения искусственного интеллекта (ИИ) — и особенно генеративного ИИ (Gen AI). Согласно Оценки компании Deloitte, расходы предприятий на Gen AI в 2024 году должны увеличиться на 30 процентов по сравнению с показателем 2023 года в 16 миллиардов долларов США. Всего за год эта технология ворвалась на сцену, чтобы изменить стратегические дорожные карты организаций. Системы ИИ превратились в разговорные, когнитивные и креативные рычаги, позволяющие компаниям оптимизировать операции, улучшить качество обслуживания клиентов и принимать решения на основе данных. Короче говоря, Enterprise AI стал одним из главных рычагов для CXO для стимулирования инноваций и роста.

По мере приближения 2025 года мы ожидаем, что корпоративный ИИ будет играть ещё более значимую роль в формировании бизнес-стратегий и операций. Однако крайне важно понимать и эффективно решать проблемы, которые могут помешать полностью раскрыть потенциал ИИ.

Проблема №1 — Недостаточная готовность данных

Успех ИИ зависит от согласованных, чистых и хорошо организованных данных. Тем не менее, предприятия сталкиваются с трудностями при интеграции фрагментированных данных между системами и отделами. Более строгие правила конфиденциальности данных требуют надежного управления, соответствия и защиты конфиденциальной информации для обеспечения надежной информации ИИ.

Для этого требуется комплексная система управления данными, которая разрушает хранилища данных и строго расставляет приоритеты для данных, которые необходимо модернизировать. Данные, демонстрирующие быстрые результаты, помогут обеспечить долгосрочные обязательства по созданию правильной экосистемы данных. Централизованные озера данных или хранилища данных могут обеспечить постоянную доступность данных по всей организации. Кроме того, методы машинного обучения могут обогащать и повышать качество данных, одновременно автоматизируя мониторинг и управление ландшафтом данных.

Задача №2 — Масштабируемость ИИ

В 2024 году, когда организации начали внедрять корпоративный ИИ, многие испытывали трудности с масштабированием своих решений — в первую очередь из-за отсутствия технической архитектуры и ресурсов. Создание масштабируемой инфраструктуры ИИ будет иметь решающее значение для достижения этой цели.

Облачные платформы обеспечивают эффективность, гибкость и масштабируемость для обработки больших наборов данных и обучения моделей ИИ. Использование инфраструктуры ИИ поставщиков облачных услуг может обеспечить быстрое масштабирование развертывания ИИ без необходимости значительных первоначальных инвестиций в инфраструктуру. Внедрение модульных фреймворков ИИ для легкой настройки и адаптации в различных бизнес-функциях позволит предприятиям постепенно расширять свои инициативы ИИ, сохраняя при этом контроль над расходами и рисками.

Проблема №3 — Нехватка талантов и навыков

A Недавний опрос подчёркивает тревожное несоответствие между энтузиазмом ИТ-специалистов в отношении ИИ и их реальными возможностями. Хотя 81% респондентов выражают заинтересованность в использовании ИИ, лишь 12% обладают необходимыми навыками, а 70% сотрудников нуждаются в значительном повышении квалификации в области ИИ. Этот дефицит кадров создаёт серьёзные препятствия для предприятий, стремящихся разрабатывать, внедрять и управлять инициативами в области ИИ. Привлечение и удержание квалифицированных специалистов в области ИИ — серьёзная задача, а повышение квалификации существующих сотрудников требует значительных инвестиций.

Стратегия обучения организаций должна учитывать уровень грамотности в области ИИ, необходимый различным группам специалистов: разработчикам, разрабатывающим решения на основе ИИ, специалистам по проверке, проверяющим результаты ИИ, и потребителям, использующим результаты работы систем ИИ для принятия решений. Кроме того, руководителям компаний необходимо пройти обучение, чтобы лучше и эффективнее оценивать стратегические последствия внедрения ИИ. Сознательное развитие культуры, основанной на данных, и интеграция ИИ в процессы принятия решений на всех уровнях позволяет преодолеть сопротивление внедрению ИИ, что приводит к повышению качества принимаемых решений.

Проблема №4 — Управление ИИ и этические проблемы

По мере того, как предприятия в больших масштабах внедряют ИИ, проблема предвзятых алгоритмов становится все более серьезной. Модели ИИ, которые обучаются на неполных или предвзятые данные может усилить существующие предубеждения, что приведет к несправедливым деловым решениям и результатам. По мере развития технологий ИИ правительства и регулирующие органы постоянно вводят новые правила ИИ, чтобы обеспечить прозрачность принятия решений и защитить потребителей. Например, ЕС изложил свою политику, рамки и принципы использования ИИ в Законе ЕС об ИИ 2024 года. Компаниям необходимо будет быстро адаптироваться к таким меняющимся правилам.

Создавая правильные структуры управления ИИ, которые фокусируются на прозрачности, справедливости и подотчетности, организации могут использовать решения, которые обеспечивают объяснимость их моделей ИИ — и укреплять доверие конечных потребителей. Они должны включать этические принципы разработки и развертывания моделей ИИ и гарантировать, что они соответствуют ценностям компании и нормативным требованиям.

Задача №5 — Баланс стоимости и окупаемости инвестиций

Разработка, обучение и развертывание решений ИИ требуют значительных финансовых вложений в инфраструктуру, программное обеспечение и квалифицированный персонал. Многие предприятия сталкиваются с трудностями в балансировании этих затрат с измеримой окупаемостью инвестиций (ROI).

Определение правильных вариантов использования для внедрения ИИ имеет жизненно важное значение. Мы должны помнить, что не каждое решение обязательно нуждается в ИИ. Важно согласовать правильные ориентиры для измерения успеха на раннем этапе. Это позволит организациям внимательно следить за полученной и потенциальной окупаемостью инвестиций в различные варианты использования. Эту информацию можно использовать для строгой расстановки приоритетов и рационализации вариантов использования на всех этапах, чтобы контролировать расходы. Организации могут сотрудничать с поставщиками услуг ИИ и аналитики, которые обеспечивают бизнес-результаты с помощью гибких коммерческих моделей, чтобы гарантировать риск инвестиций в окупаемость инвестиций.