Roman Remberב-14 בנובמבר, אירוע הדיגיטל טרנספורמציה יוקדש להשקעות בבינה מלאכותית והשימושים העסקיים שלה, ויספק למשתתפים תובנות קריטיות ואסטרטגיות.
דוח חדש של דלויט מאיר על ההתקדמויות ואתגרים באימוץ של בינה מלאכותית גנרטיבית. הסקר הדגיש רמות חוויות שונות בקרב ארגונים, כאשר כל משתתף עוסק בניסוי או ביישום בינה מלאכותית בצורה כלשהי. ממצא משמעותי הוא ש-67% מהנשאלים מתכננים להגדיל את השקעותיהם בטכנולוגיה מעוררת השינוי הזו.
עם זאת, למרות ההתלהבות מהפוטנציאל של הבינה המלאכותית הגנרטיבית, בעיות ניהול נתונים ואתגרים בהרחבה התגלו כמחסומים משמעותיים. מנהיגים בארגונים מביעים עניין חזק בבינה מלאכותית, אך ההתלהבות הראשונית מתחילה לדעוך. בהשוואה, רמות ההשתתפות בקרב מנהלים ומנכ"לים ירדו מאז תחילת 2024, כאשר רבות מהיוזמות עדיין נמצאות בשלב ניסיוני.
בנוסף, החשיבות של ממשלת נתונים עלתה, כאשר 75% מהארגונים מגדילים את השקעתם בניהול נתונים. עם זאת, מכשולים בלתי צפויים הקשורים לבעיות נתונים הובילו 55% מהנשאלים להימנע משימוש במקרים מסוימים של בינה מלאכותית.
חששות לגבי סיכוני טכנולוגיה גם קיימים, כאשר מספר משמעותי מכיר בכך שהציות לרגולציה מוסיף מורכבות ויכול לעכב יישום. על מנת לבנות אמון, עסקים מקימים אמצעי הגנה כמו מסגרות ניהול וביקורות פנימיות מוגברות. כארגונים שואפים להוכיח את הערך הנוצר על ידי בינה מלאכותית, יש צורך דחוף במדדים ברורים לביצועים כדי להצדיק השקעות אלו.
מקסימום את מסע הבינה המלאכותית שלך: טיפים, מהלכים שימושיים, ועובדות מעניינות
כאשר הנוף של הבינה המלאכותית ממשיך להשתכלל, נשאר בחזית חיוני עבור עסקים שמעוניינים לנצל את הפוטנציאל שלה בצורה יעילה. אם אתה מנהל או חובב טכנולוגיה, הבנת איך לנווט את המורכבויות של יישום הבינה המלאכותית יכולה לשדרג משמעותית את הגישה האסטרטגית שלך. הנה כמה טיפים חיוניים, מהלכים שימושיים, ועובדות מעניינות שיכולות להעצים אותך במסע הבינה המלאכותית שלך.
1. התחל בקטן, הרחב בהדרגה
רבים מהארגונים נופלים למלכודת של ניסיון ליישם פתרונות בינה מלאכותית בהיקף רחב ללא הכנה מתאימה. התחל עם פרויקטים קטנים וניהוליים שיכולים להניב נצחונות מהירים. זה לא רק בונה ביטחון פנימי אלא גם מניח בסיס solid ליוזמות נרחבות יותר בעתיד.
2. נצל את ממשלת הנתונים
כמו שהודגש בדוח דלויט האחרון, ממשלת נתונים היא越来越 חשובה בנוף הבינה המלאכותית. הקם מסגרות ברורות לניהול נתונים כדי להקטין את הסיכונים הקשורים לציות ולאמינות הנתונים. וודא שכל הנתונים בהם נעשה שימוש הם באיכות גבוהה כדי לשפר את הדיוק והשימושיות של יישומי הבינה המלאכותית שלך.
3. קדם תרבות ניסויים
עודד את הצוות שלך לנסות מתודולוגיות וכלים שונים של בינה מלאכותית. צור סביבה שבה כישלון נחשב שלב בדרך להצלחה. זה יכול להניב פתרונות חדשניים ולהעניק הבנה עמוקה יותר וכיצד בינה מלאכותית יכולה להניע ערך בארגון שלך.
4. השקיע בחינוך והכשרה
הענק לצוות שלך את הכישורים הדרושים כדי להסתגל לטכנולוגיות בינה מלאכותית חדשות. הצעת תוכניות הכשרה או סדנאות יכולה לשדרג משמעותית את היכולת שלהם לנצל את הפוטנציאל המלא של הבינה המלאכותית. כוח עבודה מיומן חשוב בהתמודדות עם אתגרים הקשורים לאימוץ בינה מלאכותית.
5. עקוב ומדוד ביצועים
כדי להצדיק את השקעותיך בבינה מלאכותית, קבע מדדים ברורים ומדדים להשוואה. הערך באופן קבוע את היעילות של היוזמות שלך בבינה מלאכותית כדי לזהות תחומים לשיפור ולוודא התאמה עם מטרות העסק שלך. פרקטיקה זו יכולה לסייע בשמירה על התלהבות והוכחת התמדה מצד הנהלה.
עובדה מעניינת: צמיחת השקעות בבינה מלאכותית
67% מהארגונים שנבדקו מתכננים להעלות את השקעותיהם בבינה מלאכותית, מה שמעיד על מחויבות גבוהה לטכנולוגיה המעוררת שינוי זו. עם זאת, חיוני לאזן את ההתלהבות הזו עם גישה פרגמטית שמתמודדת עם ממשלת נתונים וניהול נתונים.
מהלך שימושי: צור צוות בינה מלאכותית חוצה פונקציות
כיוון שבינה מלאכותית פועלת בכל התחומים העסקיים, שקול להקים צוות חוצה פונקציות שיכלול חברים מ-IT, מדעי הנתונים, ציות ואזורי רלוונטיים נוספים. קבוצה מגוונת זו יכולה לספק זוויות שונות שמעשירות את פרויקטי הבינה המלאכותית ומבטיחות שכל היבטי היישום נלקחים בחשבון.
לסיכום, בעוד שההתרגשות סביב בינה מלאכותית גנרטיבית היא מוחשית, חיוני לאזן אתגרים הקשורים בזהירות. על ידי השקעה בממשלת נתונים, קידום תרבות ניסיונות והגדרת מטרות ביצועים ברורות, ארגונים יכולים לשחרר את הפוטנציאל המעורר שינוי של הבינה המלאכותית בביטחון.
למידע נוסף על נוף הדיגיטל טרנספורמציה, בקר באתר דלויט.
