Giidiga ekskursioon AI ümberkujundamisel: spetsialistide ja juhtide töötuba aruanne

Meister AI revolutsioon: sissejuhatus juhtidele

Kujundage ümber AI transformatiivne jõud: ümber kujundada töö ja väärtuse loomine

Tehisintellekti (AI) peetakse tehnoloogiaks, mis avab nagu ükski muid uusi võimalusi töö ja väärtuse loomise põhjalikuks ümbermõtestamiseks. Ettevõtete jaoks on AI integreerimine ülioluline samm pikas perspektiivis edukaks ja konkurentsivõimeliseks püsimiseks, kuna see edendab innovatsiooni, suurendab tõhusust ja suurendab kvaliteeti. AI majanduslikud ja sotsiaalsed mõjud on märkimisväärsed; See on üks olulisemaid digitaalseid tuleviku teemasid, areneb kiiresti ja sadamad tohutu potentsiaal. Ettevõtted tunnevad üha enam AI -d automatiseerimise eeliseid ja tõhusust suurendama. See ei ole ainult tehnoloogiline muutus, vaid ärimudelite põhimõtteline muutus, protsessi optimeerimine ja klientide koostoimed, mis muudavad kohanemise võistluses ellujäämisvajadusega.

AI -d paljude ümberkujundava jõud ületab uute tööriistade puhtast kasutuselevõtust; See tähendab paradigma nihet strateegilises mõtlemises. Juhid peavad uuesti hindama põhiprotsesse, väärtuste lubaduse ja isegi tööstuse struktuuride. Kui arvestate AI -d ainult tõhususe tööriistana, on teil oht oma sügavama strateegilise potentsiaali tähelepanuta jätta. AI kiire areng vastab olemasolevale kvalifitseeritud töötajatele. See loob topelt väljakutse: ühelt poolt on AI kasutamiseks kiiret edasist kvalifikatsiooni vajadust. Teisest küljest pakub KI võimalust ülesandeid automatiseerida ja seega leevendada mõnes piirkonnas kvalifitseeritud töötajate nappust, samal ajal tekib uued kvalifikatsiooninõuded. See nõuab juhtide nüansseeritud personali kavandamist.

Sobib selleks:

• Tehisintellekt kui ärivarustaja ettevõtte-Further praktilistes näpunäidetes AI kasutuselevõtmiseks üheteistkümne ajutise juhi ettevõtetes

Kaalumine võimaluste ja riskide kaalumine AI ajastul

Ehkki AI -süsteemid pakuvad väga tõhusaid võimalusi, on need lahutamatult seotud riskidega, mida tuleb hallata. AI ümbritsev diskursus hõlmab teie olulist potentsiaali loomupäraste draivide vastu, mis nõuab eeliste kasutamiseks tasakaalustatud lähenemist ja miinimumini puudusi. Ettevõtted seisavad silmitsi väljakutsega edendada uuendusi ja samal ajal andmekaitse ja eetikajuhiste järgimisega, mis muudab tasakaalu edusammude ja nõuetele vastavuse vahel.

See tasakaalustav tegevus ei ole ühekordne otsus, vaid jätkuv strateegiline vajadus. AI-tehnoloogiate edasise arendamise abil on spetsialiseerunud AI näide üldisemate oskuste poole-muutub ka võimaluste ja riskide tüüpi. See nõuab juhtimise ja strateegia pidevat ümberhindamist ja kohandamist. AI riskide ja eeliste tajumine võib organisatsioonis märkimisväärselt erineda. Näiteks kipuvad aktiivsed AI kasutajad olema optimistlikumad kui need, kes pole veel AI -d kasutusele võtnud. See illustreerib juhtide muutuste haldamise kriitilist väljakutset: selle tajumise lõhe tuleb lõpetada hariduse, selge suhtlemise ja käegakatsutavate eeliste demonstreerimisega koos probleemide samaaegse käsitlemisega.

Mõista AI maastikku: põhikontseptsioonid ja tehnoloogiad

Generatiivne KI (Genai) ja tee kunstliku üldise intelligentsuse (AGI) juurde

Generatiivne KI (Genai)

Generatiivne KI (Genai) tähistab AI mudeleid, mis on loodud uue sisu loomiseks kirjaliku teksti, heli, piltide või videote kujul ja pakkuma laia valikut rakendusi. Genai toetab kasutajaid ainulaadse, tähendusliku sisu loomisel ja võib toimida intelligentse küsimuste-vastuste süsteemina või isikliku abistajana. Genai on juba revolutsiooniliselt sisu, turunduse ja klientide lojaalsuse loomine, võimaldab isikupärastatud materjalide kiiret tootmist ja vastuste automatiseerimist.

Genai vahetu juurdepääsetavus ja lai rakendus tähendab, et see esindab sageli paljude organisatsioonide algtaseme AI-d. See esimene puudutus kujundab taju ja võib juhtida või takistada laiemat AI -kohanemist. Positiivse dünaamika loomiseks peavad juhid neid esimesi kogemusi hoolikalt kontrollima.

Tehniline üldine intelligentsus (AGI)

Kunstlik üldine intelligentsus (AGI) viitab masina hüpoteetilisele intelligentsusele, mis on võimeline mõistma või õppima mis tahes intellektuaalset ülesannet, mida inimene saab hallata ja seeläbi jäljendab inimeste kognitiivseid oskusi. See puudutab AI -süsteeme, mis võivad spetsiifilisele spetsialiseerumise asemel täita mitmesuguseid ülesandeid.

Päris AGI -d praegu ei eksisteeri; See jääb kontseptsiooniks ja uurimistööks. Selle valdkonna juhtiv ettevõte OpenAi määratleb AGI kui "kõrged autonoomsed süsteemid, mida inimesed ületavad kõige majanduslikult väärtuslikumas töös". 2023. aastaks saavutati vaid esimene viiest tõusvast AGI tasemest, mida nimetatakse "tekkivaks AI".

AGI mitmetähenduslikkus ja erinevad määratlused viitavad sellele, et juhid AGI peaksid arvestama pikaajalise, potentsiaalselt transformatiivse horisondi kui vahetu operatsiooniprobleemina. Keskendutakse praeguse „võimsa AI” kasutamisele ja samal ajal AGI edenemise strateegilisele jälgimisele. Spekulatiivsete AGI stsenaariumidesse investeeringute üle võib ressursse vahetumatest AI -võimalustest eemale juhtida. Spetsialiseeritud AI väljatöötamine Genai kaudu AGI käimasolevate uuringute suunas tähendab suurenevat autonoomia ja AI -süsteemide toimimist. See suundumus korreleerub otseselt üha suureneva vajadusega tugevate eetiliste raamistiku tingimuste ja juhtimise järele, kuna võimsam AI kannab suuremat kuritarvitamise või tahtmatute tagajärgede potentsiaali.

Sobib selleks:

• Erinevus AI agentide ja AI assistentide vahel: põhjalik analüüs

AI assistent vs AI agent: määratlege rollid ja oskused

AI assistendid toetavad inimesi üksikute ülesannete täitmisel, reageerivad järelepärimistele, vastavad küsimustele ja annavad ettepanekuid. Tavaliselt on nad reageerivad ja ootavad inimkäsklusi. Varased assistendid põhinesid regulaarselt, kuid tänapäevased tuginesid masinõppe (ML) või vundamendimudelitele. Seevastu AI esindajad on autonoomsemad ja suudavad saavutada eesmärke ning teha otsuseid sõltumatult inimese minimaalse sekkumisega. Nad on ennetavad, saavad suhelda oma ümbrusega ja kohandada neid õppimisega.

