Att anpassa AI:s potential med praktisk verklighet

AI-verktyg har sett en omfattande affärsanvändning sedan ChatGPT:s lansering 2022, med 98% av småföretag som undersökts av US Chamber of Commerce använder dem. Trots framgångar inom områden som dataanalys, sammanfattning, personalisering och andra, fann en nylig undersökning av 2 500 arbetstagare i USA, Storbritannien, Australien och Kanada att 3 av 4 arbetstagare rapporterar att AI faktiskt har ökat deras arbetsbelastning. Löftet om AI är fortfarande stort, men verkligheten på marken verkar hittills vara något underwhelming.

Denna diskrepans understryker en kritisk utmaning: att överbrygga gapet mellan AI:s stora potential och dess för närvarande begränsade praktiska påverkan på företagsverksamhet. Att stänga detta gap är avgörande för organisationer för att fullt ut förverkliga värdet av sina AI-investeringar och växa adoption bland deras anställda och intressenter.

En produktvision för AI-investeringar

Medan AI har gjort betydande framsteg, förblir många affärslösningar på experimentstadiet och är inte fullt ut anpassade för daglig verksamhet. I en undersökning av 1 000 CxO och seniora chefer i olika länder och branscher fann BCG att 74% av företagen kämpar för att förverkliga och skala värdet av sina AI-investeringar. En del av orsaken till detta är att de mest framträdande AI-användargränssnitten för närvarande baseras på naturligt språk som levereras genom en chatbot-paradigm. Medan dessa gränssnitt utan tvekan är användbara när det gäller uppgifter som sammanfattning och andra textbaserade sammanhang, matchar de inte hur arbetet faktiskt utförs i de flesta företag.

För att maximera påverkan måste designen av AI-verktyg utvecklas för att gå bortom isolerade, textbaserade gränssnitt och integreras i arbetsflödesförbättrande applikationer som bättre möter de operativa behoven hos stora organisationer. Den nästa fasen av AI-utveckling kommer att bli alltmer agensbaserad, smälta samman med bakgrunden av företagsverksamhet och tillåta team att fokusera på högnivåideation och strategi som leder till automatiserad verksamhet, kringgå manuell exekvering men fortfarande behålla den mänskliga kontrollen som fortfarande förlitar sig på icke-automatiserbar mänsklig bedömning.

Denna övergång från “experimentell” till “essentiell” kräver en produktiserad approach till AI-utveckling, distribution och drift, liknande hur Apple (AAPL ) till exempel revolutionerade tech-industrin med lanseringen av iPhone – en genomtänkt, användarvänlig produkt som integrerade state-of-the-art-teknologi och gifte den till en världsklassig användarupplevelse från dag ett.

Att stänga data-gap och säkerställa kostnadseffektivitet

För att gå mot denna mer sofistikerade produktiserade version av AI är det viktigt att tackla gapen inom företagets data-egendom. Det ökande intresset för att distribuera AI i företag har avslöjat omfattande data-silor, som hindrar organisationer från att skala AI bortom prototyper.

Det är naturligtvis viktigt att notera att ekonomiska hinder också kan avskräcka organisationer från att expandera sin AI-användning från piloter till företagsomfattande applikationer. Infrastrukturen som krävs för att träna och underhålla avancerade AI-modeller – som omfattar beräkningskraft, data-lagring och pågående driftskostnader – kan eskalera snabbt. Utan noggrann tillsyn riskerar dessa projekt att bli ohållbart dyra, liknande de tidiga utmaningarna som sågs under antagandet av molnteknologier.

Att fokusera på att säkerställa integriteten, renheten och kvaliteten på data från början kan hjälpa till att hålla kostnaderna nere på lång sikt. För ofta fokuserar företag på AI först och hanterar sina data-utmaningar först senare, vilket skapar ineffektivitet och missade möjligheter.

Kostnadseffektivitet är nära kopplat till investeringar över data- och kärninfrastruktur-lagret. Att investera i denna del av stacken är nyckeln till att säkerställa att LLM kan köras i stor skala. I praktiken innebär detta att standardisera datainsamling, säkerställa tillgänglighet och implementera robusta data-styrningsramverk.

Ansvarsfull AI

Företag som införlivar ansvarsfulla AI-principer på en robust, väl-styrd data-grund kommer att vara bättre positionerade för att skala sina applikationer effektivt och etiskt. Principer som rättvisa, transparens och ansvar i AI-in- och utgångar är inte längre valfria för företag – de är strategiska imperativ för att behålla förtroendet hos anställda och kunder, samt för att följa nya regler.

En kritisk ramverk är EU AI-akt, som kräver tydlig dokumentation, transparens och styrning för högrisk-AI-system. Efterlevnad av sådana ramverk kräver att företag implementerar processer som inte bara validerar deras AI-modeller utan också gör dem tolkningsbara och ansvariga, vilket är särskilt viktigt i högrisk-applikationer som kreditvärdering, bedrägeri-upptäckt och investeringsrekommendationer. Företag som prioriterar dessa metoder kan ligga före regleringskraven och undvika dyra rättsliga eller ryktesmässiga risker.

Dessutom, allteftersom branschen utvecklas och agensbaserade AI-system som kan fatta autonoma beslut blir alltmer vanliga, ökar insatserna för ansvarsfull implementering. Att delegera åtgärder till AI-verktyg kräver förtroende för deras tillförlitlighet och etiska beteende. För att uppnå detta måste organisationer investera i kontinuerlig granskning och övervakningsramverk för att säkerställa att AI-system fungerar som avsett, och vaka noggrant mot resultatfördomar och upprätthålla orättvisa resultat.

Att se framåt

AI:s transformerande potential i företagsverksamhet är obestridlig, men att förverkliga dess fulla värde kräver en förändring i hur organisationer närmar sig dess utveckling och distribution. Att gå bortom experimentella applikationer till skalbara, arbetsflödesintegrerade verktyg kräver en skarp fokus på att hantera grundläggande frågor om datakvalitet, styrning och tillgänglighet, och anta en produkt-mindset.

Att stänga data-gap och göra ansvarsfull AI till en central del av strategin kommer att vara nyckeln till att behålla förtroendet hos intressenter, fortsätta att uppfylla strategiska efterlevnadsimperativ och säkerställa att AI-system inte bara är skalbara utan också tillförlitliga och effektiva. På detta sätt kan AI:s löfte förverkligas och dess nuvarande antagningskamp kommer att övervinnas i företag av alla storlekar.