For bedrifter i forkant av sine bransjer har kunstig intelligens (AI) blitt uunngåelig.
An uunngåelig sikkerhet, det er.
Derfor har PYMNTS de siste fem månedene sittet sammen med forskjellige AI-eksperter, innovatører og gründere hver uke for å få tankene deres om teknologiens innvirkning på tvers av pilarene i Tilkoblet økonomi — samt hva de ser i horisonten når innovasjonen ytterligere gjennomsyrer, og suksessivt transformerer, både betalinger og handel.
Hva vi har lært fra over et dusin samtaler for PYMNTS "AI Effect"-serien er at det er fem røde tråder som disse ekspertene, alle hentet fra ulike felt, ser rundt AIs unikt kraftige applikasjoner i bedriften.
Den første er at generative AI-funksjoner (GenAI) har fundamentalt endret måten enkeltpersoner og bedrifter er i stand til å samhandle med datamaskiner og informasjon.
AI og digitale grensesnitt: En ny informasjonsæra
Fremveksten av datamaskin og digital teknologi har endret måten vi lever og driver virksomhet på. Og denne endringen ble drevet av et skifte i atferd rundt hvordan forbrukere og bedrifter skapte, lagret og fikk tilgang til informasjon – som for det meste tvinger mennesker til å oppføre seg som datamaskiner for å kunne engasjere seg produktivt med dem.
Men GenAIs evner har potensialet til å endre det.
"Datamaskiner kan nå oppføre seg som mennesker. De kan artikulere, de kan skrive og kan kommunisere akkurat som et menneske kan." Beerud Sheth, administrerende direktør ved konversasjons-AI-plattformen Gupshup, fortalte PYMNTS. "Ingen trodde noen gang at en bulldoser kunne oppføre seg som et menneske, eller brann, eller noen av de tidligere oppfinnelsene gjennom historien. AI har animert samfunnet på en måte som ingen annen teknologi har gjort før."
«Store språkmodeller er generelt ekstremt gode på interaksjon med mennesker, samle inn data og gjøre kunnskap og data tilgjengelig» pecan Administrerende direktør og medgründer Zohar Bronfman fortalte PYMNTS under en samtale for serien «AI-effekten». "De er den beste teknologien menneskeheten noensinne har laget som bidrar til å gjøre kunnskap tilgjengelig."
"Generativ AI er så kraftig fordi den er det bringe AI til alle … Før Ford-biler hadde ingen bil, og så hadde alle plutselig en bil – og vi fikk motorveier, mekanikk, det førte til så mye mer innovasjon,» Akli Adjaoute, grunnlegger og generalpartner i venturekapitalfond Exponion, fortalte PYMNTS.
For det andre var ekspertene universelt enige om at AI-systemer gir virksomheter en enestående måte å fange opp nye effektivitetsgevinster og effektivisere eksisterende arbeidsflyter på.
AI og oppgavefullføring: Et skudd i armen til kjedelige arbeidsflyter
Mens den nåværende eksplosjonen av interesse for AI kan virke ny, har tidligere generasjoner av prediktive algoritmer og maskinlæringssystemer i stillhet utført kjedelige oppgaver med høy verdi i årevis.
Og mens dagens AI også kan automatisere repeterende oppgaver og utnytte data for å ta bedre beslutninger, strømlinjeforme arbeidsflyter og redusere kostnader, blåser hele spekteret av GenAI-applikasjoner og den store hastigheten på oppgavefullføringen av kapasiteten til tidligere systemer ut av vannet.
"Vi overvurderer alltid de tre første årene av en teknologi, og undervurderer sterkt den 10-årige tidshorisonten» Jake Joraanstad, Administrerende direktør kl skjeppe, fortalte PYMNTS.
"The ChatGPT lyspæren gikk av i alles hode, og det brakte kunstig intelligens og toppmoderne dyp læring inn i den offentlige diskursen.» Andy Hock, senior visepresident for produkt og strategi hos Cerebras, fortalte PYMNTS.
"Og fra en bedriftens ståsted, en lyspære gikk av i hodene til mange Fortune 1000 CIOer og CTOer også," la Hock til. "Disse generative modellene gjør ting som å simulere tidsseriedata. De kan klassifisere språk og dokumenter for søknader, for eksempel innen finans og juridisk. De kan også brukes i brede domener for å gjøre ting som å hjelpe forskere med å utvikle nye farmasøytiske terapier eller bedre forstå elektroniske helsejournaler og forutsi helseutfall fra bestemte behandlinger."
"Hvis du går inn i et felt der dataene er reelle, spesielt i betalingsindustrien, enten det er kredittrisiko, enten det er kriminalitet, enten det er AML [anti-hvitvasking], enten det er svindelforebygging, alt som berører betalinger ... AI kan gi mye nytte,” sa Exponions Adjaoute til PYMNTS.
Enkelt sagt, som James Clough, teknologisjef og medgründer av Robin AI, fortalte PYMNTS, «advokater som bruker AI kommer til å erstatte advokater som ikke gjør det, i stedet for AI som erstatter alle advokater.»
Men selv om AI er enkelt, er det ikke det Det lett. Den tredje tingen ekspertene understreket overfor PYMNTS var at ikke alle selskaper er en perfekt 10-er på skalaen "klar for AI-adopsjon", og at talent- og ressurshull rundt teknologiens utrulling må løses.
