AI's potentiale fortryller eksperter på tværs af alle brancher. For kundesupportspecialister har generative AI-løsninger forbedret produktiviteten med op til 35%. For softwareudviklere kan AI håndtere hverdagsagtige opgaver som gentagen kodning og automatiseret implementering, hvilket gør det muligt for ingeniører at fokusere på væsentlige opdateringer af kodekvalitet. For transporttjenester kan AI-støttet forudsigende analyse omdirigere baseret på rejsendes efterspørgsel, hvilket øger en organisations ressourceallokeringsevner.
Use cases fortsætte ad kvalme.
Med så mange eksempler på vellykket AI-implementering er nogle ledere bekymrede for, at de allerede har savnet båden med AI og maskinlæring (ML)-implementering. Jeg er her for at misbruge dig med denne misforståede tro – faktisk, nu er det perfekte tidspunkt at begynde at planlægge og implementere AI for virksomheden.
Ledere har tid til at komme i gang med kunstig intelligens
I modsætning til hvad mange tror, har kun 35 % af organisationerne begyndte at pilotere AI use cases, hvor 42% i øjeblikket gennemgår deres AI muligheder, ifølge Altair. Så der er stadig tid til at implementere AI på en meningsfuld måde. Men tiden bliver mindre: Mere end halvdelen af organisationerne (59%) er ivrige efter at implementere kunstig intelligens til store projekter i løbet af de næste 12 måneder.
Hvorfor vente et helt år? Fordi AI-planlægning, implementering og modning alle er karakteristiske – men lige lange – processer. Ledere, der skynder sig ind i implementeringen, kan fremmedgøre deres arbejdsstyrke eller invitere til forkerte AI-output.
Ifølge industriundersøgelser arbejder kun 14% af frontlinjemedarbejdere på AI-aktiverede organisationer mener, at de har modtaget tilstrækkelig uddannelse. Måske endnu mere bekymrende, citerer 63 % af adoptanterne indholds unøjagtigheder som en stor udfordring, når de samarbejder med kunstig intelligens – alligevel fortsætter de med at bruge disse værktøjer. Fortsat afhængighed af en forudsigeligt unøjagtig AI-integration øger sandsynligheden for fejl, reducerer værktøjets værdi og potentielt skader brandets omdømme.
Ledere kan undgå disse bekymrende AI-bivirkninger ved at vedtage en velforberedt og grundig implementeringsstrategi i dag.
Det er et maraton, ikke et løb
Ledere, der endnu ikke har implementeret AI og ML, bør tage sig tid i det nye år til at planlægge om AI's anvendelighed, uddanne deres arbejdsstyrke og forberede organisationsdata.
- Strategiér: Før de skynder sig ind i implementeringen, skal ledere forstå, hvordan kunstig intelligens vil gavne deres organisation. Start denne proces ved at identificere din organisations styrker og svagheder, og planlæg derefter relevante AI-løsninger. Hvis dine driftsomkostninger f.eks. skærer i marginer, kan det være en fordel at anvende analyseløsninger, der giver effektivitetsindsigt.
Brug denne tid på også at overveje de risici, der er forbundet med AI-adoption, herunder unøjagtighed, cybersikkerhed, krænkelse af intellektuel ejendom, lovoverholdelse og forklaring. Ifølge McKinsey arbejder kun 16.5 % af organisationerne aktivt på afbøde risici og udfordringer forbundet med kunstig intelligens – et væsentligt fejltrin, der efterlader organisationer åbne for lovmæssige bøder. Det er vigtigt at engagere interessenter i denne fase for at inkludere forskellige perspektiver fra alle afdelinger. Dette sikrer, at alle relevante medarbejdere forstår de vidtrækkende konsekvenser af brug af kunstig intelligens.
Til sidst skal du udvikle en AI-køreplan. Kommuniker tidslinjeforventninger til medarbejderne i denne fase – og inkluder uddannelse som et af mange trin på din køreplan til AI-succes.
- Uddanne: Medarbejdere, der forstår AI's nytteværdi, er mere tilbøjelige til at omfavne disse værktøjer, hvilket fører til jævnere integrationer og bedre resultater. Desuden skal medarbejderne forstå, hvordan man bruger – og ikke bruger – AI. Ellers kan de støde på regler og overholdelseskrav.
Det er også vigtigt at uddanne medarbejderne om vigtigheden af AI-omskoling. Eksperter forudsiger, at generativ kunstig intelligens vil absorbere 30 % af menneskelig arbejdstid af 2030. Det er en masse ny tid at tage højde for. For at forblive produktive skal medarbejderne tilegne sig nye færdigheder og anvende innovative arbejdsgange, der tillader en dybere bredde og højere kvalitet af resultater.
