Potensi AI memikat para ahli di semua industri. Bagi spesialis dukungan pelanggan, solusi AI generatif telah meningkatkan produktivitas sampai% 35. Bagi pengembang perangkat lunak, AI dapat menangani tugas-tugas sehari-hari seperti pengkodean berulang dan penerapan otomatis, sehingga memungkinkan para insinyur untuk fokus pada pembaruan kualitas kode yang penting. Untuk layanan transportasi, analitik prediktif yang didukung AI dapat mengubah rute berdasarkan permintaan wisatawan, sehingga meningkatkan keterampilan alokasi sumber daya organisasi.
Kasus penggunaan terus berlanjut hingga membuat mual.
Dengan banyaknya contoh penerapan AI yang sukses, beberapa pemimpin khawatir bahwa mereka telah ketinggalan dalam penerapan AI dan pembelajaran mesin (ML). Saya di sini untuk membebaskan Anda dari keyakinan yang salah arah ini – faktanya, sekarang adalah waktu yang tepat untuk mulai merencanakan dan menerapkan AI untuk perusahaan.
Para Pemimpin Punya Waktu untuk Memulai AI
Bertentangan dengan anggapan umum, hanya 35% organisasi yang memilikinya mulai melakukan uji coba Kasus penggunaan AI, dengan 42% saat ini sedang meninjau opsi AI mereka, menurut Altair. Jadi, masih ada waktu untuk menerapkan AI secara bermakna. Namun waktu semakin menipis: Lebih dari separuh organisasi (59%) tertarik untuk menerapkan AI untuk proyek berskala besar dalam 12 bulan ke depan.
Mengapa menunggu setahun penuh? Karena perencanaan, implementasi, dan pematangan AI merupakan proses yang berbeda – namun sama-sama memakan waktu yang lama. Para pemimpin yang terburu-buru melakukan penerapan mungkin mengasingkan tenaga kerja mereka atau mengundang keluaran AI yang salah.
Menurut penelitian industri, hanya 14% karyawan garis depan yang bekerja di Organisasi yang mendukung AI yakin mereka telah menerima pelatihan yang memadai. Mungkin yang lebih memprihatinkan, 63% pengguna menyebutkan ketidakakuratan konten sebagai tantangan besar ketika bekerja sama dengan AI – namun mereka terus menggunakan alat-alat ini. Ketergantungan yang terus-menerus pada integrasi AI yang diperkirakan tidak akurat akan meningkatkan kemungkinan kesalahan, menurunkan nilai alat, dan berpotensi merusak reputasi merek.
Para pemimpin dapat menghindari efek samping AI yang mengganggu ini dengan menerapkan strategi penerapan yang matang dan menyeluruh saat ini.
Ini Maraton, Bukan Perlombaan
Para pemimpin yang belum menerapkan AI dan ML harus meluangkan waktu di tahun baru ini untuk menyusun strategi penerapan AI, mendidik tenaga kerja mereka, dan menyiapkan data organisasi.
- Strategi: Sebelum menerapkannya secara terburu-buru, para pemimpin harus memahami bagaimana AI akan bermanfaat bagi organisasi mereka. Mulailah proses ini dengan mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan organisasi Anda, lalu susun strategi solusi AI yang relevan. Misalnya, jika biaya operasional Anda mengurangi margin, mengadopsi solusi analitik yang menawarkan wawasan efisiensi mungkin akan bermanfaat.
Luangkan waktu ini untuk juga mempertimbangkan risiko yang terkait dengan adopsi AI, termasuk ketidakakuratan, keamanan siber, pelanggaran kekayaan intelektual, kepatuhan terhadap peraturan, dan kemampuan menjelaskan. Menurut McKinsey, hanya 16.5% organisasi yang aktif berupaya memitigasi risiko dan tantangan terkait dengan AI – sebuah kesalahan besar yang menyebabkan organisasi rentan terhadap denda sesuai peraturan. Penting untuk melibatkan pemangku kepentingan selama fase ini untuk memasukkan beragam perspektif dari semua departemen. Hal ini memastikan bahwa semua karyawan yang relevan memahami dampak luas dari penggunaan AI.
Terakhir, kembangkan peta jalan AI. Komunikasikan ekspektasi lini masa kepada karyawan pada tahap ini – dan sertakan pendidikan sebagai salah satu dari banyak langkah dalam peta jalan Anda menuju kesuksesan AI.
- Mendidik: Karyawan yang memahami kegunaan AI kemungkinan besar akan menggunakan alat ini, sehingga menghasilkan integrasi yang lebih lancar dan hasil yang lebih baik. Selain itu, karyawan harus memahami cara menggunakan – dan tidak menggunakan – AI. Jika tidak, mereka mungkin melanggar peraturan dan persyaratan kepatuhan.
Penting juga untuk mengedukasi karyawan tentang pentingnya keterampilan ulang AI. Para ahli memperkirakan bahwa AI generatif akan menyerap 30% jam kerja manusia oleh 2030. Itu adalah waktu baru yang perlu diperhitungkan. Agar tetap produktif, karyawan harus memperoleh keterampilan baru dan menerapkan alur kerja inovatif yang memungkinkan hasil yang lebih luas dan berkualitas lebih tinggi.
