Inteligența artificială (AI) a fost un cuvânt la modă în lumea afacerilor de ani de zile, promițând beneficii transformatoare. Cu toate acestea, cercetările indică faptul că multe companii se luptă să își valorifice întregul potențial. Potrivit Data Maturity Index de Carruthers și Jackson, 87% dintre liderii de date raportează o utilizare limitată a AI în cadrul organizațiilor lor, doar 5% au atins o maturitate ridicată a AI. În ciuda acestor provocări, există speranță la orizont, deoarece experții oferă soluții pentru a depăși inerția AI.
Starea adoptării AI
În ultimii ani, AI a apărut ca un schimbător de jocuri pentru afaceri. Potențialul său de automatizare, analiza datelor și luarea deciziilor a generat un interes imens. Cu toate acestea, realitatea de pe teren spune o altă poveste. Un procent substanțial de 87% dintre liderii de date dezvăluie că inteligența artificială este fie utilizată cu moderație, fie deloc utilizată în cadrul organizațiilor lor, conform indicelui de maturitate a datelor al lui Carruthers și Jackson.
Această problemă generalizată a fost denumită „paralizie indusă de inteligență artificială”. Ea provine din provocările cu care se confruntă companiile atunci când justifică, guvernează și integrează AI în operațiunile lor. Atingerea unui nivel ridicat de maturitate AI, înființarea de departamente AI sau implementarea unor procese AI clare rămâne un obiectiv îndepărtat pentru majoritatea.
Găsirea scopului
Caroline Carruthers, CEO la Carruthers and Jackson, sugerează o cale de urmat pentru organizațiile care doresc să se elibereze de inerția AI. Ea subliniază patru priorități cheie:
1. Începând cu scopul
Carruthers subliniază importanța de a avea un scop clar atunci când te aventurezi în AI. Organizațiile ar trebui să identifice problemele specifice pe care intenționează să le rezolve, oportunitățile pe care doresc să le profite și ceea ce le entuziasmează despre AI. Fără un scop, riscă să meargă fără scop.
2. Concentrarea asupra rezultatelor vizate
În loc să încerce să abordeze provocările grandioase, Carruthers sfătuiește organizațiile să înceapă cu probleme mai mici, gestionabile. Concentrându-se pe cea mai mică parte a scopului lor, unde pot face diferența, ei pot deschide calea pentru succesele viitoare.
3. Sărbătorirea succeselor
Un obstacol major în adoptarea AI este reticența profesioniștilor de date de a-și promova realizările. Carruthers încurajează organizațiile să schimbe această narațiune. Ar trebui să promoveze în mod activ rezultatele pozitive ale inițiativelor lor de inteligență artificială în cadrul companiei, invitând pe alții să se alăture călătoriei.
4. Dovada cazului cu date
Pentru a obține acceptarea pentru o mai mare adoptare a AI, organizațiile trebuie să ofere dovezi concrete de succes. Carruthers pledează pentru prezentarea rezultatelor proiectelor AI, demonstrând eficacitatea și valoarea acestora. Această abordare bazată pe date ajută la construirea argumentelor pentru extinderea inițiativelor AI.
Provocările adoptării AI
Două obstacole semnificative încetinesc adoptarea pe scară largă a AI în organizații:
1. Problema oamenilor
Una dintre cele mai importante provocări în adoptarea AI este convingerea angajaților la toate nivelurile de valoarea acesteia. Mulți asociază inteligența artificială cu deplasarea locurilor de muncă, temându-se de impactul acesteia asupra forței de muncă. Depășirea acestei rezistențe inerente nu este o sarcină ușoară, chiar și în fața creșterii rapide a tehnologiilor AI.
2. Obligația de reglementare
Preocupările de reglementare joacă, de asemenea, un rol semnificativ în ezitarea de a adopta pe deplin AI. Cercetarea Carruthers și Jackson indică faptul că directorii sunt pe bună dreptate preocupați de etica datelor și de legile potențiale, dar nedefinite, privind datele. Această incertitudine de reglementare determină multe companii să adopte o abordare care să aștepte și să vadă, amânând angajamentul lor total cu AI.
Construirea unor fundații solide
Rezultatele cercetării subliniază necesitatea de a stabili baze solide pentru adoptarea AI. O strategie de date robustă și un cadru de guvernare a datelor sunt elemente cruciale pentru înțelegerea implicațiilor și beneficiilor adoptării AI.
În ciuda provocărilor, unele organizații fac pași în pregătirea pentru adoptarea AI. Andy Moore, Chief Data Officer la Bentley Motors, se numără printre cei care conduc drumul. El a elaborat o strategie de date la nivel de întreprindere, ancorată pe patru piloni de bază:
1. Guvernare
Un cadru de guvernanță clar asigură gestionarea eficientă a datelor, creând terenul pentru inițiativele AI.
2. Cloud de date
Stack-ul de tehnologie Bentley, cunoscut sub numele de cloud de date, oferă infrastructura necesară pentru implementarea AI.
3. Data dojo
Un program intern de alfabetizare a datelor, data dojo, echipează angajații cu abilitățile necesare pentru a naviga în peisajul AI.
4. Activare
Activarea se concentrează pe facilitarea colaborării dintre echipa de date și restul afacerii, asigurând integrarea perfectă a AI.
Echilibrarea așteptărilor
Moore recunoaște nerăbdarea pentru IA, dar subliniază importanța stabilirii așteptărilor realiste. El înțelege necesitatea de a stabili baze solide înainte de a se scufunda pe deplin în inițiativele AI.
În timp ce adoptarea AI se confruntă cu provocări, organizațiile pot depăși inerția concentrându-se pe scop, țintind rezultate specifice, sărbătorind succesele și prezentând dovezi bazate pe date. Abordarea „problemei oamenilor” și navigarea peisajului de reglementare incert sunt pași esențiali. Construirea unor baze solide prin strategii de date și guvernare este esențială. Progresul este posibil, așa cum este exemplificat de companii precum Bentley Motors, care deschid calea pentru integrarea AI, menținând în același timp o abordare echilibrată. AI poate fi încă în stadiu incipient pentru mulți, dar cu scopul și planificarea strategică, organizațiile își pot debloca potențialul de transformare.
Sursa: https://www.cryptopolitan.com/ai-adoption-in-companies-faces-challenges/