Зміна передач: бізнес переходить до прикладного штучного інтелекту, щоб знайти ROI

Ера прикладного штучного інтелекту вже тут, і вона розвивається швидко. Кожного дня з’являється новий прорив штучного інтелекту, чи то це мультимодальний штучний інтелект, GPT-4o, або агентний штучний інтелект. З урахуванням федеральної політики зміни, яка дозволяє ще більше розвитку штучного інтелекту, ця хвиля інновацій не сповільнюється – вона тільки починається. Ми вступаємо в фазу, коли штучний інтелект будується з урахуванням реального впливу на світ.

Але поки заголовки все ще зосереджені на потенціалі штучного інтелекту заміняти людські роботи, реальність для найближчих років вперед значно більш практична:采用 генеративного штучного інтелекту буде спричинено інструментами, які допомагають людям, не заміняють їх. Ці агенти штучного інтелекту готуються взяти на себе повторювані або дані-інтенсивні завдання, звільняючи час для людей, щоб зосередитися на вищому рівні мислення та прийняття рішень.

Що можуть зробити бізнеси з прикладним штучним інтелектом? Тепер ми спостерігаємо зміну від теоретичного розвитку до практичного впровадження. Прикладний штучний інтелект не тільки про інновації, але й про вплив. Фокус вже не тільки на тому, що може зробити штучний інтелект, а на тому, як його можна інтегрувати в повсякденні системи для забезпечення бізнес-цінності надійним і відповідальним способом.

Штучний інтелект має можливість у даних

Штучний інтелект має потенціал розблокувати один з найбільш недооцінених активів у сучасному бізнесі: дані. Організації володіють величезними обсягами даних – насправді, 64% керують至少 одним петабайтом даних, і 41% перевищують це з至少 500 петабайтами даних. Натомість ніж сидіти на цій інформації, штучний інтелект може аналізувати та надавати інформацію з неї, щоб допомогти лідерам приймати обґрунтовані рішення та залишатися попереду конкурентів.

Наприклад, величезна бар’єр у продажах та прогнозуванні доходів – це ручний ввод даних. Існували системи, які раніше займалися цими часоємними бізнес-операціями, але вони не обладнані для обробки великих обсягів даних або інструментів для точного використання даних, які вони отримують. Вони не можуть масштабуватися з сучасними обсягами даних або надавати дієві висновки в реальному часі. З штучним інтелектом ці завдання можна автоматизувати з кінця в кінець, витягуючи дані з 여러 джерел, визначаючи тенденції та генеруючи точні прогнози з мінімальним людським наглядом.

Автоматизація цих операцій пропонує більше переваг, ніж просто більше часу для працівників, щоб виконувати інші завдання. Це також централізує бізнес-операції, управління даними та усуває можливість людської помилки, в кінцевому підсумку ведучи до більш обґрунтованих рішень та надійніших результатів.

Хоча багато компаній сидять на величезних обсягах інформації, які могли б інформувати краще прийняття рішень, їм часто бракує інфраструктури або інструментів для ефективного аналізу даних. Це відбувається через те, що старі системи не були побудовані для підтримки динамічних, штучно-інтелектних середовищ даних, а більшість команд не обладнані для самостійного подолання цього розриву. Прикладний штучний інтелект пропонує шлях перетворити ці не використані дані на реальну стратегічну перевагу.

Точність є фундаментальним ризиком у бізнесі

Для підприємств ключовим викликом справжньої адопції штучного інтелекту є точність. Більшість бізнес-потоків, особливо в галузях, таких як фінанси та продажі, вимагають надзвичайно високої точності. Сучасні інструменти генеративного штучного інтелекту, хоча й потужні, ще не достатньо надійні, щоб працювати автономно у високих ставках бізнес-середовищ. Навіть мала помилка може призвести до значного ризику. Тому люди залишаються важливими для забезпечення якості, підзвітності та довіри.

Ставки ясні: 97% лідерів продажів та фінансів погоджуються, що правильні дані зробили б доставку точних прогнозів значно легшою. Але штучний інтелект тільки такий хороший, як дані, на яких він тренується. Забезпечення якості та актуальності даних є ключем до розблокування реальної ROI з систем штучного інтелекту. “сміття в, сміття out” все ще діє: особливо у штучному інтелекті.

Тим не менш, штучний інтелект може зменшити людську помилку у прогнозуванні та надавати інформацію, яку важко виявити вручну. Коли правильно інтегрований, штучний інтелект може автоматизувати основні функції прогнозування, усунути упередженість та принести рівень послідовності, якого не можуть досягти ручні процеси.

Майбутнє успіху бізнесу лежить у поєднанні людського нагляду та машинної інтелекту. Штучний інтелект може виділити сигнали, які мають найбільше значення, пріоритизувати високопотенційні ліди та рекомендувати найкращі наступні кроки. Але це люди, які будують відносини, інтерпретують нюанси та究竟 закривають угоди. Бізнеси, які знаходять баланс між використання штучного інтелекту для оптимізації стратегії та звільнення людської креативності, в кінцевому підсумку доставлять більш точні прогнози, кращі клієнтські досвіди та сильніші результати продажів.

Майбутнє агентного штучного інтелекту у бізнесі

Як ми дивимося вперед, лідери повинні пріоритизувати стратегії штучного інтелекту, які балансують амбіції з підзвітністю, яка доставляє реальну, вимірювану цінність. Це не тільки про те, що може зробити штучний інтелект, а про те, як він інтегрується з людськими робочими процесами для вирішення значимих бізнес-проблем у масштабі.

Агентний штучний інтелект є однією з найбільш потужних форм прикладного штучного інтелекту. Сучасні практики борються з аналізом своїх даних ефективно для отримання дієвих висновків, які дозволяють їм працювати більш ефективно. Автономно визначаючи можливості, адаптуючи стратегії та виконуючи завдання, агентні системи дають командам свободу зосередитися на високовпливовій роботі, без жертвування наглядом або точністю.

Це місце, де штучний інтелект може зробити значний вплив для підприємств у наступному році та далі. Прикладний штучний інтелект, особливо коли він ґрунтується на сильних даних та керується експертним судженням, може розблокувати нові рівні ефективності, точності та інновацій. Реальна можливість не в гіпі: це в побудові інструментів штучного інтелекту, які ґрунтуються, націлені та розроблені для вирішення проблем, які мають значення.