Почему бизнесу не удается максимально использовать ИИ

Согласно исследованию PricewaterhouseCoopers, 20 процентов руководителей планируют внедрить ИИ на своих предприятиях в 2019 году. За последний год бесчисленное количество организаций и компаний из списка Fortune 500 хвастались своими стратегиями ИИ. Однако, когда пришло время применять эти стратегии на практике, они поняли, что то, что они называли «стратегией», было всего лишь инструментами без руководства.

Сегодня у бизнеса есть ресурсы, знания и стимулы для создания эффективных стратегий реализации своих ИИ. Несмотря на эти возможности, немногие компании тратят время на это. Они приобретают физические инструменты, чтобы практиковать ИИ, но им часто не удается приложить те же усилия, чтобы понять, почему это ценно и какие проблемы ставит ИИ.

Приобретая новую технологию, прежде чем разрабатывать стратегию, позволяющую максимально использовать ее, компании, пытающиеся опередить свои отрасли, по иронии судьбы отстаивают себя. Чтобы исправить этот ошибочный подход, компании должны разработать реальные, действенные стратегии, прежде чем они позволят ИИ взять руль.

Представьте себе компанию, которая в 1980-х годах увидела грядущую революцию в области ИТ, но решила построить ИТ-стратегию исключительно на мэйнфреймах. Даже если бы у руководителей этой компании была правильная общая идея, некорректное исполнение не помогло бы росту бизнеса.

То же самое происходит сегодня в ИИ. Компаниям нужны как инструменты, так и мудрость, чтобы правильно их использовать. Лидеры, которые хотят прекратить полагаться на поставщиков технологий, имеют в виду свои организации, но отсутствие стратегии означает, что их инициативы сводятся к заказам на покупку.

Без учета вариантов использования и приложений компании, которые думают, что ИИ исправит свои проблемы, рискуют выжечь с помощью некоторых невероятно перспективных инструментов. Чтобы избежать этой участи и разработать стратегию, которая максимально использует революцию ИИ, помните об этих трех концепциях:
1. Заявка должна удовлетворять конкретной потребности.

Уровень инфраструктуры компании определяет, как технологии ИИ интегрируются с существующими системами. Уровень приложений определяет, как эти технологии приносят пользу вашему бизнесу.

IBM Watson — это мощная машина, но сам Watson — это инструмент инфраструктуры. Различные сферы деятельности Уотсона (финансовые, медицинские и т. Д.) Представляют собой приложения ИИ. В банковском мире роботизированный интеллект Watson помогает банкирам выявлять ложные срабатывания при отмывании денег, сокращая время обслуживания клиентов. Это конкретный вариант использования — прекрасный пример стратегического применения.

Успешные стратегии ИИ имеют тенденцию быть специфичными для ниши. Вместо того чтобы стремиться к расширению возможностей ИИ в вашей компании, определите несколько ключевых областей, которые могли бы извлечь выгоду из инструментов ИИ, прежде чем находить инструменты, соответствующие этим потребностям. Убедитесь, что ваша инфраструктура может обрабатывать интеграции, заполняя любые пробелы на уровне приложения.


2. Организация должна понимать микросервисы.

Подумайте о том, как инновации ИИ работают на разных уровнях внутри вашей компании. На уровне инфраструктуры контейнеризация (также известная как модульность или микросервисы) помогает компаниям внедрять инструменты особым образом, не прибегая к совершенно новой инфраструктуре.

Открытая банковская платформа IBM выступает в качестве опции «подключи и работай» для существующих финансовых учреждений для интеграции микросервисов в их операции. Такое решение позволяет участвующим банкам использовать микросервисы в качестве облачных API-интерфейсов для развития совместной работы, оптимизации процессов и создания новых потоков доходов.

ИИ не работает как другие технические инструменты. Не смотрите на существующую систему и не говорите: «Любой ИИ, который входит, должен иметь возможность работать с этой системой». Вместо этого смотрите на рынок с системно-независимым подходом. Найдите возможности для появления новых инструментов и исправления определенных проблем в вашей организации.


3. Инструменты должны быть настоящими ИИ, а не учеными.

Данные повсюду на современном рынке. Пятьдесят семь процентов респондентов исследования MicroStrategy говорят, что они оптимизируют процесс принятия решений с помощью данных. Настоящий ИИ использует данные, но ему не требуется пробный период и доступ к базам данных вашей компании, чтобы доказать свою ценность.

Если поставщик выходит вперед и запрашивает доступ к данным и неделю (или месяц), чтобы сформировать понимание, основанное на этой информации, этот поставщик не является истинным поставщиком ИИ. На самом деле подобные группы — это просто консультанты по данным, выполняющие профессиональные услуги.

Хорошие поставщики ИИ предоставляют своим клиентам общую инфраструктуру и нишевые приложения. Им все равно, откуда поступают данные. Качественные поставщики не должны иметь проблем с нормализацией, унификацией и использованием данных для предоставления действенной информации.

Тот факт, что компания использует ИИ, не означает, что она использует эти передовые инструменты. Истинное расширение возможностей ИИ обусловлено стратегией, ориентированной на конкретные действия, а не покупкой инструмента, который претендует на все. Подумайте о долгосрочных, реальных последствиях инвестиций ИИ, прежде чем совершать скачок.

https://www.youtube.com/watch?v=aPV4p4tkslA&feature=youtu.be