Nova raziskava ugotavlja, da je ravnotežje med enostavno uporabo umetne inteligence in zaupanjem na vrhu misli poslovnih voditeljev

Nedavno poročilo CIO je razkrilo, da podjetja kljub temu vlagajo do 250 milijonov dolarjev v umetno inteligenco se trudi dokazati donosnost naložbe. Poslovni voditelji si prizadevajo za produktivnost, vendar z integracijo nove tehnologije prihaja do potrebe po morebitnem preoblikovanju obstoječih aplikacij, posodobitvi procesov in navdihovanju delavcev, da se učijo in prilagajajo sodobnemu poslovnemu okolju.

Nate MacLeitch, Predsednik uprave QuickBlox je anketiralo 136 vodstvenih delavcev, da bi odkrilo resničnost sprejemanja umetne inteligence – pri čemer je pogledalo glavne prednostne naloge vodij, glavne skrbi in kje iščejo zaupanja vredne informacije o svojih bodočih orodjih leta 2025.

Ali žrtvujemo zaupanje za učinkovitost?

Rezultati raziskave so ugotovili, da sta enostavna uporaba in integracija (72.8 %) najpomembnejša gonilna sila pri izbiri poslovnih orodij AI. Ko so jih vprašali, kaj jih najbolj skrbi med postopkom izbire, je 60.3 % glasovalo, da sta zasebnost in varnost njihovi največji skrbi. Ta poudarek na enostavnosti uporabe pa sproža vprašanja o tem, ali je varnosti ustrezno prednostna naloga.

Ljudje in stroji postajajo vse lažji za komunikacijo, kar uporabnikom umetne inteligence omogoča, da z večjo strokovnostjo dosežejo več. Podjetja lahko avtomatizirajo naloge, optimizirajo procese in sprejemajo boljše odločitve z uporabnikom prijazno analitiko. 

Umetna inteligenca in mikrostoritve, ki jih poganja API, bodo podjetjem omogočili modularno integracijo naprednih funkcij umetne inteligence v svoje obstoječe sisteme. Združite to z rešitvami brez kode, samodejnim ML in glasovno vodenimi multimodalnimi virtualnimi pomočniki in ta pristop bo pospešil razvoj aplikacij po meri, ne da bi zahtevali obsežno strokovno znanje in izkušnje z umetno inteligenco. 

Z nenehnim raziskovanjem in optimizacijo naj bi umetna inteligenca dodala 4.4 bilijon USD svetovnemu gospodarstvu. Ključni in zapleteni del, ki ga je treba imeti v mislih danes, je preverjanje, ali so te vnaprej zgrajene rešitve skladne z regulativnimi in etičnimi praksami umetne inteligence. Močno šifriranje, strog nadzor dostopa in redna preverjanja zagotavljajo varnost podatkov v teh sistemih AI.

Prav tako je vredno preveriti, katerim etičnim okvirom umetne inteligence sledijo ponudniki, da bi zgradili zaupanje, se izognili škodi in zagotovili, da bo umetna inteligenca koristila vsem. Nekateri omenjeni vključujejo, Zakon EU o AI, načela umetne inteligence OECD, etični okvir umetne inteligence UNESCO, smernice IEEE za etično usklajeno oblikovanje (EAD) in NIST AI Risk Management Framework.

Kaj potrebujejo voditelji in kje gredo po to?

Čeprav so bili pomisleki glede zasebnosti podatkov največja skrb voditeljev v fazi izbire umetne inteligence, jih je le 20.6 % na vprašanje o njihovih izzivih pri integraciji to označilo kot glavno težavo. Namesto tega je 41.2 % vodij navedlo, da so stroški integracije najpomembnejši.

Zanimivo pa je, da na vprašanje "Kakšno dodatno podporo potrebujete?" odgovor »cenovno ugodnejše možnosti« je bil uvrščen najnižje, pri čemer so se vodje bolj osredotočili na iskanje usposabljanja in izobraževanja (56.6 %), prilagojenih rešitev (54.4 %) in tehnične podpore (54.4 %). To nakazuje, da ljudje ne iščejo le najcenejših možnosti – iščejo ponudnike, ki jih lahko podpirajo z integracijo in varnostjo. Raje bi našli zaupanja vredne partnerje, ki bi jih vodili skozi ustrezne metode varovanja zasebnosti podatkov, in so za to pripravljeni plačati.

Zunanji viri informacij so prednost pri raziskovanju, katerim vodilnim v aplikacijah AI lahko zaupajo. Ko so jih prosili, da pri odločanju o orodjih izbirajo med platformami družbenih omrežij, blogi, platformami skupnosti in spletnimi imeniki kot najbolj zaupanja vrednim virom informacij, je enaka večina, 54.4 %, dejala LinkedIn in X.