Gjør deg klar for AI-adopsjon: Ta det første skrittet
Det er mange, mange bedrifter der ute. Og noen selskaper kan ha moden datapraksis og sofistikerte ingeniørteam, som gjør dem i stand til å integrere AI-utdata i eksisterende forretningsprosesser med minimal friksjon. Men det store flertallet av bedrifter gjør det ikke – og for å effektivt og ansvarlig utnytte AI-systemer til fordel for organisasjonen deres, må de løse dette gapet før det begynner å gape.
"Mange store bedrifter har ekstraordinære dataressurser, men data som er klare til å brukes til å trene en av disse modellene - ting som om den er ren, de-duplisert, og vet de hvordan de skal tokenisere den og gjøre den klar til å bli matet inn i en av disse AI-modellene — det er en annen sak," Cerebras' Hock fortalte PYMNTS, og la merke til at prosentandelen av mennesker rundt om i verden som vet hvordan man bygger et AI-system er liten.
As Adrian Aoun, Administrerende direktør kl Forward, fortalte PYMNTS, "ting må være bygget for en verden av AI for at den AI skal fungere og skalere.»
"Jeg har vært innen kunstig intelligens og maskinlæring (ML) i mer enn 20 år nå," Yoav Amiel, informasjonssjef ved fraktmeglerplattform og tredjeparts logistikkselskap RXO, fortalte PYMNTS. "Når vi bygger teknologi, bygger vi den ikke bare for dens egen skyld, vi bygger teknologi å hjelpe virksomheten," men ettersom vi "gir mer og mer beslutningskraft til teknologi ... må vi sørge for at hvis maskinene av en eller annen grunn ikke er i stand til å ta disse beslutningene, står vi ikke igjen uten evnen til å fungere."
Disse bekymringene går inn i det neste store temaet ekspertene flagget: behovet for å konstruere compliance- og styringsprogrammer rundt AI-systemer for bedrifter, samtidig som de sikrer deres sikkerhet.
Ta neste steg: Sikre datasikkerhet og lage et styringsprogram
Selv om man tar AI ut av bildet, kan mange organisasjoner slite med problemer som kvalitetskontroll, styring, overholdelse og cybersikkerhet når de integrerer sofistikerte programvareløsninger.
AI forener disse behovene.
"Tradisjonell ML var vanligvis riket for doktorgradsstudenter eller godt trente dataforskere, men alle kan begynne å bruke generativ AI bare ved å registrere seg," Kojin Oshiba, medgründer av ende-til-ende AI-sikkerhetsplattform Robust intelligens, fortalte PYMNTS, og forklarte at denne situasjonen iboende skaper risiko.
"Det er en forskjell vi ser mellom cybersikkerhet og AI-sikkerhet," la Oshiba til. "CISO-er kjenner de forskjellige komponentene i cybersikkerhet, som databasesikkerhet, nettverkssikkerhet, e-postsikkerhet, etc., og for hver kan de ha en løsning. Men med AI, komponentene i AI-sikkerhet og hva som må gjøres for hver er ikke allment kjent. Landskapet av risikoer og løsninger som trengs er uklart."
Å integrere AI er bare halve kampen. Den andre siden av puslespillet innebærer å sikre at AI-systemet brukes på et reelt forretningsproblem - og at resultatene er brukbare og levedyktige.
"En modell er bare så god som problemet den løser," sa Pecans Bronfman til PYMNTS. "Og for å knytte modellen til forretningsproblemet krever en forståelse av ikke bare nøyaktigheten, som er veldig teknisk, men også effektiviteten, hvor god AI-modellen er løse problemet, og hvordan det bør integreres i forretningsprosessen, som er et mer komplekst spørsmål.»
Men når disse hindringene er ryddet, var eksperter enige om at ting begynner å bli veldig, veldig spennende - fordi det de alle ser skje i fremtiden er fremveksten av AI-systemer som har sitt eget liv og krever minimalt med menneskelig inngripen.
Fremveksten av agentiske AI-systemer
Heather Wilson, Administrerende direktør i CLARA Analytics, fortalte PYMNTS at hun ser agent AI applikasjoner som den neste store innovasjonen i rommet. Disse agentiske AI-systemene vil gi beslutningsstøtte og håndtere rutineoppgaver, slik at ansatte kan fokusere på mer komplekse aspekter av arbeidet sitt.
Dette er en fremtidsvisjon som deles av mange, med Pecans Bronfman som forutsier at fremtiden til AI ligger i å automatisere beslutningsprosesser og optimalisere forretningsdriften ved å ta handlinger uten tilsyn.
Robin AI'S klø spådde også et skifte fra chat-baserte grensesnitt til mer agentiske AI-modeller som går utover å gi svar på å utføre oppgaver.
"Det vil ikke være noe du spør og får svar tilbake, men et system du kan be om å gjøre ting for deg," sa han. "...I stedet for bare å skrive ut den e-posten, kan den kanskje skrive utkastet til e-posten og få vedlegget og legge det i utboksen din og deretter klikke send også. Jeg tror at overgangen fra chat til agenter er noe av det mest spennende vi vil se det neste året.»
Link: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/5-trends-these-ai-experts-think-could-change-payments-and-commerce/
Kilde: https://www.pymnts.com
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- kilde: https://www.fintechnews.org/5-trends-these-ai-experts-think-could-change-payments-and-commerce/