Før de implementerer AI, skal ledere tilbyde skræddersyede træningsprogrammer med indsigt, der er specielt designet til forskellige roller. Derudover bør de fremme en kultur med kontinuerlig læring for at sikre, at medarbejderne forbliver optimistiske med hensyn til deres AI-kolleger, ikke forsigtige.
- Forberede: AI kræver data af høj kvalitet for at køre effektivt og give korrekte output. Generative AI-værktøjer genererer løsninger i en hidtil uset hastighed, men mangelfuld systemlogik kan føre til grove unøjagtigheder. Og hvis ledere baserer organisatoriske beslutninger på disse unøjagtigheder, kan vigtige KPI'er som omsætning og tillid lide.
For at bekæmpe denne mulighed skal ledere prioritere korrekt datahåndtering, herunder passende lagrings-, syntese- og analyseprotokoller. Start med at etablere klare datapolitikker og definere, hvordan data skal indsamles, opbevares og bruges. Overvej at udrydde mørke data som kan bidrage til organisatorisk overbelastning eller unødvendige omkostninger. Fremme en datacentreret kultur, der tilskynder medarbejderne til at forstå vigtigheden af data og deres rolle i AI's effektivitet.
Måske vigtigst af alt, bør ledere overveje at investere i forbedret datainfrastruktur, såsom en master data management (MDM) løsning. Disse systemer giver en sammenhængende platform til at administrere store datasæt mere effektivt. Når ét centralt lager gemmer og analyserer alle data, bliver AI-adoption meget nemmere – og dataunderstøttet beslutningstagning bliver normen.
AI vil accelerere til nye højder i 2024
Det er umuligt at undgå hypen om generativ AI og store sprogmodelløsninger (LLM). Men i stedet for at skynde sig ind i AI-adoption, vil kloge ledere lægge det rette grundlag først. Denne proces skal omfatte identifikation af indledende use cases, afbødning af risici, kommunikation af tidslinjer og forventninger, levering af skræddersyede træningsprogrammer, fremme af kontinuerlig læring, implementering af bedste praksis for datastyring og investering i datainfrastruktur.
Organisationer, der ikke planlægger tilstrækkeligt, risikerer unøjagtige output, fremmedgørelse af arbejdsstyrken, overholdelsesproblemer og forpassede markedsmuligheder. Men dem, der nærmer sig AI metodisk, vil være klar til at låse op for produktivitetsgevinster, omkostningsbesparelser, forbedrede tilbud, skarpere beslutningstagning og varige konkurrencefordele.
Landingsbanen er stadig lang nok, men tiden til gennemtænkt AI-forberedelse er nu.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
- PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
- PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
- PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
- Kilde: https://www.dataversity.net/its-not-too-late-to-leverage-ai-but-you-must-get-started-today/
- :er
- :ikke
- 12
- 12 måneder
- 16
- 35 %
- a
- Om
- fremskynde
- Ifølge
- Konto
- erhverve
- tværs
- aktivt
- Ad
- Derudover
- tilstrækkeligt
- vedtage
- adoptanter
- Vedtagelsen
- Vedtagelse
- fordelagtige
- fordele
- AI
- AI adoption
- AI implementering
- AI-integration
- ai use cases
- Alle
- allokering
- tillade
- allerede
- også
- an
- analyse
- analytics
- analyser
- ,
- tilgang
- passende
- ER
- AS
- forbundet
- At
- Automatiseret
- undgå
- bund
- baseret
- BCG
- BE
- fordi
- bliver
- før
- tro
- Tro
- gavner det dig
- BEDSTE
- bedste praksis
- Bedre
- båd
- brand
- bredde
- men
- by
- CAN
- tilfælde
- forsigtig
- central
- udfordre
- klar
- Samarbejde
- Kodning
- sammenhængende
- bekæmpe
- kommunikere
- kommunikere
- konkurrencedygtig
- Compliance
- forstå
- vedrørende
- Overvej
- fortsæt
- fortsatte
- kontinuerlig
- bidrage
- korrigere
- Koste
- omkostningsbesparelser
- Omkostninger
- Medarbejder kultur
- For øjeblikket
- kunde
- Kunde support
- Klip
- Cybersecurity
- beskadige
- data
- datainfrastruktur
- datastyring
- datasæt
- DATAVERSITET
- Beslutningstagning
- afgørelser
- faldende
- dybere
- definere
- Efterspørgsel
- afdelinger
- implementering
- konstrueret
- udvikle
- udviklere
- forskellige
- karakteristisk
- forskelligartede
- forskellige perspektiver
- gør
- i løbet af
- lettere
- uddanne
- Uddannelse
- effektivitet
- effekter
- effektivitet
- effektivt
- omfavne
- medarbejdere
- muliggør
- tilskynder
- engagere
- Ingeniører
- forbedret
- nok
- sikre
- sikrer
- Enterprise
- lige
- fejl
- væsentlig
- essentials
- oprettelse
- Ether (ETH)
- Endog
- begivenhed
- eksempel
- eksempler
- forventninger
- eksperter
- Forklarlighed
- Faktisk
- svigtende
- vidtrækkende
- bøder
- Fornavn
- fejlbehæftet
- Fokus
- Til
- Foster
- fra
- Endvidere
- gevinster
- generere
- generative
- Generativ AI
- få
- brutto
- fundament
- Halvdelen
- håndtere
- Have
- højder
- link.
