Готов ли ваш бизнес к использованию искусственного интеллекта? 5 способов не отстать
Не ждите больше. Подготовьте свой бизнес к революции в области искусственного интеллекта уже сегодня.
Трансформация ИИ набирает обороты. Недавно опубликованный консалтинговой компанией Carruthers and Jackson индекс зрелости данных показал, что только 7% организаций не используют ИИ в какой-либо форме, что значительно меньше по сравнению с 26% в прошлом году.
Кэролайн Каррутерс, генеральный директор Carruthers and Jackson, рассказала ZDNET, что темпы внедрения являются доказательством того, что генеративный ИИ и машинное обучение теперь являются обычными технологиями.
«Гораздо больше организаций открыто признают, что они используют ИИ», — говорит она. «Я бы сказал, что мы прошли переломный момент. ИИ перешел в ту сферу, где он доказал свою полезность».
Однако не все так радужно. Отчет Каррутерса и Джексона показывает, что быстрое внедрение ИИ усложняет ландшафт данных.
Несмотря на то, что все больше компаний внедряют ИИ, они не всегда готовы к росту автоматизации и не смогут максимально использовать новые технологии, которые они внедряют.
Для бизнес-лидеров, которые хотят преодолеть эту проблему, вот пять способов подготовить свою организацию к трансформации ИИ.
1. Создайте формальную стратегию работы с данными
Эксперты считают, что эффективная стратегия работы с данными имеет решающее значение для того, чтобы помочь организациям безопасно и успешно использовать ИИ.
Тем не менее, в отчете говорится, что более четверти (26%) организаций по-прежнему не имеют официальной стратегии работы с данными.
Каррутерс сказал, что бизнес-лидерам не нужно создавать увесистый фолиант. Хорошая стратегия работы с данными может быть разделом более широкой бизнес-стратегии, который сообщает, как организация будет управлять информацией и ценить ее.
Тем не менее, будь то длинная или короткая позиция, эта стратегия должна быть сосредоточена на правильных областях, и получение этого правильного фокуса часто является камнем преткновения.
«Ошибка, которую совершают многие организации, заключается в том, что они говорят о наличии стратегии в области данных, а затем, когда я смотрю на это, я вижу, что это стратегия технологической экосистемы. Таким образом, речь идет о CRM, озерах данных, и это основано исключительно на ИТ», — сказала она.
По словам Каррутерса, эффективные стратегии работы с данными объединяют людей, процессы и технологии.
«Формулировка о том, как вы заботитесь о данных в своей организации, важна», — сказала она.
«Стратегия должна включать в себя цель того, почему вы заботитесь о данных, о людях, о грамотности в области данных, о том, как вы принимаете решения на основе данных, как вы объединяете людей, как вы держите данные вне разрозненности, а также о инструментах, архитектуре, метриках, рисках и тому подобных вещах».
2. Создайте индивидуальную систему управления
Более трети (39%) организаций сообщают, что у них мало или совсем нет системы управления. Несмотря на то, что эти цифры свидетельствуют о незначительном улучшении по сравнению с предыдущими годами, в отчете говорится, что они подчеркивают сохраняющиеся пробелы в основополагающих методах управления данными.
Каррутерс сказала, что ее организация подробно изучила этот вывод и обнаружила, что, несмотря на общую статистику, есть причины для оптимизма.
«Мы провели некоторое исследование и обнаружили, что есть осознание того факта, что один размер не подходит всем, когда речь идет об управлении данными», — сказала она.
«Таким образом, в некоторых организациях отсутствует система управления данными по всем направлениям. Но они знают драгоценности своих данных и обращаются с этой информацией надлежащим образом».
По словам Каррутерса, в отчете подчеркивается растущий сдвиг в сторону адаптированных подходов к управлению данными, специфичных для конкретных отделов, и эту тенденцию следует приветствовать.
«Я бы предпочла, чтобы организации сосредоточились на важных вещах, а не тратили ресурсы на то, чтобы заботиться о том, что эквивалентно вчерашней газете», — сказала она.
«Ключевой посыл заключается в том, чтобы определить жемчужины в короне ваших данных и выяснить, что вам нужно сделать, чтобы позаботиться об этом».
3. Будьте жесткими в отношении этических норм
Среди отраслевых экспертов широко признается опасность использования ИИ без учета рисков.
Тем не менее, в отчете подчеркивается, что в то время как 44% организаций отмечают умеренный рост этических дискуссий вокруг ИИ, только 13% формализовали эти обсуждения в структурированные политики.
Каррутерс сказал, что сейчас основное внимание должно быть сосредоточено на превращении этических соображений в практические меры.
«Слишком часто этика является одной из тех областей, о которых люди говорят вечно и никогда не приходят к выводу», — сказала она.
«Успех заключается в том, чтобы ограничивать свои этические соображения во времени и говорить: «Хорошо, мы будем обсуждать до определенного момента, а затем нам нужно будет принять решение и двигаться вперед».
Каррутерс посоветовал бизнес-лидерам вовлечь людей в курс дела и убедиться, что люди ставят под сомнение результаты работы сервисов искусственного интеллекта.
«Искусство работы с этикой заключается в понимании вопросов, которые вы должны задать в первую очередь в отношении варианта использования и в каких областях вы беспокоитесь».
4. Обучайте правильных людей
В отчете также подчеркивается, что, хотя 53% респондентов сообщили о более активном использовании ИИ, более половины (57%) заявили, что большинству сотрудников по-прежнему не хватает грамотности в области данных.
По словам Каррутерса, лидеры бизнеса уже более десяти лет говорят о повышении грамотности в области данных, и отсутствие прогресса вызывает беспокойство.
Она посоветовала руководителям применять более целенаправленный подход к обучению и развитию.
«Слишком многие организации пытаются сделать всех грамотными в области данных», — сказала она.
«Например, во многих компаниях есть стажировки в области данных, которые могут быть фантастическими. Но вы должны спросить: «Что вы делаете с этими людьми, когда они проходят стажировку?»
Каррутерс призвал бизнес-лидеров обучать нужных людей более эффективному использованию данных и сосредоточиться на том, как эти навыки принесут пользу отдельным людям и организации в долгосрочной перспективе.
«Это лошади для курсов», — сказала она. «Для некоторых людей эффективная грамотность в области данных заключается в правильном заполнении формы. Такого уровня подготовки будет достаточно для них и вашего бизнеса».
5. Сосредоточьтесь на процессах принятия решений
По мере усложнения данных организациям приходится решать основополагающие проблемы, такие как неэффективный или небезопасный поток данных, о которых сообщили 40% респондентов в отчете.
По словам Каррутерса, у проблем с потоком данных есть две стороны. Во-первых, команды по обработке данных в некоторых организациях не могут получить доступ к нужным данным, потому что они хранятся в устаревших системах или вообще не собирались.
«Водопроводные трубы существуют не для того, чтобы передавать информацию людям, которые используют данные для принятия решений», — сказала она.
Во-вторых, некоторые организации не понимают, какой объем данных они предоставляют специалистам.
«Специалисты по обработке и анализу данных могут быть немного похожи на растение в «Маленьком магазинчике ужасов», — сказала она. «Вы никогда не можете дать им достаточно данных, поэтому они всегда скажут: «Я хочу больше», потому что такова природа зверя».
Каррутерс призвал бизнес-лидеров более тщательно продумывать информационные потоки вокруг организации.
«Сосредоточьтесь на данных, которые вам нужны для принятия решений», — сказала она. «Определите данные, которые вам нужны для принятия или подтверждения решения, а затем работайте в обратном направлении от этого момента».