עסקים נתקלים באתגרים והזדמנויות עם שילוב של AI

השלבה של המודל של בינה מלאכותית (AI) במערכת העסקית
משנה את שימוש התוכנה והפעולות המסורתיות, דורשת מחברות להפיק לתרגם לסטנדרטים חדשים. בעוד המעבר מתמצא אתגרים, כגון החוסר במומחים לAI, חלקם הוא בשל חוסר בתוכניות לימוד מיוחדות לAI, הוא מביא עימו גם מניג אופרטיבי ויתרונות תחרותיים.

במיוחד, תחום השרשרת האספקה
חווה אוטומציה הפוחדת משימות כמו תחזיות מכירות, ניהול תחבורה והגרמת מחירים דינמיים. במקום בו תחזיות המכירות היו פעילויות זמן רב ומבוססות נתונים, AI מלכתה דרך לקבלת החלטות מבוססות נתונים יותר מדויקות שמשלבות גורמים פנימיים כמו מוצרים וקידומים, וגורמים חיצוניים כמו אירועים ודפוסי מזג אוויר. AI גם מסייעת לעסקים לבחור באפשרויות תחבורה ירוקות ולייצר אסטרטגיות לרווחות ברת-מידה. בסך הכל, AI מתקנת ומשפרת פונקציות שרשרת האספקה והלוגיסטיקה.

אולם, מניג מרכזי לרכש התקדמות מחקרי AI נמצא בשיתוף נתונים.
חיילים לרוב מתלבטים לשתף מידע עם חוקרים, מה שמושהה את התקדמותם ומשאיר את התפתחות האלגוריתמים של AI אומללת, במיוחד בהקשר של שרשרת האספקה. השקעה במחקר על ידי חברות נצפית פעמים רבות, מה שמוערך חוקרים, אשר מושלמים את הפוטנציאל לרווח כלכלי ושדרוגים טכנולוגיים חשובים. עבור AI להתקדם, חיוני שחברות יזהו את חשיבות השקעות המחקר ושיתוף מידע עם קהילת המדעית. ויותר עם זאת, כאשר חברות מבצעות מחקר, החוסר הרצינות בלהפיץ הממצאים גובר, דבר שמגביל נובות של התפתחות שרשרת האספקה בשנים הקרובות.

אתגרים ופולמוסים

אתגר ראשי בשלבה של המודל של AI בחברות מהם הוותיק והכשרות פרטיות הקשורות לשיתוף מידע. כמערכות AI דורשות כמויות נרחבות של נתונים, קיים סיכון שמידע אישי ורגיש יכול להיעשות בזבוז או הדות, מה שמביא למנייד כמה שימושים.

פולמוס נוסף מסתובב סביב העבודה.
בזמן ש-AI יכולה לשפר את הפרודוקטיביות, קיימת חששה נרחבת לגבי כך שה-AI תפנה את ההון האדם, אשר עשוי להוביל לאובדן עבודה בתחומים מסוימים, במיוחד אלה הקשורים למשימות חוזרות.

שאלות מרכזיות שנקים כוללות:
– איך חברות יוכלו לארץ את עיטובי AI עם נושאים אתיים הקשורים לפרטיות ולהגנה על נתונים?
– איך החברה תוכל להופיע על ההשפעה של איבוד העבודה שעלול להיות גורם על ידי האוטומציה של AI?

יתרונות וחסרונות

היתרונות של השלבה של AI בחברות כוללים:
– יעילות הפעלה ופרודוקטיביות מוגברת
– ניתוח נתונים שמשפיע על החלטות מדויקות
– אוטומציה של משימות חוזרות ומופחתות
– היכולת להשתמש ב-AI לניתוחים חזקים בשרשרת ההאספקה והתנהגות הלקוח

מאידך, החסרונות כוללים:
– עלות והשקעה התחלתית גבוהה להשקת AI
– חוסר באנשי מקצוע לניהול מערכות AI
– סיכוני אובדן העבודה וחרדת עובד
– נושאים הנוגעים לפרטיות נתונים ושימוש אתי של AI

למידע נוסף בנושא ולשיחות נצחיות שמקיפות ביותר בעסקים AI, קישור שימושי הוא הדף הבית של הביקורת טכנולוגית MIT, המשתמש במאמרים על טרנדים אחרונים של AI ועניינים בעולם העסקים הטכנולוגי. מקור נוסף להשפעת AI על עסקים הוא הדומיין הראשי של פורבס, שמספק ראיונות ומאמרים אומתיים על פיתוחי AI וההשלכות שלהם על כלכלה שונות.

[הטמע]https://www.youtube.com/embed/VrlGLh43zqo[/הטמע]