Кунал Пурохит присоединяется к подкасту, чтобы обсудить масштабирование ИИ для корпоративных приложений. Он описывает четыре этапа цифровой трансформации и подчеркивает технические и культурные вызовы, которые могут замедлить внедрение. Кроме того, он рассматривает распространённые ошибки, с которыми сталкиваются организации при внедрении ИИ-технологий.
Введение в Tech Mahindra
В Tech Mahindra я выполняю двойную роль, использую новые технологии для разработки инновационных решений, которые наши клиенты могут внедрять для получения значительных бизнес-выгод. Мы направляем организации в переходе от традиционных операционных моделей к цифровым и когнитивным структурам. Используя аналитические данные и мощь ИИ, мы помогаем быстрее достигать результатов, повышая удовлетворенность клиентов.
Я также являюсь членом Исполнительного совета, где мы исследуем новые идеи внутри компании для создания новых бизнес-возможностей. На протяжении последних трех-четырех лет мы успешно запустили несколько инициатив, направленных на создание долгосрочной ценности для Mahindra.
Интеграция ИИ с цифровой трансформацией для увеличения доходов
Цифровая трансформация стала значительным приоритетом для организаций, и ИИ революционизирует этот концепт. Предприятия долгое время обладали данными, но теперь начинают осознавать их потенциал в создании действительных аналитических выводов. Этот переход позволяет принимать более обоснованные решения и взаимодействовать с клиентами на более персонализированном уровне, что приводит к повышению операционной эффективности и росту доходов.
Внедрение ИИ в цифровую среду – от инфраструктуры до взаимодействия с клиентами – значительно ускорилось в последние годы. Появление таких технологий, как генеративный и дискриминационный ИИ, стало более доступным, увеличивая их применимость в различных секторах.
Оценка зрелости в пути ИИ клиентов
Мы тесно работаем с предприятиями для оценки их зрелости в принятии ИИ. Изначально многие организации создали Центры Передового Опыта (CoE) для автоматизации, постепенно переходя к командам Интеллектуальной Автоматизации. Этот переход позволил им исследовать практики, управляемые ИИ, что привело к более глубоким интеграциям ИИ и машинного обучения в их операциях.
На данный момент большинство предприятий находится между вторым и третьим этапами зрелости, так как они стремятся использовать генеративный ИИ для повышения производительности. Некоторые прогрессивные организации уже внедряют эти передовые подходы, однако проблемы со масштабированием продолжают существовать.
Вызовы масштабирования ИИ и потенциальные решения
Многие факторы мешают компаниям эффективно масштабировать ИИ. Хотя существуют технические вызовы, культурные аспекты, такие как склонность к анализу данных, не менее важны. Например, если решение принимается на основе интуиции, а не данных, внедрение ИИ может оказаться сложным. Выявление чемпионов в организациях, которые могут способствовать успеху проектов по внедрению ИИ, помогает развивать более ориентированную на данные культуру.
Страх перед неизвестностью также играет свою роль в замедлении прогресса. Многие предприятия колеблются с экспериментами с новыми ИИ-технологиями, опасаясь возможных неудач. Тем не менее, ранние эксперименты могут дать ценные уроки и увеличить уверенность.
С технической точки зрения проблемы часто возникают при попытке воспроизвести модели в различных условиях, особенно когда речь идет о разных уровнях технологической инфраструктуры. Кроме того, поддержание актуальности данных и управление моделями могут быть непростыми задачами, требующими системного подхода.
И аспект людей нельзя игнорировать. Нехватка специалистов, знающих современные архитектурные решения и практическое применение ИИ, может ограничить прогресс компании. Организации должны работать над преодолением этого разрыва в навыках, чтобы обеспечить эффективное внедрение инициатив по ИИ. Более того, необходимо балансировать расходы на развитие ИИ и ожидаемые результаты.
Вовлечение руководителей с реальными опасениями
Для решения этих проблем мы запустили Generative AI Studio, инициативу, созданную для помощи предприятиям в исследовании генеративного ИИ без крупных первоначальных инвестиций. Предоставляя доступ к более чем 30 функциональным возможностям, включая генерацию кода и создание контента, мы даем возможность компаниям экспериментировать и понимать генеративный ИИ, снижая риски.
Из нашего опыта предприятия начинают осознавать важную роль тестирования кейсов и повышения зрелости в успешном развертывании ИИ-решений.
Успешные примеры внедрения ИИ
Мы наблюдали множество успешных приложений ИИ в различных секторах. Горизонтальные кейсы часто сосредоточены на улучшении управления знаниями и коммуникации с заинтересованными сторонами. Например, в недавнем проекте с курортной компанией внедрение генеративного ИИ значительно повысило точность ответов с 63% до 91%, улучшив взаимодействие с запросами клиентов.
В специализированных отраслях, таких как нефтяная и газовая, генеративный ИИ используется для оптимизации процессов генерации контрактов, уменьшая зависимость от дорогих юридических ресурсов. Например, мы помогли крупной нефтяной компании автоматизировать создание шаблонов контрактов, добившись существенной экономии и сохранив точность благодаря контролю со стороны специалистов.
Распространенные ошибки в инициативах ИИ
Компании часто колеблются при начале инициатив ИИ из-за опасений ответственности за возможные ошибки. Кроме того, многие недооценивают ресурсы, необходимые для достижения желаемых результатов. Чтобы помочь смягчить эти проблемы, мы рекомендуем клиентам запускать пилотные проекты, чтобы укрепить уверенность и навыки, создавая основу для успешных более широких внедрений.
Поддержка инноваций через инкубацию стартапов
В рамках инициативы Garage4.0 мы поддерживаем стартапы, которые соответствуют нашим технологическим целям. Мы стремимся инкубировать инновационные идеи, которые могут либо масштабироваться независимо, либо быть интегрированы обратно в Tech Mahindra. Этот подход позволяет нам содействовать созданию ценности, целясь в сегменты с высоким ростом, одновременно предоставляя возможности для внешних раундов инвестиций.
Наша миссия ясна: создавать важные решения, использующие растущий технологический ландшафт Индии, что в конечном счете приносит пользу как группе Mahindra, так и нашим клиентам.
Рейтинг
