Pe măsură ce tendințele de investiții în IA evoluează în continuare până în 2025, directorii executivi se confruntă cu o presiune tot mai mare pentru a lua decizii strategice cu privire la implementareaIA. Odată cu adoptarea rapidă a instrumentelor AI de către companii - 22% le implementează pe scară largă, iar 33% le utilizează într-un mod limitat - înțelegerea modului de evaluare și implementare a soluțiilor AI a devenit esențială pentru menținerea avantajului competitiv. În cartea"The Executive Guide to Artificial Intelligence" de Andrew Burgess, autorul a oferit un ghid cuprinzător pentru directorii de întreprinderi care doresc să înțeleagă și să implementeze soluții de inteligență artificială în organizațiile lor.

‍

Această carte a fost publicată în 2017 de Springer International Publishing și oferă o prezentare practică a modului în care companiile pot valorifica inteligența artificială. Ce s-a schimbat astăzi?

‍

Tendințe actuale de investiții în IA 2025

Peisajul IA se confruntă cu o creștere fără precedent, iar organizațiile fac investiții mai semnificative pentru a rămâne competitive.

Principiile de bază:

Burgess a subliniat importanța de a începe prin a defini obiective clare aliniate la strategia de afaceri, un principiu care rămâne valabil și astăzi. În carte, el a identificat opt capacități de bază ale IA:

‍

1. Recunoașterea imaginilor
2. Recunoaștere vocală
3. Căutarea și extragerea informațiilor
4. Clustering
5. Înțelegerea limbajului natural
6. Optimizare
7. Previziuni
8. Înțelegere (astăzi)

Evoluția din 2018 până în 2025:

De când a fost scrisă cartea, inteligența artificială a trecut de la statutul de tehnologie emergentă la cel de tehnologie de masă. Capacitatea de "înțelegere" pe care Burgess o considera futuristă a înregistrat progrese semnificative odată cu apariția modelelor lingvistice mari (LLM) și a tehnologiilor generative de IA, care nu apăruseră încă în 2018.

cadru strategic pentru deciziile de investiții în IA

Cele patru întrebări esențiale

Atunci când se evaluează investițiile în IA, este esențial să se pună accentul pe aceste întrebări esențiale:

1. Definirea problemei de afaceri
2. Măsurători ale succesului
3. Cerințe de punere în aplicare
4. Evaluarea riscurilor

‍

Notă: Acest cadru de patru întrebări provine din cunoștințele actuale și nu este prezentat în mod explicit în cartea lui Burgess.

‍

Elaborarea unei strategii eficiente în materie de inteligență artificială

Cadrul de adopție:

Burgess propune un cadru detaliat pentru crearea unei strategii IA care include:

1. Alinierea cu strategia de afaceri - Înțelegerea modului în care IA poate sprijini obiectivele de afaceri existente
2. Înțelegerea ambițiilor AI - Definiți dacă doriți:
   • Îmbunătățirea proceselor existente
   • Transformarea funcțiilor de afaceri
   • Crearea de noi servicii/produse
3. Evaluarea maturității AI - Determinați nivelul actual de maturitate al organizației pe o scară de la 0 la 5:
   • Prelucrare manuală (nivelul 0)
   • Automatizarea IT tradițională (nivelul 1)
   • Automatizare izolată de bază (nivel 2)
   • Implementarea tactică a instrumentelor de automatizare (nivel 3)
   • Implementarea tactică a diferitelor tehnologii de automatizare (nivel 4)
   • Automatizare strategică de la un capăt la altul (nivel 5)
4. Crearea unei hărți termice a AI - Identificarea domeniilor cu cele mai mari oportunități
5. Elaborarea analizei de rentabilitate - Evaluarea beneficiilor "tari" și "ușoare
6. Managementul schimbării - Planificarea modului în care organizația se va adapta
7. Elaborarea unei foi de parcurs IA - Crearea unui plan pe termen mediu și lung

Evoluția din 2018 până în 2025:

Cadrul lui Burgess rămâne surprinzător de relevant astăzi, dar trebuie completat cu considerații privind:

• etica și reglementările privind IA (cum ar fi Legea UE privind IA)
• Sustenabilitatea AI din punct de vedere al mediului
• Strategii responsabile privind inteligența artificială
• Integrarea cu tehnologiile emergente, cum ar fi calculul cuantic

Măsurarea rentabilității investițiilor în AI

Factorii determinanți pentru rentabilitatea investițiilor:

