Додана цінність штучного інтелекту? Перш ніж інвестувати в штучний інтелект: визначте 4 тихі вбивці успішних проектів

Які найпоширеніші проблеми з впровадженням штучного інтелекту в компаніях?

Впровадження штучного інтелекту в компаніях створює тривожну картину: попри значні інвестиції, більшість проектів зі штучним інтелектом зазнають невдачі, не досягаючи продуктивного використання. Дослідження показують, що від 80 до 95 відсотків усіх пілотних проектів зі штучним інтелектом ніколи не досягають фази масштабування. Проблема рідко полягає в самій технології, а радше в структурних проблемах, які багато компаній недооцінюють.

Причини цієї невдачі різноманітні та систематичні. Нещодавнє дослідження Gartner показує, що до 34 відсотків компаній визначають доступність або якість даних як основну перешкоду. Водночас 42 відсотки компаній повідомляють, що понад половина їхніх проектів штучного інтелекту були відкладені або повністю скасовані через проблеми з доступністю даних.

Особливо проблематичною є невідповідність між технічними успіхами на пілотній фазі та практичним масштабуванням. Дослідження MIT показує, що майже всі пілотні проекти, що включають генеративний штучний інтелект, не забезпечують сталої цінності, оскільки вони не включені до стратегічного порядку денного та функціонують як ізольовані експерименти.

Підходить для цього:

• Справжня золота жила: історичне лідерство Німеччини за даними у сфері штучного інтелекту та робототехніки

Чому дані часто не готові для застосування на основі штучного інтелекту?

Проблема даних є однією з найфундаментальніших перешкод для успішного впровадження штучного інтелекту. Багато організацій припускають, що достатньо інтелектуальна модель може автоматично створювати цінність з існуючих даних, але на практиці це припущення виявляється оманливим.

Реальність малює іншу картину: чим більша організація, тим хаотичнішими часто стають її структури даних. Дані часто ізольовані в різних системах, неповні, неструктуровані або мають несумісні формати. Така фрагментація призводить до парадоксального явища, коли компанії володіють великими обсягами даних, але вони практично непридатні для використання в застосунках штучного інтелекту.

Особливо критичним аспектом є якість даних. Дослідження показують, що до 80 відсотків часу проектів зі штучного інтелекту витрачається на підготовку даних. До поширених проблем належать невідповідні формати даних, відсутні або неправильні мітки, застаріла інформація та систематичні упередження в навчальних даних. Така низька якість даних може призвести до галюцинацій моделі або відсутності контексту, що зрештою змушує користувачів відмовитися від системи.

Крім того, закони про захист даних, обмеження доступу та внутрішні ізоляції значно ускладнюють доступ до відповідних даних. GDPR та інші вимоги до дотримання вимог створюють додаткові бар'єри, які необхідно враховувати під час використання даних для цілей штучного інтелекту. Тому компанії повинні навчитися розробляти системи штучного інтелекту, які можуть працювати з розрізненими та неповними даними, одночасно безпечно обробляючи конфіденційний контент.

Яку роль відіграє ІТ-інфраструктура у збої ШІ?

Інтеграція систем штучного інтелекту в існуючі корпоративні архітектури виявляється складним технічним завданням, яке виходить далеко за рамки простого впровадження алгоритмів. Штучний інтелект корисний лише настільки, наскільки він здатний безперешкодно інтегруватися в операційні реалії організації.

Сучасні корпоративні архітектури характеризуються неоднорідним поєднанням застарілих систем та хмарних додатків, які повинні бути взаємопов'язані між собою через відомчі та національні кордони. Ця складність виникає внаслідок десятиліть еволюції ІТ, під час яких нові системи створювалися на основі існуючих без планування узгодженої загальної архітектури.

Застарілі системи створюють особливу проблему. Цим застарілим системам часто бракує сучасних інтерфейсів та API, необхідних для інтеграції штучного інтелекту. Вони часто використовують застарілі формати даних та стандарти, не мають документації та необхідної технічної експертизи для інтеграції. Водночас ці системи глибоко інтегровані в корпоративні процеси та не можуть бути легко замінені без значних бізнес-ризиків.

Вимоги безпеки та відповідності ще більше посилюють ці проблеми. Застарілим системам може бракувати надійних заходів безпеки та контролю доступу, необхідних для захисту конфіденційних даних. Інтеграція штучного інтелекту в ці середовища створює значні проблеми безпеки та відповідності, особливо у високорегульованих галузях.