Sebelum menerapkan AI, para pemimpin harus menawarkan program pelatihan yang disesuaikan dengan wawasan yang dirancang khusus untuk berbagai peran. Selain itu, mereka harus mendorong budaya pembelajaran berkelanjutan untuk memastikan karyawan tetap optimis terhadap rekan kerja AI mereka, bukan bersikap hati-hati.
- Mempersiapkan: AI membutuhkan data berkualitas tinggi agar dapat berjalan secara efisien dan memberikan keluaran yang benar. Alat AI generatif menghasilkan solusi dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, namun logika sistem yang cacat dapat menyebabkan ketidakakuratan. Dan jika para pemimpin mendasarkan keputusan organisasi pada ketidakakuratan tersebut, KPI penting seperti pendapatan dan kepercayaan mungkin akan terganggu.
Untuk mengatasi kemungkinan ini, para pemimpin harus memprioritaskan pengelolaan data yang tepat, termasuk protokol penyimpanan, sintesis, dan analisis yang tepat. Mulailah dengan menetapkan kebijakan data yang jelas dan menentukan bagaimana data harus dikumpulkan, disimpan, dan digunakan. Pertimbangkan untuk memberantasnya data gelap yang mungkin berkontribusi terhadap beban organisasi yang berlebihan atau biaya yang tidak perlu. Menumbuhkan budaya berpusat pada data yang mendorong karyawan memahami pentingnya data dan perannya dalam efektivitas AI.
Mungkin yang paling penting, para pemimpin harus mempertimbangkan investasi pada infrastruktur data yang lebih baik, seperti a manajemen data master (MDM) solusi. Sistem ini menyediakan platform kohesif untuk mengelola kumpulan data besar dengan lebih efisien. Ketika satu repositori pusat menyimpan dan menganalisis semua data, adopsi AI menjadi lebih mudah – dan pengambilan keputusan yang didukung data menjadi hal yang biasa.
AI Akan Berakselerasi ke Tingkat Baru pada tahun 2024
Tidak mungkin untuk menghindari hype tentang hal itu AI generatif dan solusi model bahasa besar (LLM). Namun, daripada terburu-buru mengadopsi AI, para pemimpin yang bijaksana akan meletakkan dasar yang tepat terlebih dahulu. Proses ini harus mencakup identifikasi kasus penggunaan awal, mitigasi risiko, mengkomunikasikan jadwal dan ekspektasi, menyediakan program pelatihan yang disesuaikan, mendorong pembelajaran berkelanjutan, menerapkan praktik terbaik pengelolaan data, dan berinvestasi pada infrastruktur data.
Organisasi yang gagal melakukan perencanaan secara memadai berisiko menghasilkan keluaran yang tidak akurat, keterasingan tenaga kerja, masalah kepatuhan, dan hilangnya peluang pasar. Namun, mereka yang melakukan pendekatan AI secara metodis akan siap untuk mencapai peningkatan produktivitas, penghematan biaya, peningkatan penawaran, pengambilan keputusan yang lebih tajam, dan keunggulan kompetitif yang bertahan lama.
Landasan pacunya masih cukup panjang, tetapi sekaranglah waktunya untuk persiapan AI yang matang.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.dataversity.net/its-not-too-late-to-leverage-ai-but-you-must-get-started-today/
- :adalah
- :bukan
- 12
- 12 bulan lagi
- 16
- 35%
- a
- Tentang Kami
- mempercepat
- Menurut
- Akun
- memperoleh
- di seluruh
- aktif
- Ad
- Selain itu
- cukup
- mengambil
- pengadopsi
- Mengadopsi
- Adopsi
- menguntungkan
- keuntungan
- AI
- Adopsi AI
- Implementasi AI
- Integrasi AI
- saya menggunakan kasus
- Semua
- alokasi
- mengizinkan
- sudah
- juga
- an
- analisis
- analisis
- analisis
- dan
- pendekatan
- sesuai
- ADALAH
- AS
- terkait
- At
- Otomatis
- menghindari
- mendasarkan
- berdasarkan
- BCG
- BE
- karena
- menjadi
- sebelum
- keyakinan
- Percaya
- manfaat
- TERBAIK
- Praktik Terbaik
- Lebih baik
- perahu
- merek
- luasnya
- tapi
- by
- CAN
- kasus
- berhati-hati
- pusat
- menantang
- jelas
- Bekerja sama
- Pengkodean
- kompak
- memerangi
- menyampaikan
- berkomunikasi
- kompetitif
- pemenuhan
- memahami
- tentang
- Mempertimbangkan
- terus
- terus
- kontinu
- menyumbang
- benar
- Biaya
- penghematan biaya
- Biaya
- budaya
