Проблемы ИИ в бизнесе

В последние годы ИИ сталкивался с проблемами, такими как предвзятость, непрозрачность и сложности в интеграции. Примеры Amazon, Microsoft, IBM и Tesla показывают важность регулярных проверок, прозрачности, сотрудничества с экспертами и баланса между инновациями и безопасностью для успешного внедрения ИИ в бизнес.

Теперь, когда мы подошли к этому моменту, важно знать о трудностях, которые могут помешать плавному внедрению ИИ.

Вот они

Интеграция с традиционными системами

Устаревшие системы в компании похожи на старые и устаревшие, но фундаментальные опоры. Они обеспечивают надежную поддержку, но их модификация представляет собой довольно сложную задачу. В результате внедрение ИИ или любого рода модернизации или цифровизации в эту экосистему требует тщательного планирования и выполнения. Поэтому они часто становятся препятствием на пути цифровизации.

Теперь позвольте рассказать о проблемах с ИИ в этом контексте:

Проблемы совместимости: Устаревшие системы используют устаревшие технологии, архитектуры и языки программирования, которые не соответствуют современным технологиям, таким как ИИ или облачное хранение данных. Это несоответствие приводит к проблемам с интеграцией, препятствуя плавному потоку данных и коммуникации между системами. Поэтому мы рекомендуем провести всесторонний аудит системы, чтобы выявить проблемы совместимости, прежде чем думать о внедрении ИИ.

Доступность и качество данных: Успех любой ИИ-программы зависит от доступа к релевантным и качественным данным. Часто информационные силосы внутри устаревших систем мешают получить продуктивные выводы на основе ИИ. Поэтому необходимо внедрить процессы очистки данных, чтобы повысить качество существующих данных. Мы понимаем, что процессы очистки данных могут показаться сложными! Мы можем провести бесплатную консультацию, чтобы обсудить этот вопрос при необходимости.

Проблемы безопасности: Безопасность данных — это глобальная проблема. Поэтому нельзя исключать её из списка проблем при внедрении ИИ. Необходимо внедрить надежные кибербезопасные инструменты для обнаружения и устранения любых потенциальных аномалий.

Баланс между инновациями и непрерывностью работы: Непредвиденные изменения могут привести к потере производительности, простоям и сопротивлению со стороны сотрудников. Однако можно разработать планы на случай непредвиденных обстоятельств, такие как выявление сбоев и наличие резервных копий, чтобы справиться с любыми непредвиденными проблемами во время этапа интеграции.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Баланс масштабируемости

Теперь с ИИ масштабируемость выходит за рамки традиционных понятий увеличения производственных мощностей или обслуживания растущей клиентской базы. Здесь масштабируемость означает эффективное управление увеличением объема данных, пользователей и сложности без ухудшения производительности или значительного увеличения затрат.

Однако, есть несколько моментов, которые вам нужно учитывать при внедрении ИИ в вашем бизнесе, например:

Технологическая масштабируемость: По мере роста бизнеса увеличивается спрос на ИИ-системы. Большие наборы данных, более сложные модели и большее количество одновременных пользователей могут перегружать существующую инфраструктуру. Поэтому инвестируйте в ИИ-решения, рассчитанные на параллельную обработку и эффективное использование ресурсов. Также можно использовать облачные вычислительные решения для получения ресурсов по требованию и эластичной масштабируемости.

Экономически эффективная масштабируемость: Масштабируемость не должна вредить финансовой устойчивости. Быстрое расширение возможностей ИИ может привести к росту затрат, влияя на общую экономическую эффективность организации. Поэтому необходимо регулярно пересматривать и корректировать распределение ресурсов в зависимости от фактических моделей использования.

Масштабируемость данных: По мере роста бизнеса увеличиваются объем и разнообразие данных, которые он генерирует и обрабатывает. Обеспечение того, чтобы ИИ-системы могли эффективно работать с различными источниками данных, не теряя точности, является критически важной задачей. Инвестируйте в надежные системы хранения и извлечения данных для обработки больших наборов данных.