Місяці спроб інтегрувати великі мовні моделі в жорсткі середовища та нескінченні дебати між локальними та хмарними рішеннями значно уповільнюють прогрес. Нові інструменти штучного інтелекту часто створюють додаткову складність, а не вирішують існуючі проблеми. Рішення полягає в розробці цілісної архітектури, яка нативно з'єднує джерела даних, розуміє організаційний контекст і забезпечує прозорість з самого початку.

Як можна виміряти успіх ШІ, коли цілі нечіткі?

Вимірювання успіху штучного інтелекту є одним із найскладніших завдань у сфері корпоративного штучного інтелекту, особливо коли чіткі цілі не визначені з самого початку. Неоднозначні цілі є однією з найпоширеніших причин невдачі ШІ та призводять до замкненого кола низької рентабельності інвестицій та відсутності масштабування.

Занадто багато пілотних проектів виникають із чистої технологічної цікавості, а не для вирішення реальних бізнес-проблем. Такий дослідницький підхід може бути корисним у дослідженнях, але в компаніях він призводить до проектів без вимірюваних критеріїв успіху. Ключові показники ефективності часто повністю відсутні або сформульовані настільки розпливчасто, що не дозволяють провести змістовну оцінку.

Структурована структура для вимірювання рентабельності інвестицій (ROI) починається з чіткого визначення бізнес-цілей та їх перетворення на вимірювані ключові показники ефективності (KPI). При цьому слід враховувати як випереджаючі показники, що забезпечують ранні сигнали успіху чи невдачі, так і запізнілі показники, що вимірюють довгострокові ефекти. Основою є класична формула ROI: рентабельність інвестицій дорівнює загальній вигоді мінус загальні витрати, поділеній на загальні витрати, помноженій на 100 відсотків.

Однак такого спрощеного погляду недостатньо для інвестицій у штучний інтелект, оскільки як витрати, так і вигоди мають складнішу структуру. Витратна сторона включає не лише очевидні витрати на ліцензії та обладнання, але й приховані витрати на очищення даних, навчання співробітників та постійне обслуговування системи. Особливо критичними є часто недооцінені витрати на управління змінами, які виникають, коли співробітникам доводиться вивчати нові робочі процеси.

Щодо переваг, можна виділити різні категорії: прямі грошові вигоди через економію коштів або збільшення доходів найлегше кількісно оцінити. Менш очевидними, але часто більш цінними є непрямі вигоди, такі як покращення якості рішень, зниження рівня помилок або підвищення задоволеності клієнтів. Не всі переваги штучного інтелекту можна безпосередньо кількісно оцінити. Покращена якість рішень завдяки аналітиці на основі даних може створити значну довгострокову цінність, навіть якщо її важко кількісно оцінити.

Навіть за наявності технічних успіхів, організаційні перешкоди часто блокують перехід до масштабування: бюджетні цикли, кадрові зміни, нечіткі структури стимулювання або затримки з дотриманням вимог можуть призвести до зупинки навіть успішних пілотних проектів. Рішення полягає у визначенні очікувань з самого початку та встановленні конкретних, вимірюваних цілей: збільшення доходу, економія часу, зниження ризиків або комбінації цих факторів. Крім того, вам потрібно планувати впровадження, а не лише технічне розгортання.

Чому довіру до штучного інтелекту так важко побудувати?

Встановлення довіри до систем штучного інтелекту є одним із найскладніших і найважливіших завдань у сфері корпоративного штучного інтелекту. Це завдання є особливо проблематичним, оскільки довіру важко встановити, але легко втратити, а без довіри використання швидко знижується, навіть для точних і корисних моделей.

Проблема довіри починається з фундаментальної відсутності прозорості сучасних систем штучного інтелекту. Багато передових моделей штучного інтелекту функціонують як так звані «чорні скриньки», процеси прийняття рішень яких незрозумілі навіть експертам. Ця відсутність прозорості означає, що користувачі та особи, які приймають рішення, не можуть зрозуміти, як система досягає певних результатів, що породжує природний скептицизм та опір.

У цьому контексті пояснювальний ШІ стає ключовим фактором успіху. XAI (пояснення до ШІ) охоплює методи та прийоми, які роблять рішення та функціонування моделей ШІ зрозумілими та доступними для людей. Сьогодні ШІ часто вже недостатньо просто надати правильну відповідь — вирішальне значення має також те, як він до цієї відповіді приходить.

