Внедрение искусственного интеллекта
Внедрение искусственного интеллекта — тема, вызывающая большой интерес и дискуссию у руководителей информационных служб (CIO). В частности, они должны разбираться в сложностях эффективной интеграции технологии, решая при этом такие важные проблемы, как предвзятость, управление, интеграция и безопасность.
Необходимость действовать быстро возрастает, поскольку организации, которые отстают, могут оказаться в невыгодном положении в конкурентной среде. Задача заключается в том, чтобы найти баланс между страхом упустить преимущества интеграции искусственного интеллекта и риском совершения ошибок.
Точность при внедрении ИИ имеет первостепенное значение, поскольку она напрямую влияет на успех и эффективность технологии в различных приложениях.
Точность ИИ является критическим фактором, который необходимо учитывать технологическим командам. Для обеспечения точности результатов ИИ анализ должен основываться на точных и непредвзятых данных. По мере того как генеративный ИИ и модели больших языков (LLM) становятся все более популярными, отрасли спешат внедрить их. Это привело к изменению восприятия ИИ с акцентом на негативные аспекты, такие как галлюцинации ИИ и искажения данных, используемых для обучения LLM.
Недавний опрос, проведенный компанией Wakefield Research, ведущим поставщиком услуг в области опросов, аналитики и исследований, показал, что 99% респондентов считают, что на результаты обработки данных ИИ влияет предвзятость — либо частично, либо в большинстве случаев, либо постоянно. Кроме того, 87% опрошенных задались вопросом, возможно ли вообще определить точность результатов ИИ.
По сути, предвзятые результаты являются неизбежным следствием того, что ИИ получает данные, которые ранее были отброшены или устарели. Поэтому важно проводить различие между различными типами проблем, чтобы оценить, может ли возникнуть предвзятость и когда она может возникнуть.
Для обучения большим языковым моделям (LLM) крайне важно оценить предполагаемое использование данных, методы тестирования ИИ и людей, которые будут использовать модель. Для обучения систем ИИ и обеспечения точности могут быть использованы такие методы, как генерация с дополненным поиском (RAG).
Укрепление доверия к технологиям
Чтобы эффективно внедрять искусственный интеллект, директора по информационным технологиям (CIO) и другие лица, принимающие решения, должны отговаривать сотрудников от слепого доверия к технологиям. Хотя сотрудникам и членам команды полезно демонстрировать определенный уровень принятия новых технологий и доверия к ним, можно утверждать, что эта степень доверия может иметь большее значение для ведения бизнеса, чем любые потенциальные галлюцинации или предвзятость.
Чтобы снизить связанные с этим риски, важно регулярно проводить современное обучение сотрудников различным аспектам искусственного интеллекта, включая его потенциальное применение и последствия. Согласно результатам исследования Wakefield, 84% респондентов считают, что их работодателям следует усилить обучение искусственному интеллекту. Руководителям бизнеса крайне важно уделять приоритетное внимание обучению своих сотрудников, предоставляя им необходимые знания для принятия обоснованных решений при использовании искусственного интеллекта как в ситуациях с высокими ставками, так и в ситуациях с низким уровнем риска.
Постоянно развивающийся ландшафт искусственного интеллекта представляет собой уникальную проблему для бизнеса. Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта вынуждает ИТ-специалистов внедрять искусственный интеллект в свою деятельность. Опрос показал, что 87% респондентов сообщили о необходимости срочного внедрения ИИ, в то время как 74% выразили обеспокоенность по поводу того, что политика их компании не соответствует меняющимся рискам и возможностям, которые предоставляет ИИ. Правовые нормы и корпоративная политика часто препятствуют быстрому внедрению.
Чтобы максимизировать отдачу от инвестиций в ИИ, важно рассматривать политику в области ИИ как позитивную эволюцию, а не как регресс. Некоторые организации внедрили политику, которая определяет, какими данными их сотрудники могут делиться с внешними сторонами, а какими — нет. При определенных обстоятельствах компании могут даже пересмотреть эти правила, чтобы распространить их на внешние решения, созданные с помощью искусственного интеллекта. Однако при внедрении решений для искусственного интеллекта командам крайне важно знать о любых правилах покупки программного обеспечения или дополнениях к ним, обеспечивая всестороннюю проверку и соответствие требованиям.
Влияние искусственного интеллекта на рабочую силу
Как и любая инновационная технология, ИИ, несомненно, изменит методы работы сотрудников. Эта трансформация, скорее всего, приведет к появлению новых ролей и наборов навыков у сотрудников. По мнению 85% респондентов, ИИ, как ожидается, сыграет важную роль в создании возможностей для дальнейшего продвижения по службе.
Для тех, кто стремится продвинуться на рынке труда, управляемом искусственным интеллектом (ИИ), важно уделять приоритетное внимание навыкам, выходящим за рамки статистического анализа. ИИ в значительной степени опирается на статистику, поэтому люди должны сосредоточиться на развитии способностей, которые не могут быть воспроизведены машинами. Возможность использовать инструменты ИИ для повышения личной и коллективной эффективности будет пользоваться большим спросом. Те, кто продолжает заниматься постоянным развитием навыков, найдут множество возможностей в этой быстро развивающейся области.
Расцвет искусственного интеллекта
Концепция искусственного интеллекта существует уже несколько десятилетий, но лишь недавно она стала основной технологией. За последние месяцы искусственный интеллект превратился из научно-фантастической концепции в важнейший бизнес-инструмент.
В течение 2024 года и в последующий период предприятия, которые не смогут внедрить необходимые технологии, рискуют устареть. Тем не менее, к процессу внедрения следует подходить с осторожностью и осмотрительностью. В конечном счете, все заинтересованные стороны должны в полной мере понимать, как использовать возможности искусственного интеллекта для улучшения бизнес-операций, оптимизации процессов и повышения благосостояния сотрудников, обеспечивая при этом безопасность отношений с клиентами.
