Η τεχνητή νοημοσύνη έχει προβλεφθεί ότι θα τονώσει την παγκόσμια οικονομία κατά πολύ $15,7 τρισεκατομμύρια μέχρι το 2030; Αυτή τη στιγμή, περίπου το 70 τοις εκατό των εταιρειών αναμένεται να έχουν υιοθετήσει τουλάχιστον ένα είδος τεχνολογίας AI – είτε μέσω των προϊόντων, των εφαρμογών και των τεχνικών τους.
Στη σύγχρονη κοινωνία, η τεχνολογία και τα συστήματα AI έχουν εφαρμοστεί σε διάφορους κλάδους, από τη ρομποτική μέχρι την αυτοκινητοβιομηχανία, την ενέργεια, την υγειονομική περίθαλψη, την εκπαίδευση, το λιανικό εμπόριο, την εξυπηρέτηση πελατών και πολλά άλλα. Έχει αποδειχθεί ότι παρέχει ένα ευρύ φάσμα πλεονεκτημάτων στις επιχειρήσεις, συμπεριλαμβανομένης της βελτιστοποίησης για την παροχή υψηλής απόδοσης επένδυσης (ROI). Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να βελτιώσει διάφορα τεχνολογικά προϊόντα και να αυτοματοποιήσει εσωτερικές και εξωτερικές επιχειρηματικές διαδικασίες και λειτουργίες.
Τέλος, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επιτρέψει στις εταιρείες να βελτιώσουν τις υπηρεσίες τους και να εισέλθουν σε νέες αγορές. Ωστόσο, καθώς πλησιάζει η χρονιά, πολλοί οργανισμοί δεν έχουν ακόμη υιοθετήσει την τεχνολογία AI λόγω ορισμένων σημαντικών εμποδίων.
Παρακάτω παρατίθενται τα πέντε κορυφαία εμπόδια στην υιοθεσία που αξίζει να γνωρίζετε και να λάβετε υπόψη.
- Οργανωτική δομή
Πολλές επιχειρήσεις έχουν τη νοοτροπία ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι ακόμη ωφέλιμη και επίσης, επειδή φοβούνται να χάσουν τον έλεγχο ή να χάσουν θέσεις εργασίας, εξακολουθούν να απέχουν από την υιοθεσία. Η έλλειψη οργανωτικής δομής ή μη αποτελεσματικής θα καταστήσει πολύ δύσκολη την εφαρμογή διαφόρων αυτοματισμών και τεχνολογικών λύσεων, συμπεριλαμβανομένης της τεχνητής νοημοσύνης.
Τεχνητή νοημοσύνη, όπου κι αν εφαρμοστεί, έχει κατασκευαστεί και βασίζεται σε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που απαιτεί ανθρώπινη βοήθεια για τη συλλογή δεδομένων, τουλάχιστον προς το παρόν. Πρέπει να τροφοδοτηθεί με σχετικά δεδομένα για να διαμορφωθούν λύσεις.
Χωρίς οργανωτική δομή, μπορεί να είναι δύσκολο να εργαστεί κανείς συλλογικά και να τροφοδοτήσει συστηματικά τις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης με τα σχετικά δεδομένα που χρειάζονται. Ουσιαστικά, μπορεί να προκαλέσει χάος μέσα σε έναν οργανισμό και να οδηγήσει σε αποτυχία εφαρμογής ή υιοθέτησης τεχνητής νοημοσύνης.
- Κακή ποιότητα δεδομένων
Το AI θα λειτουργεί μόνο με βάση την ποιότητα των δεδομένων που χρησιμοποιούνται. Δυστυχώς, αρκετοί οργανισμοί συλλέγουν υπερβολικά δεδομένα, τα οποία μπορεί να έχουν πάρα πολλές ασυνέπειες ή αποσύνθεση δεδομένων. Αυτό οφείλεται κυρίως στο γεγονός ότι οι οργανισμοί χρησιμοποιούν αρχαϊκές λύσεις για τη συλλογή δεδομένων. Πολλές εταιρείες, ειδικά εκείνες που μόλις ξεκινούν ή δεν έχουν επαρκές κεφάλαιο, συχνά εξακολουθούν να καταφεύγουν σε μεθόδους μη αυτόματης συλλογής δεδομένων.
Η ανάλυση γίνεται μέσω υπολογιστικών φύλλων και χαρτιού excel. Αυτό είναι κουραστικό και χρονοβόρο, με αποτέλεσμα την καθυστερημένη επεξεργασία δεδομένων. Οι πληροφορίες δημιουργούνται καθυστερημένα. Ως εκ τούτου, είναι ξεπερασμένο, άσχετο και δεν μπορεί πλέον να προσθέσει αξία στη διαδικασία λήψης αποφάσεων.