Важливість пояснювальності підкріплюється кількома факторами: користувачі з більшою ймовірністю сприймуть рішення ШІ, якщо вони можуть їх зрозуміти. Нормативні вимоги, такі як GDPR та Закон ЄС про ШІ, дедалі більше вимагають пояснень процесів прийняття рішень. Прозорість дозволяє виявляти та виправляти дискримінацію та систематичні помилки. Розробники можуть легше оптимізувати моделі, якщо вони розуміють основу своїх рішень.

Навіть невеликі помилки можуть викликати значну недовіру, якщо система сприймається як така, що їй бракує прозорості. Це особливо проблематично в тих сферах, де рішення можуть мати далекосяжні наслідки. Тому пояснювальність, цикли зворотного зв'язку та прозорість є не необов'язковими функціями, а важливими вимогами для успішного впровадження штучного інтелекту.

Команди з дотримання вимог, природно, діють обережно, що уповільнює процеси затвердження. Скептицизм щодо моделей «чорної скриньки», вимог до управління даними та регуляторна невизначеність є реальними та значно уповільнюють впровадження. Відсутність стандартів для розробки, розгортання та оцінки призводить до того, що кожен проект стає новим «спеціальним зусиллям» замість того, щоб спиратися на перевірені процеси.

Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Як подолати культурний опір штучному інтелекту?

Культурні виклики впровадження штучного інтелекту часто недооцінюють, але вони є одним із найважливіших факторів успіху. Управління організаційними змінами виходить далеко за рамки технічних міркувань і вимагає системного підходу для подолання глибоко вкоріненого опору.

Застарілі ІТ-системи часто глибоко впроваджені в діяльність компанії, і впровадження нових процесів на базі штучного інтелекту може зустріти значний опір з боку співробітників, які звикли до усталених робочих процесів і методів. Цей опір випливає не стільки з небажання, скільки з невизначеності та страху перед невідомим.

Структурований підхід до культурних змін охоплює кілька вимірів. Культура інновацій формує основу та повинна відповідати кільком ключовим критеріям: продемонстрована відкритість до змін на всіх організаційних рівнях, чітка комунікація та прозорість цілей, яких потрібно досягти за допомогою використання штучного інтелекту, з акцентом на перевагах для компаній та співробітників. Відкритий діалог на всіх ієрархічних рівнях є важливим для зменшення існуючих страхів та упереджень щодо нових технологій.

Підвищення обізнаності та освіта – це перший критичний крок. Працівники та менеджери повинні розуміти, чому штучний інтелект є важливим для компанії та як він може сприяти досягненню стратегічних цілей. Семінари, навчальні курси та інформаційні заходи – це ефективні способи поширення знань та вирішення проблем. Сприяння «грамотності у сфері штучного інтелекту», або базовому розумінню штучного інтелекту та його потенційних застосувань, є пріоритетом.

Розвиток компетенцій у сфері штучного інтелекту вимагає інвестицій як у технічні навички, так і в розуміння того, як ШІ застосовується в конкретних бізнес-контекстах. У цьому відношенні цінними можуть бути індивідуально підібрані навчальні програми та співпраця із зовнішніми експертами. Важливо, щоб співробітники розглядали ШІ не як загрозу, а як інструмент для підтримки своєї роботи.

Адаптація структур і процесів неминуча. Компанії повинні бути готові кинути виклик традиційним методам роботи та прийняти нові, більш гнучкі підходи. Це може включати впровадження нових каналів комунікації, адаптацію процесів прийняття рішень або переробку робочих процесів. Штучний інтелект не слід розглядати як зовнішній елемент, а як невід'ємну частину корпоративної культури.

Лідери відіграють ключову роль у процесі культурних змін. Вони повинні не лише визначати бачення та стратегію, але й виступати взірцями для наслідування та втілювати цінності культури, орієнтованої на штучний інтелект. Сприяння розвитку культури експериментування та навчання протягом усього життя є надзвичайно важливим. Програми розвитку лідерства можуть допомогти підвищити необхідну обізнаність та навички.

Підходить для цього:

• Автоматизація бізнесу з практичним прикладом: Як штучний інтелект стискає цілий робочий день для створення комерційних пропозицій до кількох кліків та секунд

Що характеризує успішне впровадження штучного інтелекту?

Незважаючи на різноманітні виклики, деякі компанії створюють реальну додану цінність за допомогою штучного інтелекту: скорочують вдвічі час обробки складних документів, безпечно автоматизують завдання, що потребують високих зусиль з оцінки, та модернізують багаторічні кодові бази лише за кілька тижнів. Ключова різниця полягає не у використанні універсальних інструментів, а в індивідуальних рішеннях, розроблених для конкретної ситуації кожної компанії.

