הפוטנציאל של AI מכשף מומחים בכל הענפים. עבור מומחי תמיכת לקוחות, פתרונות AI גנרטיביים שיפרו את הפרודוקטיביות על ידי עד% 35. עבור מפתחי תוכנה, AI יכול להתמודד עם משימות שגרתיות כמו קידוד חוזר ופריסה אוטומטית, מה שמאפשר למהנדסים להתמקד בעדכוני איכות חיוניים של הקוד. עבור שירותי תחבורה, ניתוח חזוי מגובה בינה מלאכותית יכול לנתב מחדש על סמך ביקוש של נוסעים, ולהגדיל את כישורי הקצאת המשאבים של הארגון.
מקרי שימוש ממשיכים לעורר בחילה.
עם כל כך הרבה דוגמאות להטמעת בינה מלאכותית מוצלחת, חלק מהמנהיגים חוששים שהם כבר החמיצו את הסירה בפריסת בינה מלאכותית ולמידת מכונה (ML). אני כאן כדי לבטל אותך באמונה המוטעית הזו - למעשה, זה הזמן המושלם להתחיל לתכנן ולהטמיע בינה מלאכותית עבור הארגון.
למנהיגים יש זמן להתחיל ב-AI
בניגוד למה שנהוג לחשוב, רק ל-35% מהארגונים יש התחיל בטיס מקרי שימוש בבינה מלאכותית, כאשר 42% בוחנים כעת את אפשרויות הבינה המלאכותית שלהם, לפי Altair. אז, עדיין יש זמן ליישם AI בצורה משמעותית. אבל הזמן הולך ואוזל: יותר ממחצית מהארגונים (59%) מעוניינים ליישם בינה מלאכותית עבור פרויקטים בקנה מידה גדול במהלך 12 החודשים הבאים.
למה לחכות שנה שלמה? מכיוון שתכנון, יישום והבשלה של AI הם כולם תהליכים ייחודיים - אך ארוכים באותה מידה. מנהיגים הממהרים לפריסה עלולים להרחיק את כוח העבודה שלהם או להזמין פלטי AI שגויים.
על פי מחקר בתעשייה, רק 14% מהעובדים בחזית עובדים ב ארגונים התומכים בבינה מלאכותית מאמינים שהם קיבלו הכשרה מספקת. אולי אפילו יותר מדאיג, 63% מהמאמצים מצטטים אי דיוקים בתוכן כאתגר מרכזי בעבודה משותפת עם AI - ובכל זאת הם ממשיכים להשתמש בכלים האלה. הסתמכות מתמשכת על שילוב בינה מלאכותית לא מדויקת כצפוי מגדילה את הסבירות לשגיאות, מורידה את ערך הכלי ועלולה לפגוע במוניטין המותג.
מנהיגים יכולים להימנע מתופעות הלוואי המטרידות הללו של AI על ידי אימוץ אסטרטגיית פריסה מוכנה ויסודית היטב היום.
זה מרתון, לא מרוץ
מנהיגים שעדיין לא יישמו בינה מלאכותית ו-ML צריכים להקדיש זמן בשנה החדשה לתכנן אסטרטגיה לגבי הישימות של בינה מלאכותית, לחנך את כוח העבודה שלהם ולהכין נתונים ארגוניים.
- אסטרטגיה: לפני שממהרים לפריסה, מנהיגים חייבים להבין כיצד AI יועיל לארגון שלהם. התחל תהליך זה על ידי זיהוי החוזקות והחולשות של הארגון שלך, ולאחר מכן תכנן פתרונות AI רלוונטיים. לדוגמה, אם עלויות התפעול שלך חותכות לשוליים, אימוץ פתרונות ניתוח המציעים תובנות יעילות עשוי להיות יתרון.
קח את הזמן הזה כדי לשקול גם את הסיכונים הקשורים לאימוץ בינה מלאכותית, כולל אי דיוק, אבטחת סייבר, הפרת קניין רוחני, ציות לרגולציה ויכולת הסבר. לפי מקינזי, רק 16.5% מהארגונים פועלים באופן פעיל לצמצם סיכונים ואתגרים הקשורים לבינה מלאכותית - צעד שגוי משמעותי המותיר ארגונים פתוחים לקנסות רגולטוריים. חשוב לערב את בעלי העניין בשלב זה כדי לכלול נקודות מבט מגוונות מכל המחלקות. פעולה זו מבטיחה שכל העובדים הרלוונטיים יבינו את ההשלכות מרחיקות הלכת של שימוש בבינה מלאכותית.
לבסוף, פתח מפת דרכים של AI. העבר את ציפיות ציר הזמן לעובדים בשלב זה - וכלול חינוך כאחד משלבים רבים במפת הדרכים שלך להצלחת בינה מלאכותית.
- לְחַנֵך: עובדים שמבינים את התועלת של AI נוטים יותר לאמץ את הכלים הללו, מה שיוביל לאינטגרציות חלקות יותר ולתוצאות טובות יותר. יתר על כן, העובדים חייבים להבין כיצד להשתמש – ולא להשתמש – בינה מלאכותית. אחרת, הם עלולים להיתקל בתקנות ובדרישות תאימות.
זה גם חיוני לחנך את העובדים לגבי החשיבות של מיומנות מחדש של AI. מומחים צופים שבינה מלאכותית גנרטיבית תספוג 30% משעות העבודה האנושיות על ידי 2030. זה הרבה זמן חדש שצריך לתת עליו את הדעת. כדי להישאר פרודוקטיביים, העובדים חייבים לרכוש מיומנויות חדשות ולאמץ זרימות עבודה חדשניות המאפשרות רוחב רחבה יותר ואיכות גבוהה יותר של תוצאות.
לפני יישום בינה מלאכותית, מנהיגים חייבים להציע תוכניות הכשרה מותאמות עם תובנות שתוכננו במיוחד עבור תפקידים שונים. בנוסף, עליהם לקדם תרבות של למידה מתמשכת כדי להבטיח שהעובדים יישארו אופטימיים לגבי עמיתיהם לעבודה בבינה מלאכותית, ולא זהירים.
- הכן: AI דורש נתונים באיכות גבוהה כדי לפעול ביעילות ולספק תפוקות נכונות. כלי AI גנרטיביים מייצרים פתרונות בקצב חסר תקדים, אך לוגיקה פגומה של המערכת יכולה להוביל לאי דיוקים חמורים. ואם מנהיגים מבססים החלטות ארגוניות על אי דיוקים אלה, מדדי KPI חשובים כמו הכנסות ואמון עלולים להיפגע.
כדי להילחם באפשרות זו, מנהיגים חייבים לתעדף ניהול נתונים נכון, כולל פרוטוקולי אחסון, סינתזה וניתוח מתאימים. התחל בקביעת מדיניות נתונים ברורה והגדרת כיצד יש לאסוף, לאחסן ולהשתמש בנתונים. שקול למגר נתונים אפלים שעלולים לתרום לעומס ארגוני או לעלויות מיותרות. לטפח תרבות ממוקדת נתונים המעודדת עובדים להבין את חשיבות הנתונים ואת תפקידם באפקטיביות של AI.
אולי הכי חשוב, מנהיגים צריכים לשקול השקעה בתשתית נתונים משופרת, כמו א ניהול נתוני אב פתרון (MDM). מערכות אלו מספקות פלטפורמה מגובשת שבה ניתן לנהל מערכי נתונים גדולים בצורה יעילה יותר. כאשר מאגר מרכזי אחד מאחסן ומנתח את כל הנתונים, אימוץ AI הופך להרבה יותר קל - וקבלת החלטות מגובות נתונים הופכת לנורמה.
בינה מלאכותית תאיץ לגבהים חדשים בשנת 2024
אי אפשר להתחמק מההייפ לגבי AI ייצור ופתרונות מודל שפה גדול (LLM). עם זאת, במקום למהר לאימוץ בינה מלאכותית, מנהיגים חכמים יניחו תחילה את התשתית המתאימה. תהליך זה חייב לכלול זיהוי מקרי שימוש ראשוניים, הפחתת סיכונים, העברת לוחות זמנים וציפיות, מתן תוכניות הכשרה מותאמות, קידום למידה מתמשכת, יישום שיטות עבודה מומלצות לניהול נתונים והשקעה בתשתית נתונים.
