Οι επιχειρηματικοί ηγέτες παρασύρονται από τον ενθουσιασμό για την τεχνητή νοημοσύνη, σύμφωνα με μια πρόσφατη μελέτη της IFS, κορυφαίου παρόχου λογισμικού επιχειρήσεων στον τομέα του cloud. Η έρευνα αποκάλυψε μια απότομη διαφορά μεταξύ των δυνητικών οφελών της τεχνητής νοημοσύνης και της έτοιμης ετοιμότητας των εταιριών για την αξιοποίηση των δυνατοτήτων της.
Η μελέτη με τίτλο “Βιομηχανική Τεχνητή Νοημοσύνη: Το νέο μέτωπο για παραγωγικότητα, καινοτομία και ανταγωνιστικότητα” απασχόλησε πάνω από 1700 υψηλόβαθμους εκτελεστικούς σε όλο τον κόσμο. Τονίζονται τρία κύρια εμπόδια στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης: η υστέρηση στην τεχνολογική ανάπτυξη, οι οργανωσιακοί περιορισμοί και η έλλειψη των απαραίτητων δεξιοτήτων. Παρά τις προκλήσεις αυτές, το μισό των διερευνημένων ηγετών πιστεύει ότι, με τη σωστή στρατηγική, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσφέρει συγκεκριμένα οφέλη μέσα στα επόμενα δύο χρόνια.
Προσδοκίες έναντι πραγματικότητας στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης: Ένα συντριπτικό 84% αναμένει ισχυρά οφέλη από την τεχνητή νοημοσύνη, ειδικά στην καινοτομία προϊόντων και υπηρεσιών, τη βελτίωση της πρόσβασης στα δεδομένα, τη μείωση του κόστους και την αύξηση των κερδών. Αντιστοίχως, το 82% των εταιρικών ηγετών αισθάνονται έντονη πίεση να εφαρμόσουν γρήγορα λύσεις τεχνητής νοημοσύνης, κινδυνεύοντας με παγίδευση στο στάδιο πιλοτικής φάσης και δυνητική απογοήτευση λόγω μη εκπλήρωσης των προσδοκιών.
Το δίλημμα της έτοιμης ετοιμότητας: Πολλές εταιρείες έχουν έλλειψη προσοχής στην ανάπτυξη, την κατάλληλη υποδομή και τις δεξιότητες για να επωφεληθούν από τα οφέλη της εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης. Η μελέτη κατέληξε ότι το 34% των εταιρειών δεν έχουν μεταβεί ακόμα στο cloud computing, υποδηλώνοντας έλλειψη προετοιμασίας για την αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης σε όλους τους τομείς λειτουργίας. Οι ειδικοί της IFS υπογραμμίζουν τη σημασία μιας στέρεης στρατηγικής που ενσωματώνει υπηρεσίες cloud, δεδομένα, επιχειρηματικές διαδικασίες και ταλέντα.
Ο Διευθυντής Προϊόντος της IFS υπογράμμισε το μεταστρωτικό δυναμικό της τεχνητής νοημοσύνης για τις επιχειρήσεις, τονίζοντας την ανάγκη για μια συνεκτική στρατηγική, σχολαστική προετοιμασία και κατάλληλες δεξιότητες – πεδία όπου οι περισσότερες εταιρείες υπολείπονται. Το πλαίσιο της IFS, IFS.ai, είναι σχεδιασμένο για να επιτρέψει την ολοκληρωμένη χρησιμοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης σε ολόκληρες τις επιχειρήσεις, υποστηρίζοντας τη λήψη αποφάσεων και παρέχοντας προσβάσιμα δεδομένα και υπηρεσίες με οδηγό την τεχνητή νοημοσύνη.
Προς τα εμπρός: Παρά τα εμπόδια στα αρχικά στάδια ένταξης της τεχνητής νοημοσύνης, οι επιχειρηματίες παραμένουν αισιόδοξοι για τα οφέλη της τεχνολογίας, με 47% να αναμένουν σημαντικές αποδόσεις σε 1-2 χρόνια, και 24% μέσα σε μόλις ένα έτος.
Η σημασία της έτοιμης για τα δεδομένα: Τα δεδομένα είναι ένα στρατηγικό περιουσιακό στοιχείο και το 86% των αντιδραστών συνδέουν την αποτελεσματικότητα της τεχνητής νοημοσύνης με τη διαθεσιμότητα δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Ωστόσο, μόνο το 23% έχει ολοκληρώσει την προετοιμασία της απαραίτητης υποδομής δεδομένων, η οποία είναι ζωτικής σημασίας για τις επιχειρηματικές αποφάσεις και την αντίδραση σε πραγματικό χρόνο.
Καθώς οι εταιρείες προχωρούν προς την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης, απαιτείται προσεκτικός σχεδιασμός και συγκεκριμένη δράση για να μετατραπούν οι φιλόδοξες υποσχέσεις της τεχνητής νοημοσύνης σε πραγματικότητα στην κατασκευαστική βιομηχανία.
Η ψαλίδα μεταξύ προσδοκιών και πραγματικότητας: Ενώ οι επιχειρηματικοί ηγέτες είναι αισιόδοξοι για το δυναμικό της τεχνητής νοημοσύνης, συχνά υπάρχει αντίθεση μεταξύ των προσδοκιών και της πραγματικότητας της υλοποίησης. Πολλοί αναμένουν βελτιώσεις στην αποδοτικότητα, την διαχείριση δεδομένων και την εμπειρία πελατών χωρίς να γνωρίζουν πλήρως τις πολυπλοκότητες που ενέχονται στην ένταξη συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης.
Κύριες προκλήσεις στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης: Η τεχνολογική υλοποίηση μπορεί να είναι αποθαρρυντική λόγω του γρήγορου ρυθμού προόδου στην τεχνητή νοημοσύνη. Επιπλέον, η οργανωσιακή αντίσταση στην αλλαγή μπορεί να εμποδίσει τις προσπάθειες σε θέματα τεχνητής νοημοσύνης, όπως και η έλλειψη εξειδικευμένων επαγγελματιών στην τεχνητή νοημοσύνη. Επιπλέον, τα ηθικά και κανονιστικά θέματα που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη, όπως η ιδιωτικότητα δεδομένων και η ευθύνη για αποφάσεις, παρουσιάζουν όχι μόνο λειτουργικούς αλλά και επαγγελματικούς κινδύνους.
Πλεονεκτήματα της Βιομηχανικής Τεχνητής Νοημοσύνης:
1. Αύξηση της Αποδοτικότητας: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να α