Інструменти штучного інтелекту отримали широке впровадження в бізнесі після запуску ChatGPT у 2022 році 98% малих підприємств з їх допомогою дослідила Торгова палата США. Однак, незважаючи на успіх у таких сферах, як аналіз даних, узагальнення, персоналізація та інших, a недавнє опитування 2500 працівників у США, Великобританії, Австралії та Канаді виявили, що 3 з 4 працівників повідомили, що штучний інтелект фактично збільшив їх навантаження. Таким чином, перспективи штучного інтелекту залишаються високими, але реальність на місці поки що здається трохи невтішною.
Ця розбіжність підкреслює критичну проблему: подолання розриву між великими перспективами ШІ та його нині обмеженим практичним впливом на діяльність підприємства. Усунення цього розриву має важливе значення для організацій, щоб повністю усвідомити цінність своїх інвестицій у штучний інтелект і збільшити рівень прийняття серед працівників і зацікавлених сторін.
Бачення продукту для інвестицій у штучний інтелект
Незважаючи на те, що штучний інтелект досяг значних успіхів, багато бізнес-рішень залишаються на стадії експериментального підтвердження концепції та не повністю підходять для повсякденних операцій. У міжнародному та галузевому опитуванні 1000 CxO та вищих керівників, BCG виявила, що 74% компаній намагаються реалізувати та збільшити цінність своїх інвестицій у штучний інтелект. Частково це пояснюється тим, що сьогодні найбільш відомі користувацькі інтерфейси штучного інтелекту базуються на природній мові, що подається через парадигму чат-ботів. Хоча ці модальності, безсумнівно, корисні, коли мова йде про такі завдання, як підсумовування та інші текстові контексти, вони не відповідають тому, як насправді ведеться робота на більшості підприємств.
Щоб максимізувати вплив, дизайн інструментів штучного інтелекту має розвиватися, щоб вийти за рамки ізольованих текстових інтерфейсів на інтегровані програми, що покращують робочий процес, які краще відповідають оперативним потребам великих організацій. Наступний етап еволюції штучного інтелекту буде дедалі більше агентним, плавно вписуючись у фон корпоративних операцій і дозволяючи командам зосередитися на високорівневих ідеях і стратегіях, що ведуть до автоматизованих операцій, минаючи ручне виконання, але зберігаючи людину в циклі контроль, який все ще покладається на неавтоматизоване людське судження.
Цей перехід від «експериментального» до «суттєвого» вимагає продуктивного підходу до розробки, розгортання та операцій штучного інтелекту, подібного до того, як Apple, наприклад, зробила революцію в індустрії технологій, випустивши iPhone — продумано розроблений, зручний продукт, який інтегрував найсучаснішу технологію та поєднав її з користувальницьким досвідом світового рівня з першого дня.
Усунення прогалин у даних і забезпечення ефективності витрат
Щоб рухатися до цієї більш складної продуктивної версії штучного інтелекту, життєво важливо усунути прогалини в системі корпоративних даних. Зростаючий інтерес до розгортання штучного інтелекту на підприємствах виявив широко поширені накопичувачі даних, які заважають організаціям масштабувати штучний інтелект за межами прототипів.
Звичайно, важливо зазначити, що фінансові перешкоди також можуть стримувати організації від розширення використання штучного інтелекту від пілотних до корпоративних додатків. Інфраструктура, необхідна для навчання та підтримки передових моделей ШІ, включаючи обчислювальну потужність, зберігання даних і поточні операційні витрати, може швидко зрости. Без ретельного нагляду ці проекти ризикують стати невиправдано дорогими, відображаючи перші проблеми, які спостерігалися під час впровадження хмарних технологій.
Зосередження на першочерговому забезпеченні цілісності, чистоти та якості даних може допомогти знизити витрати в довгостроковій перспективі. Дуже часто компанії спочатку зосереджуються на штучному інтелекті, а потім вирішують проблеми з даними, створюючи неефективність і втрачаючи можливості.
Ефективність витрат тісно пов’язана з інвестиціями в дані та базову інфраструктуру. Інвестування в цю частину стека є ключовим для забезпечення масштабної роботи LLM. На практиці це означає стандартизацію збору даних, забезпечення доступності та впровадження надійних структур керування даними.
Відповідальний ШІ
Компанії, які впроваджують принципи відповідального штучного інтелекту на надійну, добре керовану базу даних, матимуть кращі можливості для ефективного й етичного масштабування своїх програм. Такі принципи, як справедливість, прозорість і підзвітність у вхідних і вихідних даних штучного інтелекту більше не є необов’язковими для підприємств — вони є стратегічними імперативами для збереження довіри співробітників і клієнтів, а також для дотримання нових нормативних актів.
Однією з критичних рамок є Я МАЮ Актякий вимагає чіткої документації, прозорості та управління для систем штучного інтелекту з високим рівнем ризику. Відповідність таким структурам вимагає від компаній впровадження процесів, які не тільки перевіряють їхні моделі штучного інтелекту, але й роблять їх придатними для інтерпретації та підзвітністю, що особливо важливо для додатків із високими ставками, таких як кредитний скоринг, виявлення шахрайства та інвестиційні рекомендації. Компанії, які віддають перевагу цим практикам, можуть випереджати нормативні вимоги та уникнути дорогих юридичних або репутаційних ризиків.
Крім того, у міру того, як галузь розвивається, а агентні системи штучного інтелекту, які можуть приймати автономні рішення, стають все більш поширеними, ставки на відповідальне впровадження зростають. Делегування дій інструментам ШІ вимагає впевненості в їх надійності та етичній поведінці. Щоб досягти цього, організації повинні інвестувати в системи безперервного аудиту та моніторингу, щоб гарантувати, що системи штучного інтелекту функціонують належним чином, і розумно захищатися від упереджень результатів і збереження несправедливих результатів.
Дивлячись вперед
Трансформаційний потенціал штучного інтелекту в діяльності підприємства незаперечний, але усвідомлення його повної цінності вимагає зміни підходу організацій до його розробки та розгортання. Перехід від експериментальних додатків до масштабованих інструментів, інтегрованих у робочий процес, потребує чіткого зосередження на вирішенні фундаментальних питань якості даних, управління та доступності, а також прийняття продуктового мислення.
Усунення прогалин у даних і перетворення відповідального штучного інтелекту на центральну частину стратегії стане ключовим фактором для збереження довіри зацікавлених сторін, продовження відповідності вимогам стратегічної відповідності та забезпечення того, що системи штучного інтелекту є не лише масштабованими, але й надійними та ефективними. Таким чином можна реалізувати перспективи штучного інтелекту та подолати поточні труднощі з впровадженням в організаціях будь-якого розміру.