Peamised erinevused seisnevad autonoomias, ülesannete keerukuses, kasutajate suhtlemises ja otsustusoskuses. Assistendid pakuvad teavet inimotsuste kohta, agendid saavad otsuseid teha ja läbi viia. Taotluse valdkonnas parandavad assistendid kliendikogemusi, toetavad HR -ülesandeid pangapäringutes ja optimeerida. Agendid seevastu saavad kasutajakäitumisega reaalajas kohaneda, ennetavalt takistada pettusi ja automatiseerida keerulisi HR -protsesse, näiteks Talentsa Pantial.

AI assistentidelt AI agentidele üleminek annab AI -st AI -st kui "tööriistast" AI -le kui "kaastöötajale" või isegi "autonoomsele töötajale". Sellel on sügav mõju töökujundusele, meeskonnastruktuuridele ja inimtöötajate vajalikele oskustele, kes peavad üha enam nendega hakkama saama ja nendega töötama. Kuna AI esindajad muutuvad üha tavalisemaks ja on võimelised tegema sõltumatuid otsuseid, muutub "vastutuslünka" pakilisemaks probleemiks. Kui AI agent teeb vale otsuse, muutub vastutuse jaotamine keerukaks. See rõhutab tugeva AI valitsuse kriitilist vajadust, mis tegeleb autonoomsete süsteemide ainulaadsete väljakutsetega.

Allpool on toodud kõige olulisemate eristatavate tunnuste võrdlus:

AI assistentide ja AI agentide võrdlus

AI assistentide ja AI agentide-kujunduse võrdlus: xpert.digital

See tabel pakub juhtidele selget mõistmist põhilistest erinevustest, et valida konkreetsete vajaduste jaoks sobiv tehnoloogia ning ennetada erinevat järelevalvet ja integreerimise keerukust.

AI assistentide ja AI agentide võrdlus näitab olulisi erinevusi nende omadustes. Kuigi AI assistendid on üsna reageerivad ja ootavad inimkäsklusi, tegutsevad AI esindajad ennetavalt ja autonoomselt iseseisvalt tegutsedes. AI assistendi peamine funktsioon seisneb nõudmisel ülesannete täitmises, samas kui AI agent on suunatud eesmärgi saavutamisele. AI assistendid toetavad inimesi otsuste tegemisel, samal ajal kui AI esindajad teevad iseseisvalt otsuseid. Ka nende kahe õppimiskäitumine erineb: AI assistent õpib enamasti piiratud ja versioonipõhiselt, samas kui AI esindajad on adaptiivsed ja õpivad pidevalt. AI assistentide peamised rakendused hõlmavad vestlusboteid ja teabekõnet, kuid AI agentide rakendusvaldkonnad hõlmavad protsesside automatiseerimist, pettuste tuvastamist ja keerukate probleemide lahendust. Interaktsioon inimestega nõuab AI assistendi jaoks pidevat sisendit, samas kui AI agentide jaoks on vaja vaid minimaalset sekkumist.

Masinituba: masinõpe, suured häälmudelid (LLM -id) ja põhimudelid

Masinõpe (ML)

Masinõpe on AI alapiirkond, kus arvutid õpivad andmeid ja paranevad kogemustega, ilma et neid oleks selgesõnaliselt programmeeritud. Algoritme koolitatakse suurte andmekogumite mustrite leidmiseks ning selle põhjal otsuste ja ennustuste tegemiseks. ML-mudelid hõlmavad jälgitavat õppimist (märgistatud andmete õppimist), ületamatu õppimatu õppimine (mustrite leidmine märgistamata andmetes), osaliselt jälgitava õppimise (märgistatud ja mitte märgistatud andmete segu) ja õppimise tugevdav (õppimine katsete kaudu preemiatega). ML suurendab tõhusust, vähendab vigu ja toetab ettevõtetes otsuste tegemist.

Masinaõppe eri tüüpi mõistmine pole mitte ainult juhtide jaoks tehnilisest küljest, vaid ka andmenõuete mõistmiseks. Näiteks jälgitav õppimine nõuab suures koguses kõrgekvaliteedilisi, märgistatud andmekirjeid, mis mõjutavad andmestrateegiat ja investeeringuid. Ehkki äriprobleemide tuvastamine peaks olema alguses, sõltub teatud ML -tüüpi rakendatavus suuresti andmete saadavusest ja tüübist.

Suured häälmudelid (LLMS)

Suured häälmudelid on omamoodi sügavõppe algoritm, mida koolitatakse tohututes andmedokumentides ja mida kasutatakse sageli loomuliku keele töötlemise rakendustes (NLP), et reageerida loodusliku keele järelepärimistele. Selle näited on OpenAi GPT -seeria. LLM -id saavad genereerida inimese sarnaseid tekste, juhtida vestlusbotte ja toetada automatiseeritud klienditeenindust. Siiski võite ka koolitusandmetest üle võtta ebatäpsusi ja moonutusi ning tekitada muret autoriõiguse ja turvalisuse pärast.

LLMS-i "meeldejätmise" probleem, milles väljastate sõna otseses mõttes koolitusandmetest teksti, sadamad märkimisväärsed autoriõigused ja plagiaadi riskid LLM-i loodud sisu kasutavatele ettevõtetele. See nõuab hoolikalt läbivaatamisprotsesse ja LLM -i väljaannete päritolu mõistmist.

Baasmudelid

Põhimudelid on suured AI-mudelid, mida on koolitatud laiade andmetega ja mida saab kohandada (peenhäälestatud) mitmesuguste allavoolu ülesannete jaoks. Neid iseloomustab tekkimine (ootamatud oskused) ja homogeniseerimine (liigese arhitektuur). Need erinevad klassikalistest AI-mudelitest selle poolest, et nad on algselt kodumaised spetsiifilised, kasutavad iseseisvat õppimist, võimaldavad õppimist ja on sageli multimodaalsed (teksti, pildi, heli töötlemine). LLM -id on omamoodi põhimudel. Eelised hõlmavad turu kiiremat juurdepääsu ja mastaapsust, kuid väljakutsed on läbipaistvus ("must kast" probleem), andmekaitse ja kõrged kulud või infrastruktuurinõuded.

Põhimudelite tõus annab märku muutumisest mitmekülgsema ja kohanemisvõimelisema AI poole. Kuid teie "must kast" olemus ja märkimisväärsed ressursid, mis on teie koolituseks või peenhäälestamiseks vajalikud, tähendavad juurdepääsu ja kontrolli koostamist, mis loob potentsiaalselt sõltuvused mõnest suurest pakkujast. Sellel on strateegiline mõju "Make-Or-oste" otsustele ja müüja lukustamise ohule. Paljude põhimudelite multimodaalne võime avab täiesti uued rakenduste kategooriad, mis saavad sünteesi erinevatest andmetüüpidest (nt tekstiaruannete analüüs koos jälgimiskaamera salvestustega). See ulatub kaugemale sellest, mida tekstile keskendunud LLM -id saavad teha, ja nõuab nende olemasolevate andmebaaside kohta laiemat mõtlemist.

