Valoarea adăugată a inteligenței artificiale? Înainte de a investi în inteligență artificială: Identificați cei 4 ucigași tăcuți ai proiectelor de succes

Care sunt cele mai frecvente probleme întâlnite la implementarea inteligenței artificiale în companii?

Implementarea inteligenței artificiale în companii prezintă o imagine dezamăgitoare: în ciuda investițiilor semnificative, majoritatea proiectelor de inteligență artificială eșuează înainte de a ajunge măcar la utilizare productivă. Studiile arată că între 80 și 95% din toate proiectele pilot de inteligență artificială nu ajung niciodată în faza de scalare. Problema constă rareori în tehnologia în sine, ci mai degrabă în provocările structurale pe care multe companii le subestimează.

Motivele acestui eșec sunt multiple și sistematice. Un studiu recent al Gartner arată că până la 34% dintre companii identifică disponibilitatea datelor sau calitatea datelor ca un obstacol principal. În același timp, 42% dintre companii raportează că mai mult de jumătate din proiectele lor de inteligență artificială au fost amânate sau complet abandonate din cauza problemelor de furnizare a datelor.

Există o discrepanță deosebit de problematică între succesele tehnice din faza pilot și scalarea practică. Un studiu MIT ilustrează faptul că aproape toate proiectele pilot care implică inteligența artificială generativă nu reușesc să ofere o valoare durabilă, deoarece nu sunt integrate în agenda strategică și se desfășoară ca experimente izolate.

Legat de asta:

• Adevărata mină de aur: liderul Germaniei în domeniul datelor istorice în domeniul inteligenței artificiale și roboticii

De ce datele nu sunt adesea pregătite pentru aplicațiile de inteligență artificială?

Problemele legate de date reprezintă unul dintre cele mai fundamentale obstacole în calea implementărilor de succes ale inteligenței artificiale. Multe organizații presupun că un model suficient de inteligent poate crea automat valoare din datele existente, dar această presupunere se dovedește a fi înșelătoare în practică.

Realitatea prezintă o imagine diferită: cu cât organizația este mai mare, cu atât structurile sale de date sunt adesea mai haotice. Datele sunt adesea stocate izolat în diverse sisteme, sunt incomplete, nestructurate sau urmează formate inconsistente. Această fragmentare duce la fenomenul paradoxal că, deși companiile dețin cantități mari de date, aceste date sunt practic inutilizabile pentru aplicațiile de inteligență artificială.

Un aspect deosebit de important este calitatea datelor. Studiile arată că până la 80% din timpul alocat proiectelor de inteligență artificială trebuie alocat pregătirii datelor. Printre problemele frecvente se numără formatele de date inconsistente, etichetele lipsă sau incorecte, informațiile învechite și erorile sistematice din datele de antrenament. Această calitate slabă a datelor poate duce la halucinații ale modelului sau la o lipsă de context, determinând în cele din urmă utilizatorii să abandoneze sistemul.

În plus, legile privind protecția datelor, restricțiile de acces și compartimentele izolate interne complică semnificativ accesul la datele relevante. GDPR și alte cerințe de conformitate creează bariere suplimentare care trebuie luate în considerare atunci când se utilizează datele în scopuri de inteligență artificială. Prin urmare, companiile trebuie să învețe să dezvolte sisteme de inteligență artificială care pot lucra cu date dispersate și incomplete, procesând în același timp în siguranță informații sensibile.

Ce rol joacă infrastructura IT în eșecul inteligenței artificiale?

Integrarea sistemelor de inteligență artificială în arhitecturile existente ale întreprinderilor se dovedește a fi o provocare tehnică complexă, care depășește cu mult simpla implementare a algoritmilor. IA este utilă doar în măsura în care are capacitatea de a se integra perfect în realitățile operaționale ale unei organizații.

Arhitecturile moderne ale întreprinderilor sunt caracterizate de un amestec eterogen de sisteme moștenite și aplicații cloud care trebuie interconectate dincolo de granițele departamentale și naționale. Această complexitate provine din decenii de evoluție IT, în care sisteme noi au fost construite peste cele existente, fără a fi planificată o arhitectură generală coerentă.

Sistemele vechi prezintă o provocare deosebită. Aceste sisteme mai vechi adesea nu dispun de interfețele și API-urile moderne necesare pentru integrarea inteligenței artificiale. Acestea utilizează frecvent formate și standarde de date învechite, au o documentație insuficientă și nu dispun de expertiza tehnică necesară pentru integrare. În același timp, aceste sisteme sunt profund integrate în procesele de afaceri și nu pot fi pur și simplu înlocuite fără a suporta riscuri semnificative pentru afaceri.

