Przekształcenie sztucznej inteligencji ze stadium eksperymentalnego w praktyczne zastosowanie

Większości organizacji nie trzeba przekonywać o potencjale sztucznej inteligencji . Zamiast tego obserwuję firmy dążące do tego, jak przełożyć ten potencjał na realną, namacalną wartość.

W organizacjach, z którymi współpracujemy, centrum dyskusji przesunęło się. Podczas gdy liderzy biznesu są coraz bardziej przekonani o potencjale sztucznej inteligencji, wielu z nich koncentruje się teraz na tym, jak szybko mogą dostarczyć tę wartość.

Z mojego doświadczenia wynika, że ​​organizacje, które robią najszybsze postępy, to te, które mają jasno określone przypadki użycia, solidne podstawy i wystarczającą pewność siebie, aby wdrożyć udane projekty pilotażowe do faktycznej produkcji.

Widzimy to w naszych codziennych rozmowach z klientami.

Organizacje nie zastanawiają się już dłużej nad możliwościami sztucznej inteligencji i obecnie skupiają się na tym, jak ją skalować w taki sposób, aby przynosiła wymierne korzyści komercyjne.

Rzeczywistość jest taka, że ​​eksperymenty pokazały, co jest możliwe. Wyzwaniem jest teraz wdrożenie sztucznej inteligencji w sposób spójny, bezpieczny, przemyślany i na dużą skalę w całej organizacji.

Budowanie właściwych fundamentów

Ostatnie dwa lata stały pod znakiem eksperymentów, ponieważ organizacje badały nowe przypadki użycia, testowały powstające technologie i zaczęły rozumieć, gdzie sztuczna inteligencja może zrobić największą różnicę.

Wprowadzenie wstępnego przypadku użycia sztucznej inteligencji do produkcji to znaczące osiągnięcie. Prawdziwe wyzwanie polega jednak na powtórzeniu tego sukcesu w wielu zespołach, różnych procesach biznesowych i zróżnicowanych środowiskach, przy jednoczesnym zachowaniu bezpieczeństwa, zarządzania i wydajności.

Infrastruktura jest fundamentem udanego wdrożenia sztucznej inteligencji. Modele, szkolenia, procesory graficzne (GPU) i aplikacje są równie ważne, ale kluczowym elementem tej podstawy jest sieć. Wcześniej wiele organizacji domyślnie przyjmowało podejście „chmura przede wszystkim”, oczekując, że chmura będzie hostować praktycznie każde nowe obciążenie. Dziś liderzy biznesowi są bardziej wymagający, starannie rozważając cel każdego obciążenia AI i miejsce jego hostowania.

Dla wielu organizacji modernizacja istniejącej infrastruktury jest ważniejsza niż jej wymiana. Koncentrują się one na zapewnieniu, że obecne środowiska będą w stanie obsłużyć rosnące obciążenia AI, zapewniając jednocześnie elastyczność, bezpieczeństwo i szybkość, na których polegają firmy.

Ale sama infrastruktura nie wystarczy. Instytucje muszą również jasno określić problemy, które próbują rozwiązać.

Przekonałem się, że rozpoczęcie od ukierunkowanych, modułowych rozwiązań AI, opartych na konkretnych przypadkach użycia, jest o wiele skuteczniejsze niż ogromne programy, które próbują przekształcić całą organizację z dnia na dzień. Niezależnie od tego, czy chodzi o pomoc zespołom obsługi klienta w szybszym rozwiązywaniu zapytań, usprawnienie wykrywania oszustw, wsparcie inżynierów wiedzą techniczną, czy pomoc pracownikom w automatyzacji powtarzalnych zadań, organizacje szybciej budują zaufanie, gdy ludzie widzą, że AI rozwiązuje rzeczywiste problemy operacyjne.

Gdy organizacje mogą wykazać wymierne korzyści biznesowe i mierzalny zwrot z inwestycji z pojedynczego wdrożenia, znacznie łatwiej jest przenieść udane projekty pilotażowe do produkcji i skalować sztuczną inteligencję w innych obszarach przedsiębiorstwa.

Budowanie zaufania do sztucznej inteligencji

W miarę jak organizacje coraz ambitniej wykorzystują sztuczną inteligencję, zaufanie staje się równie ważne jak możliwości.

Zaufanie jest fundamentem wdrażania sztucznej inteligencji. Bez zaufania wdrażanie sztucznej inteligencji staje w miejscu, ponieważ użytkownicy i interesariusze są mniej skłonni do angażowania się w nowe technologie, niezależnie od ich potencjalnych korzyści.

