Dirbtinio intelekto (AI) integracija verslo sektoriuje transformuoja tradicinį programinės įrangos naudojimą ir veiklą, reikalaujant įmonėms prisitaikyti prie naujų normų. Nors ši perėjima kelia iššūkių, pvz., trūksta AI ekspertų, kurių priežastis dalinai yra prastas ypatingųjų AI švietimo programų trūkumas, tai suteikia operacinius ir konkurencinius pranašumus.
Konkretu atveju, tiekimo grandinės sritis buvo liudijusi automatizavimą, supaprastinantį užduotis, pvz., pardavimų prognozavimą, transporto valdymą ir dinaminį kainodarą. Ten, kur pardavimų prognozės buvo vieną kartą laiko reikalaujantys ir duomenimis pakrauti procesai, AI atvėrė kelią tiksliau, duomenimis grįstam sprendimų priėmimui, atsižvelgiant tiek į vidinius elementus, tokius kaip produktai ir akcijos, tiek į išorinius, tokius kaip renginiai ir oro sąlygos. AI taip pat padeda įmonėms pasirinkti aplinkai draugiškus transporto variantus ir išradingo pelningumo strategijas. Iš esmės, AI standartizuoja ir gerina tiekimo grandinės bei logistikos funkcijas.
<Tačiau pagrindinis AI tyrimų pažangos kliūtis kyla iš duomenų dalijimosi. Įmonės dažnai nerodo noro dalintis duomenimis su tyrėjais, kas slopina pažangą ir lėtina geresnių AI algoritmų plėtotę, ypač tiekimo grandinės kontekste. Įmonių investicijos į tyrimus dažnai yra ignoruojamos, kas nepakankamai įvertina ekonominio naudos potencialą ir reikšmingas technologines pažangas. Kad AI pasiektų pažangą, yra būtina, kad įmonės pripažintų tyrimų investicijų ir duomenų dalijimosi su mokslinę bendruomenę svarbą. Be to, kai įmonės imasi tyrimų, vengimas paskelbti rezultatus toliau apriboja tiekimo grandinės evoliucijos numatomumą ateinančiais metais.
Iššūkiai ir kontroversijos
Pagrindinis iššūkis, įgyvendinant AI įmonėse, yra etiniai apmąstymai ir privatumo išlikimas susijęs su duomenų dalijimusi. Kadangi AI sistemoms reikia didelių duomenų kiekių, yra rizika, kad asmeniniai ir jautrūs duomenys gali būti netinkamai tvarkomi ar net pažeidžiami, keliaujant grėsmei jų galimam piktnaudžiavimui.
Kita kontroversija susijusi su darbo dislokacija. Nors AI gali pagerinti produktyvumą, plačiai paplitusi nuomonė apie tai, kad AI gali pakeisti žmogaus darbą, kas galėtų sukelti darbo netekimą tam tikrose srityse, ypač tų, kuriose vyrauja kartotinos užduotys.
Kylantys klausimai apima:
– Kaip įmonės gali subalansuoti AI privalumus su etiniais susirūpinimais dėl privatumo ir duomenų apsaugos?
– Kaip visuomenė gali sumažinti darbo dislokacijos poveikį, kurį sukelia AI automatizavimas?
Privalumai ir trūkumai
AI integracijos įmonėse privalumai apima:
– Padidintą operatyvinį efektyvumą ir produktyvumą
– Sustiprintą duomenų analizę tiksliai sprendimams priimti
– Kartotinio ir nuobodžio darbo užduočių automatizavimą
– Gebėjimą pasinaudoti AI prognozavimams tiekimo grandinėje ir klientų elgsenos srityje
Kita vertus, trūkumai apima:
– Didelius pradinius investicijų kaštus AI integravimui
– Trūkumą kvalifikuotų darbuotojų, kurie tvarkytų AI sistemas
– Galimybę darbo dislokacijai ir darbuotojų susirūpinimui
– Problemų, susijusių su duomenų privatumu ir etišku AI naudojimu
Daugiau informacijos šia tema ir vykstančias diskusijas apie AI versle rasite naudodamiesi nuoroda į MIT Technologijų apžvalgą, kurioje dažnai pateikiamos straipsnių apie naujausius AI tendencijas ir problemas technologijų verslo pasaulyje. Kitas išteklius verčiantis AI poveikis įmonėms yra Forbes pagrindinis domenas, kuriame teikiama įžvalgų ir nuomonės straipsniai apie AI plėtrą ir jos pasekmes įvairioms pramonėms.