Успішні впровадження характеризуються підходом, заснованим на штучному інтелекті, де штучний інтелект вбудований з самого початку та фундаментально змінює спосіб організації роботи. Ці компанії розуміють, що впровадження штучного інтелекту — це не просто технологічне рішення, а організаційний прогрес, який вимагає реальних рішень для систем, структур та людей, що стимулюють зростання.

Систематична модель зрілості визначає п'ять критичних вимірів для успішного масштабування ШІ: стратегія та організація, культура та управління змінами, ресурси та процеси, дані, а також технології та інфраструктура. Кожен вимір розвивається в рівні зрілості, які поступово описують прогрес до повної інтеграції ШІ.

Стратегічно успішні компанії розробляють чітку стратегію ШІ, узгоджену з їхніми корпоративними цілями. Вони визначають конкретні сфери застосування та вимірюють успіх за допомогою як фінансових, так і нефінансових ключових показників ефективності (KPI). Особливо важливо вбудувати проекти ШІ у стратегічний порядок денний, а не запускати проекти ШІ як ізольовані експерименти.

Що стосується культури та управління змінами, успішні організації сприяють прийняттю та розумінню ШІ шляхом комплексного навчання та прозорого спілкування щодо його переваг і ризиків. Вони впроваджують більш відкрите ставлення до співпраці зі ШІ та винагороджують співробітників, які розробляють інноваційні рішення на основі ШІ.

Структурування розподілу ресурсів та встановлення фіксованих процесів для ефективного визначення пріоритетів та масштабування проектів штучного інтелекту є додатковими факторами успіху. Раннє залучення ІТ-відділу та керівництва може запобігти вузьким місцям та забезпечити довгостроковий успіх.

Як розробити архітектуру, налаштовану на штучний інтелект?

Розробка архітектури, орієнтованої на штучний інтелект, вимагає фундаментального переосмислення того, як компанії проектують та впроваджують свою технологічну інфраструктуру. Нативний підхід до штучного інтелекту означає, що функції штучного інтелекту інтегровані в архітектуру системи з нуля, а не додаються як додаткова думка.

Модульний підхід виявився особливо ефективним. Замість розробки монолітних систем, додатки штучного інтелекту слід розбивати на менші, незалежні компоненти. Це дозволяє цілеспрямовано масштабувати та оновлювати окремі частини системи, не впливаючи на всю систему. Така модульність особливо важлива в складних корпоративних середовищах, де різні відділи мають різні вимоги.

Впровадження практик MLOps є важливим для сталого масштабування проектів штучного інтелекту. Автоматизовані конвеєри CI/CD дозволяють швидко та надійно розгортати моделі, а постійний моніторинг забезпечує стабільну продуктивність з часом. Ключові компоненти конвеєра MLOps включають автоматизоване керування даними, контроль версій даних, коду та моделей, автоматизоване навчання, центральний реєстр моделей та автоматизацію розгортання.

Ефективне управління даними є основою будь-якої архітектури, заснованої на штучному інтелекті. Компанії повинні інвестувати в модернізацію своєї інфраструктури даних, включаючи впровадження хмарних рішень, покращення якості даних та створення безпечних платформ для обміну даними. Стандартизовані формати даних та сумісність мають вирішальне значення.

Масштабованість необхідно враховувати з самого початку. Архітектури на основі штучного інтелекту повинні відповідати поточним потребам, а також забезпечувати майбутнє зростання. Це вимагає стратегічного планування, яке чітко визначає очікувані обсяги даних, кількість користувачів та критерії продуктивності, а також розробляє масштабовану архітектуру на основі цих даних.

Підходить для цього:

• Кінець навчання ШІ? Стратегії ШІ в перехідному періоді: підхід «плану» замість гір даних – майбутнє ШІ в компаніях

Які структури управління потрібні ШІ?

Створення відповідних структур управління є важливим для успішного та відповідального використання штучного інтелекту в компаніях. Особливо з набранням чинності Закону ЄС про штучний інтелект у серпні 2024 року, компанії стикаються зі все складнішими регуляторними вимогами.

Управління штучним інтелектом охоплює кілька критично важливих аспектів. Управління даними гарантує, що персональні дані обробляються відповідно до GDPR та інших правил захисту даних. Це включає впровадження принципів конфіденційності за проектом та конфіденційності за замовчуванням, проведення оцінок впливу на захист даних для систем штучного інтелекту з високим рівнем ризику та забезпечення прозорості в автоматизованих процесах прийняття рішень.