Regulatiivne kompass: navigeerimine juriidiliste ja eetiliste raamistikku tingimuste kaudu

EL KI seadus: põhisätted ja mõjud ettevõtetele

1. augustil 2024 jõustunud EL Ki seadus on maailma esimene põhjalik AI-seadus ja loob AI riskipõhise klassifitseerimissüsteemi.

Riskikategooriad:

• Lubamatu risk: AI -süsteemid, mis tähistavad selget ohtu turvalisusele, elatist ja õigusi on keelatud. Selle näited on riigiasutuste sotsiaalne punktiarvestus, käitumise kognitiivne manipuleerimine ja näopiltide soovimatu lugemine. Enamik neist keeldudest jõustub 2. veebruarini 2025.
• Kõrge risk: AI süsteemid, mis mõjutavad negatiivselt turvalisust või põhiõigusi. Nende suhtes kehtivad ranged nõuded, sealhulgas riskijuhtimissüsteemid, andmete juhtimine, tehniline dokumentatsioon, inimese järelevalve ja vastavuse hindamine enne turgu. Näited on kriitiliste infrastruktuuride, meditsiiniseadmete, tööhõive ja õiguskaitseasutuste AI. Enamik kõrge riskiga AI reegleid kehtib alates 2. augustist 2026.
• Piiratud risk: AI -süsteemid nagu vestlusbotid või need, mis genereerivad sügavaid pabereid, peavad vastama läbipaistvuse kohustustele ja teavitama kasutajaid, et nad suhtlevad AI -ga või et sisu on AI genereeritud.
• Minimaalne risk: AI-süsteemid nagu rämpsposti filtrid või AI-põhised videomängud. Seadus võimaldab tasuta kasutamist, ehkki julgustatakse vabatahtlikke käitumisoskusi.

Sobib selleks:

• AI-süsteemid, kõrge riskiga süsteemid ja AI tegutsevad ettevõttes ja ametivõimudes

Seadus määrab määratletud kohustused AI-süsteemide pakkujate, importijate, kauplejate ja kasutajate (operaatorid), mille kohaselt kõrge riskiga süsteemide pakkujatele kehtivad kõige rangemad nõuded. Väljaõõne rakenduse tõttu mõjutab see ka ettevõtteid väljaspool ELi, kui nende AI -süsteeme kasutatakse ELi turul. Spetsiifilised reeglid kehtivad üldotstarbeliste AI -mudelite suhtes (GPAI mudelid), millele on lisatud täiendavaid kohustusi neile, kes on klassifitseeritud "süsteemseks riskiks". Need eeskirjad kehtivad tavaliselt alates 2. augustist 2025. Kui mittevastavuse korral on märkimisväärseid trahve, kuni 35 miljonit eurot ehk 7 % keelatud taotluste koguülekandest. Alates veebruarist 2025 on artikkel 4 ette nähtud ka AI -kompetentsi piisava taseme pakkujate ja teatavate AI -süsteemide operaatorite töötajatele.

EL AI seaduse riskipõhine lähenemisviis nõuab ettevõtete lähenemisviisi põhjalikku muutust AI arendamisel ja kasutamisel. See ei tähenda enam ainult tehnilist teostatavust ega ettevõtte väärtust; Regulatiivne vastavus ja riskide vähendamine tuleb integreerida alates AI elutsükli algusest ("disainile vastavus"). "AI pädevuse kohustus" on oluline, varajane sihikindlus. See tähendab, et ettevõtete vahetu vajadus hinnata ja rakendada koolitusprogramme mitte ainult tehniliste meeskondade, vaid ka kõigi jaoks, kes arendavad, kasutavad või jälgivad AI -süsteeme. See ületab põhiteadlikkust ja hõlmab funktsioonide, piiride, samuti eetilise ja õigusliku raamistiku mõistmist. Seaduse fookus GPAI mudelitele, eriti süsteemse riskiga inimestele, näitab regulatiivset muret nende võimsate, mitmekesiste mudelite laiade ja potentsiaalselt ettenägematute mõjude pärast. Selliseid mudeleid kasutavad ettevõtted kehtivad intensiivsema uurimise ja kohustuste kohaselt, mis mõjutavad nende arenguplaane ja turu sissejuhatavaid strateegiaid.

Ülevaade EL Ki seaduse riskikategooriatest ja olulised kohustused

Ülevaade EL Ki seaduse riskikategooriatest ja olulised kohustused-kujutised: xpert.digital

See tabel võtab kokku EL Ki seaduse põhstruktuuri ja aitab juhtidel kiiresti ära tunda, millisesse kategooriasse nende AI -süsteemid võivad langeda, ning mõista vastavat vastavuskoormust ja ajakavasid.

An overview of the risk categories of the EU Ki Act shows that systems with an unacceptable risk, such as social scoring, cognitive manipulation and unachocated scraping of facial images, are fully banned and may no longer be applied from February 2025. Hoch-Risiko-KI, which is used, for example, in critical infrastructure, medical devices, employment, law enforcement, education or administration of migration, is subject to extensive kohustused. Muu hulgas peab pakkujatel ja operaatoritel olema riskijuhtimissüsteem, andmete kvaliteedihaldus ja tehniline dokumentatsioon, tagavad ka läbipaistvuse, tagavad inimese järelevalve ja vastavad sellistele kriteeriumidele nagu vastupidavus, täpsus, küberturvalisus ja vastavuse hindamine. Vastavad meetmed jõustuvad alates augustist 2026, osaliselt alates augustist 2027. Piiratud riskiga seotud AI rakendused nagu vestlusbotid, emotsioonide tuvastamise süsteemid, biomeetrilised kategoriseerimissüsteemid ja sügavam. Läbipaistvuskohustusi, näiteks märgistamist kui AI-süsteem või AI-genereeritud sisu, peetakse samuti jõustumisteks alates 2026. aasta augustist. Minimaalse riskiga AI-rakenduste jaoks pole konkreetseid kohustusi, näiteks rämpsposti filtrid või AI-ga toetatud videomängud, milles soovitatakse vabatahtlikke käitumishaavaid. Selliseid süsteeme saab kohe kasutada.

Innovatsioonide arvutamise kohustuse pingeväli: leidke õige tasakaal

Ettevõtted peavad valdama pinge valdkonda AI innovatsiooni edendamise ning vastutuse, andmekaitse (GDPR) ja eetilise kasutamise garantii vahel. GDPR (seaduslikkus, õiglus, läbipaistvus, eesmärgi sidumine, andmete minimeerimine, korrektsus, vastutus) on vastutustundliku AI ja AI -süsteemide väljatöötamise ja kasutamise põhialused. Tasakaalustrateegiad hõlmavad vastavus- ja andmekaitsemeeskondade varajast integreerimist, regulaarseid auditid, väliste teadmiste kasutamist ja spetsialiseeritud vastavusriistade kasutamist. Mõni ei pea regulatiivseid juhiseid innovatsioonipiduriteks, vaid kiirendina, mis suurendab usaldust ja suurendab uute tehnoloogiate aktsepteerimist.