Этическая и регуляторная масштабируемость: Иногда масштабируемость усложняет обеспечение соблюдения ИИ-системами этических норм и изменяющихся юридических требований. Поэтому необходимо внедрять техники объяснимого ИИ (XAI), чтобы повысить прозрачность принятия решений ИИ.

Достижение такого уровня масштабируемости в ИИ действительно может показаться сложной задачей. Однако, вы не одни в этом, и это не должно вас останавливать! Вы можете эффективно достичь своих целей по масштабируемости, внося необходимые корректировки на основе обсужденных нюансов.

Нехватка специалистов в области ИИ

Объявления о вакансиях в области ИИ увеличились более чем на 300% за последние пять лет! Это опережает темпы, с которыми рабочая сила приобретает необходимые навыки. Этот дефицит квалифицированных специалистов в области ИИ имеет множество причин и обусловлен несколькими ключевыми факторами.

Вот некоторые из них:

Быстрое развитие технологий ИИ: ИИ развивается с беспрецедентной скоростью, регулярно внедряя новые фреймворки, инструменты и методологии. Однако, этот быстрый прогресс часто оставляет бизнес в борьбе за то, чтобы оставаться в курсе. В результате вы можете организовать программы внутреннего обучения для существующих сотрудников, чтобы повысить их квалификацию в области ИИ.

Междисциплинарный характер ИИ: Искусственный интеллект не ограничен одной дисциплиной; это сочетание информатики, математики и науки о данных. Этот междисциплинарный характер ИИ затрудняет приобретение всестороннего набора навыков. Поэтому важно способствовать сотрудничеству между специалистами по ИИ и экспертами из других областей (например, здравоохранения, финансов или маркетинга).

Ожесточенная конкуренция за таланты: Растущий спрос на специалистов по ИИ привел к ожесточенной конкуренции среди компаний за привлечение и удержание лучших специалистов. Однако, продвигая разнообразие в ИИ-командах, вы можете расширить пул талантов и создать среду для инноваций и творчества.

Недостаток экспертов по ИИ является серьезным препятствием для компаний, которые хотят в полной мере использовать искусственный интеллект. Но не позволяйте этому вас остановить.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Регулярность и юридические трудности

Как и с любым новым инструментом, мы все еще учимся использовать ИИ. Динамичный характер ИИ делает его регулирование сложным. Кроме того, некоторые его аспекты, такие как машинное обучение и глубокое обучение, добавляют определенные сложности.

В настоящее время, по мере развития ИИ, регуляторные органы по всему миру работают над созданием правил, касающихся этики, конфиденциальности и ответственности.

Давайте рассмотрим некоторые из регуляторных и правовых проблем, возникающих при внедрении ИИ:

Отсутствие единых глобальных стандартов: Отсутствие согласованных, стандартизированных регуляций в разных странах и регионах создает проблемы для бизнеса. Различные правовые рамки затрудняют соблюдение единых правил, что приводит к потенциальным правовым неясностям и проблемам с соблюдением норм. Вы можете создать регуляторные песочницы в своей организации, чтобы экспериментировать с технологиями ИИ в контролируемой среде.

Конфиденциальность и защита данных: Регуляции, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR), требуют строгих мер защиты данных. Вы можете внедрить методы анонимизации и шифрования для защиты данных пользователей, что позволит проводить значимый анализ с помощью ИИ.

Ответственность и подотчетность: Определение ответственности в случае инцидентов или ошибок, связанных с ИИ, является сложной правовой задачей. Вопросы о том, кто несет ответственность за принятие решений ИИ и степень этой ответственности, требуют разъяснения в правовых рамках. Необходимо четко прописывать обязанности в договорных соглашениях и работать над установлением отраслевых стандартов для распределения ответственности.

