5 Βασικά στοιχεία υιοθεσίας για την επιχειρηματική επιτυχία

By | January 19, 2024

Όποιος δίνει προσοχή στις επιχειρήσεις και την τεχνολογία γνωρίζει ότι η τεχνητή νοημοσύνη οδηγεί ήδη σε σεισμικά κύματα αλλαγής στη βιομηχανία και την καθημερινή ζωή. Δεν είναι πλέον μια φουτουριστική ιδέα, αλλά μια τρέχουσα πραγματικότητα με βαθιές επιπτώσεις πολλών δισεκατομμυρίων δολαρίων. Στην πραγματικότητα, σύμφωνα με την PwC, η τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να προσθέσει έως και 15 τρισεκατομμύρια δολάρια στην παγκόσμια οικονομία μέχρι το 2030.

Ωστόσο, αν και η εμβέλεια και η επιρροή του αναμφίβολα αυξάνεται, πολλές εταιρείες και οργανισμοί εξακολουθούν να αγωνίζονται για να το εφαρμόσουν αποτελεσματικά. Από τη δική μου εμπειρία από τη συνεργασία με παγκόσμιες εταιρείες για την υλοποίηση πρωτοβουλιών τεχνητής νοημοσύνης και δεδομένων, έχω διαπιστώσει ότι αυτό συχνά οφείλεται σε έλλειψη προετοιμασίας. Σε πολλές περιπτώσεις, το άγχος (ή ο φόβος της απώλειας) συχνά σημαίνει ότι τα θεμέλια που απαιτούνται για να διασφαλιστεί μια σταθερή βάση αγνοούνται, βιάζονται ή παραμελούνται.

Ως εκ τούτου, εδώ θα προσπαθήσω να επισημάνω αυτά που πιστεύω ότι είναι τα βασικά συστατικά αυτής της ουσιαστικής προπαρασκευαστικής φάσης. Αυτό περιλαμβάνει πέντε τομείς όπου η προετοιμασία θα αυξήσει σημαντικά τη συνολική αξία, τον αντίκτυπο και τις πιθανότητες επιτυχίας για κάθε οργανισμό που θέλει να υιοθετήσει την τεχνητή νοημοσύνη.

1. Ευθυγράμμιση της στρατηγικής AI με τους επιχειρηματικούς στόχους

Ας ξεκινήσουμε ίσως με το πιο σημαντικό μήνυμα – η στρατηγική AI πρέπει πάντα να ευθυγραμμίζεται με σταθερούς επιχειρηματικούς στόχους. Υπάρχει πολύς ενθουσιασμός γύρω από την AI αυτή τη στιγμή και πολύ FOMO (Fear Of Missing Out). Αλλά η απόφαση για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης δεν πρέπει να βασίζεται σε αυτό, αλλά μάλλον από την ικανότητά της να λύνει τα δικά σας συγκεκριμένα προβλήματα.

Αυτό σημαίνει ότι οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων πρέπει να είναι σε θέση να προσδιορίζουν τις προτεραιότητες, καθώς και να έχουν μια ευρεία κατανόηση του τρόπου με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη (ή οποιαδήποτε άλλη τεχνολογία εξετάζουν) μπορεί να τις αντιμετωπίσει.

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να βελτιώσει σχεδόν οποιαδήποτε πτυχή της επιχειρηματικής απόδοσης ή να βελτιώσει οποιαδήποτε μέτρηση. Οι δικές σας συγκεκριμένες προκλήσεις μπορεί να περιλαμβάνουν τη δημιουργία κερδών ή ανάπτυξης, τη βελτίωση της ικανοποίησης των πελατών, την καινοτομία στην ανάπτυξη προϊόντων και υπηρεσιών, τη μείωση των απορριμμάτων ή τη βελτίωση της βιωσιμότητας.

Ένα παράδειγμα γνωστής εταιρείας που χρησιμοποιεί σωστά τη στρατηγική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης είναι η Amazon, η οποία ενισχύει την εμπειρία των πελατών με προτάσεις προϊόντων και αποτελεσματική εφοδιαστική. Ένα άλλο είναι το Netflix, το οποίο δημιουργεί εξατομικευμένες προτάσεις περιεχομένου που έχουν σχεδιαστεί για να μας κρατούν συνδρομητές.

Στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης, οι εταιρείες θα βυθιστούν ή θα κολυμπήσουν ανάλογα με την ικανότητά τους να εντοπίζουν τα προβλήματα που έχουν σημασία και να τα ταιριάζουν με λύσεις. Η διασφάλιση ότι αυτές οι δεξιότητες είναι παρούσες στις ηγετικές ομάδες και στους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων είναι ένα κρίσιμο στοιχείο προετοιμασίας.

2. Καλλιέργεια μιας κουλτούρας φιλικής προς την τεχνητή νοημοσύνη

Είναι φυσικό και αναπόφευκτο ορισμένοι άνθρωποι να είναι φοβισμένοι ή εντελώς εχθρικοί απέναντι στην τεχνητή νοημοσύνη. Κάθε εταιρεία που επιθυμεί να επωφεληθεί από αυτό πρέπει να κατανοήσει ότι, εκτός από τις τεχνολογικές προκλήσεις, υπάρχουν ζητήματα δεοντολογίας και κοινωνικών επιπτώσεων που πρέπει να αντιμετωπιστούν.

Για να γίνει αυτό, οι εταιρείες μπορούν να εφαρμόσουν στρατηγικές και διαδικασίες που στοχεύουν στην εκπαίδευση των εργαζομένων σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη. Το κλειδί είναι να δείξουμε πώς αυτό θα ενισχύσει και θα βοηθήσει, αντί να μας αντικαταστήσει.

Όπως αναφέρει ο πρωτοπόρος και καθηγητής της τεχνητής νοημοσύνης Yoshua Bengio: «Η αξία της τεχνητής νοημοσύνης στο χώρο εργασίας ξεπερνά την αυτοματοποίηση. Έχει να κάνει με την αύξηση της ανθρώπινης νοημοσύνης, τη δυνατότητα των εργαζομένων να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις και την προώθηση μιας κουλτούρας καινοτομίας και επίλυσης προβλημάτων».

Αυτή η πολιτιστική πτυχή είναι κρίσιμη. Το ήθος γύρω από την επιχειρηματική τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνει εγγενώς πειραματισμό και δοκιμή νέων πραγμάτων για να δούμε τι λειτουργεί. Εάν μια εταιρεία έχει μια κουλτούρα όπου αυτό επιβραβεύεται και γιορτάζεται, είναι σε καλή θέση για να επωφεληθεί από την επανάσταση της τεχνητής νοημοσύνης.

3. Δεξιότητες και γνώσεις

Η κατοχή των κατάλληλων δεξιοτήτων είναι ένα άλλο κρίσιμο μέρος της βάσης, και αυτό θα μπορούσε να σημαίνει την πρόσληψη νέων ανθρώπων, την αναβάθμιση των υφιστάμενων δεξιοτήτων ή τη δημιουργία συνεργασιών με άλλες εταιρείες που μπορούν να βοηθήσουν.

Όπως μου είπε ο Matt Hicks, Διευθύνων Σύμβουλος της Red Hat, όταν του μίλησα πρόσφατα στο podcast μου: «Η εύρεση των συνεργατών που θα σας βοηθήσουν να σας καθοδηγήσουν σε αυτή τη διαδικασία, νομίζω ότι για τις περισσότερες εταιρείες είναι πολύ κρίσιμης σημασίας – διαφορετικά, θα μπορούσε απλώς να χάσει χρόνο στην πειραματική φάση».

Ενώ η συνεργασία με ειδικούς μπορεί να επιταχύνει την καμπύλη μάθησης, για πολλούς οργανισμούς είναι επίσης απαραίτητο να δημιουργηθεί ένα οικοσύστημα που υποστηρίζει τη συνεχή μάθηση και την ανάπτυξη δεξιοτήτων. Τα πράγματα αλλάζουν γρήγορα σε αυτόν τον τομέα και το εργατικό δυναμικό πρέπει να είναι προετοιμασμένο όχι μόνο για αυτό που συμβαίνει τώρα, αλλά και για αυτό που πρόκειται να ακολουθήσει.