"Innovatsiooni pingeväli kohustuslik kohustus" ei ole staatiline kompromiss, vaid dünaamiline tasakaal. Ettevõtted, kes kinnitasid ennetavalt vastutust ja eetilisi kaalutlusi oma AI innovatsioonitsüklis, loovad tõenäolisemalt jätkusuutlikke ja usaldusväärseid AI -lahendusi. Lõpuks edendab see suuri uuendusi, vältides kulukat moderniseerimist, mainekahjustusi või regulatiivseid karistusi. Vastutuse säilitamise väljakutset tugevdab arenenud AI -mudelite suurenev keerukus ja potentsiaalne "must kast" olemus (nagu on arutatud põhimudelites). See nõuab tugevamat keskendumist selgitamise tehnikatele (XAI) ja tugevatele auditimehhanismidele, et tagada AI tehtud otsuste mõistmine, vajadusel õigustamine ja vaidlustamine.

Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi integreerimine kogu ettevõtte jaoks Matters-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: kõige paindlikumad AI-platvormi-saba-valmistatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• See AI platvorm suhtleb kõigi konkreetsete andmeallikatega
  • SAP, Microsofti, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ja paljude muude andmehaldussüsteemidelt
• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Väljakutsed, mille meie AI platvorm lahendab

• Tavapäraste AI -lahenduste täpsuse puudumine
• Andmekaitse ja tundlike andmete turvaline haldamine
• AI individuaalse arengu kõrged kulud ja keerukus
• Kvalifitseeritud AI puudumine
• AI integreerimine olemasolevatesse IT -süsteemidesse

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi AI integreerimine kogu ettevõtte jaoks

AI juhtide strateegiad: praktilised juhised ja näited-kujundus: xpert.digital

AI tegevuses: rakendused, rakendused ja tõhus suhtlemine

Tunnustage võimalusi: AI rakendused ja rakendused kogu tööstuses

Ki pakub laias valikus rakendusi, sealhulgas sisu loomine, isikupärastatud klientide lähenemisviis, protsesside optimeerimine tootmises ja logistikas, tulevikku suunatud hooldus ning toetus rahanduses, inimressurssides ja IT -s.

Konkreetsed näited hõlmavad järgmist:

• Auto/tootmine: AI ja Simulatsioon teadusuuringutes (Arena2036), automatiseeritud robotite interaktsioon (Festo), protsesside optimeerimine ja ennustav hooldus tootmises (Bosch).
• Finantsteenused: suurenenud turvalisus, analüüsides kahtlaste tehingute, automatiseeritud arve, investeeringute analüüsi kohta suures koguses andmeid.
• Tervishoiu: kiiremad diagnoosid, laiendatud juurdepääs hooldusele (nt meditsiiniliste piltide tõlgendamine), farmaatsiauuringute optimeerimine.
• Telekommunikatsioon: võrgu jõudluse optimeerimine, audiovisuaalsete täiustuste, klientide rände ennetamine.
• Jaemüügi/e-kaubandus: isikupärastatud soovitused, klienditeeninduse vestlusbotid, automatiseeritud kassapidaja protsessid.
• Turundus ja müük: sisu loomine (Chatgpt, CANVA), optimeeritud kampaaniad, klientide segmenteerimine, müügiprognoosid.

Kuigi paljude rakenduste eesmärk on automatiseerimine ja tõhusus, on oluline tekkiv suundumus AI roll inimese otsuste tegemisel ja uute innovatsioonivormide võimaldamisel (nt ravimite arendamine; tootearendus). Juhid peaksid AI-põhise kasvu- ja innovatsioonivõimaluste väljaselgitamiseks vaatama kulude vähendamist. Kõige edukamad AI -rakendused hõlmavad sageli AI integreerimist olemasolevatesse põhiprotsessidesse ja süsteemidesse (nt SAP kasutab KI -d ettevõtte tarkvaras, Microsoft 365 Copilot), selle asemel et käsitleda AI -d iseseisva, isoleeritud tehnoloogiana. See nõuab terviklikku vaadet ettevõtte arhitektuurile.

Sobib selleks:

• Tehisintellekt: Viis peamist strateegiat AI ümberkujundamise sunniviisilise integreerimise jaoks jätkusuutliku ettevõtte juhtimiseks

Dialoogi omandamine: generatiivse AI tõhus palumine

Koheselt tehniline on iteratiivne, testitud kontrollitud protsess mudeli väljundi parandamiseks, mis nõuab selgeid eesmärke ja süstemaatilist testimist. Tõhusad juhised sõltuvad nii sisust (juhised, näited, kontekst) kui ka struktuurist (järjekord, märgistamine, eraldaja).

Kiire olulised komponendid on järgmised: eesmärk/missioon, juhised, piirangud (mida teha/teha), heli/stiili, konteksti/taustandmed, vähesed näited, õigustamise taotlus (omast ahel) ja soovitud vastuse vorming.

Parimate tavade hulka kuulub:

• Seadke selged eesmärgid ja kasutage tegevusverbid.
• Esitage konteksti ja taustteavet.
• Määratlege sihtrühm täpselt.
• AI ütleb, mida see ei peaks tegema.
• Vormistage kiire, lühidalt, lühike ja täpse sõnavalikuga.
• Lisage väljundpiirid, eriti ülesannete kirjutamiseks.
• Määrake roll (nt "Olete matemaatikaõpetaja").
• Kiire aheldamine (omavahel ühendatud viiba kasutamine) võib genereerida pidevaid ideid.

Tõhus pandimine on vähem "täiusliku viip" otsimine kui strateegilise lähenemisviisi arendamine suhtlemiseks LLM -iga. See hõlmab mudelioskuste mõistmist, juhtmete iteratiivset täpsustamist, mis põhineb väljundil ja selliste tehnikate kasutamine nagu rollide jaotamine ja oma ahel, et viia AI soovitud tulemusteni. See on võime, mis nõuab treenimist ja kriitilist mõtlemist. Võimalus pakkuda asjakohast konteksti ja määratleda piiranguid on väga oluline, et saada GENAI -st väärtuslikke tulemusi. See tähendab, et AI-genereeritud sisu kvaliteet on sageli otseselt võrdeline inimese panuse kvaliteedi ja spetsiifilisusega, mis rõhutab inimeste teadmiste püsivat tähtsust protsessis.

Parim tava tõhusate AI -viipikute loomiseks

Parimad tavad tõhusa AI-i otsus-kujunduse loomiseks: xpert.digital

See tabel pakub praktilisi, rakendatavaid nõuandeid, mida juhid ja spetsialistid saavad kohe rakendada oma suhtlemise parandamiseks generatiivsete AI -tööriistadega.

Generatiivse AI kasutamise väärtuslike tulemuste saavutamiseks on ülioluline lahendada spetsiaalselt ja selgelt eesmärgi täpseks määratlemiseks ja tegevusverbide kasutamiseks, näiteks "Looge võtmepunktide loend, mis võtab kokku paberi kõige olulisemad tulemused". Sama oluline on esitada kontekst, näiteks taustteabe ja asjakohaste andmete edastamise kaudu, näiteks "finantsaruande põhjal, analüüsida viimase viie aasta kasumlikkust". Sihtrühm ja soovitud heli tuleks olla selgelt liigendatud, näiteks "Kirjutage toote kirjeldus noortele täiskasvanutele, kes väärtustavad jätkusuutlikkust". AI -le võib määrata ka konkreetse rolli või isiksuse, näiteks "Olete turundusekspert. Desorti kampaania ...". Väheste laskude näidete, näiteks „sisend: Apple. Väljund: VIIL. Vastuste täpne vormindamine on mõistlik ka määratleda, kuidas "Vormindage oma vastus märkides". Piirangud nagu "vältige tehnilist kõnepruuki. Vastus ei tohiks enam olla rohkem kui 200 sõna" aitavad väljundit optimeerida. Iteratiivne lähenemisviis, milles kiiret kohandatakse ja rafineeritakse eelnevate tulemuste põhjal, suurendab veelgi kvaliteeti. Lõpuks saavad ahelat kasutada mõtted (ka oma ahel), paludes AI-l selgitada selle mõtlemisprotsessi samm-sammult, näiteks "selgitage oma argumenti samm-sammult".