Cerințele de securitate și conformitate agravează și mai mult această problemă. Sistemele vechi pot lipsi de măsurile robuste de securitate și controalele de acces necesare pentru a proteja datele sensibile. Integrarea inteligenței artificiale în aceste medii ridică preocupări semnificative în materie de securitate și conformitate, în special în industriile extrem de reglementate.

Lunile de încercări de integrare a Modelelor de Limbaj Mari (LMB) în medii rigide și dezbaterile nesfârșite dintre soluțiile locale și cele în cloud împiedică semnificativ progresul. Noile instrumente de inteligență artificială introduc adesea o complexitate suplimentară în loc să rezolve problemele existente. Soluția constă în dezvoltarea unei arhitecturi coerente care conectează nativ sursele de date, înțelege contextul organizațional și oferă transparență de la bun început.

Cum poate fi măsurat succesul inteligenței artificiale atunci când obiectivele sunt neclare?

Măsurarea succesului inteligenței artificiale (IA) este una dintre cele mai dificile provocări din domeniul inteligenței artificiale la nivel de întreprindere, mai ales atunci când obiective clare nu au fost definite de la bun început. Obiectivele neclare se numără printre cele mai frecvente motive ale eșecurilor IA și duc la un cerc vicios de dovezi insuficiente ale rentabilității investiției (ROI) și lipsă de scalabilitate.

Prea multe proiecte pilot apar din pură curiozitate tehnologică, în loc să abordeze probleme reale de afaceri. Această abordare exploratorie poate fi utilă în cercetare, dar în companii duce la proiecte fără criterii de succes măsurabile. Indicatorii cheie de performanță sunt adesea complet absenți sau formulați atât de vag încât nu permit nicio evaluare semnificativă.

Un cadru structurat pentru măsurarea rentabilității investiției începe cu definirea clară a obiectivelor de afaceri și traducerea acestora în indicatori cheie de performanță (KPI) măsurabili. Acesta ar trebui să includă atât indicatori principali, care oferă semnale timpurii de succes sau eșec, cât și indicatori întârziați, care măsoară efectele pe termen lung. Formula clasică a rentabilității investiției stă la baza acesteia: rentabilitatea investiției este egală cu beneficiul total minus costurile totale, împărțit la costurile totale, înmulțit cu 100%.

Totuși, această viziune simplistă este insuficientă pentru investițiile în inteligență artificială, deoarece atât costurile, cât și beneficiile prezintă structuri mai complexe. Partea de costuri include nu doar cheltuieli evidente pentru licențe și hardware, ci și costuri ascunse pentru curățarea datelor, instruirea angajaților și întreținerea continuă a sistemului. Deosebit de critice sunt costurile adesea subestimate de gestionare a schimbărilor care apar atunci când angajații trebuie să învețe noi fluxuri de lucru.

În ceea ce privește beneficiile, se pot distinge mai multe categorii: Avantajele monetare directe prin economii de costuri sau creșterea veniturilor sunt cele mai ușor de cuantificat. Mai puțin evidente, dar adesea mai valoroase, sunt beneficiile indirecte, cum ar fi îmbunătățirea calității deciziilor, reducerea ratelor de eroare sau creșterea satisfacției clienților. Nu toate beneficiile inteligenței artificiale pot fi exprimate direct în cifre. Îmbunătățirea calității deciziilor prin analize bazate pe date poate crea o valoare semnificativă pe termen lung, chiar dacă aceasta este dificil de cuantificat.

Chiar și în cazul succeselor tehnice, obstacolele organizaționale blochează adesea tranziția către scalare: ciclurile bugetare, fluctuația de personal, structurile de stimulare neclare sau întârzierile în conformitate pot bloca chiar și proiectele pilot de succes. Soluția constă în definirea așteptărilor de la început și stabilirea unor obiective concrete, măsurabile: creșterea veniturilor, economie de timp, reducerea riscurilor sau combinații ale acestor factori. În plus, planificarea trebuie să includă adoptarea, nu doar implementarea tehnică.

De ce este atât de dificil să construiești încredere în IA?

Stabilirea încrederii în sistemele de inteligență artificială este una dintre cele mai complexe și critice provocări din domeniul inteligenței artificiale la nivel de întreprindere. Această provocare este deosebit de problematică deoarece încrederea este dificil de construit, dar ușor de pierdut, iar fără încredere, utilizarea scade rapid, chiar și cu modele precise și utile.