Burgess identifică diferite tipuri de beneficii ale inteligenței artificiale, clasificate ca "hard" și "soft":

Beneficii dure:

• Reducerea costurilor
• Evitarea costurilor
• Satisfacția clienților
• Conformitate
• Reducerea riscurilor
• Reducerea pierderilor
• Atenuarea pierderilor de venituri
• Generarea de venituri

Beneficii ușoare:

• Schimbarea culturală
• Avantaj concurențial
• Efect de halo
• Activarea altor beneficii
• Facilitarea transformării digitale

‍

‍

‍

Abordări tehnice ale implementării IA

‍

Tipuri de soluții:

Burgess a prezentat trei abordări principale pentru implementarea IA:

1. Software de IA de pe raft - Soluții de pe raft
2. Platforme de inteligență artificială - furnizate de marile companii de tehnologie
3. Dezvoltare IA personalizată - Soluții personalizate

Pentru primii pași, el a sugerat să luați în considerare:

• Proba de concept (PoC)
• Prototipuri
• Produs minim viabil (MVP)
• Testul celei mai riscante ipoteze (RAT)
• Pilot

Ce s-a schimbat:

Din 2018, am fost martorii:

• democratizarea instrumentelor AI cu soluții fără cod/cu cod redus
• Îmbunătățirea dramatică a platformelor cloud de inteligență artificială
• Creșterea IA generativă și a modelelor precum GPT, DALL-E etc.
• Creșterea soluțiilor AutoML care automatizează părți ale procesului de știința datelor

Luarea în considerare a riscurilor și provocărilor

‍

Riscurile inteligenței artificiale:

Burgess a dedicat un întreg capitol riscurilor IA, subliniind:

1. Calitatea datelor
2. Lipsa de transparență - natura de "cutie neagră" a algoritmilor
3. părtinire neintenționată
4. Naivitatea inteligenței artificiale - Limitele înțelegerii contextuale
5. Dependența excesivă de inteligența artificială
6. Alegerea greșită a tehnologiei
7. Acte răuvoitoare

Evoluția din 2018 până în 2025:

De când a fost scrisă cartea:

• Preocupările cu privire la părtinirea algoritmilor au devenit o problemă critică (în curs de soluționare)
• Securitatea IA a devenit critică pe măsură ce amenințările cresc
• Reglementarea IA a apărut ca un factor cheie
• Riscurile generate de deepfakes și de dezinformarea generată de AI au devenit semnificative
• Preocupările legate de confidențialitate au crescut odată cu utilizarea tot mai răspândită a IA

Crearea unei organizații AI eficiente

‍

Din cartea lui Burgess (2018):

a propus Burgess:

• Construirea unui ecosistem AI cu furnizori și parteneri
• Înființarea unui centru de excelență (CoE) cu echipe dedicate
• Luați în considerare roluri precum Chief Data Officer (CDO) sau Chief Automation Officer (CAO)

Evoluția din 2018 până în 2025:

De atunci:

• Rolul de Chief AI Officer (CAIO) a devenit banal
• IA este acum adesea integrată în întreaga organizație, în loc să fie izolată într-un CoE
• Democratizarea IA a condus la modele operaționale mai distribuite
• A apărut importanța alfabetizării AI pentru toți angajații

Concluzie

Din cartea lui Burgess (2018):

Burgess a concluzionat cu importanța:

• Nu credeți hype-ul, ci concentrați-vă asupra problemelor de afaceri reale
• Începeți calea IA cât mai curând posibil
• Pregătirea pentru viitor a companiei prin înțelegerea IA
• Adoptarea unei abordări echilibrate între optimism și realism

Evoluția din 2018 până în 2025:

Îndemnul lui Burgess de a "nu crede hype-ul" rămâne incredibil de relevant în 2025, în special cu hype-ul excesiv din jurul AI generativ. Cu toate acestea, viteza de adoptare a IA a devenit și mai critică, iar companiile care nu și-au început încă călătoria către IA se află acum într-un dezavantaj semnificativ față de cele care au urmat sfatul lui Burgess de a începe devreme (în 2018!).

‍

Peisajul IA în 2025 este mai complex, mai matur și mai integrat în strategia de afaceri decât ar fi putut fi prezis în 2018, însă principiile de bază ale alinierii strategice, creării de valoare și gestionării riscurilor pe care Burgess le-a subliniat rămân surprinzător de valabile.