Выступая на глобальном форуме Fortune в Эр-Рияде, Ана Паула Ассис из IBM заявила, что компании должны преобразовать свои операционные модели, чтобы полностью реализовать потенциал искусственного интеллекта. Он сказал, что компаниям нужен системный подход, охватывающий всю организацию и объединяющий данные, технологии и доверие, чтобы реализовать преимущества технологий. Хотя внедрение ИИ быстро растет, большинству организаций все еще трудно добиться измеримой отдачи из-за пробелов в знаниях и ограниченной интеграции.
По мнению Аны Паулы Ассис, старшего вице-президента и президента IBM по региону EMEA и растущим рынкам, искусственный интеллект может повысить производительность внутри организаций, но только после того, как бизнес-модели будут преобразованы.
Ассис рассказал аудитории на глобальном форуме Fortune в Эр-Рияде, что изучение всего потенциала ИИ означает принятие «системного подхода» к технологии: «Тот, который включает в себя широкое внедрение по всей организации, тот, который объединяет разрозненные структуры, тот, который переходит от простого экспериментирования и изолированных пилотных проектов к внедрению в масштабах всего предприятия», — сказал он.
Согласно исследованию IBM, на которое ссылается Assis, две трети руководителей EMEA уже видят положительное влияние ИИ на инициативы по повышению производительности. Лидеры Саудовской Аравии заявили, что видят наибольшее положительное влияние, при этом 84% лидеров региона отметили положительное влияние ИИ.
Однако, хотя большинство компаний быстро инвестируют в искусственный интеллект, некоторые изо всех сил пытаются вывести технологию за рамки пилотного этапа. В прошлом году число компаний, использующих ИИ, почти удвоилось, а общее использование технологий на рабочих местах также удвоилось с 2023 года. Однако недавнее исследование Медиа-лаборатории MIT показало, что 95% организаций, использующих ИИ, не видят явной отдачи от этих инвестиций. Частично это было связано с так называемым «разрывом в обучении» (люди и организации не понимают, как правильно использовать инструменты ИИ), а не с проблемой самой базовой технологии.
Интеграция новых технологий в сложные корпоративные структуры может занять время. По мнению Ассиса, «системное» внедрение технологии означает необходимость учитывать подготовку данных, открытость и доверие.
«Искусственный интеллект хорош настолько, насколько хороши данные, используемые для его обучения и расширения», — сказал он. «Мы прогнозируем или оцениваем, что только 1% данных, которые сегодня находятся в корпоративных приложениях в их собственных центрах обработки данных, подвергаются воздействию искусственного интеллекта. Так что представьте себе возможности, которые будут созданы, когда мы расширим эту сферу».
Ассис также отметил, что корпорации часто работают в сложных технологических средах, требующих интеграции и координации между множеством систем и команд. Он подчеркнул, что открытость, совместимость и гибкость в том, где развертываются рабочие нагрузки ИИ, необходимы для успешного внедрения этой технологии на предприятиях.
«Предприятия все чаще ищут партнеров, компании и поставщиков решений, которые могут продемонстрировать, что они собираются масштабировать эту технологию надежным и ответственным способом, а это требует возможностей оркестрации, безопасности в основе и подходов к управлению, которые позволят им систематизировать в этих рабочих процессах свои руководящие принципы и принципы», — сказал он.
