Новий опитування виявило, що баланс між легкістю використання штучного інтелекту та довірою є головним у лідерів бізнесу

Нещодавній звіт CIO показав, що підприємства інвестують до 250 мільйонів доларів у штучний інтелект, незважаючи на проблеми з доведенням дохідності. Лідери бізнесу шукають продуктивність, але з інтеграцією нової технології виникає необхідність потенційно переробити існуючі програми, оновити процеси та надихнути працівників на навчання та адаптацію до сучасного бізнес-середовища.

Нейт МакЛейч, генеральний директор QuickBlox, провів опитування серед 136 керівників для вивчення реалій впровадження штучного інтелекту — розглядаючи головні пріоритети лідерів, основні проблеми та джерела довірчих відомостей про майбутні інструменти у 2025 році.

Чи жертвуємо ми довірою заради ефективності?

Результати опитування показали, що легкість використання та інтеграція (72,8%) є головним драйвером при виборі бізнес-інструментів штучного інтелекту. Однак, коли лідерів запитали про їхні головні проблеми під час процесу вибору, 60,3% віддали перевагу проблемам конфіденційності та безпеки. Це підкреслює питання про те, чи достатньо пріоритезується безпека.

Стає все легше для людей та машин спілкуватися, що дозволяє користувачам штучного інтелекту досягати більшого з більшою майстерністю. Бізнес може автоматизувати завдання, оптимізувати процеси та приймати кращі рішення за допомогою зручних аналітичних інструментів.

Інструменти штучного інтелекту на основі API та мікросервісів дозволять підприємствам інтегрувати передові функції штучного інтелекту у свої існуючі системи модульним способом. Пairs з безкодовими рішеннями, автоматичним машинним навчанням та голосовими віртуальними помічниками, цей підхід прискорить розробку спеціальних програм без потреби у великих знаннях штучного інтелекту.

Через подальше дослідження та оптимізацію штучний інтелект очікується додати 4,4 трильйона доларів до світової економіки. Найважливішим є те, що ці готові рішення відповідають нормативним та етичним практикам штучного інтелекту. Сильне шифрування, тісний контроль доступу та регулярні перевірки зберігають дані у безпеці цих систем штучного інтелекту.

Також варто перевірити, які етичні рамки штучного інтелекту дотримуються постачальниками для побудови довіри, уникнення шкоди та забезпечення того, щоб штучний інтелект приносив користь усім. До них належать акт штучного інтелекту ЄС, принципи штучного інтелекту ОЕСР, рамки етики штучного інтелекту ЮНЕСКО, напрямки етично спроєктованого дизайну IEEE (EAD) та рамки управління ризиками штучного інтелекту NIST.

Чого потребують лідери та де вони його шукають?

Хоча проблеми конфіденційності даних були головною турботою лідерів під час фази вибору штучного інтелекту, коли їх запитали про їхні головні проблеми під час інтеграції, лише 20,6% віддали перевагу проблемам конфіденційності. Натомість 41,2% лідерів заявили, що витрати на інтеграцію були їхньою головною проблемою.

Цікаво, однак, коли лідерів запитали: «Якої додаткової підтримки вам потрібно?», відповідь «Більш дешеві варіанти» була оцінена як найнижча, а лідери були більш орієнтовані на пошук освіти та навчання (56,6%), спеціалізованих рішень (54,4%) та технічної підтримки (54,4%). Це свідчить про те, що люди не просто шукають найдешевші варіанти — вони шукають постачальників, які можуть підтримувати їх у процесі інтеграції та безпеки. Вони віддають перевагу пошукові довірчих партнерів, які можуть провести їх через правильні методи захисту конфіденційності даних та готові платити за це.

Зовнішні джерела інформації є основним джерелом, коли лідери досліджують, яким штучним інтелектом вони можуть довіряти. Коли їх запитали про вибір між соціальними мережами, блогами, спільними платформами та онлайн-каталогами як їхнім найбільш довірчим джерелом інформації при виборі інструментів, рівна більшість (54,4%) сказала, що це LinkedIn та X.