4. Ηθική και εμπιστοσύνη

Για να είναι έτοιμες να επωφεληθούν από την τεχνητή νοημοσύνη, οι εταιρείες πρέπει να κατανοήσουν και να έχουν απαντήσεις στα ηθικά ερωτήματα που δημιουργεί. Τι επιπτώσεις έχει η τεχνητή νοημοσύνη για τους ανθρώπους που αποτελούν την πελατειακή βάση και το εργατικό δυναμικό; Ποιος θα είναι ο αντίκτυπός του στο απόρρητο; Ποιοι είναι οι κίνδυνοι της προκατάληψης της τεχνητής νοημοσύνης και πώς μπορούμε να τους μετριάζουμε;

Αυτό σημαίνει δέσμευση για ηθικές πρακτικές και συχνά απαιτεί την ανάπτυξη επίσημων εσωτερικών πολιτικών και κατευθυντήριων γραμμών. Είναι σημαντικό να υπάρχουν διαδικασίες για τον τακτικό έλεγχο και την επανεξέταση του τρόπου με τον οποίο χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη και των επιπτώσεων που έχει.

Οι δημιουργοί του ChatGPT, OpenAI, έχουν εφαρμόσει διασφαλίσεις για να ελαχιστοποιήσουν τον κίνδυνο χρήσης των προϊόντων τους για να προκαλέσουν βλάβη στην κοινωνία – επιτρέποντας τη βία, το μίσος ή τις διακρίσεις, για παράδειγμα.

Όσο περνάει ο καιρός, αυτά τα μοτίβα είναι πιθανό να αλλάξουν. Ως εκ τούτου, είναι σημαντικό να υπάρχουν διαδικασίες για να κατανοήσουμε πώς εξελίσσεται ο αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης στη ζωή μας και να προσαρμόσουμε τις πολιτικές και τις προστασίες μας ώστε να προσαρμοστούμε σε αυτές τις αλλαγές.

5. Διαχείριση και προστασία δεδομένων

Τα δεδομένα είναι το καύσιμο της τεχνητής νοημοσύνης και για να είναι αποτελεσματικά, τα δεδομένα μας πρέπει να είναι ισχυρά, περιεκτικά και καθαρά. Αναπόφευκτα, αυτό περιλαμβάνει τεχνικές δεξιότητες διαχείρισης δεδομένων

Είτε εργαζόμαστε με πληροφορίες που διατηρούνται στις εγκαταστάσεις είτε στο cloud, είτε υιοθετούμε μια υβριδική προσέγγιση, οι εταιρείες πρέπει να κατανοούν τις τεχνικές πτυχές της συλλογής, αποθήκευσης και επεξεργασίας μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων.

Όπως επισημαίνει ο Hicks, σήμερα ο καθένας μπορεί να χρησιμοποιήσει μια διεπαφή chatbot AI για να αρχίσει να αξιοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη. Όσοι θέλουν να ηγηθούν, ωστόσο, πρέπει να μπορούν να διαφοροποιηθούν. Από τεχνική άποψη, αυτό σημαίνει ότι έχετε μια καλύτερη, πιο αποτελεσματική και πιο ισχυρή υποδομή δεδομένων και αναλυτικών στοιχείων.

Πρέπει επίσης να είμαστε σε θέση να το διατηρήσουμε ασφαλές. Ειδικά κατά την αποθήκευση προσωπικών δεδομένων (συχνά τα πιο πολύτιμα δεδομένα), η πιθανότητα παραβίασης μπορεί να οδηγήσει σε αυστηρές εμπορικές και ρυθμιστικές κυρώσεις, καθώς και σε καταστροφική απώλεια της εμπιστοσύνης των πελατών.

Αυτό περιλαμβάνει την εφαρμογή αυστηρών πολιτικών διακυβέρνησης δεδομένων που αντιμετωπίζουν ζητήματα απορρήτου και ρυθμιστικών θεμάτων, καθώς και παρέχουν σαφή πρωτόκολλα για την αποθήκευση, τη συλλογή και την κοινή χρήση δεδομένων.

Τελικά, μια ώριμη και ισχυρή προσέγγιση στη διαχείριση δεδομένων είναι βασικό στοιχείο για να διασφαλιστεί ότι μια εταιρεία ή ένας οργανισμός είναι έτοιμη να αποκομίσει τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *