10 препятствий, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ
Компании сталкиваются с проблемами при внедрении ИИ, такими как нехватка специалистов, устаревшая инфраструктура, конфиденциальность данных, интеллектуальная собственность и отсутствие персонализированных решений. Для успешного использования ИИ важно сочетать технологии с человеческим участием, обеспечивать безопасность данных и выстраивать доверие клиентов.
Каждый день появляются новые инструменты искусственного интеллекта, и многие компании сразу начинают их использовать. Однако, хотя эти инструменты предназначены для повышения эффективности бизнеса, их внедрение сопряжено с определёнными трудностями.
От недостатка понимания технологий до завоевания доверия клиентов - у руководителей много проблем при попытках внедрить искусственный интеллект в свои процессы. Члены Совета молодых предпринимателей обсуждают 10 таких препятствий и предлагают свои советы, как их преодолеть.
От недостатка понимания технологий до завоевания доверия клиентов - у руководителей много проблем при попытках внедрить искусственный интеллект в свои процессы. Члены Совета молодых предпринимателей обсуждают 10 таких препятствий и предлагают свои советы, как их преодолеть.
1. Отсутствие собственного опыта
Одним из главных препятствий при внедрении ИИ является нехватка специалистов внутри компании. Чтобы преодолеть это, инвестируйте в обучение, сотрудничайте с экспертами, нанимайте специалистов по ИИ, начинайте с небольших пилотных проектов и используйте удобные инструменты ИИ. Развитие внутренних знаний важно для успешного внедрения ИИ. - Ник ДеАнджело, Saint Investment - Real Estate Funds
2. Неопределенность в том, где внедрять ИИ
Одной из самых больших проблем, с потенциально самыми негативными последствиями при неправильном подходе, является выбор, где внедрять ИИ. Например, может показаться заманчивым сказать: "Давайте добавим чат-бота для вопросов на сайте" или "Давайте наполним блог статьями, созданными ИИ". Но ИИ не должен использоваться там, где он может негативно повлиять на общее впечатление клиентов. Почти всегда ИИ должен помогать сотрудникам, которые внимательно следят за его работой, а не заменять их. Клиенты, которых раздражает плохая информация или неудачный опыт (будь то из-за ИИ или по другим причинам), могут уйти к конкурентам, прежде чем у вас появится шанс спасти продажу. - Бриттани Ходак, Creating Superfans
3. Отсутствие обновленной и мощной инфраструктуры
Одной из проблем, с которой сталкиваются компании при внедрении ИИ, является отсутствие современной инфраструктуры, способной быстро обрабатывать большие объемы данных. Многие компании всё ещё используют устаревшие системы и инструменты, что затрудняет интеграцию ИИ. Компании должны найти подходящего поставщика ИИ с необходимым опытом и сертификациями, который поможет обеспечить плавный переход к использованию ИИ и оптимизировать расходы. - Брайан Дэвид Крейн, Spread Great Ideas
4. Вопросы конфиденциальности и безопасности данных
Одной из главных проблем для бизнеса при использовании ИИ являются вопросы конфиденциальности и безопасности данных. Для обучения и качественной работы ИИ-моделям нужны большие наборы данных, но это связано с рисками обработки конфиденциальной информации. Компаниям нужно соблюдать законы о защите данных и защищать чувствительную информацию от возможных утечек. Для этого необходимо следить за последними тенденциями в области ИИ и защиты данных. Риски, связанные с ИИ, и угрозы его злоупотребления будут оставаться серьезной проблемой в ближайшие годы. - Блэр Томас, eMerchantBroker
5. Сложность определения права собственности на интеллектуальную собственность
По моему мнению, самая большая проблема — это вопрос интеллектуальной собственности (ИС). При использовании ИИ трудно определить, кому принадлежат и кто создатели результатов, полученных с его помощью, особенно если задействовано много людей и машин. Компаниям нужно учитывать риск нарушения или присвоения прав на ИС из-за несанкционированного или злонамеренного использования ИИ, например, при копировании, обратной разработке или взломе. - Ренато Агрелла, Acerca Consulting
