Γιατί η επιχειρηματική ΑΙ έχει γίνει τόσο δημοφιλής;

Όπως ακριβώς συνέβη και με την ανάπτυξη του διαδικτύου στη δεκαετία του 1990 και του υπολογιστικού νέφους τη δεκαετία του 2010, πολλές επιχειρήσεις προσέγγισαν την AI με προσοχή: Θα μπορούσε να αντέξει μέχρι τη βουή; Ή θα ήταν απλά μια μανία που δεν θα προσέδιδε πραγματική αξία στις επιχειρήσεις και τη βιομηχανία;

Για πολλούς πρώιμους υιοθετητές της επιχειρηματικής τεχνητής νοημοσύνης, τα αποτελέσματα έχουν δείξει ότι δημιουργεί ένα απτό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Αυτές οι επιχειρήσεις έχουν δει σημαντικές βελτιώσεις και κέρδη αποδοτικότητας σε ένα φάσμα περιπτώσεων χρήσης τεχνητής νοημοσύνης, από την ανάλυση δεδομένων, την πρόβλεψη και τη λήψη αποφάσεων, έως την αυτοματοποίηση διαδικασιών, την παραγωγικότητα του χώρου εργασίας και την ανάπτυξη προϊόντων. Μερικά παραδείγματα:

Μαζί με τα οφέλη, οι επιχειρήσεις πρέπει επίσης να κατανοήσουν τις προκλήσεις της υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης, πώς να την εφαρμόσουν στις δικές τους περιπτώσεις χρήσης και συστήματα, τις τεχνικές και εκπαιδευτικές απαιτήσεις και το κόστος. Σε αυτό το άρθρο, θα εξερευνήσουμε:

• Τύποι AI επιχείρησης
• Οφέλη και προκλήσεις
• Παραγωγικό AI σε CRM και ERP
• Περιπτώσεις χρήσης κλάδου
• Στρατηγικές εφαρμογής και σχεδιασμός
• Τι να αναζητήσετε όταν εξετάζετε μια επιχειρηματική πλατφόρμα AI

Τύποι AI επιχείρησης

Μία από τις πιο ενδιαφέρουσες πτυχές της επιχειρηματικής ΑΙ είναι ότι μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκτέλεση τόσο ρουτίνας όσο και μετασχηματιστικών εργασιών. Παραδείγματα:

• Ρουτίνα: Ένας υπάλληλος εξοικονομεί λίγα λεπτά (και κάποια απογοήτευση) χρησιμοποιώντας ένα AI copilot για να βρει ένα έγγραφο που είναι αποθηκευμένο σε λάθος μέρος. Οι περιπτώσεις ρουτίνας χρήσης μπορεί να ακούγονται μικρές, αλλά μπορούν πραγματικά να ενισχύσουν την παραγωγικότητα σε κλίμακα.
• Μετασχηματιστικός: Ένας κατασκευαστής εξοικονομεί εκατομμύρια δολάρια χρησιμοποιώντας βαθιά μάθηση για να προβλέψει πότε οι μηχανές του θα πρέπει να έχουν ανταλλακτικά αντικατεστημένα - πριν σπάσουν.

Αυτή η ακραία ποικιλομορφία στις περιπτώσεις χρήσης τεχνητής νοημοσύνης είναι εντυπωσιακή, αλλά μπορεί επίσης να καταστήσει δύσκολη την απόφαση που θα ξεκινήσει με την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης. Ένα καλό μέρος για να ξεκινήσετε είναι να εξοικειωθείτε με τους κύριους τύπους επιχειρηματικής τεχνητής νοημοσύνης και τις κοινές εφαρμογές τους.

Κύριοι τύποι AI επιχείρησης

Επιδόματα AI επιχείρησης

Καθώς τα εργαλεία AI για επιχειρήσεις όπως copilots, chatbots και generative AI γίνονται πιο εξελιγμένα και ευρέως αποδεκτά, οι οργανισμοί που χρησιμοποιούν αυτές τις τεχνολογίες ανακαλύπτουν συνεχώς καινοτόμους νέους τρόπους χρήσης τους. Πριν διερευνήσουμε πιο συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης AI, ας δούμε μερικά από τα υψηλού επιπέδου οφέλη της επιχειρηματικής AI.