Nähtamatu AI -ga tegelemine: mõistke ja hallake varjurakendusi (Shadow AI)

Schadten-ki tähistab töötajate volitamata või reguleerimata AI-tööriistade kasutamist, sageli tootlikkuse suurendamiseks või aeglaste ametlike protsesside vältimiseks. See on vari selle alamkategooria.

Varju riskid ki:

• Andmeturve ja andmekaitse: volitamata tööriistad võivad põhjustada andmekaitse rikkumisi, tundlike avaliku/ettevõtte omanduses olevate andmete avalikustamist ja mittevastavust GDPR/HIPAA -ga.
• Vastavus ja seadus: andmekaitseseaduste rikkumine, autoriõiguse probleemid, vastuolulised teabevabadusega. EL Ki seaduse "AI pädevuse" taotlus alates veebruarist 2025 esitab argumendi kiiresti.
• Majanduslikult/toimiv: ebaefektiivsed paralleelsed struktuurid, varjatud kulud üksikute tellimuste kaudu, kontrolli puudumine litsentside üle, kokkusobimatus olemasolevate süsteemide üle, tööprotsesside häirimine, vähenenud tõhusus.
• Kvaliteet ja kontroll: läbipaistvuse puudumine andmetöötluses, kallutatud või eksitavate tulemuste potentsiaal, avaliku/sisemise usalduse erosioon.
• Juhtimise õõnestamine: IT -valitsuse ümbersõit, mis raskendab julgeolekujuhiste jõustamist.

Schadten-ki juhtimise strateegiad:

• Selge AI strateegia väljatöötamine ja vastutustundliku AI juhise loomine.
• Ametlike, heakskiidetud AI -tööriistade pakkumine alternatiividena.
• AI kasutamise, andmetöötluse ja kinnitatud tööriistade selgete juhiste määratlus.
• Töötajate väljaõpe ja tundlikkus vastutustundliku AI kasutamiseks, riskide ja parimate tavade jaoks.
• Regulaarsete auditite rakendamine mitte -lubatud AI paljastamiseks ja vastavuse tagamiseks.
• AI valitsuse järkjärgulise lähenemisviisi aktsepteerimine, alustades väikestest sammudest ja suuniste täpsustamisest.
• Osakonnaülese koostöö ja töötajate kaasamise edendamine.

Schadten-ki on sageli täitmata kasutajate vajaduste või liigsete bürokraatlike protsesside sümptom tehnoloogia kasutuselevõtu jaoks. Puhtalt piirav lähenemisviis ("keelatud AI") võib tagasilööki tuletada. Tõhus juhtimine nõuab lisaks selgele juhtimisele ka põhjuste mõistmist ja praktiliste ohutute alternatiivide pakkumist. Kergesti juurdepääsetavate Genai tööriistade (näiteks ChatGPT) tõus on tõenäoliselt kiirendanud Schatten-ki levikut. Töötajad saavad neid tööriistu kiiresti kasutada ilma IT -osaluseta. See teeb ennetava AI kompetentsuse koolituse (nagu nõuab EL KI seadust) ja selge suhtlus heakskiidetud tööriistade kaudu veelgi olulisemaks.

Varju AI riskid ja strateegilised reaktsioonid

Varju AI riskid ja strateegilised reaktsioonid-kujutised: xpert.digital

See tabel annab struktureeritud ülevaate juhtide jaoks reguleerimata AI kasutamise ja konkreetsete rakendatavate strateegiate mitmekesistest ohtudest.

Varju AI -l on arvukalt riske, millega ettevõtted strateegiliselt kokku puutuvad. Andmete lekked, andmete turvalisuse valdkonnas võivad esineda tundlikule teabele või pahavara infektsioonidele volitamata juurdepääs. Strateegiliste meetmete hulka kuulub AI kasutusjuhise kasutuselevõtt, heakskiidetud tööriistade loendi loomine, krüptimise kasutamine, range juurdepääsukontrolli rakendamine ja töötajate väljaõpe. Seoses vastavusriskidega, näiteks GDPR-i rikkumised, tööstuse eeskirjade rikkumine või autoriõiguse rikkumine, regulaarsed auditid, andmepõhised andmekaitsejärjestused (DSFA) uute tööriistade jaoks, selgelt määratletud juhised andmetöötluseks ja vajaduse korral on juriidiline nõuanne hädavajalik. Finantsriskid tulenevad tellimuste, üleliigsete litsentside või ebatõhususe kontrollimata kuludest. Seetõttu peaksid ettevõtted tuginema tsentraliseeritud hankimisele, rangele eelarvekontrollile ja tööriistade kasutamise regulaarsele ülevaatamisele. Operatiivseid väljakutseid nagu ebajärjekindlad tulemused, vastuolus olemasolevate ettevõttesüsteemide või protsessihäiretega saab omandada, pakkudes standardiseeritud tööriistu, nende integreerimist olemasolevatesse töövoogudesse ja pideva kvaliteedikontrolli abil. Lõpuks on maineriskid oht, näiteks andmete jaotuste või vale AI genereeritud suhtluse tagajärjel klientide usalduse kaotamine. Läbipaistev suhtlus, eetikajuhiste järgimine ja läbimõeldud juhtumitele reageerimise kava on olulised meetmed ettevõtte vastu usalduse säilitamiseks ja võimalike kahjude minimeerimiseks.

AI ja XR-3D-renderdusmasin: Xpert.digital viis korda asjatundlikkust põhjalikus teeninduspaketis, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus

Kuidas muuta juhtimist ja koostööd ning tugevdada pehmeid juhtimisoskusi: inimlik eelis AI vanusepildis: xpert.digital

Inimese element: AI mõju juhtimisele, koostööle ja loovust

Juhtimise muutmine AI ajastul: uued nõuded ja pädevused

AI nõuab juhtimise nihkumist ainulaadsetele inimoskustele: teadlikkus, kaastunne, tarkus, empaatia, sotsiaalne mõistmine, läbipaistev suhtlus, kriitiline mõtlemine ja kohanemisvõime. Juhid peavad arendama tehnoloogilist pädevust, et teha AI-tööriistade ja meeskondade ülesehitusainete kohta tehtud otsuseid muutuste kaudu. See hõlmab andmete mõistmist ja AI-genereeritud teabe kriitilist hindamist.

