人工智能的潜力吸引了各行各业的专家。对于客户支持专家来说,生成式人工智能解决方案通过以下方式提高了生产力: 高达35%。对于软件开发人员来说,人工智能可以处理重复编码和自动部署等日常任务,使工程师能够专注于重要的代码质量更新。对于交通服务,人工智能支持的预测分析可以根据旅客需求重新安排路线,从而提高组织的资源分配技能。
用例继续令人作呕。
有了如此多成功实施人工智能的例子,一些领导者担心他们已经错过了人工智能和机器学习 (ML) 部署的机会。我来这里是为了纠正你这种错误的信念——事实上, 现在是开始为企业规划和实施人工智能的最佳时机。
领导者有时间开始人工智能
与普遍看法相反,只有 35% 的组织拥有 开始试点 据 Altair 称,人工智能用例中,42% 的人目前正在审查他们的人工智能选项。因此,我们仍然有时间以有意义的方式实施人工智能。但时间正在紧迫:超过一半的组织 (59%) 热衷于在未来 12 个月内为大型项目实施人工智能。
为什么要等一整年?因为人工智能的规划、实施和成熟都是独特但同样漫长的过程。急于部署的领导者可能会疏远他们的员工或导致错误的人工智能输出。
根据行业研究,只有 14% 的一线员工在 支持人工智能的组织 相信他们已经接受过足够的培训。也许更令人担忧的是,63% 的采用者表示 内容不准确 这是与人工智能合作时的一个主要挑战——但他们仍在继续使用这些工具。持续依赖可预见的不准确的人工智能集成会增加出错的可能性,从而降低工具的价值并可能损害品牌声誉。
领导者现在可以通过采取充分准备和彻底的部署策略来避免这些令人不安的人工智能副作用。
这是一场马拉松,而不是一场竞赛
尚未实施人工智能和机器学习的领导者应该在新的一年里花时间制定人工智能的适用性战略、教育员工并准备组织数据。
- 制定策略: 在仓促部署之前,领导者必须了解人工智能将如何使他们的组织受益。首先确定组织的优势和劣势,然后制定相关人工智能解决方案的策略。例如,如果您的运营成本降低了利润,那么采用提供效率见解的分析解决方案可能会更有利。
花点时间考虑一下与人工智能采用相关的风险,包括不准确性、网络安全、知识产权侵权、监管合规性和可解释性。根据麦肯锡的调查,只有 16.5% 的组织正在积极努力 减轻风险和挑战 与人工智能相关——这是一个重大失误,导致组织面临监管罚款。在此阶段让利益相关者参与进来以吸收所有部门的不同观点非常重要。这样做可以确保所有相关员工了解人工智能使用的深远影响。
最后,制定人工智能路线图。在此阶段向员工传达时间表期望,并将教育作为人工智能成功路线图的众多步骤之一。
- 教育: 了解人工智能效用的员工更有可能接受这些工具,从而实现更顺畅的集成和更好的结果。此外,员工必须了解如何使用——而不是使用——人工智能。否则,他们可能会违反法规和合规要求。
教育员工了解人工智能再培训的重要性也很重要。专家预测生成式人工智能将占用人类30%的工作时间 2030。这是很多新的时间需要考虑。为了保持生产力,员工必须掌握新技能并采用创新的工作流程,以实现更广度和更高质量的成果。
在实施人工智能之前,领导者必须提供量身定制的培训计划,其中包含专门针对不同角色设计的见解。此外,他们应该提倡持续学习的文化,以确保员工对人工智能同事保持乐观,而不是谨慎。
- 准备: 人工智能需要高质量的数据才能高效运行并提供正确的输出。生成式人工智能工具以前所未有的速度生成解决方案,但有缺陷的系统逻辑可能会导致严重的错误。如果领导者将组织决策建立在这些不准确的基础上,收入和信任等重要的 KPI 可能会受到影响。
为了应对这种可能性,领导者必须优先考虑适当的数据管理,包括适当的存储、综合和分析协议。首先建立明确的数据政策并定义如何收集、存储和使用数据。考虑根除 黑暗的数据 这可能会导致组织超负荷或不必要的成本。培育以数据为中心的文化,鼓励员工了解数据的重要性及其在人工智能有效性中的作用。
也许最重要的是,领导者应该考虑投资改进的数据基础设施,例如 主数据管理 (主数据管理)解决方案。这些系统提供了一个有凝聚力的平台,可以在其中更有效地管理大型数据集。当一个中央存储库存储和分析所有数据时,人工智能的采用变得更加容易,并且数据支持的决策成为常态。
2024年人工智能将加速达到新高度
无法避免炒作 生成式人工智能 和大语言模型(LLM)解决方案。然而,明智的领导者不会急于采用人工智能,而是会首先奠定适当的基础。此过程必须包括确定初始用例、降低风险、沟通时间表和期望、提供量身定制的培训计划、促进持续学习、实施数据管理最佳实践以及投资数据基础设施。
未能充分规划的组织可能会面临产出不准确、劳动力疏远、合规问题和错失市场机会的风险。然而,那些有条不紊地接触人工智能的人将准备好提高生产力、节省成本、增强产品、更敏锐的决策和持久的竞争优势。
跑道还足够长,但现在是为人工智能做好深思熟虑的时候了。
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