Компаниите се забавляваха да експериментират с AI. Сега е време да докажат, че има полза от това

Лидерите в бизнес технологиите завършват две години на бързи експерименти с изкуствен интелект (AI) в своите компании и насочват своите средства за AI към доказани проекти, фокусирани върху възвръщаемостта на инвестициите, пише The Wall Street Journal.

„Когато се появи генеративният изкуствен интелект, имаше определени дискреционни разходи, които можехме да разгледаме, за да експериментираме и да изпробваме част от технологията“, коментира Джони Лирой, главен технологичен директор на индустриалния доставчик W.W. Grainger. „Но наистина, за да надхвърлим някои от тези експерименти, виждаме необходимост действително да намерим по-добро бизнес приложение“.

Въпреки че преди това технологичните лидери имаха благословията на корпоративното ръководство да експериментират свободно с AI, „прозорецът за експерименти вече е почти зад гърба ни“, коментира Ерик Бриньолфсон, съосновател на изследователската и софтуерна компания Workhelix, по време на събитие на WSJ.

„Това е годината, в която трябва да очаквате бизнес резултати“, казва Бриньолфсон, като допълва, че технологията е достатъчно зряла, за да ги осигури. „Сега е време, в което трябва да получавате ползи и да се надявате, че вашите конкуренти просто си играят и експериментират“.

Проблемът е, че приблизително 70% от проектите с генеративен изкуствен интелект на бизнес клиенти все още са в пилотна или тестова фаза, коментира на събитието главният технологичен директор на компанията за софтуер за графични бази данни Neo4j Филип Ратъл. Моделите генеративен AI са добри в обобщаването на текст, например, но са по-малко способни да изпълняват по-сложни задачи, допълва той.

Навийн Рао, вицепрезидент генеративен AI във фирмата за облачни данни Databricks, твърди, че около 90% от експериментите с технологията не излизат извън лабораторията. „Точността и надеждността са голям проблем“, допълва той.

За да преминат етапа на експерименти, компаниите трябва да гарантират, че има широк достъп до корпоратвни данни, така че създателите на технологии да могат да ги използват за внедряване на AI, коментира Джим Сидър, главен информационен директор на компанията за анализ на данни Palantir. „Така стигате до работещия прототип, за който знаете, че е подходящ за целта, за която знаете, че ще помогне в бизнеса ви“.

Един от начините да разберете дали това се е случило: базираните на изкуствен интелект инструменти трябва да могат да докажат своята стойност за по-малко от 12 месеца, коментира Никълъс Парота, главен дигитален и информационен директор и президент на решенията за дигитална трансформация в Harman. Това може да се измери или чрез по-висока производителност на служителите, или чрез генериране на приходи, коментира той.

Друг вариант: разбиване на AI инициативите на по-малки парчета, които по-лесно се доказват, вместо да се подходи към тях като към „голям, монолитен“ проект, казва Рао. Това означава да се стигне до точка, в която към проектите с изкуствен интелект можем да се отнасяме като с компютърен код, който просто се нуждае от поддръжка, допълва той.

За други главни информационни директори ограниченията на технологията и натискът от бизнеса ги принуждават да направят пауза и да разберат къде генеративният AI може действително да доведе до по-добра производителност на служителите и повече продажби.

„Отнема ни малко време, за да разберем колко спестяваме или какви са ползите, какви са следващите най-добри стъпки", коментира Лирой от Grainger.

Това не означава, че ентусиазмът му относно AI е намалял. „Много съм щастлив, че това не е точно магическа пръчка“, казва Лирой. „Разбираме, че това наистина е полезен, мощен инструмент, но се вписва в по-широката екосистема“.