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 должны увеличиться на 30 процентов по сравнению с показателем 2023 года в размере 16 миллиардов долларов США. За всего год эта технология буквально взорвалась на сцене, изменив стратегические карты организаций. Системы ИИ превратились в разговорные, когнитивные и творческие рычаги, позволяющие бизнесу оптимизировать операции, улучшить опыт клиентов и принимать обоснованные решения на основе данных. Короче говоря, корпоративный ИИ стал одним из главных рычагов для CXO, чтобы стимулировать инновации и рост.

По мере приближения 2025 года мы ожидаем, что корпоративный ИИ будет играть еще более значимую 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 для обеспечения надежных выводов ИИ.

Для этого требуется комплексная система управления данными, которая разрушает данные в изоляции и строго отдает приоритет данным, которые необходимо модернизировать. Данные, демонстрирующие быстрые победы, помогут обеспечить долгосрочную приверженность правильной экосистемы данных. Центральные хранилища данных или склады 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 внедрять корпоративный ИИ, многие столкнулись с трудностями в 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 сервис-провайдеров может обеспечить быстрое масштабирование развертывания ИИ без необходимости значительных первоначальных инвестиций в инфраструктуру. Реализация модульных рамок ИИ для легкой конфигурации и адаптации к различным бизнес-функциям 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 ИИ среди специалистов ИТ и их реальными возможностями. Хотя 81% выражают интерес к использованию ИИ, только 12% обладают необходимыми навыками, и 70% работников требуют значительного повышения квалификации по ИИ. Этот разрыв в талантах представляет собой значительные препятствия для предприятий, стремящихся разработать, развернуть и управлять инициативами ИИ. Привлечение и удержание квалифицированных специалистов ИИ — это серьезная проблема, а переподготовка существующего персонала требует существенных инвестиций.

Стратегия обучения организаций должна решать уровень грамотности ИИ, необходимый для различных групп — разработчиков, которые создают решения ИИ, проверяющих, которые проверяют вывод ИИ, и потребителей, которые используют вывод ИИ для принятия решений. Кроме того, бизнес-лидерам необходимо пройти обучение, чтобы лучше и более эффективно оценить стратегические последствия ИИ. Осознанно 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

Когда предприятия принимают ИИ в большом масштабе, проблема предвзятых алгоритмов становится все более актуальной. Модели ИИ, обученные на неполных или предвзятых данных, могут укрепить существующие предвзятости, 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 свою политику, рамки и принципы использования ИИ через Закон ЕС об ИИ 2024 года. Компаниям необходимо быстро адаптироваться к таким меняющимся правилам.

Установив правильные рамки управления ИИ, которые фокусируются на прозрачности, справедливости и подотчетности, организации могут использовать решения, которые обеспечивают объяснимость их моделей ИИ — и建立ить доверие с конечными пользователями. Эти рамки должны включать этические рекомендации по разработке и развертыванию моделей ИИ и обеспечивать их соответствие ценностям компании и требованиям регулирования.

Проблема #5 — Балансирование затрат и ROI

Разработка, обучение и развертывание решений ИИ требует значительных финансовых инвестиций в инфраструктуру, программное обеспечение 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 по различным случаям использования. Эта информация может быть использована для тщательного определения приоритетов и рационализации случаев использования на всех стадиях, 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.