ארגונים שאינם מתכננים כראוי מסתכנים בתפוקות לא מדויקות, בניכור כוח אדם, בעיות ציות והחמצת הזדמנויות שוק. עם זאת, אלה שניגשים לבינה מלאכותית יהיו מוכנים לפתוח רווחי פרודוקטיביות, חיסכון בעלויות, הצעות משופרות, קבלת החלטות חדות יותר ויתרונות תחרותיים מתמשכים.
המסלול עדיין ארוך מספיק, אבל הזמן להתכונן לבינה מלאכותית הוא עכשיו.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://www.dataversity.net/its-not-too-late-to-leverage-ai-but-you-must-get-started-today/
- :הוא
- :לֹא
- 12
- 12 חודשים
- 16
- 35%
- a
- אודות
- להאיץ
- פי
- חֶשְׁבּוֹן
- לרכוש
- לרוחב
- באופן פעיל
- Ad
- בנוסף
- כראוי
- לְאַמֵץ
- מאמצים
- אימוץ
- אימוץ
- יתרון
- יתרונות
- AI
- אימוץ AI
- יישום AI
- שילוב AI
- מקרי שימוש
- תעשיות
- הַקצָאָה
- להתיר
- כְּבָר
- גם
- an
- אנליזה
- ניתוח
- ניתוחים
- ו
- גישה
- מתאים
- ARE
- AS
- המשויך
- At
- אוטומטי
- לְהִמָנַע
- בסיס
- מבוסס
- BCG
- BE
- כי
- הופך להיות
- לפני
- אמונה
- תאמינו
- תועלת
- הטוב ביותר
- שיטות עבודה מומלצות
- מוטב
- סירה
- מותג
- רוחב
- אבל
- by
- CAN
- מקרים
- זהיר
- מֶרכָּזִי
- לאתגר
- ברור
- עבודה משותפת
- סִמוּל
- מגובש
- להילחם
- להעביר
- תקשורת
- תחרותי
- הענות
- לִהַבִין
- לגבי
- לשקול
- להמשיך
- נמשך
- רציף
- לתרום
- לתקן
- עלות
- חיסכון עלויות
- עלויות
- תַרְבּוּת
- כיום
- לקוח
- שירות לקוחות
- חותך
- אבטחת סייבר
- ניזק
- נתונים
- תשתית נתונים
- ניהול נתונים
- מערכי נתונים
- קושי
- קבלת החלטות
- החלטות
- ירידה
- עמוק יותר
- הגדרה
- דרישה
- מחלקות
- פריסה
- מעוצב
- לפתח
- מפתחים
- אחר
- ייחודי
- שונה
- נקודות מבט מגוונות
- עושה
- בְּמַהֲלָך
- קל יותר
- לחנך
- חינוך
- יְעִילוּת
- תופעות
- יְעִילוּת
- יעילות
- לחבק
- עובדים
- מה שמאפשר
- מעודד את
- לעסוק
- מהנדסים
- משופר
- מספיק
- לְהַבטִיחַ
- מבטיח
- מִפְעָל
- באותה מידה
- שגיאות
- חיוני
- יסודות
- מקימים
- Ether (ETH)
- אֲפִילוּ
- אירוע
- דוגמה
- דוגמאות
- הציפיות
- מומחים
- הסבר
- עובדה
- אי
- מרחיק לכת
- קנסות
- ראשון
- פגום
- להתמקד
- בעד
- לטפח
- החל מ-
- יתר על כן
- רווחים
- ליצור
- גנרטטיבית
- AI Generative
- לקבל
- ברוטו
- עבודות קרקע
- חצי
- לטפל
- יש
- גבהים
- כאן
- באיכות גבוהה
- גבוה יותר
- שעות
- איך
- איך
- אולם
- HTTPS
- בן אנוש
- התלהבות
- זיהוי
- if
- ליישם
- הפעלה
- יישום
- השלכות
- חשיבות
- חשוב
- חשוב
- בלתי אפשרי
- משופר
- in
- לֹא מְדוּיָק
- לכלול
- כולל
- עליות
- גדל
- תעשיות
- תעשייה
- תשתית
- הפרה
- בתחילה
- חדשני
- תובנות
- השתלבות
- ואינטגרציות
- אִינטֶלֶקְטוּאַלִי
- קניין רוחני
- אל תוך
- השקעה
- להזמין
- בעיות
- שֶׁלָה
- נִלהָב
- שפה
- גָדוֹל
- בקנה מידה גדול
- נמשך
- מְאוּחָר
- שכב
- עוֹפֶרֶת
- מנהיגים
- מוביל
- למידה
- עזיבה
- תנופה
- כמו
- סְבִירוּת
- סביר
- הגיון
- ארוך
- מגרש
- LP
- מכונה
- למידת מכונה
- גדול
- לנהל
- ניהול
- רב
- מרתון
- שולי
- שוק
- אפשרויות שוק
- מאי..
