Neseniai IBM atliktas tyrimas atskleidė sparčią dirbtinio intelekto (AI) integraciją indų įmonėse, kuriose stebimai 59 proc. aktyviai įgyvendina AI strategijas savo veikloje. Didelis šio technologijos naudojimo augimas rodo, kokios konkretūs privalumai verslai Indijoje gauna naudodami šią technologiją.
IBM Indijos ir Pietų Azijos valdymo direktorius Sandipas Patelis pripažįsta teigiamą judėjimą, tačiau pabrėžia poreikį plačiau priimti AI mastą. Nors daugelis įmonių daro pažangą AI eksperimentuose, vis dėlto vis dar egzistuoja nepasitikėjimas pereiti už eksperimentinės fazės ribų.
Pateikiant tvirtą AI modelių kūrimo įrankių ir duomenų valdymo procesus, Patelis yra ypatingai susirūpinęs dėl atsakingo AI modelių vystymo. Be šių priemonių, įmonės susiduria su įvairiomis problemomis, įskaitant duomenų privatumo pažeidimus, teisinius klausimus ir etinius dilemas.
IBM, bendradarbiaudama su Morning Consult, atliko IBM Global AI Adoption Index, kuris suteikia giluminį įžvalgų į AI padėtį indų įmonėse. Tyrime nustatyta, kad didelės įmonės darbuotojai, 59 proc. IT profesionalų aktyviai įdiegia AI, tuo tarpu papildomi 27 proc. domisi jo potencialiais taikymais. Be to, 60 proc. IT profesionalų patvirtina įsipareigojimą įdiegti generatyvinį AI.
Įdomu, kad AI veiklos srityje aktyviai dalyvaujantys specialistai praneša apie investicijų ir diegimo pastangų pagreitį per pastaruosius du metus. Tai apima išteklių skyrimą tyrimams ir plėtrai, personalo kompetencijų kėlimą, taip pat savo AI sprendimų kūrimą.
Tačiau AI technologijų sklandus įsiskverbimas susiduria su keliais barjerais. Pagrindinės iššūkiai, susiję su AI tyrimu ar diegimu, apima ribotą AI ekspertizę, nepakankamus įrankius AI modelių kūrimui, projektų integracijos ir mastumo sudėtingumus, etinius klausimus ir duomenų sudėtingumą.
Indų įmonėms naviguojant besivystančioje AI priėmimo srityje, labai svarbu spręsti šiuos barjerus ir visapusiškai pasinaudoti AI technologijų transformaciniu potencialu. Tai leis verslams skatinti inovacijas ir didinti konkurencingumą skaitmeninėje eroje.
Dažniausiai užduodami klausimai: dirbtinio intelekto (AI) priėmimas indų įmonėse
Q: Kokia yra pagrindinė IBM tyrimo, skirta AI priėmimui indų įmonėse, išvada?
A: Tyrimas parodė, kad 59 proc. indų įmonių aktyviai įgyvendina AI strategijas savo veikloje.
Q: Kokios naudos indų įmonės gauna naudodamos AI?
A: Straipsnyje paminėta, kad AI konkrečios naudos apima didesnį inovacijų lygį ir konkurencingumo padidėjimą skaitmeninėje eroje.
Q: Ko Sandipas Patelis, IBM Indijos ir Pietų Azijos valdymo direktorius, pabrėžia AI priėmime?
A: Patelis pabrėžia poreikį plačiau priimti AI mastą už eksperimentinės fazės ribų.
Q: Kodėl duomenų ir AI valdymas yra svarbus atsakingam AI modelių vystymui?
A: Esminis aspektas yra turėti tvirtus duomenų ir AI valdymo įrankius, kurie padeda išvengti iššūkių, tokios kaip duomenų privatumo pažeidimai, teisinių problemų ir etinių dilemų.
Q: Ką parodo IBM Global AI Adoption Index apie IT profesionalus indų įmonėse?
A: Tarp didelių organizacijų, 59 proc. IT profesionalų aktyviai diegia AI, o papildomi 27 proc. domisi jo potencialiais taikymais. Be to, 60 proc. IT profesionalų patvirtina įmonių įsipareigojimą įdiegti generatyvinį AI.
Q: Kaip investicijos ir diegimo pastangos AI pasikeitė per pastaruosius du metus?
A: AI veikloje dalyvaujantys profesionalai praneša apie investicijų ir diegimo pastangų pagreitį, įskaitant išteklių skyrimą tyrimams ir plėtrai, darbuotojų sąveikos suklaidinimui ir savo AI sprendimų kūrimui.
Q: Kokios kliūtys kyla sklandžiam AI technologijų integravimui?
A: Iššūkiai, paminėti straipsnyje, apima ribotą AI ekspertizę, nepakankamus įrankius AI modelių kūrimui, projektų integracijos ir mastumo sudėtingumus, etinius klausimus ir duomenų sudėtingumą.
Svarbūs terminai ir žargonas:
– Dirbtinis intelektas (AI): žmonių intelekto procesų imitavimas mašinomis, ypač kompiuterinėmis sistemomis.
– AI priėmimas: dirbtinio intelekto technologijų ir strategijų integracijos į verslo veiklas ir procesus procesas.
– Duomenų valdymas: procesų, politikų ir standartų nustatymas veiksmingam duomenų valdymui ir naudojimui.
– AI modelio vystymas: modelių ar algoritmų kūrimas ir įgyvendinimas, kurie leidžia mašinoms apdoroti informaciją ir priimti sprendimus.
– Generatyvinis AI: AI sistemos, galinčios nepriklausomai kurti naują ir originalią medžiagą.
Rekomenduojami susiję nuorodos:
– IBM Dirbtinis intelektas
– IBM Watson
– IBM Analitika: Dirbtinis intelektas
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it