6. Неспособность создавать персонализированные решения
Я считаю, что одной из проблем, с которой сейчас сталкиваются компании при внедрении ИИ, является невозможность по умолчанию создавать персонализированные решения. ИИ отлично помогает в разных процессах, но компании не могут полностью полагаться на ИИ-инструменты и полностью автоматизировать процессы. Решения, созданные с помощью ИИ, лишены человеческого подхода, поэтому необходимо активно участвовать в процессе, чтобы получить желаемый результат. Компании могут частично преодолеть эту проблему, обучая системы ИИ. Но в конечном итоге, для создания решений, наиболее подходящих их потребностям, важно объединить усилия ИИ и людей. - Стефани Уэллс, Formidable Forms
7. Знание того, как использовать LLM для создания качественного контента
Значительной проблемой для бизнеса, внедряющего ИИ, является эффективное использование больших языковых моделей (LLMs) для создания качественного, увлекательного и SEO-оптимизированного контента. Инструменты, такие как ChatGPT, полезны, но важно найти оптимальный баланс между ИИ и человеческим участием. Чрезмерное использование ИИ может привести к низкокачественному контенту, рискам плагиата и ухудшению позиций в поисковых системах из-за дублирования. С другой стороны, игнорирование ИИ-инструментов означает упускать возможность повысить эффективность, что может повлиять на конкурентоспособность и рост бизнеса. Чтобы справиться с этой задачей, тщательно оцените свои процессы и найдите идеальный баланс на каждом этапе для достижения целей. - Кевин Гетч, Webfor
8. Технологическая перегруженность
Одна из самых распространённых проблем — это технологическая перегруженность. Многие компании добавляют слишком много инструментов, не анализируя, как они будут их использовать. В итоге у них может быть три разных платформы для создания контента, за подписки на которые они платят, но команды их не используют. Такой неэффективности можно легко избежать, если выбирать инструмент, основываясь на его полезности для ваших рабочих процессов, а не на обещаниях и привлекательной внешности. - Соломон Тимоти, OneIMS
9. Получение одобрения клиентов
Завоевание доверия клиентов. Хотя ИИ может приносить множество преимуществ, таких как повышенная эффективность и персонализированные услуги, некоторые клиенты всё ещё сомневаются. Они беспокоятся о конфиденциальности данных, боятся потери рабочих мест или просто не доверяют ИИ в принятии решений. Чтобы решить эту проблему, компаниям нужно быть прозрачными в использовании ИИ, подчеркивая безопасность данных и показывая, как ИИ дополняет человеческий опыт, а не заменяет его. Важно также вовлекать клиентов в процесс использования ИИ. Построение доверия требует времени, поэтому постоянное общение и обучение о преимуществах ИИ имеют решающее значение. В конечном итоге, важно показать, что ИИ — это инструмент для улучшения клиентского опыта, а не для его ухудшения. - Абхиджит Калдате, Astra WordPress Theme
10. Огромное количество доступных опций
Слишком много вариантов. Трудно понять, с чего начать. Во-первых, определите конкретные цели и проблемы вашего бизнеса. Выясните, где ИИ может принести наибольшую пользу. Также проанализируйте потребности и болевые точки клиентов. Инструменты ИИ могут улучшить клиентский опыт и решить некоторые из этих проблем. Изучите, что делают ваши конкуренты с ИИ, и проверьте, будет ли это полезно для вашего бизнеса. Учитывайте ваш бюджет, так как сейчас доступно множество вариантов. Начните с самых значимых решений, тестируйте и оценивайте их, повторяйте процесс и расширяйте использование ИИ по мере роста вашего бизнеса. - Мики Хванг, Ndevr, Inc.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024