7 трудностей, связанных с ИИ
Внедрение ИИ в бизнесе сопровождается рядом проблем, таких как недостаток понимания, стратегии и данных, дефицит навыков, высокие затраты и время, недостаток доверия, кибербезопасность и этика. Успешное внедрение требует цифровой трансформации, обучения персонала и разработки эффективной стратегии работы с данными.
В СМИ много говорят о шумихе и больших ожиданиях, связанных с искусственным интеллектом (ИИ) и его применением в бизнесе. Многие бизнес-лидеры читали новости об успехах ИИ в крупных технологических компаниях, таких как Facebook, Google и Amazon. Однако большинство бизнесменов плохо представляют себе серьезные проблемы, которые обычно возникают при внедрении ИИ.
Это создает ложное впечатление, что любая компания легко может достичь таких же результатов. Также необходимо лучше понимать, что ИИ может и чего не может. В этой статье рассматриваются 7 вызовов, связанных с искусственным интеллектом, простыми словами.
ИИ не является сложной для понимания технологией. Его внедрение обычно требует цифровой трансформации всей организации и изменения бизнес-процессов для более активного использования данных. Также организации должны изменить свою культуру, чтобы она стала более ориентированной на цифровые технологии. Все это требует большого труда, и как сказал эксперт по личностному развитию Робин Шарма: "Перемены сначала трудны, в середине беспорядочны, а в конце великолепны." На рисунке ниже показаны высокие ожидания компаний от ИИ и большие трудности, с которыми они могут столкнуться при первом проекте по внедрению ИИ.
Большинство проблем связано с данными, такими как идентификация данных, понимание того, как их можно использовать в процессах принятия решений или разработке продуктов, и что необходимо для трансформации и развития организации. Прежде чем анализировать, как и где внедрять технологии ИИ, важно изучить, как другие компании добились успеха или потерпели неудачу в их использовании. Этот анализ является важным предварительным условием для руководителей, желающих начать внедрение ИИ. Он является ключом к разработке эффективной стратегии работы с данными, которая является основой успешного внедрения ИИ.
Это создает ложное впечатление, что любая компания легко может достичь таких же результатов. Также необходимо лучше понимать, что ИИ может и чего не может. В этой статье рассматриваются 7 вызовов, связанных с искусственным интеллектом, простыми словами.
ИИ не является сложной для понимания технологией. Его внедрение обычно требует цифровой трансформации всей организации и изменения бизнес-процессов для более активного использования данных. Также организации должны изменить свою культуру, чтобы она стала более ориентированной на цифровые технологии. Все это требует большого труда, и как сказал эксперт по личностному развитию Робин Шарма: "Перемены сначала трудны, в середине беспорядочны, а в конце великолепны." На рисунке ниже показаны высокие ожидания компаний от ИИ и большие трудности, с которыми они могут столкнуться при первом проекте по внедрению ИИ.
Большинство проблем связано с данными, такими как идентификация данных, понимание того, как их можно использовать в процессах принятия решений или разработке продуктов, и что необходимо для трансформации и развития организации. Прежде чем анализировать, как и где внедрять технологии ИИ, важно изучить, как другие компании добились успеха или потерпели неудачу в их использовании. Этот анализ является важным предварительным условием для руководителей, желающих начать внедрение ИИ. Он является ключом к разработке эффективной стратегии работы с данными, которая является основой успешного внедрения ИИ.
Проблемы цифровой трансформации
Когда мы говорим о проблемах внедрения ИИ, стоит начать с вызовов цифровой трансформации. Большинство небольших компаний не начинают сразу с технологий ИИ. Вместо этого они сначала проходят через цифровую трансформацию, внедряя цифровые инструменты связи, платформы и системы для работы с клиентами и маркетинга как внутри компании, так и снаружи. Цифровая трансформация также требует от компаний анализа того, как сделать каждую бизнес-операцию более цифровой или автоматизированной.
Для успешного внедрения ИИ лидерам необходимо дать этому процессу время, ресурсы и терпение, чтобы трансформировать компанию. Такой подход важен, чтобы команды, работающие над технологией, чувствовали себя уверенно и могли эффективно выполнять свою работу.
