Разсейване на три популярни мита за ИИ

Разсейване на три популярни мита за ИИ
26 декември 2020

Многото предимства на изкуствения интелект (ИИ) вече не могат да бъдат отречени, поради което все повече организации се обръщат към тази нововъзникваща технология, за да останат пъргави в лицето на промяната. Прилагането на AI стратегия, без да знаете какво искате да постигнете, може не само да струва скъпо, но в крайна сметка създава бизнес за провал.

 

За да научи повече за някои често срещани заблуди, които може да възпрепятстват организациите да дават пълната потенциална стойност на своите инвестиции в AI, TechRadar Pro разговаря с глобалния консултант по данни и аналитичен лидер в EY, Беатрис Санц Саиз.

 

Можете ли да ни разкажете за вас и кога за първи път се заинтересувахте от изкуствения интелект?

 

Аз съм математик и съм партньор в EY през последните 15 години. В момента ръководя екип за анализ на данни и изкуствен интелект (AI). В ролята си ръководя повече от 9000 професионалисти, движещи стратегията за вливане на анализи и изкуствен интелект в нашата работа. Нашите клиенти идват при нас, за да им помогнем да решат най-трудните предизвикателства, да установят анализи и иновации и да им помогнат да се ориентират в препятствията, възможностите и етиката зад ИИ и други нововъзникващи технологии.

 

Интересът ми към изкуствения интелект достигна своя връх, когато започнах да осъзнавам, че има уникална възможност да оспоря статуквото чрез събиране на анализи и изкуствен интелект, за да преоткрия традиционния подход за решаване на проблеми. Амбицията ми е да отворя очите на организациите, като им помогна да разберат, че по-голямото възприемане на изкуствения интелект от своя страна води до ново мислене и насърчава култура на трансформация, която наистина може да бъде от полза за основния им бизнес.

 

Индивидуални компютърни конфигурации

 


Кои са най-големите препятствия, които възпрепятстват организациите да приемат ИИ днес?

 

Разглеждайки констатациите от нашето скорошно проучване на EY Tech Horizon, бизнесът ни каза, че най-големите бариери пред възприемането на нововъзникващи технологии, като AI, са липсата на култура на трансформация (32%), наследените технологии (32%), липсата на сътрудничество между отделите (30%) и липса на вътрешни умения за конкуренция в цифровата икономика (27%). Разглеждайки по-специално здравния сектор, липсата на умения изглеждаше проблем, тъй като 78% от здравните компании се съгласиха, че недостигът на умения е основен проблем.

 

Как може ИИ да помогне на бизнеса да стимулира растежа и кога могат компаниите да очакват възвръщаемост на инвестициите си?

 

Предприятията, които искат да се трансформират, за да останат конкурентоспособни, трябва да възприемат технологии като ИИ, като същевременно използват три основни движещи фактори: поставяне на хората в центъра на тяхната организация, използване на технологиите на скорост и позволяване на иновации в мащаб.

 

Има много дългосрочни ползи от активирането и ускоряването на ИИ стратегия, като радикална ориентираност към клиентите, гъвкавост, прозрения и прогнози, ефективност и растеж. Най-добрият подход за започване се състои в това бизнесът да си зададе някои ключови въпроси, като „Ще продължим ли да имаме отношение след две, пет или десет години?“ И „Какъв растеж искаме да постигнем?“ . След това, като работят чрез сценарии за обратно развитие и стратегически мислят как те включват AI, предприятията могат след това да изработят това, което трябва да модифицират, за да гарантират, че следват път за запазване на актуалността днес и след 15 години.


Защо някои компании все още вярват, че ИИ трябва да се пази от основните им операции и данни?

 

Все още липсва разбиране за потенциала на ИИ, как работи и какво изисква по отношение на инфраструктурата за данни, доверието и управлението на промените. Ако компаниите вярват, че ИИ носи рискове за сигурността, те могат да го прилагат в отделна бизнес единица, вместо да го прилагат в сърцевината на операциите. Нашето проучване обаче установи, че 45% от организациите ще инвестират в мащабиране на ИИ през следващите две години. Всъщност това е бъдещето. Това е начинът за постигане на конкурентоспособност и ефективност.

 

Мастиленоструен или лазерен - кой принтер е подходящ за вас?

 

Чрез изграждането на стратегията за ИИ в техните наследени приложения и инфраструктура, бизнесът може да започне да вижда печалбите от стойността много по-бързо. За да получат по-добър контрол върху рисковете, свързани с AI, лидерите трябва да се стремят да предложат стимули на своя ИТ персонал, за да ги насърчат да докажат в бъдеще работната сила срещу потенциални атаки на сигурността и да внедрят стабилни програми за обучение по AI компетенции, за да помогнат за изграждането на умения за персонала.

 

IoT

 

Как се припокриват AI и IoT и какви са предимствата от използването на тези две нововъзникващи технологии заедно?

 

AI и IoT технологиите зреят експоненциално и в нашето проучване е ясно, че двете технологии корелират. Над половината (54%) от компаниите, фокусирани върху ИИ, също са инвестирали в IoT през последните две години, в сравнение с 50% от всички корпорации. Макар и съвсем леко повишение, това показва, че бизнесите, желаещи да инвестират в AI, също са наясно с ползите от внедряването на IoT и тези инвестиции са ефективни, като 48% от компаниите, фокусирани върху AI, заявяват, че IoT има много положително въздействие върху техните способност за иновации.

