Nesenie IBM veiks izpēte akcentē Indijas uzņēmumu straujo mākslīgā intelekta (AI) integrāciju, ar iespaidīgu 59 procentu, kas aktīvi īsteno AI stratēģijas savās darbībās. Šī AI pieņemšanas vilnis apliecina konkrētas priekšrocības, ko uzņēmumi Indijā sasniedz, izmantojot šo tehnoloģiju.
Sandips Patels, IBM Indijas un Dienvidāzijas valstu vadītājs, atzīst pozitīvo impulsu, bet uzsver nepieciešamību pēc plašākas AI pilnīga apvienošanas mēroga. Kaut arī daudzi uzņēmumi progresu ir panākuši, eksperimentējot ar AI, vēl joprojām pastāv kaut kāds iepriekšējas eksperimentālās fāzes pārejas nevēlēšanās.
Patels uzsver spēcīgas datu un AI vadības instrumentu nozīmi, nodrošinot atbildīgu AI modeļu izstrādi. Bez šiem pasākumiem uzņēmumi pakļauj sevi dažādām problēmām, tostarp datu privātuma pārkāpumus, juridiskas problēmas un etiskas dilemmas.
IBM Globālais AI pieņemšanas indekss, kas veikts sadarbībā ar Morning Consult, sniedz papildu ieskatu AI ainavā uzņēmumos Indijā. Pētījums atklāj, ka lielu organizāciju ap vidū 59 procenti IT profesionāļu aktīvi izmanto AI, savukārt papildu 27 procenti izpēta tā potenciālo izmantošanu. Turklāt 60 procenti IT profesionāļu apstiprina savu uzņēmumu apņemšanos īstenot radītspējīgu AI.
Interesanti, profesionāļi, kas strādā ar AI, liecina par ieguldījumu paātrināšanos un ieviešanas centieniem pēdējo divu gadu laikā. Tas ietver resursu novirzīšanu pētījumu un attīstības darbā, darbaspēka kvalifikācijas uzlabošanu un īpašu AI risinājumu izstrādi.
Tomēr AI tehnoloģiju nevainojamai integrācijai jāpārvar vairākas barjeras. Galvenās izaicinājumi, uzņēmumiem, kas izpēta vai izmanto AI, iekļauj ierobežotu ekspertīzi AI jomā, nepietiekamus instrumentus AI modeļu izstrādei, projektu integrācijas un mērogojamības sarežģītību, etiskos apsvērumus un izaicinājumus, ko rada datu sarežģītība.
Indijas uzņēmumiem, kas risina mainīgo AI pieņemšanas ainu, ir būtiski risināt šīs šķēršļus un izmantot AI tehnoloģiju pārveidojošo potenciālu. Tā darot, uzņēmumi var veicināt inovācijas un uzlabot savu konkurētspēju digitālajā laikmetā.
Biežākie jautājumi: Mākslīgā intelekta (AI) pieņemšana Indijas uzņēmumos
:{: .underline}{: .bold} J: Kāda ir galvenā atziņa no IBM pētījuma par AI pieņemšanu Indijas uzņēmumos?
A: Pētījums atklāja, ka 59 procenti Indijas uzņēmumu aktīvi īsteno AI stratēģijas savās darbībās.
J: Kādas priekšrocības Indijas uzņēmumi sasniedz, izmantojot AI?
A: Rakstā tiek minēts, ka AI konkrētās priekšrocības ir inovācijas palielināšanās un konkurences stiprināšana digitālajā laikmetā.
J: Uzsveripateli Sandips Patels, IBM Indijas un Dienvidāzijas valstu vadītājs, saistībā ar AI pieņemšanu?
A: Patels uzsver nepieciešamību pēc plašākas AI pilnīgas apvienošanas mēroga, pārsniedzot eksperimentālo fāzi.
J: Kāpēc datu un AI vadība ir svarīga atbildīgas AI modeļu izveidei?
A: Ir būtiski, lai būtu spēcīgi datu un AI vadības instrumenti, lai novērstu izaicinājumus, piemēram, datu privātuma pārkāpumus, juridiskas problēmas un etiskas dilemmas.
J: Ko rāda IBM Globālais AI pieņemšanas indekss par IT profesionāļiem Indijas uzņēmumos?
A: Lielu organizāciju vidū 59 procenti IT profesionāļu aktīvi izmanto AI, un papildu 27 procenti izpēta potenciālās piemērošanas iespējas. Turklāt 60 procenti IT profesionāļu apstiprina savu uzņēmumu apņemšanos īstenot radītspējīgu AI.
J: Kā ir mainījušies AI ieguldījumu un ieviešanas centieni pēdējo divu gadu laikā?
A: AI jomā iesaistītie profesionāļi liecina par ieguldījumu paātrināšanos un ieviešanas centieniem, tai skaitā resursu novirzīšanu pētījumiem un attīstībai, darbaspēka kvalifikācijas uzlabošanu un īpašu AI risinājumu izstrādi.
J: Kādas ir dažas šķēršļu, ar ko saskaras AI tehnoloģiju nevainojama integrācija?
A: Minētie izaicinājumi ietver ierobežotu ekspertīzi AI jomā, nepietiekamus instrumentus AI modeļu izstrādei, projektu integrācijas un mērogojamības sarežģītību, etiskus apsvērumus un izaicinājumus, ko rada datu sarežģītība.
Svarīgi termini un žargons:
– Mākslīgais intelekts (AI): Cilvēka intelekta procesu simulācija mašīnās, it īpaši datoru sistēmās.
– AI pieņemšana: Procesi, kas ir saistīti ar mākslīgā intelekta tehnoloģijām un stratēģijām integrēšanu uzņēmumu darbībās un procesos.
– Datu vadība: Politikas, procesu un standartu noteikšana efektīvai datu pārvaldībai un izmantošanai.
– AI modeļa izstrāde: Modeļu vai algoritmu izveidošana un ieviešana, kas ļauj mašīnām apstrādāt informāciju un veikt lēmumus.
– Radītspējīgs AI: AI sistēmas, kas var radīt jaunu un oriģinālu saturu neatkarīgi.
Ieteiktie saistītie resursi:
– IBM Mākslīgā intelekta
– IBM Watson
– IBM Analytics: Mākslīgais intelekts
The source of the article is from the blog bitperfect.pe