Переход от экспериментальной стадии к практическому применению искусственного интеллекта

Большинству организаций не нужно убеждать в потенциале искусственного интеллекта . Вместо этого я наблюдаю, как компании стремятся понять, как преобразовать этот потенциал в реальную, ощутимую ценность.

В организациях, с которыми мы сотрудничаем, акцент в обсуждении сместился. Хотя руководители предприятий все больше уверены в потенциале искусственного интеллекта, многие из них сейчас концентрируются на том, как быстро они смогут обеспечить эту ценность.

По моему опыту, быстрее всего прогрессируют те организации, которые имеют четкие сценарии применения, прочную основу и достаточную уверенность для перехода от успешных пилотных проектов к реальному производству.

Мы видим это отражение в наших ежедневных разговорах с клиентами.

Организации перестали задаваться вопросом о возможностях искусственного интеллекта и теперь сосредоточились на том, как масштабировать его таким образом, чтобы получить измеримый коммерческий эффект.

В действительности эксперименты показали, что возможно. Теперь задача состоит в том, чтобы внедрять искусственный интеллект последовательно, безопасно, продуманно и в масштабах всей организации.

Создание прочного фундамента

Последние два года действительно были отмечены экспериментами, поскольку организации изучали новые варианты применения, тестировали новые технологии и начали понимать, где искусственный интеллект может принести наибольшую пользу.

Внедрение первого варианта использования ИИ в производство — это значительное достижение. Но настоящая проблема заключается в том, чтобы повторить этот успех в нескольких командах, различных бизнес-процессах и разнообразных средах, сохраняя при этом безопасность, управление и производительность.

Инфраструктура имеет фундаментальное значение для успешного внедрения искусственного интеллекта. Хотя модели, обучение, графические процессоры и приложения важны, сетевые возможности являются важнейшим компонентом этой основы. Ранее многие организации по умолчанию придерживались подхода «облако прежде всего», ожидая, что облако будет размещать практически все новые рабочие нагрузки. Сегодня руководители предприятий более разборчивы, тщательно рассматривая назначение каждой рабочей нагрузки ИИ и место ее размещения.

Для многих организаций модернизация существующей инфраструктуры имеет более высокий приоритет, чем ее замена. Основное внимание уделяется обеспечению того, чтобы текущие среды могли поддерживать растущие нагрузки ИИ, сохраняя при этом гибкость, безопасность и скорость, на которые рассчитывают предприятия.

Но одной инфраструктуры недостаточно. Учреждениям также необходимо четко понимать проблемы, которые они пытаются решить.

Я обнаружил, что начинать с целенаправленных, модульных решений на основе ИИ, ориентированных на конкретные сценарии использования, гораздо эффективнее, чем масштабные программы, пытающиеся трансформировать всю организацию за одну ночь. Будь то помощь командам обслуживания клиентов в более быстром решении запросов, улучшение обнаружения мошенничества, поддержка инженеров техническими знаниями или помощь сотрудникам в автоматизации повторяющихся задач, организации быстрее завоевывают доверие, когда люди видят, как ИИ решает реальные операционные проблемы.

Когда организации могут продемонстрировать ощутимые преимущества для бизнеса и измеримую окупаемость инвестиций от одного внедрения, становится намного проще переводить успешные пилотные проекты в производство и масштабировать ИИ на другие подразделения бизнеса.

Укрепление доверия к искусственному интеллекту

По мере того как организации становятся все более амбициозными в использовании искусственного интеллекта, доверие приобретает такое же важное значение, как и его возможности.

Доверие — краеугольный камень внедрения ИИ. Без доверия внедрение застопоривается, поскольку пользователи и заинтересованные стороны менее охотно взаимодействуют с новыми технологиями, независимо от их потенциальных преимуществ.

В то же время, рабочие нагрузки ИИ вносят уровень оперативной динамики, для управления которым многие существующие подходы к обеспечению безопасности не предназначены. По мере того, как организации объединяют все больше данных, развертывают более крупные модели и начинают интегрировать автономных агентов в свои операционные процессы, им необходимы возможности обеспечения безопасности, которые развиваются вместе с этими изменениями.

Безопасность, управление и прозрачность не являются препятствиями для инноваций. Напротив, именно они позволяют организациям уверенно и ответственно внедрять искусственный интеллект.

Это означает, что наблюдаемость, безопасность и управление должны быть неотъемлемой частью каждого уровня среды ИИ, от инфраструктуры и сетей до приложений, моделей и автономных агентов. Организации должны управлять агентами ИИ и обеспечивать их безопасность, работая в четко определенных рамках, часто применяя те же принципы контроля, управления и безопасности, которые они годами применяли к сотрудникам-людям.

Проблема заключается в том, что организации больше не управляют одним единственным приложением ИИ. Все чаще они управляют множеством моделей, инструментов и сервисов в различных средах. Для создания системы управления, соответствующей этой сложности, безопасность должна стать неотъемлемой частью повседневной работы, а не второстепенным вопросом.

Кроме того, этичное, прозрачное и ответственное использование ИИ укрепляет доверие, необходимое сотрудникам, клиентам и заинтересованным сторонам, прежде чем ИИ сможет получить широкое распространение. Без надежной безопасности и управления организации, скорее всего, будут оставаться осторожными, что ограничит как внедрение, так и ценность, которую может принести ИИ.

Персонализация искусственного интеллекта

Организации добиваются гораздо более быстрого прогресса, когда люди видят, как ИИ помогает им решать реальные проблемы. По нашему опыту, люди с большей вероятностью будут использовать ИИ, когда увидят, как он решает знакомую им проблему.

По этой причине лидеры играют важную роль.

Когда лидеры делятся практическими примерами, демонстрируют, как искусственный интеллект помогает им в их соответствующих ролях, и поощряют эксперименты, они вселяют уверенность, необходимую другим, чтобы следовать их примеру.

Возможности в Великобритании

У Великобритании есть прекрасная возможность стать мировым лидером в области внедрения ИИ на предприятиях, помогая организациям выйти за рамки экспериментальной фазы и внедрять ИИ безопасно, ответственно и в больших масштабах.

По моему опыту, успешное внедрение ИИ начинается с прочного фундамента, включающего инвестиции в инфраструктуру, способную поддерживать рабочие нагрузки ИИ, тщательное планирование мест выполнения этих нагрузок, интеграцию безопасности и управления на каждом уровне среды ИИ, а также сосредоточение внимания на практических сценариях использования, демонстрирующих измеримую бизнес-ценность, прежде чем масштабировать систему.

Навстречу будущему

Искусственный интеллект становится все более насущной необходимостью для бизнеса. Сейчас перед нами открывается возможность помочь организациям внедрять ИИ регулярно, безопасно и в больших масштабах.

Организации, которые применяют продуманный, долгосрочный подход к инфраструктуре, доверию и внедрению, будут лучше подготовлены к реализации всего потенциала искусственного интеллекта во всех аспектах бизнеса.

Если мы сможем помочь организациям, работающим в рамках программы Plus, осуществить этот переход от пилотного проекта к серийному производству, Великобритания окажется в выгодном положении для того, чтобы занять лидирующие позиции благодаря успешному внедрению искусственного интеллекта.