Η τροφοδοσία άσχετων δεδομένων στην τεχνητή νοημοσύνη θα έχει ως αποτέλεσμα την αποτυχία και την αναξιόπιστη λειτουργία της. Δεν θα προσφέρει τη λύση που έχει σχεδιαστεί να κάνει. Η κακή ποιότητα δεδομένων θα οδηγήσει σε εξίσου κακή χρήση της τεχνητής νοημοσύνης. Είναι σημαντικό ότι μαζί με την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, οι οργανισμοί πρέπει να προετοιμάσουν τα δεδομένα τους, καθώς και τις διαδικασίες συλλογής δεδομένων τους.
Αυτό γίνεται για τη λήψη της υψηλότερης ποιότητας των δεδομένων που είναι διαθέσιμα σε πραγματικό χρόνο, για τη δημιουργία μοντέλων που μπορούν να παρέχουν ακριβείς πληροφορίες, προβλέψεις και προβολές. Έχοντας υπόψη τους λόγους που αναφέρθηκαν παραπάνω, η επένδυση στη συλλογή δεδομένων και στην ανάλυση είναι σημαντική.
Υπάρχουν επίσης αποτελεσματικοί τρόποι για την αυτοματοποίηση της συλλογής δεδομένων, όπως η χρήση Εργαλεία RPA Cloudτο οποίο μπορεί να αφαιρέσει επαναλαμβανόμενες εργασίες από τα χέρια των εργαζομένων και να επιτρέψει την πλήρη αυτοματοποίηση της επιχείρησης.
- Έλλειψη επαγγελματιών τεχνητής νοημοσύνης
Ένα βασικό εμπόδιο στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης είναι η έλλειψη επαγγελματιών τεχνολογίας με τις απαιτούμενες δεξιότητες για την υλοποίηση της απαραίτητης υποδομής και του οργανωτικού μετασχηματισμού. Η εφαρμογή τεχνολογίας AI σε έναν μόνο οργανισμό μπορεί να χρειαστεί μια ομάδα κατασκευαστών τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων ερευνητών τεχνητής νοημοσύνης, προγραμματιστών λογισμικού, επιστημόνων δεδομένων και διαχειριστών έργων, μεταξύ άλλων ειδικών τεχνολογίας.
Επομένως, κάθε οργανισμός θα απαιτήσει έως και εκατοντάδες κατασκευαστές AI για την εφαρμογή της τεχνολογίας. Πολλοί από τους πρωτοπόρους οργανισμούς έχουν ήδη τους καλύτερους ειδικούς της τεχνητής νοημοσύνης. Οι υπόλοιπες εταιρείες που δεν έχουν ακόμη υιοθετήσει την τεχνητή νοημοσύνη συχνά πρέπει να αντιμετωπίσουν την έλλειψη ταλέντων.
Υπήρχαν μόνο πάνω 28.000 ειδικοί στην τεχνητή νοημοσύνη στις ΗΠΑ το 2018. Αυτοί οι επαγγελματίες διαθέτουν δεδομένα και δεξιότητες τεχνητής νοημοσύνης, που χρειάζονται πολύ χρόνο για να αποκτήσουν και να εξελιχθούν. Με αυτό, αναμένεται ότι η αύξηση του αριθμού των επαγγελματιών τεχνητής νοημοσύνης θα είναι αργή.
Αλλά αυτή δεν είναι η μόνη αιτία της έλλειψης ανθρώπων με γνώσεις στη Μηχανική Μάθηση και την Τεχνητή Νοημοσύνη. Οι επιχειρήσεις πρέπει επίσης αντιμετώπιση του εσωτερικού χάσματος δεξιοτήτων τεχνητής νοημοσύνης να υιοθετήσει την τεχνητή νοημοσύνη πιο γρήγορα και με μεγαλύτερη επιτυχία. Κατά συνέπεια, αυτό αποτελεί επίσης μια πρόσθετη πρόκληση όσον αφορά την εύρεση ειδικών τεχνητής νοημοσύνης για να εκπαιδεύσουν την τρέχουσα ομάδα τεχνολογίας τους.
- Ο φόβος του άγνωστου
Μια μελέτη το αποκάλυψε Το 42 τοις εκατό των ερωτηθέντων σε έναν οργανισμό δεν κατανοούν πλήρως τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης και την ουσία στο χώρο εργασίας. Πολλοί άνθρωποι εξακολουθούν να αναρωτιούνται τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη – τα τεχνικά χαρακτηριστικά της, πώς λειτουργεί και μπορεί να βοηθήσει. Η γρήγορη ανάπτυξή του το έκανε ακόμα πιο δύσκολο να το κυνηγήσεις και να το καταλάβεις.