Закон ЄС про штучний інтелект визначає різні категорії ризику для систем штучного інтелекту та встановлює конкретні вимоги. Компанії повинні прозоро документувати джерела навчальних даних та чітко маркувати контент, створений штучним інтелектом. Для програм з високим рівнем ризику вони повинні активно захищати свої системи від несанкціонованого доступу та забезпечувати постійний людський нагляд. Програми з неприйнятним ризиком повністю заборонені.

Етичний вимір управління штучним інтелектом стосується питань справедливості, прозорості та підзвітності. Це включає впровадження систем моніторингу упередженості, забезпечення пояснень рішень та створення механізмів зворотного зв'язку для зацікавлених осіб. Баланс між інноваціями та відповідальним використанням є особливо важливим.

Структури дотримання вимог мають бути розроблені проактивно. Компанії повинні враховувати регуляторне середовище, впроваджувати надійні системи управління даними та забезпечувати дотримання етичних принципів штучного інтелекту. Співпраця між компаніями, політиками та експертами з права має вирішальне значення для розробки чітких рекомендацій та найкращих практик.

Як ви вимірюєте довгостроковий успіх ініціатив у сфері штучного інтелекту?

Вимірювання довгострокового успіху ініціатив у сфері штучного інтелекту вимагає багатовимірної системи оцінювання, яка враховує як кількісні, так і якісні фактори. Успіх інвестицій у штучний інтелект часто проявляється не одразу, а розвивається протягом кількох років.

Комплексна концепція вимірювання починається з чіткого визначення випереджувальних та запізнювальних індикаторів. Випереджувальні індикатори надають ранні сигнали про успіх або невдачу та включають такі показники, як прийняття користувачами, доступність системи та початкові показники продуктивності. Запізнювальні індикатори вимірюють довгострокові ефекти, такі як рентабельність інвестицій (ROI), задоволеність клієнтів та збільшення частки ринку.

Вимірювання базових показників перед впровадженням ШІ має вирішальне значення для подальшої оцінки успіху. Без точного знання початкової ситуації неможливо кількісно оцінити покращення. Цей базовий показник повинен включати не лише операційні показники, але й документувати культурні та організаційні фактори.

Операційні показники відіграють центральну роль у безперервній оцінці. Ефективність процесу можна виміряти економією часу на повторювані завдання. Зменшення кількості помилок є ще одним важливим показником, оскільки системи штучного інтелекту можуть перевершити точність людських рішень у багатьох сферах. Масштабованість рішень на основі штучного інтелекту має особливу цінність, оскільки системи, впроваджені одного разу, часто можна розширити для обробки більших наборів даних без пропорційного збільшення витрат.

Не можна нехтувати вимірами якісної доданої вартості. Покращена якість рішень завдяки аналітиці на основі даних може створити значну довгострокову цінність, навіть якщо її важко виміряти кількісно. Задоволеність працівників може зрости, коли штучний інтелект бере на себе повторювані завдання, дозволяючи їм зосередитися на діяльності з більшою доданою вартістю.

Регулярні перегляди та коригування концепції вимірювання є необхідними, оскільки як системи штучного інтелекту, так і бізнес-вимоги постійно розвиваються. Вимірювання рентабельності інвестицій (ROI) слід розуміти як ітеративний процес, який гнучко реагує на зміну обставин та інтегрує нові знання.

Шлях до сталого створення цінності за допомогою штучного інтелекту

Аналіз чотирьох ключових бар'єрів чітко показує, що успішне впровадження штучного інтелекту виходить далеко за рамки технологічних аспектів. Це цілісний процес трансформації, який вимагає організаційних, культурних та стратегічних змін.

Ключ полягає в систематичному вирішенні всіх чотирьох проблемних питань: розробка архітектури, орієнтованої на дані, яка також може працювати з недосконалими даними; створення цілісної інфраструктури, що базується на штучному інтелекті; визначення чітких, вимірюваних цілей з самого початку проекту; та побудова довіри через прозорість та зрозумілість.

Компанії, які прагнуть справжньої трансформації, потребують індивідуальних рішень, розроблених з урахуванням їхніх конкретних систем, структур та людей. Це вимагає стратегічного підходу, який розглядає ШІ не як ізольовану технологію, а як невід'ємну частину бізнес-стратегії.

Інвестування в управління змінами, навчання співробітників та культурну трансформацію є таким же важливим, як і технічне впровадження. Тільки завдяки такому цілісному підходу компанії можуть реалізувати весь потенціал штучного інтелекту та досягти сталого створення цінності.

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital

зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn