Kevin Topolsky
Kunstig intelligens (AI) og data science fekk betydeleg merksemd i 2023, hovudsakleg på grunn av framveksten av generativ AI. Kva kan vi forvente for desse felta i 2024, og korleis vil desse utviklingane påverke bedrifter?
For å få innsikt har vi gjennomført tre undersøkingar blant data- og teknologiexecutive som avslører dei fem viktigaste utviklande problema som krev nær oppmerksomheit:
1. Løyse Verdien av Generativ AI:
Generativ AI har fanga både bedrifts- og forbrukarinteresse, men deira evne til å levere økonomisk verdi til organisasjonar er framleis i tvil. Sjølv om det er enorm spenning rundt teknologien, tyder undersøkingar på at verditilhøvet enno ikkje er oppnådd. Selskap er framleis i stor grad i ein eksperimentell fase, der berre ein liten prosentdel har implementert generativ AI i stor skala. For å dra full nytte av denne teknologien, må organisasjonar gjere betydelege investeringar, omorganisere forretningsprosessar, utvide ansatte, og integrere dei nye AI-funksjonane i eksisterande system. I tillegg speler datastrategi ein avgjerande rolle for å dra nytte av generativ AI, men mange selskap har ikkje gjort betydelege endringar i deira datapraksis.
2. Industrialisering av Data Science:
Det er aukande behov for å akselerere produksjonen av data science-modellar. Organisasjonar går frå artisanale til industrielle tilnærmingsmåtar i data science. Denne endringa inneber straumlinjeforming og standardisering av data science-prosessen, noko som gjer det mogleg med raskare utvikling og implementering av modellar. Målet er å gjere data science meir skalerbart og mindre avhengig av individuell ekspertise. Verktøy og plattformer som støttar automatisering og samarbeid får aukande betyding for å møte den aukande etterspurnaden etter data science-funksjonalitet.
3. Etisk og Ansvarleg AI:
Dei etiske implikasjonane av AI vert i aukande grad granska ettersom teknologien blir meir utbreidd. Organisasjonar innser viktigheten av å utvikle AI-system som er rettferdige, gjennomsiktige og ansvarlege. Datavern, algoritmisk skjevhet og etisk beslutningstaking er sentrale område av bekymring. Å sikre ein etisk tilnærming til AI vil ikkje berre førebyggje omdømmerisiko, men også fremje tillit frå kundar og interessentar.
4. Demokratisering av AI:
Som AI vert meir tilgjengeleg, er det avgjerande å demokratisere bruken av det internt i organisasjonar. Selskap arbeider aktivt med å luke ut kompetansegapet ved å tilby opplæring og etter-, og vidareutdanningsmoglegheiter til tilsette. Dette gjer at enkeltpersonar frå ulike bakgrunnar og roller kan bidra til AI-initiativ, noko som fører til vidare utbreiing og auka innovasjon.
5. Augmentering, ikkje Erstatning:
Til dømes fryktar for jobbutskifting er det forventa at AI vil auge menneskelege evner heller enn å erstatte dei heilt. Fokuset er å skape symbiotiske relasjonar mellom menneske og AI-system, der AI hjelper til med beslutningstaking og handtering av repetive oppgåver, noko som gjer menneske i stand til å konsentrere seg om meir komplekse og kreative oppgåver.
Sjølv om desse trendane forventast å forme AI- og data science-landskapet i 2024, er det viktig for organisasjonar å nøye navigere utfordringane og utnytte moglegheitane som oppstår. Ved å halde seg informert og vere proaktive kan bedrifter utnytte potensialet til AI og data science for å drive innovasjon, produktivitet og konkurranseføremon.
The source of the article is from the blog revistatenerife.com