Οι άνθρωποι δεν μπορούσαν ακόμη να κατανοήσουν τα θεμελιώδη του. ξαφνικά, μπορεί να μετατρέψει το κείμενο σε ομιλία και ακόμη και να δημιουργήσει υπερρεαλιστικές εικόνες. Συνεχίζει να βελτιώνεται με εκπληκτική ταχύτητα και οι ειδικοί χαρακτήρισαν τα τελευταία δέκα χρόνια ως „χρυσή εποχή της τεχνητής νοημοσύνης.»
Το άκουσμα όλων αυτών των ειδήσεων και των εξελίξεων μπορεί συχνά να οδηγήσει σε ερωτήσεις που συχνά μένουν αναπάντητα για πολλούς. Η κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης θα απαιτήσει πολλή εκπαίδευση και μαθήματα, ειδικά για επαγγελματίες που δεν ασχολούνται με την τεχνολογία. Και το Διαδίκτυο μπορεί να φτάσει μόνο μέχρι τα διαδικτυακά άρθρα και τα επεξηγηματικά βίντεο στο Youtube—τα οποία δεν είναι πάντα σωστά, ακριβή ή κατανοητά.
Είναι γνωστό ότι οι άνθρωποι έχουν ένστικτο πάλης ή φυγής, νιώθουν πρόκληση και απειλή από άγνωστα πράγματα. Ως εκ τούτου, η έλλειψη σωστής εισαγωγής και καθοδήγησης στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να οδηγήσει τους ανθρώπους να αποδεχτούν και να υποχρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη ή να αντισταθούν στην πλήρη υιοθέτησή της.
- Κόστος Υλοποίησης AI
Πολλοί οργανισμοί εξακολουθούν να βρίσκουν την εφαρμογή AI δαπανηρή, συμπεριλαμβανομένης της απόκτησης της απαιτούμενης υποδομής, εργαλείων, ταλέντων και χρόνου. Η ιδέα της εφαρμογής μιας νέας τεχνολογίας από μόνη της σημαίνει ήδη πρόσθετα έξοδα για μια εταιρεία. Τι άλλο να εφαρμόσουμε μια καινοτόμο, σε ζήτηση και συνεχώς εξελισσόμενη λύση όπως η τεχνητή νοημοσύνη;
Η τεχνητή νοημοσύνη φαίνεται πολύ περίπλοκη, με διάφορες τεχνικές λεπτομέρειες – από την επιστήμη των δεδομένων μέχρι τον προγραμματισμό λογισμικού και τη δημιουργία μοντέλων. Μπορεί να φαίνεται διάφορα και ακριβά χωρίς την κατάλληλη γνώση σχετικά με αυτό και τα οφέλη του. Το κλειδί για την εύρεση του πιο οικονομικά αποδοτικού και βιώσιμου τρόπου εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης βρίσκεται εντός των αναγκών και των στόχων ενός οργανισμού.
Καθορίζοντας τι θέλετε να κάνετε με το AI και πώς θέλετε να βοηθήσει την επιχείρησή σας, μπορείτε να βρείτε την καλύτερη λύση και στρατηγική υλοποίησης που θα λειτουργήσει. Αυτό μπορεί επίσης να είναι ευκολότερο να αξιοποιηθεί πλήρως και να δημιουργηθεί μετρήσιμη απόδοση επένδυσης (ROI) για έναν οργανισμό, η οποία μπορεί να εξοφλήσει το κόστος υλοποίησης, αν όχι περισσότερο.
Ξεπεράστε τα εμπόδια στην τεχνητή νοημοσύνη και προχωρήστε
Οι τεχνολογίες AI μπορούν να προσφέρουν στους οργανισμούς πραγματικά προηγμένα οφέλη. Η υιοθέτηση αυτού μπορεί εύκολα να δώσει σε μια εταιρεία ένα σημαντικό πλεονέκτημα έναντι των ανταγωνιστών της. Αλλά με μεγάλα οφέλη έρχονται και μεγαλύτερα εμπόδια.
Θα υπάρχουν πάντα προκλήσεις στην ανάπτυξη νέων τεχνολογιών σε όλους τους οργανισμούς, από το κενό δεξιοτήτων έως την έλλειψη εγκαταστάσεων, εργαλείων και υποδομών, καθώς και το κόστος που μπορεί να επιφέρει. Αλλά όλα αυτά μπορούν να λυθούν μέσω της προετοιμασίας και της σωστής κατανόησης της τεχνολογίας που θέλετε να εφαρμόσετε.
Προσδιορίστε πώς και γιατί θέλετε να το εφαρμόσετε. Συμμετέχετε τον οργανισμό και προσανατολίστε και εξοπλίστε σωστά. Με αυτόν τον τρόπο, όλοι θα ενθαρρυνθούν να καλωσορίσουν τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη στη ροή εργασίας και στα συστήματά τους. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε ομαλά αποτελέσματα υλοποίησης και καλύτερη απόδοση επένδυσης (ROI) στην τεχνολογία AI που έχετε επιλέξει, σε όποιο κλάδο κι αν βρίσκεστε.