Jednocześnie obciążenia AI wprowadzają poziom dynamiki operacyjnej, z którym wiele obecnych podejść do bezpieczeństwa nie jest w stanie sobie poradzić. W miarę jak organizacje łączą coraz więcej danych, wdrażają większe modele i zaczynają integrować autonomicznych agentów ze swoimi operacyjnymi przepływami pracy, potrzebują one funkcji bezpieczeństwa, które ewoluują wraz z tymi zmianami.

Bezpieczeństwo, zarządzanie i przejrzystość nie stanowią przeszkód dla innowacji. Wręcz przeciwnie, to one pozwalają organizacjom wdrażać sztuczną inteligencję z pewnością siebie i odpowiedzialnością.

Oznacza to, że obserwowalność, bezpieczeństwo i zarządzanie muszą być integralną częścią każdej warstwy środowiska AI, od infrastruktury i sieci po aplikacje, modele i agentów autonomicznych. Organizacje muszą zarządzać agentami AI i zapewniać ich bezpieczeństwo, działając w jasno określonych granicach, często stosując te same zasady kontroli, zarządzania i bezpieczeństwa, które od lat stosują w odniesieniu do pracowników.

Wyzwanie polega na tym, że organizacje nie zarządzają już jedną aplikacją AI. Coraz częściej zarządzają wieloma modelami, narzędziami i usługami w zróżnicowanych środowiskach. Ustanowienie zarządzania, które nadąża za tą złożonością, wymaga, aby bezpieczeństwo stało się integralną częścią codziennych działań, a nie kwestią drugorzędną.

Co więcej, etyczne, transparentne i odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji buduje zaufanie, którego potrzebują pracownicy, klienci i interesariusze, zanim sztuczna inteligencja zostanie powszechnie wdrożona. Bez solidnych zabezpieczeń i silnego zarządzania organizacje prawdopodobnie zachowają ostrożność, ograniczając zarówno adopcję, jak i wartość, jaką może przynieść sztuczna inteligencja.

Personalizacja sztucznej inteligencji

Organizacje robią znacznie szybsze postępy, gdy ludzie widzą, jak sztuczna inteligencja pomaga im rozwiązać rzeczywisty problem. Z naszego doświadczenia wynika, że ​​ludzie chętniej korzystają ze sztucznej inteligencji, gdy widzą, że rozwiązuje ona problem, który rozpoznają.

Z tego powodu liderzy odgrywają ważną rolę.

Kiedy liderzy dzielą się praktycznymi przykładami, pokazują, w jaki sposób sztuczna inteligencja pomaga im w pełnieniu konkretnych ról i zachęcają do eksperymentowania, budują poczucie pewności siebie, którego potrzebują inni, aby pójść za ich przykładem.

Możliwość w Wielkiej Brytanii

Wielka Brytania ma ogromną szansę stać się światowym liderem w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, pomagając organizacjom wyjść poza fazę eksperymentalną i wdrażać sztuczną inteligencję w sposób bezpieczny, odpowiedzialny i na dużą skalę.

Z mojego doświadczenia wynika, że ​​skuteczne wdrażanie sztucznej inteligencji zaczyna się od solidnych podstaw w postaci inwestycji w infrastrukturę zdolną obsłużyć obciążenia związane ze sztuczną inteligencją, przemyślanego planowania miejsc, w których te obciążenia będą uruchamiane, włączania zabezpieczeń i zarządzania do każdej warstwy środowiska sztucznej inteligencji oraz skupienia się na praktycznych przypadkach użycia, które wykazują mierzalną wartość biznesową przed skalowaniem.

Ku przyszłości

Sztuczna inteligencja staje się coraz pilniejszą potrzebą dla firm. Teraz szansa leży w Plus, który pomaga organizacjom wdrażać AI regularnie, bezpiecznie i na dużą skalę.

Organizacje, które podejdą do kwestii infrastruktury, zaufania i wdrażania rozwiązań w sposób przemyślany i długoterminowy, będą lepiej przygotowane do wykorzystania pełnego potencjału sztucznej inteligencji we wszystkich aspektach działalności.

Jeżeli pomożemy organizacjom Plus w przejściu od fazy pilotażowej do produkcji, Wielka Brytania będzie w dobrej pozycji, aby przewodzić w pomyślnym wdrażaniu sztucznej inteligencji.