Problema încrederii începe cu lipsa fundamentală de transparență din sistemele moderne de inteligență artificială. Multe modele avansate de inteligență artificială funcționează ca așa-numitele „cutii negre”, ale căror procese decizionale sunt de neînțeles chiar și pentru experți. Această lipsă de transparență înseamnă că utilizatorii și factorii de decizie nu pot înțelege cum ajunge un sistem la anumite rezultate, ceea ce generează în mod natural scepticism și rezistență.

IA explicabilă devine un factor crucial de succes în acest context. XAI cuprinde metode și tehnici care fac deciziile și funcționarea modelelor de IA ușor de înțeles și de înțeles pentru oameni. Astăzi, adesea nu mai este suficient ca o IA să ofere pur și simplu răspunsul corect - modul în care ajunge la acel răspuns este la fel de important.

Importanța explicabilității este întărită de mai mulți factori: Utilizatorii sunt mai predispuși să accepte deciziile legate de inteligența artificială dacă le pot înțelege. Cerințele de reglementare precum GDPR și Legea UE privind inteligența artificială impun din ce în ce mai mult procese decizionale explicabile. Transparența permite detectarea și corectarea discriminării și a erorilor sistematice. Dezvoltatorii pot optimiza mai ușor modelele dacă înțeleg temeiul deciziilor lor.

Chiar și erorile minore pot genera o neîncredere semnificativă dacă sistemul este perceput ca fiind opac. Acest lucru este problematic în special în domeniile în care deciziile pot avea consecințe de amploare. Prin urmare, explicabilitatea, buclele de feedback și transparența nu sunt caracteristici opționale, ci cerințe esențiale pentru utilizarea cu succes a inteligenței artificiale.

Echipele de conformitate operează în mod natural cu prudență, ceea ce încetinește procesele de aprobare. Scepticismul față de modelele de tip „cutie neagră”, cerințele de guvernanță a datelor și incertitudinile de reglementare sunt reale și împiedică semnificativ adoptarea. Lipsa standardelor pentru dezvoltare, implementare și evaluare înseamnă că fiecare proiect devine o nouă „întreprindere specială” în loc să se bazeze pe procese deja stabilite.

Platformă de inteligență artificială gestionată - Imagine: Xpert.Digital

Aici veți afla cum poate compania dumneavoastră să implementeze soluții personalizate de inteligență artificială rapid, în siguranță și fără bariere mari de intrare.

O platformă de inteligență artificială gestionată este soluția completă și fără griji pentru inteligența artificială. În loc să vă confruntați cu tehnologii complexe, infrastructură costisitoare și procese de dezvoltare îndelungate, primiți o soluție gata pregătită, adaptată nevoilor dumneavoastră, de la un partener specializat – adesea în doar câteva zile.

Principalele avantaje, pe scurt:

⚡ Implementare rapidă: De la idee la aplicație gata de utilizare în zile, nu luni. Oferim soluții practice care creează valoare adăugată imediată.

🔒 Securitate maximă a datelor: Datele dumneavoastră sensibile rămân la dumneavoastră. Garantăm procesare sigură și conformă, fără a partaja date cu terțe părți.

💸 Fără risc financiar: Plătești doar pentru rezultate. Investițiile inițiale mari în hardware, software sau personal sunt complet eliminate.

🎯 Concentrează-te pe afacerea ta principală: Concentrează-te pe ceea ce faci cel mai bine. Noi ne ocupăm de întreaga implementare tehnică, operare și mentenanță a soluției tale de inteligență artificială.

📈 Pregătit pentru viitor și scalabil: Inteligența artificială crește odată cu tine. Asigurăm optimizare și scalabilitate continuă și adaptăm flexibil modelele la noile cerințe.

Mai multe informații aici:

• Platformă de inteligență artificială gestionată

Cum depășim rezistența culturală la IA?

Provocările culturale ale implementării inteligenței artificiale sunt adesea subestimate, însă reprezintă unul dintre cei mai importanți factori de succes. Managementul schimbării organizaționale depășește cu mult considerațiile tehnice și necesită o abordare sistematică pentru a depăși rezistența profund înrădăcinată.

Sistemele IT învechite sunt adesea adânc înrădăcinate în procesele unei companii, iar introducerea de noi procese bazate pe inteligență artificială poate întâmpina o rezistență semnificativă din partea angajaților obișnuiți cu fluxuri de lucru și metode consacrate. Această rezistență provine mai puțin din lipsa de voință și mai mult din incertitudine și teama de necunoscut.

