Поскольку искусственный интеллект продолжает революционизировать различные отрасли, организации ищут новые способы использования трансформационного потенциала технологий ИИ. Хотя большинство руководителей компаний считают, что ИИ необходим для обеспечения устойчивости бизнеса, удается ли их организациям успешно внедрять ИИ? Согласно исследованию «Architect an AI Advantage», проведенному компанией Hewlett-Packard Enterprise (HPE), слишком многие компании испытывают ложное чувство уверенности в своем подходе к ИИ, сообщает портал EnterpriseAI.
Отчет HPE показывает, что хотя организации намерены продолжать инвестировать в ИИ, они упускают из виду такие ключевые моменты, как недостатки в сетевом и компьютерном обеспечении, низкий уровень зрелости данных, их готовности и соблюдения нормативных требований.
Эти недостатки могут подорвать способность организации добиваться успешных результатов в области ИИ и негативно повлиять на будущий возврат инвестиций (ROI). Хотя краткосрочные решения, связанные с инвестициями в ИИ, могут принести прибыль, для достижения более устойчивого успеха потребуется более глубокое понимание полного жизненного цикла ИИ.
Исследование HPE показывает, что менее половины ИТ-руководителей признают, что имеют полное представление о требованиях рабочих нагрузок ИИ. Это ставит под сомнение их способность точно обеспечивать такие нагрузки.
Опасения вызывает и низкий уровень зрелости данных. Лишь 7% организаций разработали возможности для получения данных в режиме реального времени, что позволяет внедрять инновации и монетизировать внешние данные. Аналогичным образом, только 26% создали модели управления данными для расширенной аналитики.
Еще более тревожным является тот факт, что менее 6 из 10 респондентов заявили, что их организация полностью способна справиться с любым из ключевых этапов подготовки данных для моделей ИИ, таких как доступ, хранение и обработка. Не имея возможности адекватно подготовить данные для моделей ИИ, организация рискует замедлить создание ИИ, не получить достоверных сведений от своих моделей ИИ и получить отрицательную рентабельность инвестиций.
«Вне всякого сомнения, внедрение ИИ набирает обороты, и почти все ИТ-руководители планируют увеличить свои расходы на ИИ в течение следующих 12 месяцев, — говорит Сильвия Хукс, вице-президент HPE Aruba Networking. — Результаты исследования ясно демонстрируют аппетит к ИИ, но они также указывают на реальные „слепые зоны“, из-за которых прогресс может застопориться, если не придерживаться более целостного подхода».
По его мнению, несогласованность стратегии и участия отделов может стать основным препятствием на пути к успеху ИИ, поскольку это мешает компании в полной мере использовать свой опыт и ресурсы при внедрении ИИ. Хукс рекомендует разработать целостную стратегию ИИ, которая принесет пользу всем подразделениям организации.
Несмотря на растущую важность этики и повышенное внимание к соблюдению нормативных требований к ИИ со стороны регулирующих органов, эти две области, судя по результатам отчета, упускаются организациями из виду. Вызывает озабоченность тот факт, что ИТ-руководители считают юридические вопросы (13%) и вопросы этики (11%) наименее важными для успеха ИИ. Каждая четвертая организация вообще не привлекает свою юридическую службу к разработке стратегии ИИ.
Авторы отчета поделились некоторыми ключевыми советами по устранению этих тревожных пробелов и «слепых зон». Они рекомендуют не торопиться с внедрением ИИ только потому, что это модная технология. Страх упустить выгоду не должен затмевать потребности бизнеса. Организациям следует оценить желаемые бизнес- и управленческие результаты, чтобы определить, где ИИ будет наиболее полезен, и сосредоточиться на этом.
Организациям также следует разработать всеобъемлющую ИИ-стратегию, охватывающую весь бизнес и включающую все заинтересованные стороны. Кроме того, организации должны обеспечить сотрудничество между ИТ-лидерами и руководителями высшего звена, используя технические знания ИТ-команды и деловую хватку руководства.
Наконец, в отчете рекомендуется применять тонкий подход к внедрению ИИ, основанный на понимании всего жизненного цикла ИИ. Каждый этап внедрения ИИ требует тщательного рассмотрения и оптимизации для обеспечения успеха результатов работы ИИ.
Эти советы помогут организациям преобразовать данные в действенные инсайты и извлечь бóльшую пользу из своих ИИ-инициатив.
