Избегая типичных подводных камней искусственного интеллекта и стратегически управляя развертыванием, организации могут раскрыть весь потенциал технологии, пишет на портале ITPro Today Брайс Джаггарс, руководитель отдела технологий компании Avanade.

Глобальная инжиниринговая компания сократила время ответа на запросы предложений с 50 до 7,5 часов. Транснациональная компания в области здравоохранения и страхования оснастила свой контакт-центр функцией резюмирования до и после звонка и помощью в разговоре во время звонка. Ведущий мировой банк уполномочил гражданских разработчиков из бизнес-подразделения генерировать программный код, освободив ИТ-отдел для более стратегических инициатив.

Шумиха вокруг генеративного ИИ стихает, и некоторые ранние последователи уже увидели его убедительную ценность для бизнеса в автоматизации процессов, поддержке клиентов и ИТ-операциях. Однако, как и в случае с любой новаторской технологией, внедрение генеративного ИИ сопряжено с трудностями. Так что же такого особенного сделали организации, добившееся успеха? Вместо того чтобы играть в рулетку с ИИ, они управляли своими развертываниями вдумчиво и тщательно, избегая дорогостоящих ошибок и упущенных возможностей.

Вот наиболее распространенные ошибки организаций, мешающие инициативам ИИ выполнить свои обещания, и как их можно избежать:

1. Отсутствие четких целей

Одна из наиболее распространенных ошибок, которые допускают компании, — это погружение в генеративный ИИ без четко определенных целей. Ажиотаж вокруг потенциала ИИ может привести к сосредоточению внимания на технологии ради технологии, а не как на средстве решения конкретных бизнес-задач. Без четких целей инициативы ИИ часто приводят к тому, что усилия не оправдывают ожиданий.

Организации, которые не знают, с чего начать, могут поработать с партнером, чтобы создать ИИ-стратегию, привязанную к их бизнес-стратегии. Это Полярная звезда, которая определит наиболее эффективные сценарии использования ИИ на предприятии и обеспечит инновационность, стратегическую обоснованность и готовность к успеху ваших ИИ-проектов.

2. Низкое качество данных

Данные являются основой любой ИИ-системы, и генеративный ИИ не является исключением. Однако многие организации недооценивают важность качества данных, что приводит к тому, что модели ИИ оказываются неточными, предвзятыми или просто неэффективными. Плохое управление данными также может серьезно подорвать потенциал генеративного ИИ. Организации должны создавать, модернизировать и поддерживать надежные конвейеры данных для поддержки инициатив генеративного ИИ.

Начните с комплексной оценки данных, чтобы выявить пробелы и убедиться, что ваши данные чистые, точные и хорошо организованные. Создайте структуру управления данными для обучения ваших моделей ИИ на данных самого высокого качества, что приведет к лучшим результатам и более надежным ИИ-системам.

3. Нереалистичные ожидания

Хотя генеративный ИИ является мощным инструментом, он не является панацеей от всех проблем бизнеса. Многие организации совершают ошибку, переоценивая возможности генеративного ИИ, ожидая, что он даст результаты, выходящие за рамки его текущих возможностей. Это вызывает разочарование и, в конечном итоге, провал проекта.

Ищите возможности итеративной трансформации с небольшими управляемыми проектами, которые обеспечивают быстрые победы и постепенное масштабирование. Установите достижимые результаты и реалистичные сроки, чтобы повысить доверие заинтересованных сторон к вашим инициативам в области ИИ и гарантировать, что они принесут измеримую ценность вашей организации.

4. Недостаточная программа управления изменениями

Если говорить о доверии заинтересованных сторон, то ничто не сорвет вашу инициативу быстрее, чем конечные пользователи, которые не понимают конечной цели и своей роли в ее достижении. Даже самые передовые системы генеративного ИИ требуют квалифицированных пользователей для полной реализации своего потенциала. Без надлежащего обучения ИИ-инициативы, скорее всего, столкнутся с сопротивлением и не принесут ожидаемых выгод.

Правильный партнер объединит комплексную программу с вашим решением, адаптированным к потребностям вашей организации. Она должна быть направлена ​​не только на обучение сотрудников эффективному использованию инструментов, но и на формирование культуры инноваций, в которой ИИ воспринимается как актив.

5. Слабая позиция безопасности

Поскольку организации быстро внедряют новые технологии, такие как генеративный ИИ, важно учитывать их немедленное, среднесрочное и долгосрочное воздействие на их киберустойчивость и внедрять безопасность наряду с функциональностью (подход «security by design») на протяжении всего проекта. Независимо от того, как будет реализован генеративный ИИ, критически важно обеспечить его соответствие правилам безопасности и конфиденциальности и нормативным требованиям.

Я рекомендую провести комплексную оценку безопасности, чтобы понять проблемы безопасности и комплаенса, связанные с ИИ- и организационными данными, а затем внедрить стратегии предотвращения утечек данных.

Да, азартные игры могут быть увлекательными, но успешное внедрение генеративного ИИ требует продуманного стратегического подхода. Если вы приложите усилия, чтобы избежать ловушек, ваша организация раскроет свой огромный потенциал — от возможностей оптимизации затрат до эффективности сотрудников — и сможет увеличить доходы в условиях все более конкурентной среды.