Rywalizacja między firmami o lepsze wyniki i wydajność staje się coraz ostrzejsza. Sztuczna inteligencja to kluczowy element w tym wyścigu. Nie wystarczy jednak tylko zainwestować w nowoczesne rozwiązania AI. Trzeba również umieć je odpowiednio wykorzystać. Źle wdrożona sztuczna inteligencja może przynieść więcej problemów niż korzyści. Jakich błędów nie popełniać, planując wprowadzenie AI w firmie?
| REKLAMA | ||
 |
1. AI “oderwana” od strategii
Rozważając wdrożenie sztucznej inteligencji do firmowych procesów, trzeba pamiętać, że nie powinna być ona oderwana od ogólnej strategii i wizji przedsiębiorstwa, stanowić celu samego w sobie. Sposób wykorzystania AI w projektach powinien być zaplanowany i zawierać wymierne wskaźniki sukcesu. Wdrażanie sztucznej inteligencji tylko dlatego, że „inni tak robią”, bez jasnego kierunku, może prowadzić do marnowania zasobów i tworzenia chaosu organizacyjnego.
2. Brak “rozgrzewki” - firma nie jest gotowa
Przed każdym wyścigiem należy ocenić gotowość do wzięcia w nim udziału. Sztuczna inteligencja może usprawnić wiele procesów, ale nie rozwiąże każdego problemu. Tym bardziej bez odpowiedniego przygotowania do jej wdrożenia. Ważne jest sprawdzenie, czy sprzęt, dane, personel i procedury w firmie są przygotowane. Kluczowe jest zaplanowanie szkoleń, stworzenie mapy potrzeb, na które AI ma odpowiedzieć. Bez doświadczonego i wykwalifikowanego zespołu, jasnej strategii działania oraz odpowiedniej infrastruktury technologicznej, nawet najbardziej zaawansowane rozwiązanie AI będzie prowadziło do marnowania czasu i pieniędzy.
3. Niepoprawne dane = źle działające modele
Podobnie jak podczas wyścigu potrzebne jest odpowiednie obuwie, tak w przypadku AI niezbędne są jakościowe dane. Sztuczna inteligencja bazuje na udostępnianych jej informacjach, na których się uczy. Dlatego nie powinna być wdrażana bez upewnienia się, że dane, którymi jest „karmiona”, są dokładne i wystarczające. W Red Hat stawiamy na „sztuczną inteligencję specyficzną dla domeny”, czyli szkoloną na prywatnych danych. Takie podejście sprawia, że aplikacje są dostosowywane do standardów i praktyk w konkretnej firmie lub branży. Brak weryfikacji poprawności danych wykorzystywanych w modelach AI wywołuje efekt „kuli śnieżnej”. Algorytm wyszkolony na niewłaściwych zasobach będzie generować niepoprawne odpowiedzi i wprowadzać pracowników w błąd.
4. Bezpieczeństwo i prywatność nie traktowane priorytetowo
Podczas wdrażania AI ważne jest zapewnienie bezpieczeństwa i prywatności danych oraz całych systemów, w których są one przechowywane i przetwarzane. Ochrona przed nieautoryzowanym dostępem, niewłaściwym wykorzystaniem czy kradzieżą to kwestie, których przedsiębiorstwo nie może pomijać. Muszą być one uwzględniane już na etapie projektowania modeli sztucznej inteligencji. To ważne, ponieważ pozornie anonimowe dane mogą zostać zdeanonimizowane przez sztuczną inteligencję.
5. Brak oceny skutków wdrożenia
W osiąganiu długofalowych sukcesów niezbędna jest ocena każdego wyścigu. Podobnie jest w przypadku wykorzystywania w firmie AI. Sztuczna inteligencja cały czas się uczy, co oznacza, że procesy, w których jest wykorzystywana, są dynamiczne i ewoluują. Regularne monitorowanie i ocenianie projektów bazujących na AI jest niezbędne, aby zapewnić ich prawidłowe funkcjonowanie i zwiększać wydajność firmy. Brak ewaluacji sprawi, że trudno będzie ocenić korzyści z wdrożenia AI oraz wprowadzać ewentualne modyfikacje w jej działaniu.
6. Pomijanie opinii zespołu
Za każdym zawodnikiem stoi sztab ludzi, którzy pomagają mu osiągać sukces. Wdrażanie sztucznej inteligencji bez dobrze działającej pracy zespołowej doprowadzi raczej do porażki. Projekty wykorzystujące AI powinny brać pod uwagę wkład i informacje zwrotne od osób, na które wpływają i które będą z nich korzystać. Ważne jest zaangażowanie i badanie opinii pracowników, klientów czy partnerów. Bez udziału wymienionych grup interesariuszy wszelkie rozwiązania AI mogą napotkać opór i spowalniać procesy w firmie.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie mieć w najbliższym czasie kluczowe znaczenie. Aby AI pomagała budowa przewagę konkurencyjną musi być jednak wdrażana w przemyślany sposób z uwzględnieniem potrzeb wszystkich członków zespołu.