- Sekarang
- pelanggan
- Customer Support
- Memotong
- Keamanan cyber
- merusak
- data
- infrastruktur data
- manajemen data
- kumpulan data
- DATAVERSITAS
- Pengambilan Keputusan
- keputusan
- penurunan
- lebih dalam
- mendefinisikan
- Permintaan
- departemen
- penyebaran
- dirancang
- mengembangkan
- pengembang
- berbeda
- khusus
- beberapa
- perspektif yang beragam
- melakukan
- selama
- mudah
- mendidik
- Pendidikan
- efektivitas
- efek
- efisiensi
- efisien
- merangkul
- karyawan
- memungkinkan
- mendorong
- mengikutsertakan
- Insinyur
- ditingkatkan
- cukup
- memastikan
- Memastikan
- Enterprise
- sama
- kesalahan
- penting
- penting
- membangun
- Eter (ETH)
- Bahkan
- Acara
- contoh
- contoh
- harapan
- ahli
- Dapat dijelaskan
- fakta
- kegagalan
- luas
- akhir
- Pertama
- cacat
- Fokus
- Untuk
- Membantu perkembangan
- dari
- Selanjutnya
- Keuntungan
- menghasilkan
- generatif
- AI generatif
- mendapatkan
- bruto
- dasar
- Setengah
- menangani
- Memiliki
- ketinggian
- di sini
- berkualitas tinggi
- lebih tinggi
- JAM
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- Namun
- HTTPS
- manusia
- Hype
- mengidentifikasi
- if
- melaksanakan
- implementasi
- mengimplementasikan
- implikasi
- pentingnya
- penting
- penting
- mustahil
- ditingkatkan
- in
- tidak akurat
- memasukkan
- Termasuk
- Meningkatkan
- meningkatkan
- industri
- industri
- Infrastruktur
- pelanggaran
- mulanya
- inovatif
- wawasan
- integrasi
- integrasi
- cendekiawan
- kekayaan intelektual
- ke
- investasi
- mengundang
- masalah
- NYA
- Tajam
- bahasa
- besar
- besar-besaran
- abadi
- Terlambat
- meletakkan
- memimpin
- pemimpin
- terkemuka
- pengetahuan
- meninggalkan
- Leverage
- 'like'
- kemungkinan
- Mungkin
- logika
- Panjang
- Lot
- LP
- mesin
- Mesin belajar
- utama
- mengelola
- pengelolaan
- banyak
- Maraton
- margin
- Pasar
- peluang pasar
- Mungkin..
- McKinsey
- MDM
- berarti
- terjawab
- meringankan
- mitigasi risiko
- ML
- model
- bulan
- lebih
- paling
- banyak
- harus
- New
- Tahun Baru
- berikutnya
- sekarang
- of
- menawarkan
- menawarkan
- Penawaran
- on
- ONE
- hanya
- Buka
- operasi
- Peluang
- Optimis
- Opsi
- or
- organisasi
- organisatoris
- organisasi
- jika tidak
- hasil
- output
- lebih
- sempurna
- mungkin
- perspektif
- tahap
- rencana
- perencanaan
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- siap
- Kebijakan
- Populer
- kemungkinan
- potensi
- berpotensi
- praktek
- meramalkan
- prediktif
- Predictive Analytics
- persiapan
- Mempersiapkan
- Prioritaskan
- proses
- proses
- produktif
- produktifitas
- program
- memprojeksikan
- mendorong
- mempromosikan
- tepat
- milik
- protokol
- memberikan
- menyediakan
- kualitas
- Penilaian
- agak
- diterima
- peraturan
- regulator
- Kepatuhan terhadap Regulasi
- relevan
- kepercayaan
- tinggal
- berulang-ulang
- gudang
- reputasi
- Persyaratan
- membutuhkan
- penelitian
- sumber
- Hasil
- pendapatan
- meninjau
- Risiko
- risiko
- peta jalan
- Peran
- peran
- Run
- landasan pacu
- Tabungan
- Layanan
- harus
- sisi
- penting
- keterampilan
- lebih halus
- So
- Perangkat lunak
- Pengembang Perangkat Lunak
- larutan
- Solusi
- beberapa
- spesialis
- Secara khusus
- Tahap
- stakeholder
- awal
- mulai
- Tangga
- Masih
- penyimpanan
- tersimpan
- toko
- Penyelarasan
- kekuatan
- sukses
- sukses
- seperti itu
- mendukung
- perpaduan
- sistem
- sistem
- disesuaikan
- Mengambil
- tugas
- dari
- bahwa
- Grafik
- mereka
- kemudian
- Ini
- mereka
- ini
- itu
- waktu
- waktu
- garis waktu
- untuk
- hari ini
- terlalu
- alat
- Pelatihan
- angkutan
- Layanan transportasi
- wisatawan
- mengganggu
- Kepercayaan
- memahami
- membuka kunci
- belum pernah terjadi sebelumnya
- Pembaruan
- menggunakan
- bekas
- kegunaan
- nilai
- dilihat
- menunggu
- Cara..
- kelemahan
- ketika
- yang
- SIAPA
- seluruh
- akan
- BIJAKSANA
- dengan
- Kerja
- Alur kerja
- Tenaga kerja
- kerja
- kuatir
- tahun
- namun
- kamu
- Anda
- zephyrnet.dll