211service.com
Didėjantis AI poveikis verslui
Pateikė STRAIPSNIS
Organizacijos, įgalinusios dirbtinį intelektą įmonės lygiu, didina veiklos efektyvumą, greičiau priima labiau pagrįstais sprendimus ir diegia naujus produktus ir paslaugas. Tačiau iššūkių išlieka tiems, kurie nediegia dirbtinio intelekto šiomis pareigomis. Įmonės, kurioms trūksta aiškios AI strategijos, „c-suite“ palaikymo ir konkretaus metrikos rinkinio, sunkiai daro pažangą. „MIT Technology Review Insights“ rengiamoje „EmTech Digital“ konferencijoje EY atliko trumpą konferencijos dalyvių apklausą ir atskleidė, kaip AI taikomas ir įgalinamas jų organizacijose.
Skaitykite apie šios apklausos rezultatus.
Šis pirmasis klausimas klausė respondentų nuomonės apie AI poveikį darbo vietoms, o dauguma teigė, kad dirbtinis intelektas pakeis darbo vietą ir bus sukurta daugiau darbo vietų, nei bus prarasta.
Jeffas Wongas, EY pasaulinis inovacijų vadovas, sako: Kai įmonės taiko dirbtinio intelekto strategijas, jos vis geriau supranta, kaip keičiasi jų talentų vaidmenys, atsakomybė ir įgūdžiai. Dirbtinis intelektas imasi vadovaujančio vaidmens sprendžiant paprastas ir pasikartojančias organizacijos užduotis, todėl žmonių darbo jėga gali daugiau dėmesio skirti sudėtingam darbui, kuris galiausiai užtikrina didesnį darbuotojų profesinio pasitenkinimo lygį ir veiksmingesnį kritinio mąstymo galią.
Tada apklausoje buvo klausiama, ar AI šiuo metu naudojamas respondentų organizacijose. Dauguma teigė, kad dirbtinis intelektas yra bandomas vienoje ar keliose srityse, tačiau kol kas nėra bendros įmonės strategijos. Artimas antrasis sakė, kad AI šiuo metu nėra strateginis prioritetas.
Chrisas Mazzei, EY vyriausiasis duomenų ir analizės pareigūnas ir pasaulinių inovacijų technologijų lyderis, sako: Nors matome, kad įmonės strategiškiau diegia dirbtinį intelektą visoje įmonėje, jos taikymas dažnai yra suskaidytas įvairiose verslo funkcijose, todėl didžioji dalis potencialo lieka neišnaudota.
Paklausus trijų labiausiai pageidaujamų verslo rezultatų taikant AI, buvo atsakyta: tobulinti ir (arba) kurti naujus produktus ir paslaugas; siekti išlaidų efektyvumo ir supaprastinti verslo operacijas bei paspartinti sprendimų priėmimą.
Chrisas Mazzei, EY vyriausiasis duomenų ir analizės pareigūnas ir pasaulinių inovacijų technologijų vadovas, pridūrė: įrodyta, kad dirbtinio intelekto technologijos supaprastina operacijas ir pagreitina vidinius procesus. Tačiau įmonės turėtų visapusiškiau mąstyti apie konkurencinius pranašumus, kuriuos galima gauti iš apgalvotų AI taikymų kuriant produktus ir paslaugas, skatinant pardavimą, gerinant klientų patirtį arba fiksuojant verslo informaciją, kuri padeda daryti įtaką.
Atsakydami į klausimą apie didžiausius iššūkius, kylančius diegiant įmonės AI, didžioji dauguma pranešė, kad didžiausia kliūtis kuriant AI programą yra rasti asmenis, turinčius reikiamų įgūdžių. — sekė AI įžvalgų integravimo į dabartinius procesus problema.
Nigelas Duffy, EY pasaulinių inovacijų dirbtinio intelekto lyderis, sako: nepaisant AI potencialo paskatinti transformacinius pokyčius, priėmimui ir toliau trukdo talentų trūkumas. Įmonės turi investuoti ir kurti nuolatinio mokymosi kultūrą, apimančią įgūdžių programas, mokymo sesijas ir mokslinių tyrimų partnerystę, kad pritrauktų ir išlaikytų pirmaujančius dirbtinio intelekto specialistus.
Dėl klausimo, kaip organizacijos vertina AI vertę ir poveikį; dauguma pranešė, kad šiuo metu jie neapibrėžia konkrečių verslo rezultatų, o sutelkia dėmesį į bandomąjį darbą ir mokymąsi.
Nigelas Duffy pridūrė: Nors verslas turėtų būti skatinamas eksperimentuoti su AI metodais ir technologijomis, svarbu turėti visos organizacijos procesą, kad būtų galima išanalizuoti našumą ir įvertinti nustatytus tikslus taikant AI. Tik tada bus galima visiškai realizuoti būsimą AI sėkmę ir pritaikymą.
Paklausti apie lyčių ir rasinės įvairovės poveikį dirbtinio intelekto programoms, dauguma pranešė manantys, kad dirbtinio intelekto talentų įvairovė daro įtaką AI programų kūrimui ir įgyvendinimui, o tai padidina šališkumo atsiradimo galimybę per mašininius procesus.
Jeffas Wongas pridūrė: yra ryšys tarp nuolatinio įvairių AI talentų trūkumo ir kai kurių mašininio mokymosi rezultatų iškraipymų. Norėdami tai sušvelninti, įmonės turi ieškoti įvairiausių talentų, kad užtikrintų patirties įvairovę, o socialinė ir profesinė perspektyvos integruojamos kodavimo etape.