 

За да извлечете максимална полза от тези технологии, те трябва да се използват в тандем. IoT може да помогне на бизнеса да събира данни за всеки сензор, позволявайки на AI да измерва по-добре процесите, поведението на хората или състоянието на актива. След това, когато тези данни бъдат изпратени в облака, AI ще наложи правилните алгоритми и методи за обработка на тази информация. Например, ако погледнете автономно превозно средство, IoT събира необходимите данни като местоположение, скорост и близост до обекти, докато AI след това преобразува тези данни в осезаеми действия, като казва на автомобила да намали скоростта, да завие или да спре.

 

Три варианта за управление на аутсорсинг отношения

 

Starbucks също комбинира технологиите с голям ефект. Кафе-гигантът е инвестирал в свързани еспресо машини, които могат да алармират компанията, когато се нуждаят от настройка или поддръжка, намаляване на престоя и подобряване на клиентското изживяване.

 

Компаниите, които приемат тези кросоувъри, придобиват опит във възможностите, когато AI и IoT се използват едновременно, което им позволява да възпроизвеждат техники и да печелят стойност в други области на своя бизнес. Изследвайки кои части от бизнеса се възползват най-много и изграждайки доказателства за концепции, лидерите могат да изследват нови решения, които отговарят на нуждите на техните клиенти.


Какви стъпки могат да предприемат организациите, за да гарантират, че използват надеждни данни от надежден източник?

 

Данните могат да бъдат получени отвсякъде, като бизнес инструменти и приложения, анализ на уебсайтове, промишлено оборудване, носими устройства, социални медии - източниците му са неограничени. За да се изгради надеждна система за изкуствен интелект обаче, данните трябва да бъдат съвместими, точни, чисти и най-важното, подходящи за целта. Данните трябва да имат значение. Най-важното е да изградите надеждни данни и да изградите AI в мащаб. Ненадеждни данни могат да произтичат от лоши практики за събиране на данни като управление на взаимоотношенията с клиенти (CRM) и планиране на корпоративни ресурси (ERP) или от кол центрове, за да назовем само няколко. Фирмите, които използват практики като тези, не са непременно насочени към качествени данни.

 

За да се преодолее това предизвикателство, наложително е компаниите да изградят „платформа за бизнес данни“ и да изпълнят силно управление на данните, като неразделна част от структурата, за да им помогнат да наблюдават данните, които използват за обучение на AI модели. Нашите изследвания обаче показват, че само 8% от корпоративните компании имат вече създадена управленска функция, така че това е област, за която бизнесът трябва да бъде съветван.

 

Следователно самият ИИ също може да бъде част от решението за фиксиране на качеството на данните, като алгоритмите могат да извличат информация от ръкописни формуляри, да изменят грешките при въвеждане на данни и да съпоставят информацията между системите. AI може да се използва за самостоятелно откриване на данни, което позволява автоматизирано съвпадение между техническите условия и бизнес условията, така че данните да могат да имат смисъл и доверие. Компаниите все още ще се нуждаят от проверки за валидиране на хора, но машинното обучение ще се „учи“ от тези човешки намеси, като системата с времето ще става все по-умна и по-умна По този начин бизнесът може да гарантира, че приложенията за изкуствен интелект използват само надеждни данни.

 

Всъщност нашата Trusted AI Platform предоставя информация на организациите за източниците и двигателите на риска и насочва екип за проектиране на AI при количественото определяне на рисковете от AI. Чрез разработване на количествена оценка на остатъчния риск на системата на AI, платформата EY Trusted AI изчислява остатъчния риск на системата на AI. Въз основа на очакваното въздействие върху потребителите, рискът на заинтересованите страни действа като мултипликатор на техническия риск, отчитайки социалните и етични последици. Оценката на управлението и контрола на зрелостта действа като смекчаващ фактор за намаляване на остатъчния риск от системата на ИИ.


Какъв съвет бихте дали на компания, която се опитва да приложи AI стратегия за първи път?

 

Първо, предприятията, които са неквалифицирани в тази област, трябва да поемат ръководството си от организации, които са заявили в нашето проучване, че прилагат нови стимули, за да насърчат работната си сила да повиши уменията си (58%), както и да прилагат задължителни програми за обучение (57%). Като възприемат този подход, те могат да започнат с обучение на подходящите служители, преди да започнат.

 

За мозъка четенето на компютърен код не е същото като четенето на език

 

На второ място, както споменахме по-горе, разбирането на общата цел на това, което искате да постигне AI, за да изведе вашия бизнес на следващото ниво, след това разработването на това как изглежда тази стратегия е следващата очевидна стъпка. След като това е инициирано, компаниите трябва да започнат да говорят, да определят правилните случаи на употреба и мерки за успех. След това те могат постепенно да преосмислят своите технологични рамки и рамки за данни, плат за данни и да модернизират съответно своята технологична инфраструктура.


Как смятате, че AI ще се развива през следващите пет години и ще стане ли технологията толкова повсеместна, колкото облачните изчисления днес?

 

Точно както пандемията на COVID-19 ускори темповете на промяна към цифрова трансформация, приемането на ИИ очевидно ще се ускори. AI ще се консолидира, тъй като технологията, която ще се използва, е критичният път на всеки процес на едно предприятие, независимо дали е изправен пред клиенти или бек офис операции.

 

AI ще доведе до значителни промени в по-голямата част от веригите за създаване на стойност на индустриите и ние започваме да виждаме това сега: погледнете здравеопазването и биотехнологиите, търговията на дребно, производството и публичния сектор. Това са само няколко примера. Всъщност е трудно да се мисли за индустрия, която няма да бъде засегната. Дори спортове като международни автомобилни състезания и други състезателни спортове сега се ръководят от анализ на данните от край до край.

 

Източник