Kõige olulisemad juhtimisülesanded hõlmavad andmekontrollitud otsuste tegemise kultuuri edendamist, tõhusaid muutuste juhtimist, eetiliste kaalutlustega tegelemist AI valitsuse kaudu ning uuenduste ja loovuse edendamine. AI võib haldureid tavapärastest ülesannetest leevendada, et nad saaksid keskenduda strateegilistele ja inimlikele aspektidele nagu motivatsioon ja töötajate areng. Võib tekkida "innovatsiooni- ja ümberkujundamise juhi" (CITO) uus roll, mis ühendab tehnilisi teadmisi, teadmisi käitumisest ja strateegilisest visioonist. Juhid peavad navigeerima keerukatel eetilistel maastikel, edendama kultuurilisi muutusi, haldama inimeste ja AI vahelist koostööd, juhtima ristfunktsionaalset integratsiooni ja tagama vastutustundliku innovatsiooni.

AI -ajastu juhtide peamine väljakutse pole mitte ainult AI mõistmine, vaid ka inimese reaktsioon AI -le. See hõlmab õpikultuuri kasvatamist, hirmudega tegemist enne töö kaotamist ja eetilise AI kasutamise esinemist, mis muudab pehmed oskused tähtsamaks kui kunagi varem. Inimestevaheliste suhete tajumisel on potentsiaalne lahknevus: 82 % töötajatest peab neid vajalikuks, võrreldes ainult 65 % -ga juhtidest. See lünk võib viia juhtimisstrateegiateni, mis investeerivad liiga vähe inimlike seostesse ning kahjustab moraali ja koostööd. Tõhus AI-juhised hõlmavad paradoksaalset võimekust: AI-ga andmekontrollitud objektiivsuse aktsepteerimine, tugevdades samal ajal subjektiivset inimotsust, intuitsiooni ja eetilisi argumente. See puudutab inimluure laiendamist, tehisintellekti tegemist.

Sobib selleks:

• Aktsepteerimine uute tehnoloogiate, näiteks KI, laiendatud ja liitreaalsuse kasutuselevõtmisel ning kuidas seda reklaamida

Meeskonnatöö muutmine: AI mõju koostööle ja meeskonna dünaamikale

AI saab meeskonnatööd parandada, automatiseerides rutiinseid ülesandeid ja võimaldab töötajatel keskenduda strateegilisele ja loomingulisele tööle. AI-süsteemid saavad paremat otsustamist toetada, analüüsides andmeid ja andes meeskondi. AI tööriistad saavad edendada paremat suhtlemist ja koordineerimist, võimaldada reaalajas koostööd ning teabe ja ressursside vahetamist. AI-põhine teadmiste juhtimine võib hõlbustada juurdepääsu tsentraliseeritud teadmistele, võimaldada intelligentseid otsinguid ja edendada teadmiste vahetamist. Inimeste loominguliste oskuste, otsustusvõime ja emotsionaalse intelligentsuse kombinatsioon AI andmeanalüüsi ja automatiseerimisoskustega võib viia tõhusama ja hästi põhjendatud tööni.

Väljakutsete hulka kuulub andmekaitse ja eetiliste andmete käitlemise garantii koostöös AI -tööriistades, töötajate "kompetentsi kaotamise" potentsiaal, kui AI võtab liiga palju ülesandeid ilma edasise kvalifikatsiooni strateegiata ja hirm, et isiklikud kontaktid võivad muutuda vähem levinud.

Kuigi AI saab parandada koostöö tõhusust (nt kiirem teabe hankimine, ülesannete automatiseerimine), peavad juhid aktiivselt töötama, et säilitada inimeste suhtluse kvaliteet ja meeskonna ühtekuuluvus. See tähendab tööprotsesside kujundamist nii, et AI meeskonna liikmed täiendasid isoleeritud asemel ja loob võimalused reaalseteks inimlikeks ühendusteks. AI edukas integreerimine meeskonnatöösse sõltub suuresti usalduse ja loomise usaldusväärsuse ja õigluse ning meeskonnaliikmete seas, kuidas AI-põhiseid teadmisi kasutatakse. Usalduse puudumine võib põhjustada vastupanu ja teha ühiseid jõupingutusi.

AI kui loominguline partner: laiendamine ja loovuse uuesti määratlemine organisatsioonides

Generatiivne AI võib, kui seda tutvustatakse strateegiliselt ja hoolikalt, luua keskkond, kus inimese loovus ja AI eksisteerivad ning töötavad koos. AI saab loovust edendada, tegutsedes partnerina, pakkudes uusi vaatenurki ja nihutades võimalikke piire sellistes valdkondades nagu meedia, kunst ja muusika. AI saab automatiseerida loomeprotsesside rutiinseid aktsiaid ja vabastada seega inimesi kontseptuaalsemaks ja uuenduslikumaks tööks. Samuti võib see aidata ära tunda uusi suundumusi või kiirendada tootearendust AI-põhiste katsete kaudu.

Eetiline dilemmata ja väljakutsed tulenevad asjaolust, et AI-genereeritud sisu seab kahtluse alla traditsiooniliste autorluse, originaalsuse, autonoomia ja kavatsuste ideede. Autoriõigusega kaitstud andmete kasutamine AI mudelite koolitamiseks ja potentsiaalselt õigusliku sisu genereerimine on märkimisväärsed probleemid. Lisaks on AI -st liigse sõltuvuse oht, mis võib pikas perspektiivis iseseisva loomingulise uurimise ja pädevuse arendamise alla suruda.

AI integreerimine loomingulistesse protsessidesse pole mitte ainult uute tööriistade küsimus, vaid ka loovuse iseenesest põhjalik ümbersuunamine inimese-ki-KO loomise mudel. See nõuab loomeprofessionaalide ja nende juhtide mentaliteedi muutmist, kes rõhutasid AI -ga töötamist uue modaalsusena. AI-genereeritud sisuga seotud eetilised kaalutlused (autorlus, eelarvamused, Deepfakes) tähendavad, et organisatsioonid ei saa lihtsalt üle võtta loomingulisi AI-tööriistu ilma kindlate eetiliste juhiste ja järelevalveta. Juhid peavad tagama, et AI -d kasutatakse vastutustundlikult loovuse laiendamiseks, mitte pettuse või rikkumise jaoks.

Koostage järjekord: AI valitsuse rakendamine vastutustundlikuks muutmiseks

Vajadus AI valitsuse järele: miks see on tema ettevõtte jaoks oluline

AI valitsus tagab AI süsteemide väljatöötamise ja kasutamise eetiliselt, läbipaistvalt ja vastavalt inimlikele väärtustele ja juriidilistele nõuetele.

AI valitsuse olulised põhjused on:

• Eetilised kaalutlused: käsitleb kallutatud otsuste ja ebaõiglaste tulemuste potentsiaali, tagab õigluse ja austuse inimõiguste vastu.
• Juriidiline ja regulatiivne vastavus: tagab AI-spetsiifiliste seaduste (näiteks EL KI seaduse) ja olemasolevate andmekaitseeeskirjade (GDPR) väljatöötamise vastavuse.
• Riskijuhtimine: pakub raamistikku AI -ga seotud riskide tuvastamiseks, hindamiseks ja kontrollimiseks, näiteks klientide usalduse kaotamine, kompetentsi kaotamine või kallutatud otsustusprotsessid.
• Järelevalve: edendab läbipaistvust ja seletatavust AI otsuste korral ning loob usalduse töötajate, klientide ja sidusrühmade vahel.
• Väärtuse maksimeerimine: veenduge, et AI kasutamine oleks suunatud ärieesmärkidele ja selle eelised rakendatakse tõhusalt.

