Ymmärrä tekoälyn täysi potentiaali ennen projektin aloittamista
Ness Cloudin toimitusjohtaja David Bisamut on valaissut olennaista valmistelutyötä, johon organisaatioiden tulisi ryhtyä ennen tekoälyprojekteihin sukeltamista. Hän korosti tekoälyjärjestelmien kykyjen ymmärtämisen olevan ensisijaisen tärkeää ennen näiden kykyjen muuttamista konkreettisiksi ideoiksi, jotka voidaan muuntaa arvoa lisääviksi ratkaisuiksi.
Äskettäin e-Gov Forumissa, joka järjestettiin People and Computersin toimesta, Bisamut avasi istunnon teemalla ”Kuinka hallitus johtaa kansallista tekoälysuunnitelmaa”. Tapahtuma pidettiin Waldorf Astoriassa Jerusalemissa, ja siihen osallistui useita julkisen ja hallinnollisen sektorin johtajia People and Computersin päätoimittaja Yehuda Konfortesin johdolla.
Kohtaaminen tekoälyprojektien haasteiden kanssa
Bisamut ilmaisi huolensa tekoälyprojektien matalasta onnistumisasteesta ja korosti tarvetta siirtyä tilastoista eteenpäin ja keskittyä tuottotasoisien tulosten saavuttamiseen. Hän tunnisti kolme päähaastetta: tietoturvan ja kybersuojauksen – jossa kaikkia prosesseja ei voida pilvipohjaisia tai tekoälyohjautuvia; asiakastietoisuuden – jossa usein puuttuu ymmärrys mahdollisista sovelluksista ja hyödyistä; sekä kustannusvaikutukset – koska tekoälyominaisuuksien käyttöönotolla on taloudellisia seuraamuksia.
Näiden haasteiden käsittely vaatii integroimaan sitä, mitä Bisamut kutsuu ”kolmeksi salaisuusaineeksi”: käyttäytymismallien ymmärtäminen, persoonien luominen asiakkaiden tarpeiden ymmärtämiseksi sekä alustojen räätälöinti käyttäjien ja heidän tietovaatimustensa mukaisesti. Varmistaminen erilaisten käyttäjien ja sidosryhmien mukauttamisesta on kriittistä.
Vaiheet onnistuneeseen tekoälyprojektin toteuttamiseen
Toimitusjohtaja esitteli vaiheet onnistuneeseen tekoälyprojektin toteuttamiseen. Niihin kuuluu ideointi – ideoiden kartoittaminen ja yksilöinti, missä tekoäly voi lievittää organisaation taakkoja, toteutuskelpoisuustutkimus – idean muuttaminen toiminnaksi, pilottaminen – organisaation tietojen testaus ennakkoon määriteltyjen työntekijöiden taustalla kustannusten, palautteen ja rakenteellisen upottamisen arvioimiseksi ja lopuksi käynnistys – siirtyminen tuotantoon jatkuvan seurannan kanssa.
Lisäksi Nessin tekoälyasiantuntija Haim Cohen esitteli kaksi tapaustutkimusta, joissa hyödynnettiin tekoälymalleja. Bisamut päätti korostamalla useita pilvipohjaisia projekteja julkisille organisaatioille ja käynnissä olevia tekoälypilotteja, tarjoten hallituksille työpajoja helpottaakseen niiden siirtymistä tekoälymaisemaan. Nämä työpajat pyrkivät avaamaan tekoälyn potentiaalin toteutettavuudesta vaikuttaviin projekteihin saakka hyödyntäen Ness Cloudin laajaa kokemusta käyttäjäystävällisistä tekoälyabstraktioplatformeista.
Organisaatioiden, jotka ovat kiinnostuneita tekoälyn integroimisesta toimintaansa, on navigoitava maisemassa, joka on täynnä sekä mahdollisuuksia että sudenkuoppia. Alla on keskeisiä näkökohtia, jotka on huomioitava keskusteltaessa tekoälyn toteuttamisstrategioista:
Tärkeät kysymykset:
– Kuinka voimme varmistaa, että tekoälyn toteutukset ovat sopusoinnussa eettisten standardien ja säädösten kanssa?
– Mitkä ovat parhaat käytännöt datanhallinnassa tekoälyprojektien tukemiseksi?
– Kuinka organisaatiot voivat edistää avoimuutta ja luottamusta tekoälyjärjestelmissä sidosryhmien keskuudessa?
Vastaukset:
– Tekoälyn sovittaminen eettisten standardien ja säädösten kanssa edellyttää eettisen viitekehyksen perustamista, vaikutusarvioiden suorittamista ja varmistamalla läpinäkyvyys tekoälyn päätöksentekoprosesseissa.
– Parhaat käytännöt datanhallinnassa sisältävät datan laadun varmistamisen, datan yksityisyyden suojaamisen ja vahvan datanhallinnan perustamisen tehokkaan tekoälyn integroimiseksi.
– Avoimuuden ja luottamuksen edistäminen edellyttää selkeää viestintää tekoälyn toiminnoista, mahdollistaa käyttäjien ymmärtää ja kyseenalaistaa tekoälyn päätökset sekä osallistuminen eri sidosryhmien kehitysprosessiin.
Tärkeimmät haasteet ja kiistat:
– Datatendenssi: Tekoälyjärjestelmät voivat ylläpitää tai voimistaa olemassa olevia tendenssejä, jos ne on koulutettu vinoutuneisiin aineistoihin.
– Työpaikkojen menetys: Tekoälyn käyttöönotto voisi johtaa työpaikkojen menetyksiin, herättäen huolta työn tulevaisuudesta.
– Selitettävyys: Tekoälyn monimutkaiset algoritmit voivat olla läpinäkymättömiä, mikä tekee niiden päätösten ymmärtämisestä ja luottamuksesta vaikeaa.
– Tietoturva ja yksityisyys: Tekoälyjärjestelmät vaativat suuria määriä tietoja, jotka on suojattava tietomurroilta ja yksityisyyden varmistamiseksi.
Edut:
– Tehokkuuden lisääntyminen: Tekoäly pystyy prosessoimaan ja analysoimaan tietoja nopeammin kuin ihmiset, johtaen tehokkaampaan päätöksentekoon.
– Kustannusten aleneminen: Pitkällä aikavälillä tekoäly voi säästää rahaa automatisoimalla tehtäviä, vähentämällä virheitä ja optimoimalla prosesseja.
– Uudet oivallukset: Tekoäly pystyy paljastamaan kuvioita ja oivalluksia, joita ihmiset saattaisivat missata, tukeakseen innovaatiota.
Haitat:
– Korkea alkuinvestointi: Tekoälyratkaisujen kehittäminen ja toteuttaminen voi olla kallista ja resurssi-intensiivistä.
– Tekninen monimutkaisuus: Tekoälyprojektit saattavat vaatia erikoisosaamista ja -tietoa, mikä voi olla este joillekin organisaatioille.
– Riippuvuus tiedosta: Tehtävien tehokas automatisointi riippuu suuresti saatavilla olevasta datamäärästä ja sen laadusta.
Niille, jotka etsivät lisäresursseja tekoälystrategioista ja ratkaisuista, näiden verkkotunnusten tutkiminen saattaa tarjota lisätietoa:
IBM Watson
Microsoft AI
Google AI
Yhteenvetona todettakoon, että vaikka tekoäly tarjoaa merkittäviä mahdollisuuksia arvon luomiseen, on olennaista, että organisaatiot lähestyvät sen toteuttamista selkeällä ymmärryksellä haasteista, parhaista käytännöistä ja mahdollisista vaikutuksista liiketoimintaansa.