Термин «искусственный интеллект» впервые был введен Джеймсом Маккарти в 1955 году. Менее чем за 70 лет с тех пор ИИ превратился из научной концепции в реальность. 

Да будет ИИ 

Неоспоримый преобразовательный потенциал ИИ вызывает изменения, экономические последствия которых измеряются триллионами долларов.  

Фактически, ИИ внесет свой вклад 15.7 триллионов долларов в год в мировую экономику к 2030 году; это больше, чем текущий объем производства Китая и Индии вместе взятых.  

Честно говоря, учитывая нынешние темпы внедрения ИИ и миллиарды вливаются в передовые исследования, цифра в 15 триллионов долларов выглядит в лучшем случае консервативной. 

Игра на триллион долларов 

Итак, когда на кону триллионы долларов, как предприятия могут извлечь выгоду из ИИ? Инстинктивная реакция — инвестировать в собственные инициативы ИИ, и именно это компании начали делать после ChatGPT. Фактически, Исследование Deloitte «Состояние GenAI» за 2024 год выяснилось, что большинство (67%) компаний планируют или уже наращивают инвестиции в ИИ.  

Поскольку миллиарды долларов вкладываются в исследования ИИ, все хорошо, не так ли? Очевидно, что компании должны видеть окупаемость инвестиций (или, по крайней мере, ее обещание), чтобы не только продолжать свои расходы, но и увеличивать их.  

Похоже, что это касается большинства компаний, но в июле 2024 года Gartner прогнозируют, что к концу 30 года около 2025% проектов в области ИИ будут заброшены. В качестве причин отказа они назвали низкое качество данных, неадекватный контроль рисков, растущие затраты или неясную ценность для бизнеса.  

Другими словами, можно заработать триллионы долларов. Компании вкладывают больше средств в свои инициативы в области ИИ. И, наконец, не все добьются успеха в своих поисках ИИ. Если верить Gartner, процент неудач составит 30%. Но как компании могут гарантировать, что их инициативы в области ИИ будут иметь умеренный или ошеломительный успех? Все начинается со стратегии ИИ с надежной базой данных. 

Интеллектуальная обработка документов x GenAI: основные выводы 2024 года

Генеративный ИИ (GenAI) меняет отрасли и находит сотни вариантов использования, при этом сотни миллиардов долларов ежегодно вливаются в исследования ИИ. В нашем отчете мы рассмотрим, что делает IDP выгодной инвестицией для предприятий, стремящихся ускорить внедрение ИИ в своих рабочих процессах.

Загрузите отчет бесплатно.

Все начинается с правильной стратегии ИИ 

IBM определяет «Стратегия ИИ» как руководство и дорожная карта для организаций по решению проблем, связанных с внедрением ИИ, созданием необходимых возможностей и определением его целей.  

Проще говоря, инициативы в области ИИ должны соответствовать более широким бизнес-целям, чтобы извлекать значимую выгоду из ИИ и максимизировать его влияние, подобно тому, как Планирование маршрута Google Maps соответствует потребностям пользователей, предлагая наиболее эффективные пути.

Но тут есть подвох. 

Правильная стратегия ИИ — это не просто ИИ. Это овладение набором ключевых компетенций в правильных комбинациях в следующих пяти измерениях: данным, AI, организационная стратегия, культураи талант. 

Это означает, что ваша стратегия в области ИИ должна включать не только базовые возможности ИИ, такие как облачные платформы, платформы данных, архитектуру и управление, но и поддержку высшего руководства, культуру инноваций и т. д., чтобы реализовать ценность ИИ.

1. Организационная стратегия

Чтобы проекты ИИ были успешными, они должны быть больше, чем просто проектами. Продвигая ИИ как стратегический приоритет для организации, поддерживаемой полная поддержка руководства, компании могут спасти инициативы в области ИИ от провала.