Ilma mõistliku juhtimiseta võib AI põhjustada tahtmatuid kahjusid, eetilisi rikkumisi, seaduslikke karistusi ja mainekahjustusi.

AI valitsus ei ole lihtsalt vastavus- või riskide vähendamise funktsioon, vaid strateegiline pioneer. Selgete reeglite, vastutuse ja eetiliste juhiste kindlaksmääramisel saavad organisatsioonid edendada keskkonda, kus AI uuendused võivad vastutustundlikult areneda, mis viib jätkusuutlikumate ja usaldusväärsemate AI -lahendusteni. AI valitsuse vajadus on otseselt võrdeline AI -süsteemide suureneva autonoomia ja keerukusega. Kui lihtsate AI -assistentide organisatsioonid lähevad edasi keerukamatele AI agentidele ja põhimudelitele, tuleb ka juhtimise ulatust ja ranget edasi arendada, et tulla toime uute väljakutsetega raamatupidamise, läbipaistvuse ja kontrolli osas.

Raamistööd ja parimad tavad tõhusa AI valitsuse jaoks

Juhtimise lähenemisviisid ulatuvad mitteametlikust (ettevõtte väärtustel) kuni ad hoc lahendusteni (reaktsioon konkreetsetele probleemidele) kuni formaalseteni (põhjalikud raamistikud).

Juhtivad raamistikud (näited):

• NIST AI riskijuhtimise raamistik (AI RMF): keskendub toetusorganisatsioonidele AI-ga seotud riskide kontrollimisel selliste funktsioonide kaudu nagu maksud, kaardistamine, mõõtmine ja juhtimine.
• ISO 42001: loob põhjaliku AI juhtimissüsteemi, mis nõuab juhiseid, riskijuhtimist ja pidevat täiustamist.
• OECD AI põhimõtted: edendada AI vastutustundlikku käitlemist ja rõhutada inimõigusi, õiglust, läbipaistvust ja vastutust.

Parim tava rakendamise jaoks:

• Sisejuhtimise struktuuride ehitamine (nt AI eetika, ristfunktsionaalsed töörühmad), millel on selged rollid ja vastutus.
• AI-rakenduste riskipõhise klassifitseerimissüsteemi rakendamine.
• Tugeva andmevalitsuse ja juhtkonna tagamine, sealhulgas andmete kvaliteet, andmekaitse ja moonutuste ülevaatamine.
• Vastavus- ja vastavusülevaadete rakendamine vastavalt asjakohastele standarditele ja määrustele.
• Inimjärelevalve ettevalmistamine, eriti kõrge riskiga süsteemide ja kriitiliste otsuste jaoks.
• Sidusrühmade (töötajad, kasutajad, investorid) integreerimine läbipaistva suhtluse kaudu.
• Selgete eetiliste suuniste väljatöötamine ja nende integreerimine AI arendustsüklisse.
• Investeerimine koolituskursustesse ja muudatuste juhtimisse, et tagada juhtimisjuhiste mõistmine ja aktsepteerimine.
• Alustage selgelt määratletud rakenduste ja pilootprojektidega, seejärel järk -järgult skaleerides.
• Ettevõttes kasutatud AI -süsteemide kataloogi haldamine.

Tõhus AI valitsus ei ole ühikulahendus. Organisatsioonid peavad kohandama raamistikuid, näiteks NIST AI RMF või ISO 42001 oma konkreetse tööstuse, suuruse, riskide riski ja kasutatavate AI -tüüpidega. Puhtalt teoreetiline ülevõtmine raamistikuta ilma praktilise kohanemiseta pole tõenäoliselt tõhus. AI valitsuses "inimtegur" on sama oluline kui aspektid "protsess" ja "tehnoloogia". See hõlmab vastutuse selget määramist, põhjalikku koolitust ja kultuuri edendamist, mis hindab eetilist ja vastutustundlikku AI kasutamist. Ilma töötajate aktsepteerimise ja mõistmiseta ebaõnnestub isegi kõige paremini kavandatud juhtimisraamistik.

AI valitsuse raamistiku põhikomponendid

AI valitsuse raamistiku kujutise põhikomponendid: xpert.digital

See tabel pakub põhjalikku kontrollnimekirja ja juhiseid juhtidele, kes soovivad oma AI valitsust luua või parendada.

AI valitsuse raamistiku põhikomponendid on AI vastutustundliku ja tõhusa kasutamise tagamiseks üliolulised. Kesksed põhimõtted ja eetilised juhised peaksid kajastama ettevõtte väärtusi ja orienteeruma inimõiguste, õigluse ja läbipaistvuse poole. Rollid ja kohustused tuleb selgelt määratleda; See hõlmab AI eetikanõukogu, andmehaldureid ja mudelieksamitootjaid, kusjuures ülesanded, otsustusõigused ja arvelduskohustus tuleb selgelt kindlaks määrata. Tõhus riskijuhtimine nõuab riskide tuvastamist, hindamist ja vähendamist, nagu need, mis on määratletud EL Ki seaduste kategooriate alusel. Regulaarsed riskihinnangud ning vähendamise strateegiate väljatöötamine ja jälgimine mängivad siin keskset rolli. Andmete juhtimine tagab, et võetakse arvesse selliseid aspekte nagu kvaliteedi, andmekaitse, turvalisuse ja eelarvamuste äratundmine, sealhulgas GDPR -i järgimine ja diskrimineerimise vastased meetmed. Mudel elutsükli juhtimine hõlmab standardiseeritud protsesse arendamise, valideerimise, kasutamise, jälgimise ja kasutuselevõtu jaoks ning paneb erilist rõhku dokumentatsioonile, versioonile ja pidevale jõudluse jälgimisele. Läbipaistvus ja seletatavus on hädavajalik, et tagada AI otsuste jälgitavus ja avalikustada AI kasutamine. Juriidiliste nõuete järgimine, näiteks EL KI seadus ja GDPR, tuleb tagada ka pideva läbivaatamise ja protsesside kohandamise ning koostööga juriidilise osakonnaga. Arendajate, kasutajate ja juhtide teadvuse koolitamine ja teravdamine edendab AI aluste, eetiliste aspektide ja juhtimisjuhiste mõistmist. Lõpuks tuleb tõrkehäirete, eetiliste rikkumiste või julgeolekujuhtumite tõhusaks käsitlemiseks tagada juhtumite reaktsioon ja heastamine. See hõlmab väljakujunenud aruandlusmarsruute, eskalatsiooniprotsesse ja parandusmeetmeid, mis võimaldavad kiiret ja suunatud sekkumist.

Sobib selleks:

• Võistlus tehisintellekti valdkonnas (AI): 7 riiki, mida peaksite silmas pidama - teiega Saksamaa - kümme parimat näpunäidet

Võtke juhtpositsioon: AI muutmiseks strateegiline imperatiiv

Kultiveerige AI valmisolekut: pideva õppimise roll ja edasine kvalifikatsioon

Lisaks eriteadmistele vajavad juhid oma ettevõtete tõhusaks edendamiseks AI strateegilist mõistmist. Juhtide AI koolitus peaks hõlmama AI aluseid, edukaid juhtumianalüüse, andmehaldust, eetilisi kaalutlusi ja AI potentsiaali tuvastamist oma ettevõttes. Alates 2. veebruarist 2025 näeb EL KI seadus (4) ette AI kompetentsi personalile, kes on seotud AI -süsteemide arendamisega või kasutamisega. See hõlmab AI -tehnoloogiate mõistmist, rakenduste teadmisi, kriitilisi mõtlemist ja õigusraamistiku tingimusi.