Объяснимость и интерпретируемость: Непрозрачность некоторых моделей ИИ создает проблемы с объяснением, как принимаются решения, особенно в критических областях, таких как здравоохранение или финансы. Для решения этой проблемы стоит работать с специалистами по ИИ, чтобы научиться делать системы ИИ объяснимыми и понятными.

Исследование конкретных случев

Вот несколько тематических исследований, которые дают ценное представление о проблемах, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ.

Система искусственного интеллекта для рекрутеров Amazon

В 2018 году Amazon отказалась от инструмента для найма на основе ИИ, который был разработан для упрощения процесса подбора персонала. Система, обученная на резюме, поданных за десять лет, проявляла гендерные предубеждения, отдавая предпочтение мужчинам. Модель училась на исторических данных о найме, отражающих мужское доминирование в технологической отрасли. Кроме того, система ИИ была непрозрачной, что затрудняло понимание, как она принимала конкретные решения.

Уроки, которые можно извлечь:

Важность регулярных проверок и аудитов на наличие предвзятости в обучающих данных и алгоритмах.
Прозрачные системы ИИ необходимы для понимания и решения потенциальных проблем.

ИИ-чат-бот Tay от Microsoft

В 2016 году Microsoft запустила чат-бота ИИ по имени Tay на Twitter. ИИ был создан для обучения на взаимодействиях с пользователями и участия в беседах. Однако уже через несколько часов после запуска Tay начал создавать оскорбительный и неподобающий контент. Чат-бот учился у интернет-троллей и перенимал негативное поведение от пользователей.

Уроки, которые можно извлечь: Необходимость в надежной модерации контента и фильтрах, чтобы предотвратить обучение ИИ и воспроизведение вредного поведения. Постоянный мониторинг и вмешательство важны для поддержания этического использования ИИ.

Watson для онкологии от IBM

В 2017 году Watson for Oncology от IBM столкнулся с проблемами, когда его рекомендации ИИ не совпадали с реальными медицинскими протоколами. Система была обучена на огромном количестве медицинской литературы и данных, но врачи обнаружили несоответствия. Это вызвало вопросы о практичности ИИ в сложных условиях здравоохранения.

Уроки, которые можно извлечь:

Важность сотрудничества с экспертами в области для обеспечения соответствия моделей ИИ установленным отраслевым практикам.
Непрерывная проверка и доработка на основе реальных отзывов также необходимы для эффективности приложений ИИ в критических областях.

Автопилот от Tesla

Система автопилота Tesla, функция ИИ для полуавтономного вождения, столкнулась с трудностями в обеспечении баланса между автономностью и безопасностью. Были зарегистрированы инциденты, когда водители переоценивали возможности системы автопилота, что приводило к авариям. Tesla подверглась критике из-за интерфейса системы, который, по мнению некоторых, способствовал самоуспокоенности водителей.

Уроки, которые можно извлечь:

Ясное общение и установление реалистичных ожиданий в отношении возможностей систем на основе ИИ имеют решающее значение.
Балансирование инноваций и соображений безопасности — это постоянный вызов, требующий непрерывного совершенствования пользовательских интерфейсов и образовательных усилий.

Вкратце, эти примеры подчеркивают сложные задачи, с которыми бизнесы часто сталкиваются при внедрении ИИ. Они показывают, как тщательное планирование, помощь экспертов и постоянные обновления систем ИИ помогают избежать таких инцидентов.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Итоги

В итоге, ИИ сейчас так же важен, как и сам Интернет. Чтобы успешно вести бизнес, необходимо серьезно отнестись к этому изменению! Обучение и использование ИИ крайне необходимо практически для любого бизнеса сегодня.

Как уже говорилось, внедрение ИИ в бизнес может быть сложным, но также может принести большие награды! Компании, которые справляются с трудностями использования ИИ, могут опередить своих конкурентов. Благодаря ИИ вы сможете принимать более обоснованные решения, работать быстрее и лучше удовлетворять потребности своих клиентов.