O abordare structurată a schimbării culturale cuprinde mai multe dimensiuni. Cultura inovației formează fundamentul și ar trebui să respecte câteva criterii cheie: deschidere demonstrabilă la schimbare la toate nivelurile organizaționale, comunicare clară și transparență cu privire la obiectivele care trebuie atinse prin utilizarea inteligenței artificiale, evidențiind beneficiile atât pentru companie, cât și pentru angajații acesteia. Dialogul deschis la toate nivelurile ierarhice este esențial pentru a reduce temerile și prejudecățile existente față de noile tehnologii.

Creșterea gradului de conștientizare și educarea sunt primii pași critici. Angajații și managerii trebuie să înțeleagă de ce IA este relevantă pentru companie și cum poate contribui la atingerea obiectivelor strategice. Atelierele, sesiunile de instruire și evenimentele informative sunt mijloace eficiente de transmitere a cunoștințelor și de abordare a preocupărilor. Promovarea alfabetizării în domeniul IA - adică o înțelegere fundamentală a inteligenței artificiale și a aplicațiilor acesteia - este o prioritate.

Dezvoltarea abilităților de inteligență artificială necesită investiții atât în ​​expertiză tehnică, cât și în înțelegerea modului în care inteligența artificială este aplicată în contexte de afaceri specifice. Programele de instruire personalizate și colaborarea cu experți externi pot fi neprețuite în acest sens. Este esențial ca angajații să considere inteligența artificială nu ca pe o amenințare, ci ca pe un instrument care să le sprijine munca.

Adaptarea structurilor și proceselor este inevitabilă. Companiile ar trebui să fie pregătite să pună la îndoială metodele tradiționale de lucru și să adopte abordări noi, mai agile. Aceasta poate include introducerea de noi canale de comunicare, adaptarea proceselor decizionale sau reproiectarea fluxurilor de lucru. IA nu ar trebui privită ca un element extern, ci ca o parte integrantă a culturii corporative.

Liderii joacă un rol cheie în procesul de transformare culturală. Aceștia nu trebuie doar să definească viziunea și strategia, ci și să acționeze ca modele și să întruchipeze valorile unei culturi bazate pe inteligență artificială. Promovarea unei culturi a experimentării și a învățării pe tot parcursul vieții este esențială. Programele de dezvoltare a leadershipului pot ajuta la creșterea gradului de conștientizare și a abilităților necesare.

Legat de asta:

• Automatizarea afacerilor cu un exemplu practic: Cum inteligența artificială comprimă o întreagă zi de lucru de creare a ofertelor în doar câteva clicuri și secunde

Ce caracterizează implementările de succes ale inteligenței artificiale?

În ciuda numeroaselor provocări, unele companii obțin o valoare adăugată reală prin intermediul inteligenței artificiale: timpi de procesare înjumătățiți pentru documente complexe, automatizarea securizată a sarcinilor care necesită evaluări ample și modernizarea bazelor de cod vechi de zeci de ani în doar câteva săptămâni. Diferența crucială nu constă în utilizarea instrumentelor generice, ci în soluțiile personalizate pentru situația specifică a fiecărei companii.

Implementările de succes sunt caracterizate de o abordare nativă bazată pe inteligență artificială, în care inteligența artificială este integrată de la bun început și schimbă fundamental modul în care este structurată munca. Aceste companii înțeleg că adoptarea inteligenței artificiale nu este doar o decizie tehnologică, ci un progres organizațional care necesită soluții reale pentru sistemele, structurile și oamenii care stimulează creșterea.

Un model sistematic de maturitate identifică cinci dimensiuni critice pentru scalarea cu succes a inteligenței artificiale: strategie și organizare, cultură și managementul schimbării, resurse și procese, date și tehnologie și infrastructură. Fiecare dimensiune se dezvoltă în niveluri de maturitate care descriu progresiv progresul către integrarea completă a inteligenței artificiale.

Companiile cu succes strategic dezvoltă o strategie clară de inteligență artificială, aliniată cu obiectivele lor de afaceri. Acestea definesc domenii de aplicare specifice și măsoară succesul folosind indicatori cheie de performanță (KPI) atât financiari, cât și nefinanciari. Un aspect crucial este că inteligența artificială este integrată în agenda strategică, mai degrabă decât să funcționeze ca experimente izolate.