Juhtide AI -koolituse eelised hõlmavad võimalust juhtida AI -projekte, arendada jätkusuutlikke AI -strateegiaid, optimeerida protsesse, tagada konkurentsieelised ning tagada eetiline ja vastutustundlik AI kasutamine. AI kompetentsi ja oskuste puudumine on AI kohanemisele märkimisväärne takistus. Saadaval on erinevad koolitusvormingud: sertifikaatide kursused, seminarid, veebikursused, kohaloleku koolitus.

AI valmisolek ei tähenda mitte ainult tehniliste oskuste omandamist, vaid ka pideva õppimise ja kohanemisvõime mõtteviisi edendamist kogu organisatsioonis. AI kiiret arengut silmas pidades võib konkreetne tööriistapõhine koolitus olla aegunud. Seetõttu on AI põhilised teadmised ja kriitilise mõtlemise oskused püsivad investeeringud. EL KI seaduse "AI pädevuskohustus" on edasise kvalifikatsiooni regulatiivne mootor, kuid organisatsioonid peaksid seda nägema kui võimalust, mitte ainult vastavuskoormusena. AI-kompetentsem tööjõud on paremini varustatud uuenduslike AI-rakenduste tuvastamiseks, tööriistade tõhusaks kasutamiseks ja eetiliste mõjude mõistmiseks, mis viib AI-tulemuste üldiselt paremate tulemusteni. AI -oskuste/mõistmise puudumise ja varju AI leviku vahel on selge seos. Investeeringud AI terviklikku moodustumisse võivad otseselt vähendada AI-ga mitteametita AI kasutamisega seotud riske, võimaldades töötajatel teha teadlikke ja vastutustundlikke otsuseid.

Võimalused ja riskid sünteesivad: AI suveräänse juhtimise tegevuskava

AI ümberkujundamise juhtimine nõuab terviklikku mõistmist tehnoloogia (innovatsioon, tõhusus, kvaliteet) ja selle loomupäraste riskide (eetiline, juriidiliselt, sotsiaalselt) potentsiaalist.

Organisatsiooni AI -reiside ennetav disain hõlmab AI suveräänset juhtimist:

• Eetiliste põhimõtete ja õigusraamistiku, näiteks EL Ki seaduse põhjal põhineva tugeva AI valitsuse loomine.
• Pideva õppimise ja AI kompetentsi kultuuri edendamine kõigil tasanditel.
• AI rakenduste strateegiline tuvastamine ja prioriteetide seadmine, mis pakuvad käegakatsutavat väärtust.
• Inimeste annete tugevdamine keskendudes AI inimlike mõjude asendamise ja haldamise asemel keskendumise oskustele.
• Ennetavaid juhtimisprobleeme nagu Schatten-ki.

Lõppeesmärk on kasutada AI -d säästva kasvu ja konkurentsieeliste strateegilise teerajajana ning vähendada samal ajal nende võimalikke puudusi. Tõeline "suveräänne AI juhtimine" ületab sisemise organisatsiooni juhtimise ja hõlmab laiemat arusaamist AI sotsiaalsetest mõjudest ja ettevõtte rollist selles ökosüsteemis. See tähendab osalemist poliitilistes aruteludes, aidates kaasa eetiliste standardite määramisele ja AI -le sotsiaalse kaevude ja mitte ainult kasumi kasutamiseks. AI ümberkujundamise teekond ei ole lineaarne ja see sisaldab navigeerimist ebaselguste ja ootamatute väljakutsete kaudu. Seetõttu peavad juhid kasvatama organisatsiooni paindlikkust ja vastupidavust, et nende meeskonnad saaksid AI kohaneda ettenägematute tehnoloogiliste arengute, regulatiivsete muutuste või turuga seotud häiretega.

Sobib selleks:

• Kümme parimat nõu ja planeerimise-artikli intelligentsuse ülevaade ja näpunäited: erinevad AI-mudelid ja tüüpilised rakendusalad

Tehnoloogiate mõistmine ja kasutamine: AI alused otsustajatele

Tehisintellekti kaudu ümberkujundamine ei ole enam kauge tulevikuvisioon, vaid praegune reaalsus, mis seab väljakutse igas suuruses ja tööstusharudes ning pakub samal ajal tohutuid võimalusi. Spetsialistide ja juhtide jaoks tähendab see aktiivset rolli selle muudatuse kujundamisel, et tõsta AI potentsiaal vastutustundlikult ja juhtida sellega seotud riske enesekindlalt.

AI põhitõed alates generatiivsetest mudelitest kuni assistentide ja agentide eristamiseni kuni tehnoloogiliste juhtideni nagu masinõpe ja põhimudelid, moodustavad aluse sügavamale mõistmiseks. Need teadmised on hädavajalikud, et olla võimeline tegema AI-süsteemide kasutamise ja integreerimise kohta hästi põhjendatud otsuseid.

Juriidiline raamistik, eriti EL Ki seadus, seab selged juhised AI väljatöötamiseks ja rakendamiseks. Riskipõhine lähenemisviis ja sellest tulenevad kohustused, eriti kõrge riskiga süsteemide ja töötajate nõutava AI pädevuse osas, nõuavad ennetavat arutelu ja tugevate juhtimisstruktuuride rakendamist. Uuendustegevuse ja vastutuse vajaduse vahelise pinge valdkond tuleb lahutada integreeritud strateegia abil, mis peab vastavust ja eetikat innovatsiooniprotsessi lahutamatuks osaks.

AI võimalikud kasutusalad on mitmekesised ja tööstusharudes. Sobivate kasutusjuhtumite tuvastamine, tõhusate interaktsioonitehnikate juhtimine, näiteks vitamine ja varjurakenduste teadlik kasutamine on peamised pädevused, et rakendada AI lisaväärtust teie enda vastutusalas.

Viimaseks, kuid mitte vähem tähtis, muudab AI jätkusuutlikult teed, nagu juhitakse, töötas koos ja loovus elab. Juhid peavad kohandama oma oskusi, et keskenduda rohkem inimoskustele nagu empaatia, kriitiline mõtlemine ja muutuste juhtimine ning luua kultuur, milles inimesed ja masin töötavad süneetiliselt. Koostöö edendamine ja AI integreerimine loomingulise partnerina nõuavad uusi mõtte- ja juhtimisviise.

Põhjaliku AI valitsuse loomine ei ole valikuline lisavarustus, vaid strateegiline vajadus. See loob AI eetilise, läbipaistva ja ohutu kasutamise raamistiku, minimeerib riske ja loob usalduse kõigisse sidusrühmadesse.

AI ümberkujundamine on teekond, mis nõuab pidevat õppimist, kohanemisvõimet ja selget visiooni. Spetsialistid ja juhid, kes seisavad silmitsi nende väljakutsetega ning sisestavad siin esitatud põhimõtted ja tavad, on hästi varustatud oma organisatsioonide, valdkondade ja meeskondade tuleviku kujundamiseks ning tehisintellekti ajastul enesekindlalt.