Взлет генеративного ИИ в предприятиях
Предприятия стремительно используют потенциал генеративного ИИ, что обозначает значительный тренд в принятии технологий. Согласно данным Gartner, в течение ближайших двух лет половина членов правлений крупнейших 500 компаний мира будет применять генеративный ИИ для генерации идей, сценарного планирования и оптимизации решений. Некоторые организации действуют из страха отстать, как отмечает Виджой Пандей, старший вице-президент Outshift by Cisco, однако этот переход открывает масштабные возможности. Тем не менее, многие сталкиваются с проблемами эффективного масштабирования генеративного ИИ.
«Это один из важнейших технологических трансформаций за последнее десятилетие», — объясняет Пандей. «Он революционизирует креативность, продуктивность, инновации продуктов и источники дохода, открывая новые возможности и переопределяя существующие».
Проблемы масштабирования генеративного ИИ
Принятие ИИ связано с существенными вызовами, включая затраты, точность, конфиденциальность данных, устранение предвзятости и сложности управления масштабами в условиях постоянно меняющегося ландшафта.
«Темп изменений в этой области настолько быстр и многогранен, что угнаться за ним сложно», — отмечает Пандей. «Кроме того, дефицит навыков является серьезным препятствием, особенно в отношении сложных языковых моделей, которые многие организации считают запутанными и сложными для развертывания и управления».
Хотя испытания концепции легче реализовать, долгосрочный успех генеративного ИИ зависит от предоставления реальной ценности, а не поверхностных решений.
«Мы должны сосредоточиться на практических результатах — будь то повышение продуктивности, стимулирование креативности или создание новых источников дохода», — подчеркивает Пандей. «Организации часто спешат с инициативами на основе первоначальных маломасштабных успехов, не понимая полностью сложности масштабного внедрения».
Преодоление проблем с данными и конфиденциальностью
Масштабное развертывание генеративного ИИ сталкивается с рядом вызовов в области обработки данных. «Путь начинается с данных», — замечает Пандей. «Многие организации не имеют единого хранилища данных, полагаясь вместо этого на фрагментированные источники».
Данные могут существовать в различных форматах, часто имеют разные названия и разбросаны по организации, что усложняет интеграцию. Более того, качество данных критически важно; наличие данных не гарантирует полезные инсайты. «Неверные данные могут возникать из-за проблем с источниками или конфликтов безопасности», — объясняет Пандей. «Эффективное использование данных требует строгих мер конфиденциальности и ответственных практик ИИ для защиты чувствительной информации».
Выбор правильной модели добавляет дополнительный уровень сложности, учитывая многообразие доступных вариантов. Организации должны эффективно проходить процесс выбора, настройки и оптимизации моделей в соответствии с развивающимися требованиями.
«Итеративный процесс управления моделями в области генеративного ИИ сложен, особенно по мере изменения условий», — утверждает Пандей. «Непрерывное совершенствование производительности при преодолении этих сложностей имеет первостепенное значение».
Путь к успеху в генеративном ИИ
Чтобы эффективно использовать возможности, которые предоставляет генеративный ИИ, компаниям необходимо определить свои отличия. «Понимание вашей уникальной ценностной предложения и глубокой экспертности в теме имеет решающее значение», — советует Пандей. «Будьте стратегичны в подходе к генеративному ИИ, сосредоточившись на релевантных случаях применения, которые имеют наибольшее значение для вашего бизнеса».
Применение стратегии, ориентированной на программное обеспечение, жизненно важно для управления сложностью. Это включает создание абстрактного слоя, который упрощает взаимодействие с несколькими поставщиками ИИ. Важно иметь рамки для измерения предвзятости, повышения безопасности данных и эффективного мониторинга ключевых показателей эффективности (KPI).
«Сужайте фокус, чтобы приоритизировать случаи применения с высоким эффектом», — предлагает Пандей. «Определите, где ваша организация может добавить наибольшую ценность, позволяя другим innovировать вокруг ваших специфических потребностей».
Принятие ИИ-ориентированного будущего
Поскольку ИИ, особенно генеративный ИИ, изменяет мировой рынок, организациям необходимо принять подход с приоритетом на ИИ в цифровой трансформации. «Если ваша стратегия не ставит ИИ на первое место, вы рискуете отстать», — предупреждает Пандей. «Выбирайте случаи применения, которые обещают значительные прибыли, чтобы оправдать необходимые инвестиции для реализации».
Важным является развитие строгого подхода к измерению по мере эволюции технологии. «Начните с мониторинга точности, эффективности процессов, затрат и безопасности. Оптимизируйте сотрудничество и упрощайте операции», — инструктирует Пандей. «Сосредоточьтесь на снижении неэффективности, чтобы полностью раскрыть потенциал генеративного ИИ».
Пандей заключает: «Изменения на горизонте. Эта трансформирующая технология переопределит продуктивность, креативность и инновации. Активно взаимодействуйте с ней; оставаться пассивным не вариант».
Рейтинг