În domeniile culturii și managementului schimbării, organizațiile de succes promovează acceptarea și înțelegerea IA printr-o instruire cuprinzătoare și o comunicare transparentă cu privire la beneficiile și riscurile acesteia. Acestea cultivă o atitudine mai deschisă față de colaborarea cu IA și recompensează angajații care dezvoltă soluții inovatoare de IA.

Structurarea alocării resurselor și stabilirea unor procese robuste pentru prioritizarea și scalarea eficientă a proiectelor de inteligență artificială sunt alți factori de succes. Implicarea timpurie a departamentului IT și a managementului poate preveni blocajele și poate asigura succesul pe termen lung.

Cum dezvolți o arhitectură nativă pentru inteligența artificială?

Dezvoltarea unei arhitecturi native bazate pe inteligență artificială necesită o regândire fundamentală a modului în care companiile își proiectează și implementează infrastructura tehnologică. AI-native înseamnă că funcționalitățile AI sunt integrate în arhitectura sistemului de la zero, în loc să fie adăugate ulterior.

O abordare modulară s-a dovedit deosebit de eficientă. În loc să se dezvolte sisteme monolitice, aplicațiile de inteligență artificială ar trebui să fie împărțite în componente mai mici, independente. Acest lucru permite scalarea și actualizările specifice ale părților individuale ale sistemului, fără a afecta sistemul în ansamblu. Această modularitate este deosebit de importantă în mediile complexe ale întreprinderilor, unde diferite departamente au cerințe variate.

Implementarea practicilor MLOps este esențială pentru scalarea sustenabilă a proiectelor de inteligență artificială. Conductele CI/CD automatizate permit implementarea rapidă și fiabilă a modelelor, în timp ce monitorizarea continuă asigură performanțe constante în timp. Componentele cheie ale unei conducte MLOps includ gestionarea automată a datelor, controlul versiunilor pentru date, cod și modele, instruirea automată, un registru central de modele și automatizarea implementării.

Gestionarea eficientă a datelor stă la baza oricărei arhitecturi native pentru inteligența artificială. Companiile trebuie să investească în modernizarea infrastructurii lor de date, inclusiv implementarea de soluții bazate pe cloud, îmbunătățirea calității datelor și stabilirea de platforme sigure pentru schimbul de date. Formatele de date standardizate și interoperabilitatea sunt de o importanță centrală în acest proces.

Scalabilitatea trebuie luată în considerare de la bun început. Arhitecturile native pentru inteligența artificială trebuie să satisfacă nevoile actuale, permițând în același timp creșterea viitoare. Acest lucru necesită o planificare strategică care să definească clar volumele de date așteptate, numărul de utilizatori și criteriile de performanță și să dezvolte o arhitectură scalabilă bazată pe acestea.

Legat de asta:

• Sfârșitul instruirii în domeniul inteligenței artificiale? Strategii de inteligență artificială în tranziție: abordarea „Blueprint” în loc de munți de date – Viitorul inteligenței artificiale în companii

De ce structuri de guvernanță are nevoie IA?

Stabilirea unor structuri de guvernanță adecvate este esențială pentru utilizarea cu succes și responsabilă a inteligenței artificiale în companii. Odată cu intrarea în vigoare a Legii UE privind inteligența artificială în august 2024, companiile se confruntă cu cerințe de reglementare din ce în ce mai complexe.

Guvernanța IA cuprinde mai multe dimensiuni critice. Guvernanța datelor asigură că datele cu caracter personal sunt prelucrate în conformitate cu GDPR și alte reglementări privind protecția datelor. Aceasta include implementarea principiilor Privacy by Design și Privacy by Default, efectuarea de evaluări ale impactului asupra protecției datelor pentru sistemele de IA cu risc ridicat și asigurarea transparenței în procesele decizionale automatizate.

Legea UE privind inteligența artificială definește diverse categorii de risc pentru sistemele de inteligență artificială și stabilește cerințe specifice. Companiile trebuie să documenteze în mod transparent sursele datelor de instruire și să eticheteze clar conținutul generat de inteligența artificială. Pentru aplicațiile cu risc ridicat, acestea trebuie să își protejeze în mod activ sistemele de manipulare și să asigure monitorizarea umană continuă. Aplicațiile cu risc inacceptabil sunt complet interzise.

Dimensiunea etică a guvernanței IA abordează aspecte legate de corectitudine, transparență și responsabilitate. Aceasta include implementarea unor sisteme de monitorizare a prejudecăților, asigurarea unor decizii explicabile și stabilirea unor mecanisme de feedback pentru persoanele afectate. Menținerea unui echilibru între inovație și utilizarea responsabilă este deosebit de importantă.

