Navigera i 2025 års utmaningar med att adoptera Enterprise AI

Affärsvärlden har sett en fenomenal ökning av antagandet av artificiell intelligens (AI) - och specifikt generativ AI (Gen AI). Enligt Deloittes uppskattningar, företagsutgifterna för Gen AI 2024 kommer att öka med 30 procent från 2023 års siffra på 16 miljarder USD. På bara ett år har denna teknik exploderat på scenen för att omforma strategiska färdplaner för organisationer. AI-system har förvandlats till konversationsmässiga, kognitiva och kreativa hävarmar för att göra det möjligt för företag att effektivisera verksamheten, förbättra kundupplevelser och driva datainformerade beslut. Kort sagt, Enterprise AI har blivit en av de främsta spakarna för CXO för att öka innovation och tillväxt.

När vi närmar oss 2025 förväntar vi oss att företags-AI kommer att spela en ännu större roll i att utforma affärsstrategier och verksamheter. Det är dock avgörande att förstå och effektivt hantera utmaningar som kan hindra AI:s fulla potential.

Utmaning #1 — Brist på databeredskap

AI-framgång beror på konsekvent, ren och välorganiserad data. Ändå står företag inför utmaningar med att integrera fragmenterad data mellan system och avdelningar. Strängare regler för datasekretess kräver robust styrning, efterlevnad och skydd av känslig information för att säkerställa tillförlitliga AI-insikter.

Detta kräver ett omfattande datahanteringssystem som bryter ned datasilos och strikt prioriterar data som behöver moderniseras. Datapölar som visar upp snabba vinster kommer att hjälpa till att säkra ett långsiktigt engagemang för att få dataekosystemet rätt. Centraliserade datasjöar eller datalager kan säkerställa konsekvent datatillgänglighet i hela organisationen. Dessutom kan maskininlärningsteknik berika och förbättra datakvaliteten samtidigt som övervakning och styrning av datalandskapet automatiseras.

Utmaning #2 — AI-skalbarhet

2024, när organisationer påbörjade sina implementeringsresor för företags-AI, kämpade många med att skala sina lösningar – främst på grund av brist på teknisk arkitektur och resurser. Att bygga en skalbar AI-infrastruktur kommer att vara avgörande för att uppnå detta mål.

Molnplattformar ger effektivitet, flexibilitet och skalbarhet för att bearbeta stora datamängder och träna AI-modeller. Att utnyttja AI-infrastrukturen hos molntjänsteleverantörer kan leverera snabb skalning av AI-distribution utan behov av betydande infrastrukturinvesteringar i förväg. Genom att implementera modulära AI-ramverk för enkel konfiguration och anpassning mellan olika affärsfunktioner kommer företag att gradvis kunna utöka sina AI-initiativ samtidigt som de behåller kontrollen över kostnader och risker.

Utmaning #3 — Talang- och skicklighetsluckor

A färsk enkät belyser den alarmerande skillnaden mellan IT-proffs entusiasm för AI och deras faktiska förmågor. Medan 81 % uttrycker intresse för att använda AI, har endast 12 % de nödvändiga färdigheterna, och 70 % av arbetstagarna behöver betydande kompetenshöjningar inom AI. Denna kompetensbrist utgör betydande hinder för företag som vill utveckla, driftsätta och hantera AI-initiativ. Att attrahera och behålla skickliga AI-proffs är en stor utmaning, och kompetenshöjning av befintlig personal kräver betydande investeringar.

Organisationers utbildningsstrategi bör ta hänsyn till den nivå av AI-kunskap som behövs hos olika kohorter – utvecklare, som utvecklar AI-lösningar, kontrollanter, som validerar AI-resultaten, och konsumenter, som använder resultatet från AI-system för beslutsfattande. Dessutom behöver företagsledare utbildas för att bättre och mer effektivt förstå AI:s strategiska implikationer. Genom att medvetet främja en datadriven kultur och integrera AI i beslutsprocesser på alla nivåer kan motstånd mot AI hanteras, vilket leder till förbättrad kvalitet i beslutsfattandet.

Utmaning #4 — AI-styrning och etiska bekymmer

När företag använder AI i stor skala är utmaningen med partiska algoritmer stor. AI-modeller som är tränade på ofullständiga eller partisk data kan förstärka befintliga fördomar, vilket leder till orättvisa affärsbeslut och resultat. Allt eftersom AI-tekniken utvecklas, tar regeringar och tillsynsorgan ständigt in nya AI-regler för att möjliggöra öppenhet i beslutsfattande och skydda konsumenter. Till exempel har EU beskrivit sina policyer, ramar och principer kring användningen av AI genom EU AI Act, 2024. Företag kommer att behöva anpassa sig till sådana föränderliga regelverk.

Genom att etablera rätt AI-styrningsramverk som fokuserar på transparens, rättvisa och ansvarsskyldighet kan organisationer dra nytta av lösningar som gör det möjligt att förklara deras AI-modeller – och bygga upp förtroende hos slutkonsumenter. Dessa bör inkludera etiska riktlinjer för utveckling och implementering av AI-modeller och säkerställa att de överensstämmer med företagets värderingar och regulatoriska krav.

Utmaning #5 — Balansera kostnad och ROI

Att utveckla, utbilda och distribuera AI-lösningar kräver betydande ekonomiskt engagemang när det gäller infrastruktur, mjukvara och skicklig talang. Många företag står inför utmaningar när det gäller att balansera denna kostnad med mätbar avkastning på investeringen (ROI).

Att identifiera rätt användningsfall för AI-implementering är avgörande. Vi måste komma ihåg att varje lösning kanske inte nödvändigtvis behöver AI. Att komma överens om rätt riktmärken för att mäta framgång tidigt på resan är viktigt. Detta kommer att göra det möjligt för organisationer att hålla en noggrann koll på den levererade och potentiella avkastningen på investeringen i olika användningsfall. Denna information kan användas för att noggrant prioritera och rationalisera användningsfall i alla skeden för att hålla kostnaderna i schack. Organisationer kan samarbeta med AI- och analystjänsteleverantörer som levererar affärsresultat med flexibla kommersiella modeller för att garantera risken med investeringar i avkastning.