Когда руководители делают ИИ центральным элементом своей организационной стратегии, они дают возможность командам внедрять решения на основе ИИ для решения проблем, выявления возможностей и превосходства над коллегами.

2. Культура инноваций

Культура инноваций в организации является важной предпосылкой для успешной стратегии ИИ. Лидерство должно создавать и стратегически развивать эту культуру и намеренно служить средство для обучения и экспериментирования пересечь границу.

Для руководителей ИИ в организации целью должно быть поощрение сквозные инновации путем внедрения структур и систем, которые помогают командам демонстрировать свои инновационные эксперименты и получать конструктивную обратную связь.

3. Талант, свободно владеющий искусственным интеллектом

Талант является важнейшей частью уравнения успеха ИИ, поскольку организации, которые вкладывают значительные средства в талант, находятся в лучшем положении для максимизации своих инвестиций в ИИ. Инвестирование в талант не обязательно означает взгляд вовне. Вместо этого цель должна заключаться в том, чтобы развивать грамотность и мастерство в области ИИ по всему персоналу.

Например, Accenture Исследование показывает, что 78% компаний, добившихся успеха с помощью ИИ, проводят обязательные обучающие сессии по ИИ для руководителей высшего звена и инженеров-разработчиков. Инвестирование в таланты также облегчает масштабировать ИИ и человеческое сотрудничество при этом следует гарантировать, что внедрение ИИ не будет изолированным, а распространится на всю организацию.

4. Ядро ИИ

Другая ключевая компетенция сосредоточена вокруг разработки ядра ИИ индустриализация ресурсов ИИ (инструментов и команд). Это ядро ​​должно служить централизованной операционной платформой для доступа к технологиям, данным и экосистемам талантов организации, что позволит ей достичь баланс между исполнением и экспериментированием.

Проще говоря, ядро ​​ИИ поможет с продуктизацией их приложений ИИ. Это, конечно, будет работать на основе межфункциональное сотрудничество специалистов по данным, инженеров машинного обучения и систем, а также экспертов в предметной области.

5. Основание данных

Точно так же, как и создание ядра ИИ, если не важнее, чем компетентность организации в области данных. Создание более высоких компетенций в навыках, связанных с данными, и повышение общей беглости данных в группах по предметной области имеет решающее значение для успешной стратегии ИИ.

Deloitte сообщает, что инициативы в области ИИ привели к 75% организаций увеличить инвестиции в технологии управления жизненным циклом данных.

Это связано с тем, что для успешных инициатив в области ИИ необходимо полное использование внутренних и внешних данных при этом также гарантируя данные заслуживают доверия и имеет соответствующие политики в отношении использования, мониторинга и безопасности.

По факту, Accenture сообщается, что 32% компаний, добившихся успеха в области ИИ, с большей вероятностью будут работать с партнер, предлагающий решения по обработке данных в извлечь ценность из их данных эффективно и быстро.

Рекомендуем прочитать: Почему следует использовать ИИ для улучшения качества данных | Astera

T-Minus AI: время построить успешную стратегию ИИ

Подводя итог, можно сказать, что построение успешной стратегии ИИ — это больше, чем просто ИИ. Речь идет о построении и перестроении правильных комбинаций пяти измерений, которые мы обсудили, для достижения зрелости ИИ.

Даже компании с правильной стратегией, культурой и талантами могут потерпеть неудачу без необходимой базы данных.

Первым шагом на пути к внедрению ИИ должно стать обеспечение готовности ваших данных к использованию ИИ. Astera можем помочь в этом, благодаря нашему опыту работы на стыке ИИ и управление данными.

Представьте данные вашей организации в ИИ с помощью Astera

Давайте обсудим ваши потребности в данных и ИИ.

В качестве Поставщик решений для обработки данных на основе искусственного интеллектаМы обладаем уникальными возможностями, чтобы помочь предприятиям подготовить свои данные для ИИ.

Подключитесь сегодня чтобы узнать, как мы можем расширить ваши возможности.