Успешная цифровая трансформация требует от компании изучения того, как они могут использовать свои данные и анализа того, как будет выглядеть их цифровое будущее.
Для успешного внедрения ИИ лидерам необходимо дать этому процессу время, ресурсы и терпение, чтобы трансформировать компанию. Такой подход важен, чтобы команды, работающие над технологией, чувствовали себя уверенно и могли эффективно выполнять свою работу.
Успешная цифровая трансформация требует от компании изучения того, как они могут использовать свои данные и анализа того, как будет выглядеть их цифровое будущее.
7 трудностей, связанных с искусственным интеллектом
Недавний опрос исследовал ограничения и трудности, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ. В опросе приняли участие 1388 респондентов из 25 различных отраслей, включая программное обеспечение, финансы и банковское дело, консалтинг и профессиональные услуги, здравоохранение и государственный сектор.
Этот список дает хорошее представление о некоторых основных проблемах. Вот перечень самых распространенных вызовов, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ:
1. Недостаток понимания:
Одной из проблем является то, что руководство часто не осознает, какое преобразующее воздействие ИИ может оказать на компанию и какие возможности он предоставляет. Важно понимать, какие инструменты и технологии ИИ доступны для компании, так как их количество постоянно растет. Кроме того, менеджеры должны анализировать, когда внедрять различные проекты ИИ и приоритизировать самые важные из них.
2. Отсутствие правильной стратегии:
Отсутствие стратегии является серьезным ограничением для внедрения этой технологии. Компании должны создать сильную основную команду и найти помощь у внешних консультантов для преодоления проблем интеграции.
3. Недостаток данных:
Многие компании страдают от нехватки данных или наличия "силообразных" данных, которые изолированы и не взаимодействуют между бизнес-подразделениями. Поэтому каждая компания должна лучше понимать, как управлять своими данными и как использовать их для создания бизнес-ценности. По данным нескольких консультантов по ИИ, 80% проекта ИИ обычно связано с управлением данными и их подготовкой.
4. Дефицит навыков в области ИИ:
Компании часто нанимают новых сотрудников для выполнения задач, связанных с ИИ. Однако намного более рекомендуется и менее рискованно повышать квалификацию и обучать существующих сотрудников, предоставляя всем хорошую подготовку по ИИ и возможностям, которые он может предоставить компании. Существуют несколько бесплатных курсов по искусственному интеллекту, например, курс Хельсинкского университета.
5. Стоимость и время:
Стоимость и время, необходимые для внедрения ИИ-решений, могут заставить компанию пересмотреть их использование, но требуется терпение, так как это может привести к большим выгодам в будущем. В связи с кризисом COVID-19 некоторые компании вынуждены искать быструю отдачу от своих проектов ИИ. Однако главное преимущество заключается в том, что компании приобретают знания о том, как внедрять ИИ-проекты в будущем.
6. Недостаток доверия:
Из-за нехватки понимания алгоритмов и технологий ИИ и того, как они могут принести пользу бизнесу, руководство может потерять уверенность в важности ИИ-проектов. Командам, работающим над ИИ-проектами, нужно создать подходящую атмосферу, чтобы они не чувствовали слишком большого давления, так как это влияет на результаты проекта.
7. Кибербезопасность и этика:
Кибератаки становятся все большей угрозой, особенно по мере того, как больше компаний переходит в онлайн из-за COVID-19. Это может помешать работе организации, поэтому важно принять адекватные меры против этих угроз. Нарушение этических норм также может остановить развитие бизнеса и привести к проверкам. Важно соблюдать законодательство в области данных. В более ранней статье блога мы обсуждали неэтичное использование искусственного интеллекта.
Понимание вызовов применения ИИ важно для руководства компании, так как это помогает быстрее продвигаться вперед. Рекомендуется проанализировать все семь упомянутых выше пунктов, чтобы быть лучше подготовленным к началу ИИ-проекта. Когда компания понимает различные проблемы, связанные с цифровой трансформацией и внедрением ИИ, она может разработать стратегию, учитывающую каждую из них.
Кроме того, по мере развития технологий важно анализировать, как применять другие технологические возможности, такие как Web3 или использование NFT, которые становятся особенно мощными при совместном использовании с искусственным интеллектом. Это особенно важно для компаний, работающих в секторе B2C.