- høj kvalitet
- højere
- HOURS
- Hvordan
- How To
- Men
- HTTPS
- menneskelig
- Hype
- identificere
- if
- gennemføre
- implementering
- gennemføre
- implikationer
- betydning
- vigtigt
- vigtigere
- umuligt
- forbedret
- in
- forkert
- omfatter
- Herunder
- Stigninger
- stigende
- industrier
- industrien
- Infrastruktur
- krænkelse
- initial
- innovativ
- indsigt
- integration
- integrationer
- intellektuel
- intellektuel ejendomsret
- ind
- investere
- invitere
- spørgsmål
- ITS
- Keen
- Sprog
- stor
- storstilet
- varig
- Sent
- lægge
- føre
- ledere
- førende
- læring
- forlader
- Leverage
- ligesom
- sandsynlighed
- Sandsynlig
- logik
- Lang
- Lot
- LP
- maskine
- machine learning
- større
- administrere
- ledelse
- mange
- Marathon
- marginer
- Marked
- markedsmuligheder
- Kan..
- McKinsey
- MDM
- meningsfuld
- savnet
- formildende
- afbødende risici
- ML
- model
- måned
- mere
- mest
- meget
- skal
- Ny
- nye år
- næste
- nu
- of
- tilbyde
- tilbyde
- tilbud
- on
- ONE
- kun
- åbent
- drift
- Muligheder
- Optimistisk
- Indstillinger
- or
- organisation
- organisatorisk
- organisationer
- Ellers
- udfald
- udgange
- i løbet af
- perfekt
- måske
- perspektiver
- fase
- fly
- planlægning
- perron
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- klar
- politikker
- Populær
- Muligheden
- potentiale
- potentielt
- praksis
- forudsige
- forudsigende
- Prediktiv Analytics
- forberedelse
- Forbered
- Prioriter
- behandle
- Processer
- produktiv
- produktivitet
- Programmer
- projekter
- fremme
- Fremme
- passende
- ejendom
- protokoller
- give
- leverer
- kvalitet
- Sats
- hellere
- modtaget
- regler
- lovgivningsmæssige
- Regulatory Compliance
- relevant
- afhængighed
- forblive
- repetitiv
- Repository
- omdømme
- Krav
- Kræver
- forskning
- ressource
- Resultater
- indtægter
- gennemgå
- Risiko
- risici
- køreplan
- roller
- roller
- Kør
- landingsbane
- Besparelser
- Tjenester
- bør
- side
- signifikant
- færdigheder
- glattere
- So
- Software
- Softwareudviklere
- løsninger
- Løsninger
- nogle
- specialister
- specifikt
- Stage
- interessenter
- starte
- påbegyndt
- Steps
- Stadig
- opbevaring
- opbevaret
- forhandler
- Strategi
- styrker
- succes
- vellykket
- sådan
- support
- syntese
- systemet
- Systemer
- skræddersyet
- Tag
- opgaver
- end
- at
- deres
- derefter
- Disse
- de
- denne
- dem
- tid
- tidslinje
- tidslinjer
- til
- i dag
- også
- værktøjer
- Kurser
- transport
- transporttjenester
- rejsende
- bekymrende
- Stol
- forstå
- låse
- uden fortilfælde
- opdateringer
- brug
- anvendte
- nytte
- værdi
- set
- vente
- Vej..
- svagheder
- hvornår
- som
- WHO
- Hele
- vilje
- KLOG
- med
- Arbejde
- arbejdsgange
- Workforce
- arbejder
- bekymre sig
- år
- endnu
- dig
- Din
- zephyrnet