AIs potensial fortryller eksperter på tvers av alle bransjer. For kundestøttespesialister har generative AI-løsninger forbedret produktiviteten med opp til 35%. For programvareutviklere kan AI håndtere hverdagslige oppgaver som repeterende koding og automatisert distribusjon, noe som gjør det mulig for ingeniører å fokusere på viktige kvalitetsoppdateringer. For transporttjenester kan AI-støttet prediktiv analyse omdirigere basert på reisendes etterspørsel, noe som øker en organisasjons ressursallokeringsferdigheter.

Bruk tilfeller fortsette ad kvalmende.

Med så mange eksempler på vellykket AI-implementering, bekymrer noen ledere seg for at de allerede har savnet båten på AI og maskinlæring (ML)-distribusjon. Jeg er her for å misbruke deg fra denne misforståtte troen – faktisk, nå er det perfekte tidspunktet for å begynne å planlegge og implementere AI for bedriften.

Ledere har tid til å komme i gang med AI

I motsetning til hva mange tror, ​​har bare 35 % av organisasjonene begynte å pilotere AI-brukstilfeller, med 42% som for tiden vurderer AI-alternativene sine, ifølge Altair. Så det er fortsatt tid til å implementere AI på en meningsfull måte. Men tiden minker: Mer enn halvparten av organisasjonene (59 %) er opptatt av å implementere AI for store prosjekter i løpet av de neste 12 månedene.

Hvorfor vente et helt år? Fordi AI-planlegging, implementering og modning alle er særegne – men like lange – prosesser. Ledere som skynder seg inn i utplasseringen kan fremmedgjøre arbeidsstyrken sin eller invitere til feil AI-utdata.

I følge bransjeundersøkelser jobber bare 14 % av frontlinjeansatte på AI-aktiverte organisasjoner mener de har fått tilstrekkelig opplæring. Kanskje enda mer bekymringsfullt, siterer 63 % av brukerne unøyaktigheter i innholdet som en stor utfordring når de samarbeider med AI – likevel fortsetter de å bruke disse verktøyene. Fortsatt avhengighet av en forutsigbart unøyaktig AI-integrasjon øker sannsynligheten for feil, reduserer verktøyets verdi og potensielt skader merkevarens omdømme.

Ledere kan unngå disse plagsomme AI-bivirkningene ved å ta i bruk en godt forberedt og grundig distribusjonsstrategi i dag.

Det er et maraton, ikke et løp

Ledere som ennå ikke har implementert AI og ML, bør ta seg tid på det nye året til å legge strategier om AIs anvendelighet, utdanne arbeidsstyrken og forberede organisasjonsdata.

• Strategiser: Før de skynder seg inn i distribusjonen, må ledere forstå hvordan AI vil være til nytte for organisasjonen deres. Start denne prosessen ved å identifisere organisasjonens styrker og svakheter, og lag deretter relevante AI-løsninger. For eksempel, hvis driftskostnadene dine kutter i marginer, kan det være fordelaktig å ta i bruk analyseløsninger som gir effektivitetsinnsikt.

  Bruk denne tiden til også å vurdere risikoene forbundet med AI-adopsjon, inkludert unøyaktighet, cybersikkerhet, brudd på åndsverk, overholdelse av regelverk og forklaring. Ifølge McKinsey jobber bare 16.5 % av organisasjonene aktivt for å redusere risikoer og utfordringer assosiert med kunstig intelligens – et betydelig feiltrinn som etterlater organisasjoner åpne for regulatoriske bøter. Det er viktig å engasjere interessenter i denne fasen for å inkludere ulike perspektiver fra alle avdelinger. Å gjøre det sikrer at alle relevante ansatte forstår de vidtrekkende implikasjonene av bruk av AI.

  Til slutt, utvikle et AI-veikart. Kommuniser forventninger til ansatte i løpet av denne fasen – og ta med utdanning som ett av mange trinn på veikartet for AI-suksess.

• Utdanne: Ansatte som forstår nytten av AI er mer sannsynlig å omfavne disse verktøyene, noe som fører til jevnere integrasjoner og bedre resultater. Videre må ansatte forstå hvordan man bruker – og ikke bruker – AI. Ellers kan de gå i strid med forskrifter og samsvarskrav.

  Det er også viktig å utdanne ansatte om viktigheten av AI-kompetanse. Eksperter spår at generativ kunstig intelligens vil absorbere 30 % av menneskelig arbeidstid av 2030. Det er mye ny tid å gjøre rede for. For å forbli produktive, må ansatte tilegne seg nye ferdigheter og ta i bruk innovative arbeidsflyter som tillater en dypere bredde og høyere kvalitet på resultater.

  Før de implementerer AI, må ledere tilby skreddersydde opplæringsprogrammer med innsikt spesielt designet for ulike roller. I tillegg bør de fremme en kultur med kontinuerlig læring for å sikre at ansatte forblir optimistiske når det gjelder AI-medarbeiderne sine, ikke forsiktige.

• Forberede: AI krever data av høy kvalitet for å kjøre effektivt og gi korrekte utdata. Generative AI-verktøy genererer løsninger i en enestående hastighet, men feil systemlogikk kan føre til grove unøyaktigheter. Og hvis ledere baserer organisatoriske beslutninger på disse unøyaktighetene, kan viktige KPIer som inntekter og tillit lide.

  For å bekjempe denne muligheten, må ledere prioritere riktig databehandling, inkludert passende lagrings-, syntese- og analyseprotokoller. Start med å etablere klare datapolicyer og definere hvordan data skal samles inn, lagres og brukes. Vurder å utrydde mørke data som kan bidra til organisatorisk overbelastning eller unødvendige kostnader. Fremme en datasentrisk kultur som oppmuntrer ansatte til å forstå viktigheten av data og dens rolle i AIs effektivitet.

  Kanskje viktigst av alt, ledere bør vurdere å investere i forbedret datainfrastruktur, for eksempel en master data management (MDM) løsning. Disse systemene gir en sammenhengende plattform for å administrere store datasett mer effektivt. Når ett sentralt depot lagrer og analyserer alle data, blir AI-adopsjon mye enklere – og datastøttet beslutningstaking blir normen.

AI vil akselerere til nye høyder i 2024

Det er umulig å unngå hypen om generativ AI og store språkmodeller (LLM) løsninger. Men i stedet for å skynde seg inn i AI-adopsjon, vil kloke ledere legge det riktige grunnlaget først. Denne prosessen må inkludere identifisering av innledende brukstilfeller, redusere risikoer, kommunisere tidslinjer og forventninger, tilby skreddersydde opplæringsprogrammer, fremme kontinuerlig læring, implementering av beste praksis for datahåndtering og investering i datainfrastruktur.

Organisasjoner som ikke planlegger tilstrekkelig, risikerer unøyaktige resultater, fremmedgjøring av arbeidsstyrken, overholdelsesproblemer og tapte markedsmuligheter. Imidlertid vil de som nærmer seg AI metodisk være klar til å låse opp produktivitetsgevinster, kostnadsbesparelser, forbedrede tilbud, skarpere beslutningstaking og varige konkurransefortrinn.

Rullebanen er fortsatt lang nok, men tiden for gjennomtenkte AI-forberedelser er nå.

• 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.dataversity.net/its-not-too-late-to-leverage-ai-but-you-must-get-started-today/