5 важнейших задач, которые должен решить искусственный интеллект (ИИ)

Искусственный интеллект (ИИ) может полностью изменить способ работы компаний в различных сферах, включая обслуживание клиентов, маркетинг и финансы. Есть много компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта, которые могут помочь вам разработать передовые решения на основе искусственного интеллекта для вашего бизнеса. Но, как и с любой новой технологией, есть проблемы, и искусственный интеллект не исключение. Согласно новому исследованию MIT-Boston Consulting Group, 85% руководителей считают, что ИИ трансформирует бизнес, но только 20% компаний используют его каким-либо образом, и только 5% используют его широко. Внедрение ИИ очень низкое из-за препятствий, возникающих при внедрении этой технологии. Давайте посмотрим на пятерку из них.

  1. Отсутствие организации и неэффективное руководство: Иерархия компании может быть довольно сложной. Есть несколько руководителей разных отделов, которые должны быть на одной странице, чтобы принимать совместные решения по улучшению бизнеса. Эти руководители должны работать вместе над ИИ в одно и то же время и с одинаковым уровнем усилий. Отсутствие надлежащей организации и неэффективное руководство этих начальников приводит к расплывчатым, дублирующим обязанностям, что в конечном итоге препятствует всем инвестициям вашей компании в технологии искусственного интеллекта. Должна быть надлежащая синхронизация всех отделов для принятия решений, связанных с внедрением ИИ.
  1. Не выбирая основные проблемы для решения: В основном аналитическая группа или множество разрозненных аналитических групп и новаторов вашей компании работают над бесчисленными небольшими проектами на краю вашего основного бизнеса. Однако они игнорируют базовую работу по достижению производительности автоматизации, необходимой для их основного бизнеса. Вы должны сосредоточиться на использовании возможностей решений искусственного интеллекта в областях, приоритетных для вашего бизнеса. Например, в тех секторах вашего бизнеса, которые приносят значительную прибыль, автоматизация может повысить рентабельность или снизить количество ошибок и отказов.
  1. Неопытные и неквалифицированные специалисты: Большинству компаний не хватает интеллекта и таланта искусственного интеллекта. В опросе, проведенном PwC Digital IQ, только 20% руководителей заявили, что их организации обладают навыками, необходимыми для успеха в области ИИ. Отсутствие необходимого опыта и потенциала — одна из самых серьезных проблем, с которыми сталкивается использование ИИ для повышения производительности компании. Многие организации знают свои ограничения, и не более 20% считают, что их ИТ-специалисты обладают знаниями, необходимыми для работы с искусственным интеллектом. Спрос на навыки машинного обучения растет быстрее, но надлежащее обучение недоступно. В таком сценарии, когда возможности искусственного интеллекта ограничены, но пользуются очень высоким спросом, большинство компаний ищут инновации из внешних источников, таких как инкубаторы и ускорители, университетские лаборатории, сообщество с открытым исходным кодом и хакатоны.
  1. Недоступные данные и защита конфиденциальности: Для обучения алгоритмов машинного обучения вам нужны огромные и чистые наборы данных с минимальными вариациями. Большая часть этих данных не готова к использованию, поскольку находится в неструктурированной форме. Эти данные содержат конфиденциальную информацию и хранятся в другой системе обработки. В результате большинство компаний склонны вкладывать значительные средства в создание эффективной инфраструктуры для сбора и хранения данных, которые они генерируют, а также в набор талантов, способных зашифровать эту информацию, чтобы сделать ее полезной и продуктивной.
  1. Фактор доверия и достоверности: Очень сложно легко объяснить алгоритм глубокого обучения тому, кто не является программистом или инженером. При такой сложности те, кто желает полагаться на искусственный интеллект, чтобы использовать новые возможности для бизнеса, могут начать исчезать. Большинству компаний, которые отстают в цифровой трансформации, необходимо произвести революцию в своей инфраструктуре, чтобы осмысленно внедрить ИИ. Результаты проектов искусственного интеллекта могут немного запаздывать, поскольку данные должны быть собраны, потреблены и обработаны, прежде чем эксперимент сможет принести плоды. Большинству предпринимателей не хватает необходимой степени гибкости, ресурсов и смелости, чтобы без каких-либо гарантий инвестировать в крупномасштабный проект машинного обучения.

Вот пять основных проблем, которые вам нужно преодолеть, если вы хотите начать эффективно использовать растущее количество инструментов искусственного интеллекта на рынке. Однако эти препятствия не могут помешать ИИ изменить способ работы компаний. Если вы хотите использовать преимущества технологии искусственного интеллекта для разработки решения, повышающего производительность, обратитесь к опытному специалисту. AI консалтинг Компания.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

20 − восемнадцать =

Top.Mail.Ru