Structurile de conformitate trebuie concepute proactiv. Companiile trebuie să abordeze cadrul de reglementare, să implementeze cadre robuste de gestionare a datelor și să asigure respectarea principiilor etice ale inteligenței artificiale. Colaborarea dintre companii, factorii de decizie și experții juridici este crucială pentru dezvoltarea unor linii directoare clare și a celor mai bune practici.

Cum măsurați succesul pe termen lung al inițiativelor de inteligență artificială?

Măsurarea succesului pe termen lung al inițiativelor de inteligență artificială necesită un sistem de evaluare multidimensional care să ia în considerare atât factorii cantitativi, cât și cei calitativi. Succesul investițiilor în inteligență artificială adesea nu se manifestă imediat, ci se dezvoltă pe parcursul mai multor ani.

Un concept cuprinzător de măsurare începe cu o definiție clară a indicatorilor principali și întârziați. Indicatorii principali oferă semnale timpurii de succes sau eșec și includ parametri precum acceptarea utilizatorilor, disponibilitatea sistemului și măsurătorile inițiale ale productivității. Indicatorii întârziați măsoară efectele pe termen lung, cum ar fi rentabilitatea investiției, satisfacția clienților și câștigurile de cotă de piață.

Măsurarea inițială înainte de implementarea inteligenței artificiale este crucială pentru evaluarea ulterioară a succesului. Fără o înțelegere precisă a situației inițiale, îmbunătățirile nu pot fi cuantificate. Această valoare inițială ar trebui să cuprindă nu doar indicatorii operaționali, ci și să documenteze factorii culturali și organizaționali.

Indicatorii cheie de performanță operațională (KPI) joacă un rol central în evaluarea continuă. Eficiența proceselor poate fi măsurată prin economiile de timp în sarcinile recurente. Reducerea erorilor este un alt indicator important, deoarece sistemele de inteligență artificială pot depăși acuratețea deciziilor umane în multe domenii. Scalabilitatea soluțiilor de inteligență artificială oferă o valoare deosebită, deoarece sistemele implementate o singură dată pot fi adesea extinse pentru a gestiona seturi de date mai mari fără o creștere proporțională a costurilor.

Dimensiunile calitative ale valorii adăugate nu trebuie neglijate. Îmbunătățirea calității procesului decizional prin analize bazate pe date poate crea o valoare semnificativă pe termen lung, chiar dacă aceasta este dificil de cuantificat. Satisfacția angajaților poate crește atunci când inteligența artificială preia sarcini repetitive, permițându-le să se concentreze asupra activităților care adaugă mai multă valoare.

Revizuiri și ajustări regulate ale conceptului de măsurare sunt necesare deoarece atât sistemele de inteligență artificială, cât și cerințele afacerii sunt în continuă evoluție. Măsurarea rentabilității investiției (ROI) ar trebui înțeleasă ca un proces iterativ care reacționează flexibil la circumstanțele în schimbare și integrează noi perspective.

Calea către crearea de valoare sustenabilă prin inteligența artificială

Analiza celor patru obstacole cheie arată clar că implementarea cu succes a inteligenței artificiale depășește cu mult aspectele tehnologice. Este un proces holistic de transformare care necesită schimbări organizaționale, culturale și strategice.

Cheia constă în abordarea sistematică a tuturor celor patru domenii de dificultate: dezvoltarea unei arhitecturi centrate pe date, care poate funcționa și cu date imperfecte; crearea unei infrastructuri coerente, native pentru inteligența artificială; definirea unor obiective clare și măsurabile încă de la începutul proiectului; și construirea încrederii prin transparență și explicabilitate.

Companiile care doresc o transformare autentică au nevoie de soluții personalizate, concepute pentru sistemele, structurile și oamenii lor specifici. Acest lucru necesită o abordare strategică care să înțeleagă inteligența artificială nu ca pe o tehnologie izolată, ci ca pe o parte integrantă a strategiei de afaceri.

Investițiile în managementul schimbării, instruirea angajaților și transformarea culturală sunt la fel de importante ca implementarea tehnică. Numai prin această abordare holistică pot companiile să exploateze pe deplin potențialul inteligenței artificiale și să realizeze o creare de valoare durabilă.

Konrad Wolfenstein

Aș fi bucuros să vă servesc drept consilier personal.

contacta la wolfenstein ∂ xpert.digital

Sunați-mă la +49 89 89 674 804 (München) .

LinkedIn