Verjetno sta ti dve platformi najbolj zaupali zaradi velikega števila strokovnjakov, s katerimi se je bilo na voljo za povezovanje. Na LinkedInu lahko vodje spremljajo strani podjetja, najboljše prakse, informacije o izdelkih in zanimanja, ki jih delijo prek objav, pregledajo komentarje sodelavcev in celo začnejo pogovore z drugimi kolegi, da pridobijo vpogled iz izkušenj iz prve roke. Podobno lahko na X vodilni sledijo strokovnjakom iz industrije, analitikom in podjetjem, da ostanejo obveščeni o najnovejših dogodkih. Hitra narava platforme pomeni, da če je orodje AI v trendu, bodo člani platforme slišali zanj.

Kljub temu obstaja možnost napačnih informacij in pristranskih mnenj na kateri koli platformi družbenih medijev. Odločevalci morajo biti pozorni na kombinacijo spletnih raziskav, strokovnih posvetovanj in predstavitev prodajalcev, ko se odločajo o nakupu orodja AI.

Ali se lahko vodenje razvije dovolj hitro?

Omejeno notranje strokovno znanje in izkušnje za upravljanje umetne inteligence je 26.5 % navedlo kot drugo največjo skrb med integracijo, takoj za stroški integracije. A nedavna IBM-ova študija o umetni inteligenci na delovnem mestu ugotovili, da 87 % vodij podjetij pričakuje, da se bo vsaj četrtina njihove delovne sile morala prekvalificirati kot odgovor na generativno umetno inteligenco in avtomatizacijo. Čeprav je iskanje pravega partnerja dober začetek, katere strategije lahko vodje uporabijo za usposabljanje ekip o zahtevanih informacijah in doseganje uspešne posvojitve?

Počasen in vztrajen zmaga na dirki, vendar si prizadevajte, da šteje vsaka minuta. Vodje podjetij se morajo zavedati skladnosti s predpisi ter pripraviti svoje delovanje in delovno silo. To vključuje ustvarjanje učinkovitih strategij upravljanja umetne inteligence, zgrajenih na petih stebrih: razložljivost, pravičnost, robustnost, preglednost in zasebnost.

Pomaga, če so vsi na isti strani – z zaposlenimi, ki delijo vašo željo po sprejetju učinkovitejših strategij. Začnite tako, da jim pokažete, kaj imajo od tega. Večji dobički? Manj stresne obremenitve? Priložnosti za učenje in napredovanje? Pomaga, če imate dokaze, ki podpirajo vaše izjave. Bodite pripravljeni doseči nekaj hitrih zmag ali pilotnih projektov, ki rešujejo bolj preproste boleče točke. Na primer, v scenariju zdravstvenega varstva je to lahko prepisovanje klicev bolnikov in samodejno izpolnjevanje obrazcev za sprejem za odobritev zdravnikov.

Kljub temu ne morete predvideti, kaj je v mislih vseh, zato je pomembno, da ustvarite prostore, kjer se ekipe počutijo udobno in delijo ideje, pomisleke in povratne informacije brez strahu pred obsodbo ali maščevanjem. To ponuja tudi priložnost za odkrivanje in reševanje bolečinskih točk, za katere niste vedeli, da obstajajo. Spodbujanje psihološke varnosti je ključnega pomena tudi pri prilagajanju na nove procese. Neuspehe označite kot dragocene učne izkušnje, ne nazadovanja, da bi spodbudili zagon naprej.

Pri sprejemanju umetne inteligence v poslu ne gre le za povečanje učinkovitosti – gre za iskanje pravega ravnovesja med uporabnostjo, varnostjo in zaupanjem. Medtem ko podjetja priznavajo potencial umetne inteligence za zmanjšanje stroškov in racionalizacijo operacij, se soočajo z resničnimi izzivi, vključno s stroški integracije, in naraščajočo potrebo po veščinah, specifičnih za umetno inteligenco. Zaposlene skrbi premestitev na delovnem mestu, vodstvo pa se mora proaktivno spoprijeti s temi strahovi s pobudami za preglednost in izpopolnjevanje. Robustno upravljanje umetne inteligence je ključnega pomena za navigacijo skladnosti, etičnih vidikov in varstva podatkov. Konec koncev je delovanje umetne inteligence v resničnem svetu odvisno od jasne komunikacije, oprijemljivih koristi in kulture, ki je na prvem mestu varnosti in spodbuja eksperimentiranje.