Ймовірно, ці дві платформи були найбільш довірчими через велику кількість професіоналів, з якими можна зв’язатися. На LinkedIn лідери можуть слідкувати за сторінками компаній, найкращими практиками, інформацією про продукти та інтересами, які поділяються через пости, оглянути коментарі колег та навіть відкрити розмови з іншими колегами, щоб отримати уявлення з першого досвіду. Аналогічно, на X лідери можуть слідкувати за експертами галузі, аналітиками та компаніями, щоб бути в курсі останніх розробок. Швидкий характер платформи означає, що якщо інструмент штучного інтелекту є популярним, учасники платформи про це дізнаються.

Все ж таки, існує потенціал для дезінформації та упереджених думок на будь-якій соціальній платформі. Persons, які приймають рішення, повинні бути обережними, щоб розглянути комбінацію онлайн-досліджень, експертних консультацій та демонстрацій постачальників при прийнятті рішень про покупку інструментів штучного інтелекту.

Чи може лідерство розвиватися достатньо швидко?

Обмежена внутрішня експертиза для управління штучним інтелектом була вказана 26,5% як їхня друга найбільша проблема під час інтеграції, друга лише за витратами на інтеграцію. Нещодавнє дослідження IBM про штучний інтелект на робочому місці виявило, що 87% лідерів бізнесу очікують, що принаймні чверть їхньої робочої сили буде потребувати перепідготовки у відповідь на генераційний штучний інтелект та автоматизацію. Хоча пошук правильного партнера є хорошим початком, які стратегії можуть використовувати лідери для навчання команд щодо необхідної інформації та досягнення успішного впровадження?

Повільно і впевнено перемагає, але мета полягає у тому, щоб зробити кожну хвилину нараховуваною. Лідери бізнесу повинні усвідомити нормативну відповідність та підготувати свої операції та робочу силу. Це включає створення ефективних стратегій управління штучним інтелектом, побудованих на п’яти основах: пояснюваності, справедливості, стійкості, прозорості та конфіденційності.

Допомагає, коли всі знаходяться на одній сторінці — з працівниками, які діляться вашим ентузіазмом щодо впровадження більш ефективних стратегій. Почніть з того, щоб показати їм, що в цьому їхня вигода. Вищі прибутки? Менше стресових навантажень? Можливості навчатися та просуватися? Допомагає мати докази, які підтверджують ваші заяви. Будьте готові надати деякі швидкі перемоги або пілотні проекти, які розв’язують більш прості болі. Наприклад, у сценарії охорони здоров’я це може бути транскрипція дзвінків пацієнтів та автоматичне заповнення форм для затвердження лікаря.

Однак ви не можете передбачити, що на думці у всіх, тому важливо створити простори, де команди відчувають себе комфортно, ділячись ідеями, проблемами та відгуками без страху судження чи помсти. Це також надає можливість виявити та розв’язати болі, про які ви не знали. Створення психологічної безпеки також є важливим при адаптації до нових процесів. Формуйте невдачі як цінні досвіди навчання, а не як невдачі, щоб допомогти підтримувати імпульс вперед.

Впровадження штучного інтелекту в бізнес не лише полягає у підвищенні ефективності — це також про досягнення правильного балансу між зручністю використання, безпекою та довірою. Хоча компанії визнають потенціал штучного інтелекту для зниження витрат та оптимізації операцій, вони стикаються з реальними проблемами, включаючи витрати на інтеграцію та зростаючу потребу у спеціальних навичках штучного інтелекту. Працівники турбуються про заміну робочих місць, а лідерство повинно активно звертатися до цих страхів через прозорість та ініціативи з підвищення кваліфікації. Робуста система управління штучним інтелектом є критично важливою для навігації у питаннях відповідності, етичних розгляданнь та захисту даних. У кінцевому підсумі, зробити штучний інтелект працювати у реальному світі полягає у чіткій комунікації, осяжних вигодах та культурі безпеки, яка заохочує експериментування. Фears через прозорість та ініціативи з підвищення кваліфікації. Робуста система управління штучним інтелектом є критично важливою для навігації у питаннях відповідності, етичних розгляданнь та захисту даних. У кінцевому підсумі, зробити штучний інтелект працювати у реальному світі полягає у чіткій комунікації, осяжних вигодах та культурі безпеки, яка заохочує експериментування.