В эпоху быстрого технологического развития компании из списка Fortune 500 находятся в авангарде серьезного изменения парадигмы, вызванного интеграцией искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес. Этот преобразующий путь, обещая беспрецедентные возможности, также представляет собой сложный комплекс проблем и соображений. Давайте посмотрим, как искусственный интеллект меняет бизнес-операции и какие ключевые проблемы стоят сегодня перед лидерами.
Содержание
Этические соображения при внедрении ИИ
Этическая среда интеграции ИИ требует тщательного изучения. Внедрение технологий искусственного интеллекта поднимает этические дилеммы, которые выходят за рамки теоретических дебатов и касаются реальных приложений, имеющих серьезные последствия как для отдельных людей, так и для общества в целом.
Суть этого этического исследования связана с основными вопросами морали и ответственности. Например, использование искусственного интеллекта в процессах принятия решений подчеркивает необходимость строгой этики. Рассмотрим случай Инструмент рекрутинга Amazon с использованием искусственного интеллекта. Пытаясь автоматизировать рассмотрение заявок, они обнаружили, что инструмент имеет гендерную предвзятость, отдавая предпочтение заявителям-мужчинам. Это отклонение было очевидным, поскольку было обнаружено, что система возобновляла упоминания. женщин и исключить кандидатов, которые посещали два женских учебных заведения, что является серьезной проблемой с долгосрочными последствиями.
Комплексная этическая основа должна не только направлять процессы принятия решений, но и отражать основные ценности организации и ожидания общества. Сложность создания такой системы усугубляется отсутствием общепринятых моральных принципов в деловом мире. Когда люди не устанавливают свои собственные этические критерии, они склонны придерживаться самых строгих стандартов. Такой подход может привести к слишком строгим правилам, которые не всегда могут привести к положительным результатам.
Управление ожиданиями заинтересованных сторон
Шумиха вокруг потенциала искусственного интеллекта часто повышает ожидания заинтересованных сторон, включая клиентов и сотрудников. Этот разрыв между ожиданиями и реальностью представляет собой серьезную проблему для менеджеров, которые должны тщательно управлять этим восприятием, чтобы обеспечить реалистичное понимание возможностей и ограничений ИИ. Рассмотрим сценарий, в котором организация здравоохранения внедрила систему искусственного интеллекта для распределения коек пациентов — задача, которую традиционно выполняет медсестра. Первоначальная реализация была встречена сопротивлением со стороны медсестер, которые считали, что роль искусственного интеллекта посягает на обязанности медсестер, которые являются ключевым аспектом их профессиональной идентичности и авторитета.
Признавая важность структур и взаимодействия с заинтересованными сторонами, организация пересмотрела свой подход. Вместо того, чтобы позиционировать ИИ как оценочную замену старшей медсестры, он был вновь представлен в качестве инструмента поддержки, активируемого во время перегрузки для предоставления рекомендаций. Эта корректировка дала ответственным медсестрам последнее слово: либо одобрить рекомендацию ИИ, либо выбрать альтернативу, основанную на их опыте и понимании ситуации.
Распространение информации о роли ИИ как усиливающего инструмента, а не комплексного решения, имеет решающее значение для смягчения ожиданий. Разрабатывая ИИ как технологию, расширяющую человеческие знания и возможности принятия решений, лидеры могут согласовать восприятие заинтересованных сторон с практическими реалиями внедрения ИИ.
Измерение рентабельности инвестиций и долгосрочной ценности
Многим компаниям сложно измерить окупаемость инвестиций (ROI) своих моделей ИИ. Оценивая окупаемость инвестиций и текущую ценность инициатив в области ИИ, бизнес-лидеры могут напрямую задаться вопросом о финансовых показателях или повышении эффективности, которые может предложить ИИ. Однако этот подход может не полностью отражать стратегическую ценность, которую ИИ приносит организации. Более детальное исследование начинается не с потенциальной выгоды от ИИ, а с более глубокого понимания проблем и возможностей, стоящих перед организацией и ее клиентами.
Ключевой вопрос смещается от простой оценки рентабельности инвестиций в ИИ к более широкому рассмотрению того, как ИИ вписывается в основные цели организации. Лидеры должны сначала спросить: Какие конкретные проблемы мы пытаемся решить для наших клиентов или внутри нашей организации? Это переосмысливает дискуссию о полезности ИИ в решении этих важнейших проблем. Если ИИ станет жизнеспособным решением, его внедрение можно будет изучить дальше.
Начав с чистой прибыли и работая в обратном порядке, чтобы оценить, может ли ИИ улучшить процессы, снизить затраты или иным образом внести положительный вклад, менеджеры могут принимать обоснованные решения об инвестициях в ИИ. Эта методология делает упор на стратегическую согласованность и долгосрочную ценность, а не на немедленную прибыль, помогая лидерам внедрять решения ИИ, которые одновременно эффективны и устойчивы.
Как разобраться в ловушках внедрения ИИ: ключевые вопросы для лидеров
Чтобы избежать распространенных ошибок при внедрении ИИ, лидеры должны провести критическое исследование, задав ключевые вопросы, которые определяют стратегические, этические и оперативные аспекты внедрения ИИ:
1. Это приложение внутреннее или внешнее?
Когда дело доходит до реализации ИИ, существует значительная разница между внутренними и внешними приложениями. Внутренний искусственный интеллект служит основой для повышения эффективности организации, оптимизации процессов и улучшения анализа данных. Его работа в безопасных пределах компании снижает риск и позволяет избежать строгого контроля, часто связанного с контролем со стороны общественности и регулирующих органов. Такая среда способствует развитию культуры инноваций, предоставляя компаниям свободу экспериментировать и действовать с большей гибкостью.
И наоборот, внешние приложения ИИ становятся общественным достоянием, напрямую взаимодействуя с клиентами и широкой общественностью. От интуитивно понятных чат-ботов до сложных систем рекомендаций и автономных транспортных средств — эти технологии находятся под пристальным вниманием. Аутсорсинг поднимает вопросы конфиденциальности, безопасности и этики, требуя бдительного подхода к управлению рисками. Более того, эти интерфейсы ИИ могут оказать существенное влияние на восприятие бренда публикой, подчеркивая необходимость того, чтобы компании следили за тем, чтобы эти технологии не только работали безупречно, но и соответствовали общественным ценностям и этическим стандартам.
2. Как конечный пользователь примет инструмент ИИ?
Понимание того, как ИИ будет принят конечными пользователями, необходимо для обеспечения его эффективности и соответствия потребностям пользователей. Во-первых, это гарантирует, что инвестиции в технологии будут напрямую решать реальные проблемы и процессы предполагаемых пользователей, максимизируя их актуальность и полезность.
Во-вторых, компании могут предвидеть и смягчить потенциальное сопротивление или проблемы, с самого начала сосредоточив внимание на адаптации пользователей, тем самым ускоряя процесс интеграции и повышая общую производительность. Наконец, понимание и планирование внедрения пользователями подчеркивает важность постоянной адаптивности и масштабируемости инструмента, гарантируя, что он останется ценным инструментом по мере развития потребностей бизнеса и технологических ландшафтов. Этот стратегический акцент на пользовательскую настройку не только гарантирует эффективность инструмента искусственного интеллекта, но также обеспечивает его позицию в качестве важного, добавляющего ценность компонента технологической экосистемы организации.
3. Эффективна ли эта модель?
Обеспечение эффективности моделей искусственного интеллекта имеет решающее значение для бизнес-лидеров для поддержания конкурентного преимущества, операционной эффективности и оптимизации ресурсов. Рассмотрите прогнозирование недвижимости Zillow модель. Неудачная попытка Зилоу реализовать iBuying на рынке недвижимости, которая включала использование алгоритмов для прогнозирования цен на недвижимость с целью получения прибыли, привела к существенному просчету. Первоначально недооценив рост рынка, Zillow скорректировала свои модели, чтобы прогнозировать более высокие значения, что привело к покупкам по ценам выше рыночных. Эта стратегия изначально позволила Zillow опередить конкурентов, приобретя больше объектов недвижимости. Однако излишне оптимистичные оценки привели к переоцененному портфелю активов. В результате компания была вынуждена признать убытки на сумму более полумиллиарда долларов, уволить более 2000 сотрудников и управлять портфелем недвижимости стоимостью 2,8 миллиарда долларов, приобретенной по завышенным ценам.
Уникальная способность ИИ к обучению, в отличие от традиционного программного обеспечения, требует постоянной оценки производительности посредством замкнутого цикла обратной связи. Многие организации не реализуют это, что приводит к неэффективным моделям и потере возможностей для улучшения. Замыкание цикла обратной связи позволяет систематически измерять и улучшать модели ИИ, гарантируя, что они адаптируются к изменяющимся условиям и приносят максимальную пользу. Этот процесс необходим компаниям, чтобы избежать стагнации, оптимизировать инвестиции и эффективно использовать потенциал ИИ для инноваций и роста.
Стратегическая интеграция искусственного интеллекта в компаниях из списка Fortune 500 — это путь, полный проблем, но богатый возможностями. Уделяя приоритетное внимание этическим нормам, согласовывая ИИ с целями организации и создавая среду стратегических исследований, компании могут снизить риски ИИ и реализовать весь потенциал ИИ.
Послушайте выпуск подкаста Credera «Прикосновения технологий» | Реинжиниринг для революции искусственного интеллекта: роль искусственного интеллекта в формировании рабочей силы завтрашнего дня:
Слушайте «Переоснащение для революции искусственного интеллекта»
