Įmonėms suteikiant jėgų su dirbtinio intelekto meistriškumu
Neseniai pramonės ekspertai susirinko seminarui, kurį surengė FSB Institutas vadovavimo ir technologijų srityje bendradarbiaudamas su Swinburne Vietnam Da Nango kampuse, dalindamiesi savo įžvalgomis apie kaip pasitelkti dirbtinio intelekto galios inovacijoms ir prasiveržimams verslo veikloje. Šis seminaras buvo viena iš FSB vykdomos serijos renginių, kuriais siekiama suteikti naujų perspektyvų ir įrankių, skirtų padidinti individualių asmenų ir įmonių konkurencinę gebėjimą.
Efektyvus jūsų poreikių perduodimas dirbtiniam intelektui
Dr. Trần Minh Tùng, Veikiantis direktorius Swinburne Vietnam Da Nango mieste, pabrėžė aiškios komunikacijos su dirbtinio intelekto įrankiais, tokiomis kaip Gemini, ChatGPT ir Poe, svarbą. Tiksli ir išsamūs nurodymai leidžia gudresniems dirbtinio intelekto atsakymams. Jis pakartojo, kad kaip ir pasakojant istorijas, pristatant gerai apibrėžtą kontekstą, padeda dirbtiniam intelektui geriau vizualizuoti ir įgyvendinti vartotojo tikslą. Dr. Tùng sėkmingai sujungė kritinį mąstymą, skaitmenines įgūdžius ir prisitaikymą, leidžiantį jam efektyviai parengti mėnesio vertę paskaitų per valandą.
Dirbtinio intelekto diegimas versle: Keturių etapų metodika
Vũ Hồng Chiên, Quy Nhơn dirbantys Dirbtinio intelekto tyrimo ir taikymo centro (QAI) vadovas, pasidalino savo praktinėmis patirtimis, padedantis įmonėms optimizuoti veiklą ir skatinti augimą naudojantis dirbtinio intelekto sprendimais. Taikydama dirbtinį intelektą, QAI ženkliai padidino Kanados oro transporto bendrovės operacinius išlaidų ir pagerino klientų patirtį Japonijos prekybininkui per 30 šalių. Jis nurodė keturių etapų dirbtinio intelekto taikymo planą verslui: Įkvėpk, Sugalvok, Prioritizuok ir Diegk.
Duomenų valdymo principai
Gyvendinant dirbtinio intelekto naudojimą, duomenys atlieka svarbų vaidmenį, kaip pabrėžė Võ Thị Hồng Phương, direktorė FPT Korporacijos Duomenų mokslo taikymų centro, DC5. Ji pabrėžė „tris taisykles” duomenims: standartizavimas, planavimas ir reguliavimas. Šalia šių taisyklių, įmonės turėtų sutelkti dėmesį į tris pagrindinius aspektus, susijusius su duomenų mokslo taikymais: pripažindama jo būtinumą, įsitikindama, kad bus ilgalaikė investicija, ir skatinant skyrių vienybę duomenų bendradarbiavimu.
Seminaras buvo palankiai priimtas daugybės verslo lyderių Da Nang mieste, demonstruodamas, kad FSB ištikimas siekis skatinti konkurencinį puikumą skaitmeniniame amžiuje. Šiuo metu siūlydamas savo šakutės aukštojo mokslo programas, integruotas su dirbtiniu intelektu ir duomenų analize, FSB tęsia stiprėjimą kaip pirmaujantis verslo švietimo teikėjas vietinėje rinkoje. Dominančios šalys gali sužinoti daugiau apie FSB aukštąsias programas FSB absolventų programų svetainėje.
Klausimai, iššūkiai ir kontroversijos dėl dirbtinio intelekto integravimo versle
Svarbus klausimas, su kuriuo įmonės susiduria įdiegusios dirbtinį intelektą į savo veiklą, yra šis: Kaip galima efektyviai suderinti dirbtinį intelektą su verslo strategija, kad būtų sukurtas realus vertės pranašumas? Vyriausieji vadovai turi nustatyti pagrindines sritis, kuriose dirbtinis intelektas gali sukurti konkurencinius pranašumus, ir taip pat įsitikinti, kad dirbtinio intelekto iniciatyvos papildo įmonės bendrą strategiją bei tikslus.
Vienas iš pagrindinių iššūkių šioje srityje yra poreikis įgūdžiams plėtoti ir ekspertizei valdyti bei palaikyti dirbtinio intelekto sistemas. Įmonės turi būti pasiruošusios investuoti į darbuotojų mokymus arba samdyti naują talentą su būtinomis įgūdžiais, kad efektyviai pasitelktų dirbtinio intelekto technologijas. Kitas iššūkis yra susijęs su duomenų valdymu ir privatumu, kadangi stabilioms dirbtinio intelekto sistemoms reikia didelio kiekio aukštos kokybės duomenų, kurie turi būti tvarkomi saugiais ir atitinkančiais duomenų privatumo įstatymus.
Susirūpinimą ir kontroversijas dažnai kelia dėl dirbtinio intelekto taikymo, tokių kaip etiškas dirbtinio intelekto panaudojimas ir potencialus darbo vietų atsisakymas. Įmonės turi kruopščiai išnagrinėti šias problemas, siekdamos išlaikyti visuomenės pasitikėjimą ir laikytis etikos normų, tuo pačiu metu ieškodamos būdų, kaip perkvalifikuoti ir tobulinti darbuotojus, kurių vaidmenys paveikiami dirbtinio intelekto automatizacijos.
Privalumai
Vienas iš pagrindinių privalumų integruojant dirbtinį intelektą į verslo veiklą yra geriausio sprendimo priėmimas. Dirbtinis intelektas gali apdoroti didelius kiekius duomenų ir suteikti įžvalgų, kurias būtų neįmanoma generuoti žmogui nepadėtam. Be to, dirbtinis intelektas gali automatizuoti rutinines užduotis, atlaisvindamas darbuotojų laiką kūrybiškam ir strateginiam darbui, kuris gali skatinti inovacijas. Be to, dirbtinis intelektas gali padėti teikti asmeniškas patirtis klientams, kurios gali pagerinti klientų patenkinimą ir lojalumą.
Trūkumai
Tačiau dirbtinio intelekto įgyvendinimas nėra be savo trūkumų. Dideli ištekliai yra įtraukti į diegiant, vykdant ir palaikant dirbtinio intelekto sistemas. Priešingai užmojams ar blogai įdiegtai sistema, tai gali lemti eikvojamus išteklius ar dirbtinio intelekto iniciatyvų, kurios neišpildo savo pažadų. Etiški svarstymai ir galimybė, kad dirbtinis intelektas išlaikytų išankstines nuodėmes, taip pat kelia reikšmingus trūkumus, kurie turi būti tvarkomi.
Norint sužinoti daugiau apie dirbtinio intelekto sritį versle, susidomėję skaitytojai gali aplankyti patikimus šaltinius, kad gautų daugiau informacijos: IBM, Accenture ir McKinsey & Company. Šie nuorodos nukreipia į organizacijas, kurios reguliariai publikuoja tyrimus ir įžvalgas apie dirbtinio intelekto ir verslo sąveiką.
The source of the article is from the blog exofeed.nl