Генеративный ИИ обладает огромным потенциалом, однако многие компании с трудом превращают его в долгосрочную ценность. IBM Institute for Business Value (IBV) выяснил, что типичные организации стремятся увеличить свои портфолио моделей генеративного ИИ на 50% в течение трех лет. Тем не менее, каждая третья компания приостанавливает использование ИИ после пилотной фазы, что указывает на стремление выйти за рамки экспериментов. Эффективное управление может стать ключом к разрыву этого цикла.
В ответ на это предприятиям следует перестать рассматривать управление с использованием генеративного ИИ как препятствие инновациям. На самом деле, это может стать тем фактором, который они ищут для повышения рентабельности инвестиций. Нет сомнений в том, что генеративный ИИ привлекает крупные инвестиции, поскольку рынок этой технологии, по оценкам, удваивается каждые два года. Эта статистика не вызывает удивления, если учесть анализ «Делойта», показывающий, что успешная цифровая трансформация с использованием генеративного искусственного интеллекта в центре может привести к увеличению рыночной капитализации на сумму до 1,25 трлн долларов США.
Но в то же время существует разрыв между тем, чего организации стремятся достичь с помощью генеративного ИИ, и текущей реальностью. Исследования показывают, что компании, возможно, преувеличивают свой прогресс, что называется «промыванием» ИИ. Например, журнал IFA сообщает, что в период с 2022 по 2024 год число британских компаний, упоминающих «искусственный интеллект» в заявлениях акционеров, увеличилось на 75%. Тем не менее, в странах Северной Европы только 5% экспериментов с генеративным ИИ внедряются в производство, что свидетельствует о том, что многие компании вкладывают значительные средства с ограниченными результатами в реальном мире.
Чтобы представить более широкую картину, исследование, проведенное Европейской комиссией в масштабах всего ЕС, показывает, что по состоянию на 2023 год только 8% предприятий в ЕС активно используют технологии искусственного интеллекта. Эти данные усиливают контраст между амбициями в области искусственного интеллекта и практическими результатами в Европе.
Итак, что же мешает созданию дивного нового мира, обещанного генеративным ИИ?
Целенаправленность ваших усилий
Одним из главных препятствий на пути успешного внедрения генеративного ИИ является отсутствие единого мышления. Слишком часто ИИ внедряется изолированно, когда разные команды в рамках компании экспериментируют с небольшими инициативами. Без инвентаризации ИИ организации могут в конечном итоге дублировать усилия и тратить ресурсы впустую. Также более вероятно, что компании в конечном итоге будут использовать варианты использования, которые не должны быть приоритетными, упуская более широкие возможности.
Укрепление доверия потребителей
Более того, предприятия должны преодолеть недоверие потребителей к ИИ, чтобы успешно внедрять его в свой бизнес. Исследования «Делойта» показывают, что когда клиенты знают, что бренд использует искусственный интеллект, их доверие к бренду снижается в 12 раз. Компании должны вплотную заняться этой проблемой, принимая меры для снижения риска ИИ, предвзятости и дискриминации, что в конечном итоге поможет укрепить доверие потребителей к технологии.
Переворачивая сценарий
Ведущие специалисты по обработке данных традиционно с осторожностью относятся к стремлению к более эффективному управлению с помощью искусственного интеллекта, часто рассматривая его как потенциальное препятствие для инноваций. Однако недавние обсуждения в отрасли и прямые отзывы свидетельствуют о том, что восприятие меняется. Все больше и больше специалистов по обработке данных начинают разделять свои взгляды с руководителями по соблюдению нормативных требований, которые считают, что управление ИИ имеет решающее значение для обеспечения безопасности и эффективности. Это изменение отражает более широкую тенденцию к более активному подходу к управлению. По мере появления новых правил в области ИИ лидеры в области науки о данных и соблюдения нормативных требований осознают, что эффективное управление является ключом к ответственному внедрению ИИ и снижению потенциальных рисков.
Однако управление — это не только снижение рисков. Активно внедряя систему управления ИИ, компании могут ускорить реализацию своих планов в области ИИ, обеспечивая эффективность и выгоды, которые до сих пор были недоступны. Эффективная система может помочь организациям расставить приоритеты в правильных вариантах использования, сосредоточив свои инвестиции там, где они принесут наибольшую отдачу.
Это также имеет решающее значение для укрепления доверия к инициативам в области искусственного интеллекта, обеспечения того, чтобы вы обучали модели на основе соответствующих наборов данных, учитывали цели устойчивого развития и многое другое. Проведя предварительную квалификационную работу, компании смогут внедрять в производство большее количество своих моделей искусственного интеллекта, что даст им преимущество перед менее специализированными конкурентами.
Последние изменения в регулировании
Всемирный экономический форум сообщил, что в 2023 году финансирование генеративного ИИ достигло 25,2 млрд фунтов стерлингов, что подчеркивает важнейшую роль надежного управления в привлечении и удержании инвестиций при одновременном снижении рисков.
Хорошей новостью является то, что существуют основы для управления ИИ, такие как знаковый Закон ЕС об ИИ, который считается первым в мире всеобъемлющим законодательством в области ИИ и который стандартизирует правила и делает упор на подотчетность и прозрачность, регулируя риски, а не технологии. Компании, которые придерживаются этих принципов, будут в лучшем положении для решения проблем, связанных с соблюдением требований законодательства, завоевания доверия потребителей и, в конечном счете, обеспечения долгосрочного успеха в области искусственного интеллекта. Эффективное управление включает в себя множество сложных процессов, таких как регулярные проверки на предмет предвзятости для обеспечения справедливости в системах искусственного интеллекта, а также всестороннюю отчетность по таким показателям эффективности, как точность и надежность. Эти методы повышают прозрачность и укрепляют доверие между пользователями и заинтересованными сторонами, что, по нашему мнению, имеет решающее значение для раскрытия огромного потенциала технологий искусственного интеллекта для общества в целом.
Звучит заманчиво — Что мне делать дальше?
Создание системы управления ИИ может показаться сложной задачей, но это не обязательно так. Перво-наперво, создайте многофункциональную команду по ИИ. Ответственность за управление вашими инициативами в области ИИ не должна быть возложена только на ваш отдел управления рисками и соблюдения нормативных требований, поскольку это касается всех сфер бизнеса.
Далее, уделите первоочередное внимание грамотности в области ИИ, особенно на уровне C, чтобы обеспечить согласованность действий руководства. Наконец, с самого начала определите четкие цели для своих инициатив в области искусственного интеллекта.
Эти шаги позволят вашей организации добиться наилучших результатов. В мире, где генеративный искусственный интеллект играет все большую роль, выделяя компании из толпы, бизнес-лидерам пора выработать смелое видение, в основе которого лежит управление.
+ There are no comments
Add yours