Autor: Witold Żukowski, Country Manager w firmie Red Hat
Rozważając wdrożenie sztucznej inteligencji do firmowych procesów, trzeba pamiętać, że nie powinna być ona oderwana od ogólnej strategii i wizji przedsiębiorstwa, stanowić celu samego w sobie. Sposób wykorzystania AI w projektach powinien być zaplanowany i zawierać wymierne wskaźniki sukcesu. Wdrażanie sztucznej inteligencji tylko dlatego, że „inni tak robią”, bez jasnego kierunku, może prowadzić do marnowania zasobów i tworzenia chaosu organizacyjnego.
2. Brak “rozgrzewki” - firma nie jest gotowa
Przed każdym wyścigiem należy ocenić gotowość do wzięcia w nim udziału. Sztuczna inteligencja może usprawnić wiele procesów, ale nie rozwiąże każdego problemu. Tym bardziej bez odpowiedniego przygotowania do jej wdrożenia. Ważne jest sprawdzenie, czy sprzęt, dane, personel i procedury w firmie są przygotowane. Kluczowe jest zaplanowanie szkoleń, stworzenie mapy potrzeb, na które AI ma odpowiedzieć. Bez doświadczonego i wykwalifikowanego zespołu, jasnej strategii działania oraz odpowiedniej infrastruktury technologicznej, nawet najbardziej zaawansowane rozwiązanie AI będzie prowadziło do marnowania czasu i pieniędzy.
3. Niepoprawne dane = źle działające modele
Podobnie jak podczas wyścigu potrzebne jest odpowiednie obuwie, tak w przypadku AI niezbędne są jakościowe dane. Sztuczna inteligencja bazuje na udostępnianych jej informacjach, na których się uczy. Dlatego nie powinna być wdrażana bez upewnienia się, że dane, którymi jest „karmiona”, są dokładne i wystarczające. W Red Hat stawiamy na „sztuczną inteligencję specyficzną dla domeny”, czyli szkoloną na prywatnych danych. Takie podejście sprawia, że aplikacje są dostosowywane do standardów i praktyk w konkretnej firmie lub branży. Brak weryfikacji poprawności danych wykorzystywanych w modelach AI wywołuje efekt „kuli śnieżnej”. Algorytm wyszkolony na niewłaściwych zasobach będzie generować niepoprawne odpowiedzi i wprowadzać pracowników w błąd.
4. Bezpieczeństwo i prywatność nie traktowane priorytetowo
Podczas wdrażania AI ważne jest zapewnienie bezpieczeństwa i prywatności danych oraz całych systemów, w których są one przechowywane i przetwarzane. Ochrona przed nieautoryzowanym dostępem, niewłaściwym wykorzystaniem czy kradzieżą to kwestie, których przedsiębiorstwo nie może pomijać. Muszą być one uwzględniane już na etapie projektowania modeli sztucznej inteligencji. To ważne, ponieważ pozornie anonimowe dane mogą zostać zdeanonimizowane przez sztuczną inteligencję.
5. Brak oceny skutków wdrożenia
W osiąganiu długofalowych sukcesów niezbędna jest ocena każdego wyścigu. Podobnie jest w przypadku wykorzystywania w firmie AI. Sztuczna inteligencja cały czas się uczy, co oznacza, że procesy, w których jest wykorzystywana, są dynamiczne i ewoluują. Regularne monitorowanie i ocenianie projektów bazujących na AI jest niezbędne, aby zapewnić ich prawidłowe funkcjonowanie i zwiększać wydajność firmy. Brak ewaluacji sprawi, że trudno będzie ocenić korzyści z wdrożenia AI oraz wprowadzać ewentualne modyfikacje w jej działaniu.
6. Pomijanie opinii zespołu
Za każdym zawodnikiem stoi sztab ludzi, którzy pomagają mu osiągać sukces. Wdrażanie sztucznej inteligencji bez dobrze działającej pracy zespołowej doprowadzi raczej do porażki. Projekty wykorzystujące AI powinny brać pod uwagę wkład i informacje zwrotne od osób, na które wpływają i które będą z nich korzystać. Ważne jest zaangażowanie i badanie opinii pracowników, klientów czy partnerów. Bez udziału wymienionych grup interesariuszy wszelkie rozwiązania AI mogą napotkać opór i spowalniać procesy w firmie.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie mieć w najbliższym czasie kluczowe znaczenie. Aby AI pomagała budowa przewagę konkurencyjną musi być jednak wdrażana w przemyślany sposób z uwzględnieniem potrzeb wszystkich członków zespołu.
Autor: Witold Żukowski, Country Manager w firmie Red Hat
