Смена передач: бизнес переходит к прикладному ИИ, чтобы найти ROI

Эра прикладного ИИ уже здесь, и она развивается быстро. Каждый день появляются новые прорывы в области ИИ, будь то многомодальный ИИ, GPT-4 или агентный ИИ. С учетом изменения федеральной политики, направленной на содействие дальнейшему развитию ИИ, эта волна инноваций не замедляется – она только начинается. Мы вступаем в фазу, когда ИИ создается с учетом реального воздействия.

Однако, хотя заголовки все еще фокусируются на потенциале ИИ заменить человеческие рабочие места, реальность на ближайшие годы вперед намного более практична: внедрение генеративного ИИ будет обусловлено инструментами, которые помогают людям, а не заменяют их. Эти агенты ИИ готовы взять на себя повторяющиеся или трудоемкие задачи, освобождая время для людей, чтобы сосредоточиться на высокоуровневом мышлении и принятии решений.

Итак, что могут сделать бизнес с помощью прикладного ИИ? Мы сейчас наблюдаем сдвиг от теоретического развития к практическому внедрению. Прикладной ИИ не только об инновациях, но и об воздействии. Фокус больше не только на том, что может сделать ИИ, но и на том, как его можно интегрировать в повседневные системы, чтобы обеспечить бизнес-ценность надежным и ответственным образом.

Возможность ИИ лежит в данных

ИИ имеет потенциал разблокировать один из наиболее недооцененных активов в современном бизнесе: данные. Организации владеют огромными объемами данных – на самом деле, 64% управляют хотя бы одним петабайтом данных, и 41% превышают это количество с не менее 500 петабайтами данных. Вместо того, чтобы сидеть на этой информации, ИИ может анализировать и предоставлять информацию из нее, чтобы помочь лидерам принимать обоснованные решения и оставаться впереди конкурентов.

Например, огромным барьером как в продажах, так и в прогнозировании доходов является ручной ввод данных. Существуют системы, которые решали эти трудоемкие бизнес-операции в прошлом, но они не оснащены для обработки больших объемов данных или инструментов для точного использования полученных данных. Они не могут масштабироваться с сегодняшними объемами данных или предоставлять действенные идеи в реальном времени. С помощью ИИ эти задачи можно автоматизировать от начала до конца, извлекая информацию из нескольких источников, выявляя тенденции и генерируя точные прогнозы с минимальным человеческим надзором.

Автоматизация этих операций предлагает больше преимуществ, чем просто больше времени для сотрудников, чтобы выполнить другие задачи. Она также централизует бизнес-операции, управление данными и удаляет возможность человеческой ошибки, в конечном итоге ведя к более обоснованным решениям и более надежным результатам.

Хотя многие компании сидят на огромных объемах информации, которые могли бы информировать лучшее принятие решений, они часто не имеют инфраструктуры или инструментов для эффективного анализа. Это связано с тем, что устаревшие системы не были разработаны для поддержки динамичных, ИИ-ориентированных сред данных, и большинство команд не оснащены для мостования этого разрыва самостоятельно. Прикладной ИИ предлагает путь, чтобы превратить этот неиспользуемый потенциал в реальное стратегическое преимущество.

Точность является фундаментальным риском в бизнесе

Для предприятий ключевым вызовом для真正щего внедрения ИИ является точность. Большинство бизнес-процессов, особенно в отраслях, таких как финансы и продажи, требуют чрезвычайно высокой точности. Сегодняшние инструменты генеративного ИИ, хотя и мощные, еще не достаточно надежны, чтобы работать автономно в высокорисковых бизнес-средах. Даже небольшая ошибка может привести к значительному риску. Поэтому люди остаются важными для обеспечения качества, подотчетности и доверия.

Ставки ясны: 97% лидеров продаж и финансов согласны с тем, что правильные данные сделали бы доставку точных прогнозов намного проще. Но ИИ только так хорош, как данные, на которых он обучен. Обеспечение качества и актуальности данных является ключом к разблокировке реальной отдачи от инвестиций в ИИ-системы. Мусор на входе, мусор на выходе все еще действует: особенно в ИИ.

Тем не менее, ИИ может уменьшить человеческие ошибки в прогнозировании и выявить идеи, которые трудно обнаружить вручную. Когда он правильно интегрирован, ИИ может автоматизировать основные функции прогнозирования, устранить предвзятость и принести уровень последовательности, которого ручные процессы не могут достичь.

Будущее бизнес-успеха лежит в сочетании человеческого надзора и машинного интеллекта. ИИ может пометить сигналы, которые имеют наибольшее значение, расставить приоритеты среди потенциальных лидов и рекомендовать лучшие следующие шаги. Но это человеческие представители строят отношения, интерпретируют нюансы и, в конечном итоге, заключают сделки. Бизнесы, которые находят баланс между использованием ИИ для оптимизации стратегии и освобождением человеческой креативности, в конечном итоге будут доставлять более точные прогнозы, лучшие впечатления от клиентов и более сильные продажи.

Будущее агентного ИИ в бизнесе

Когда мы смотрим вперед, лидерам следует уделять приоритетное внимание стратегиям ИИ, которые балансируют амбиции с подотчетностью, что обеспечивает реальную, измеримую ценность. Это не только о том, что может сделать ИИ, но и о том, как он интегрируется с человеческими рабочими процессами, чтобы решать значимые бизнес-проблемы в масштабе.

Агентный ИИ – одна из наиболее мощных форм прикладного ИИ. Практики сегодня борются с анализом своих данных эффективно, чтобы извлечь действенные идеи, которые позволили бы им работать более эффективно. Автономно выявляя возможности, адаптируя стратегии и выполняя задачи, агентные системы дают командам свободу сосредоточиться на высокоэффективной работе, без жертвования надзором или точностью.

Это место, где ИИ может оказать значительное влияние на предприятия в следующем году и далее. Прикладной ИИ, особенно когда он основан на сильных данных и руководствуется экспертным суждением, может разблокировать новые уровни эффективности, точности и инноваций. Реальная возможность не в ажиотаже: она в создании инструментов ИИ, которые основаны, целевые и разработаны для решения проблем, которые имеют значение.