Навигация по проблемам 2025 года при внедрении корпоративного ИИ

Бизнес-мир стал свидетелем феноменального роста внедрения искусственного интеллекта (ИИ) — и, в частности, генеративного ИИ (Gen AI). Согласно оценкам Deloitte, корпоративные расходы на Gen AI в 2024 году, как ожидается, увеличатся на 30 процентов по сравнению с показателем 2023 года в размере 16 миллиардов долларов США. За всего год эта технология взорвалась на сцене, чтобы изменить стратегические дорожные карты организаций. Системы ИИ превратились в разговорные, когнитивные и творческие рычаги, чтобы позволить бизнесу оптимизировать операции, улучшить опыт клиентов и принимать обоснованные решения на основе данных. Коротко говоря, корпоративный ИИ стал одним из основных рычагов для CXO, чтобы стимулировать инновации и рост.

По мере приближения 2025 года мы ожидаем, что корпоративный ИИ будет играть еще более значительную роль в формировании бизнес-стратегий и операций. Однако важно понять и эффективно решить проблемы, которые могут препятствовать полному потенциалу ИИ.

Проблема #1 — Недостаточная готовность данных

Успех ИИ зависит от последовательных, чистых и хорошо организованных данных. Однако предприятия сталкиваются с проблемами интеграции фрагментированных данных из различных систем и отделов. Более строгие правила защиты данных требуют надежного управления, соблюдения и защиты конфиденциальной информации, чтобы обеспечить надежные сведения ИИ.

Для этого требуется комплексная система управления данными, которая разрушает барьеры между данными и строго отдает приоритет данным, которые необходимо модернизировать. Данные, демонстрирующие быстрые победы, помогут обеспечить долгосрочную приверженность правильной экосистеме данных. Централизованные озера данных или хранилища данных могут обеспечить последовательный доступ к данным во всей организации. Кроме того, методы машинного обучения могут обогатить и улучшить качество данных, а также автоматизировать мониторинг и управление ландшафтом данных.

Проблема #2 — Масштабируемость ИИ

В 2024 году, когда организации начали свое путешествие по внедрению корпоративного ИИ, многие столкнулись с трудностями при масштабировании своих решений — в основном 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 облачных сервисных провайдеров может обеспечить быстрое масштабирование развертывания ИИ без необходимости значительных первоначальных инвестиций в инфраструктуру. Реализация модульных框ов ИИ для легкой конфигурации и адаптации в различных бизнес-функциях позволит предприятиям постепенно расширять свои инициативы ИИ, сохраняя при этом контроль над затратами и рисками.

Проблема #3 — Недостаток талантов и навыков

Недавний опрос подчеркивает тревожную диспропорцию между энтузиазмом ИТ-профессионалов по поводу ИИ и их фактическими возможностями. Хотя 81% выражают интерес к использованию ИИ, только 12% обладают необходимыми навыками, а 70% работников требуют значительных улучшений в навыках ИИ. Этот разрыв в талантах представляет значительные препятствия для предприятий, стремящихся разработать, развернуть и управлять инициативами ИИ. Привлечение и удержание квалифицированных специалистов ИИ — это большая проблема, а повышение квалификации существующего персонала требует значительных инвестиций.

Стратегия обучения организаций должна решать уровень грамотности ИИ, необходимый для различных когорт — разработчиков, которые создают решения ИИ, проверяющих, которые проверяют выходные данные ИИ, и потребителей, которые используют выходные данные из систем ИИ для принятия решений. Кроме того, бизнес-лидерам необходимо пройти обучение, чтобы лучше и более эффективно оценить стратегические последствия ИИ. Сознательно создавая культуру, ориентированную на данные, и интегрируя ИИ в процессы принятия решений на всех уровнях, можно управлять сопротивлением ИИ, что приведет к улучшению качества принятия решений.

Проблема #4 — Управление ИИ и этические проблемы

По мере внедрения ИИ в масштабе предприятия возникает проблема предвзятых алгоритмов. Модели ИИ, обученные на неполных или предвзятых данных, могут укрепить существующие предубеждения, что приведет к несправедливым бизнес-решениям и результатам. По мере эволюции технологий ИИ правительства и регулирующие органы постоянно вводят новые правила ИИ, чтобы обеспечить прозрачность в принятии решений и защитить потребителей. Например, ЕС изложил свои политики, рамки и принципы использования ИИ через Закон ЕС об ИИ, 2024 год. Компании должны быстро адаптироваться к таким меняющимся правилам.

Установив правильные рамки управления ИИ, ориентированные на прозрачность, справедливость и подотчетность, организации могут использовать решения, которые обеспечивают объяснимость их моделей ИИ — и построить доверие с конечными потребителями. Это должно включать этические рекомендации для разработки и развертывания моделей ИИ и обеспечить их соответствие ценностям компании и требованиям регулирования.

Проблема #5 — Сбалансирование затрат и ROI

Разработка, обучение и развертывание решений ИИ требует значительных финансовых обязательств в виде инфраструктуры, программного обеспечения и квалифицированных специалистов. Многие предприятия сталкиваются с трудностями в балансировании этих затрат с измеримыми результатами от инвестиций (ROI).

Определение правильных случаев использования ИИ имеет решающее значение. Нам нужно помнить, что не каждое решение обязательно требует ИИ. Согласование правильных эталонов для измерения успеха на ранней стадии имеет важное значение. Это позволит организациям внимательно следить за достигнутыми и потенциальными результатами ROI в различных случаях использования. Эта информация может быть использована для строгой приоритизации и рационализации случаев использования на всех этапах, чтобы держать затраты под контролем. Организации могут сотрудничать с провайдерами услуг ИИ и аналитики, которые обеспечивают бизнес-результаты с гибкими коммерческими моделями, чтобы подписать риск инвестиций ROI.