Знаете ли вы о других распространенных проблемах с искусственным интеллектом? Пожалуйста, поделитесь ими!
Если вы хотите узнать больше о преимуществах и проблемах искусственного интеллекта, прочитайте книгу: "Искусственный интеллект: 101 вещь, которую вы должны знать сегодня о нашем будущем".
Этот список дает хорошее представление о некоторых основных проблемах. Вот перечень самых распространенных вызовов, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ:
1. Недостаток понимания:
Одной из проблем является то, что руководство часто не осознает, какое преобразующее воздействие ИИ может оказать на компанию и какие возможности он предоставляет. Важно понимать, какие инструменты и технологии ИИ доступны для компании, так как их количество постоянно растет. Кроме того, менеджеры должны анализировать, когда внедрять различные проекты ИИ и приоритизировать самые важные из них.
2. Отсутствие правильной стратегии:
Отсутствие стратегии является серьезным ограничением для внедрения этой технологии. Компании должны создать сильную основную команду и найти помощь у внешних консультантов для преодоления проблем интеграции.
3. Недостаток данных:
Многие компании страдают от нехватки данных или наличия "силообразных" данных, которые изолированы и не взаимодействуют между бизнес-подразделениями. Поэтому каждая компания должна лучше понимать, как управлять своими данными и как использовать их для создания бизнес-ценности. По данным нескольких консультантов по ИИ, 80% проекта ИИ обычно связано с управлением данными и их подготовкой.
4. Дефицит навыков в области ИИ:
Компании часто нанимают новых сотрудников для выполнения задач, связанных с ИИ. Однако намного более рекомендуется и менее рискованно повышать квалификацию и обучать существующих сотрудников, предоставляя всем хорошую подготовку по ИИ и возможностям, которые он может предоставить компании. Существуют несколько бесплатных курсов по искусственному интеллекту, например, курс Хельсинкского университета.
5. Стоимость и время:
Стоимость и время, необходимые для внедрения ИИ-решений, могут заставить компанию пересмотреть их использование, но требуется терпение, так как это может привести к большим выгодам в будущем. В связи с кризисом COVID-19 некоторые компании вынуждены искать быструю отдачу от своих проектов ИИ. Однако главное преимущество заключается в том, что компании приобретают знания о том, как внедрять ИИ-проекты в будущем.
6. Недостаток доверия:
Из-за нехватки понимания алгоритмов и технологий ИИ и того, как они могут принести пользу бизнесу, руководство может потерять уверенность в важности ИИ-проектов. Командам, работающим над ИИ-проектами, нужно создать подходящую атмосферу, чтобы они не чувствовали слишком большого давления, так как это влияет на результаты проекта.
7. Кибербезопасность и этика:
Кибератаки становятся все большей угрозой, особенно по мере того, как больше компаний переходит в онлайн из-за COVID-19. Это может помешать работе организации, поэтому важно принять адекватные меры против этих угроз. Нарушение этических норм также может остановить развитие бизнеса и привести к проверкам. Важно соблюдать законодательство в области данных. В более ранней статье блога мы обсуждали неэтичное использование искусственного интеллекта.
Понимание вызовов применения ИИ важно для руководства компании, так как это помогает быстрее продвигаться вперед. Рекомендуется проанализировать все семь упомянутых выше пунктов, чтобы быть лучше подготовленным к началу ИИ-проекта. Когда компания понимает различные проблемы, связанные с цифровой трансформацией и внедрением ИИ, она может разработать стратегию, учитывающую каждую из них.
Кроме того, по мере развития технологий важно анализировать, как применять другие технологические возможности, такие как Web3 или использование NFT, которые становятся особенно мощными при совместном использовании с искусственным интеллектом. Это особенно важно для компаний, работающих в секторе B2C.
Знаете ли вы о других распространенных проблемах с искусственным интеллектом? Пожалуйста, поделитесь ими!
Если вы хотите узнать больше о преимуществах и проблемах искусственного интеллекта, прочитайте книгу: "Искусственный интеллект: 101 вещь, которую вы должны знать сегодня о нашем будущем".
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