- מקינזי
- MDM
- משמעותי
- החטיא
- מקלה
- הפחתת סיכונים
- ML
- מודל
- חודשים
- יותר
- רוב
- הרבה
- צריך
- חדש
- ראש השנה
- הבא
- עַכשָׁיו
- of
- הַצָעָה
- הצעה
- הצעות
- on
- ONE
- רק
- לפתוח
- פועל
- הזדמנויות
- אופטימי
- אפשרויות
- or
- ארגון
- אִרְגוּנִי
- ארגונים
- אַחֶרֶת
- תוצאות
- פלטים
- יותר
- אוּלַי
- נקודות מבט
- שלב
- תכנית
- תכנון
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- שָׁקוּל
- מדיניות
- פופולרי
- אפשרות
- פוטנציאל
- פוטנציאל
- פרקטיקות
- לחזות
- מנבא
- אנליטי חזוי
- הכנה
- להכין
- תיעדוף
- תהליך
- תהליכים
- פּרוּדוּקטִיבִי
- פִּריוֹן
- תוכניות
- פרויקטים
- לקדם
- קידום
- תָקִין
- רכוש
- פרוטוקולים
- לספק
- מתן
- איכות
- ציון
- במקום
- קיבלו
- תקנון
- רגולטורים
- התאמה לתקנות
- רלוונטי
- הסתמכות
- להשאר
- חוזר על עצמו
- מאגר
- מוניטין
- דרישות
- דורש
- מחקר
- משאב
- תוצאות
- הכנסה
- ביקורת
- הסיכון
- סיכונים
- מפת דרכים
- תפקיד
- תפקידים
- הפעלה
- מסלול המראה
- חיסכון
- שירותים
- צריך
- צד
- משמעותי
- מיומנויות
- חלק יותר
- So
- תוכנה
- מפתחי תוכנה
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- כמה
- מומחים
- במיוחד
- התמחות
- בעלי עניין
- התחלה
- החל
- צעדים
- עוד
- אחסון
- מאוחסן
- חנויות
- אִסטרָטֶגִיָה
- חוזק
- הצלחה
- מוצלח
- כזה
- תמיכה
- סינתזה
- מערכת
- מערכות
- מותאם
- לקחת
- משימות
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- השמיים
- שֶׁלָהֶם
- אז
- אלה
- הֵם
- זֶה
- אלה
- זמן
- ציר זמן
- צירי זמן
- ל
- היום
- גַם
- כלים
- הדרכה
- הובלה
- שירותי הובלה
- נוסע
- מטריד
- סומך
- להבין
- לפתוח
- חסר תקדים
- עדכונים
- להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- תועלת
- ערך
- נצפה
- לחכות
- דֶרֶך..
- חולשות
- מתי
- אשר
- מי
- כל
- יצטרך
- חכם
- עם
- תיק עבודות
- זרימות עבודה
- כוח עבודה
- עובד
- לדאוג
- שנה
- עוד
- אתה
- זפירנט