Εμπειρία στο χώρο εργασίας

Η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει σημαντικό ρόλο στη βελτίωση του περιβάλλοντος του χώρου εργασίας υποστηρίζοντας και αυξάνοντας τις δυνατότητες των εργαζομένων:

• Εργαλεία παραγωγικότητας εργαζομένων: Τα αντίγραφα AI επιτρέπουν στους εργαζομένους να εστιάσουν στην εργασία υψηλότερης αξίας βοηθώντας στη διαχείριση emails, στον προγραμματισμό συναντήσεων και στην ιεράρχηση εργασιών.
• Προσαρμοστικά συστήματα μάθησης: Οι πλατφόρμες μάθησης καθοδηγούμενες από την AI παρέχουν εξατομικευμένη εκπαίδευση και ανάπτυξη, προσαρμογή στις μαθησιακές προτιμήσεις και ταχύτητες των μεμονωμένων εργαζομένων, καθιστώντας την επαγγελματική ανάπτυξη πιο ελκυστική και αποτελεσματική.
• Ανάλυση χώρου εργασίας: Τα εργαλεία AI ενισχύουν τις ομάδες ώστε να βελτιώσουν την ικανοποίηση και την απόδοση των εργαζομένων αναλύοντας πρότυπα εργασίας και παρέχοντας προτάσεις για βελτιστοποίηση των ροών εργασίας.

Στρατηγική λήψη αποφάσεων

Η ενοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης στις διαδικασίες λήψης αποφάσεων βοηθά τις επιχειρήσεις να βελτιώσουν την ακρίβεια και την επικαιρότητα:

• Πληροφορίες βάσει δεδομένων: Το AI copilots και άλλα επιχειρηματικά εργαλεία μηχανικής μάθησης βοηθούν τις ομάδες να λαμβάνουν ενημερωμένες αποφάσεις γρήγορα αναλύοντας εκτεταμένες ομάδες δεδομένων και παρέχοντας στρατηγικές προτάσεις.
• Βελτιωμένη πρόβλεψη: Τα εργαλεία επιχειρηματικής παραγωγικής ΑΙ εξοπλίζουν τις επιχειρήσεις να προβλέπουν καλύτερα τις απαιτήσεις της αγοράς και τη συμπεριφορά των καταναλωτών χρησιμοποιώντας προηγούμενα δεδομένα για να προβλέψουν μελλοντικές τάσεις.
• Ανάλυση σεναρίων: Τα προηγμένα μοντέλα προσομοίωσης βοηθούν τις επιχειρήσεις να εξερευνήσουν διάφορα στρατηγικά σενάρια, επιτρέποντας την αποτελεσματική διαχείριση κινδύνου και τον προγραμματισμό.

Εμπειρία Πελάτη

Η AI μετασχηματίζει τον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις αλληλεπιδρούν με τους πελάτες τους παρέχοντας εξατομικευμένες και ανταποκρινόμενες υπηρεσίες:

• Εξατομίκευση σε κλίμακα: Η AI αναλύει τα δεδομένα πελάτη για να προσαρμόσει τα μηνύματα μάρκετινγκ και τις προτάσεις προϊόντος.
• Υποστήριξη πελατών 24x7: Τα Chatbots παρέχουν άμεσες απαντήσεις σε ερωτήματα πελατών ανά πάσα στιγμή, βελτιώνοντας τη διαθεσιμότητα της υπηρεσίας και την ικανοποίηση των πελατών.
• Πληροφορίες για τους πελάτες: Συλλέγοντας και αναλύοντας τα σχόλια και τη συμπεριφορά των πελατών, το AI βοηθά τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν και να προβλέψουν τις ανάγκες των πελατών, οδηγώντας σε καλύτερες υπηρεσίες και προσφορές προϊόντων.

Επιχειρηματικές προκλήσεις AI

Εκτός από τα οφέλη, υπάρχουν κάποιες κοινές προκλήσεις για τις οποίες πρέπει να προγραμματίσουν οι επιχειρήσεις που ενδιαφέρονται να γίνουν επιχειρήσεις τεχνητής νοημοσύνης. Πρόκειται κυρίως για πολιτιστικές αντιστάσεις, ηθικούς προβληματισμούς και τεχνικά εμπόδια. Η αποτελεσματική πλοήγηση σε αυτά τα ζητήματα είναι ζωτικής σημασίας για τη μακροπρόθεσμη επιτυχία της επιχειρηματικής υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης.

Πολιτισμικά και οργανωτικά εμπόδια

• Πρόκληση: Ενώ ορισμένοι εργαζόμενοι μπορεί να είναι ενθουσιασμένοι με την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης επειδή τη βλέπουν ως ένα εργαλείο για την ενίσχυση της εργασίας τους, άλλοι μπορεί να το δουν ως απειλή για τις δουλειές τους.
• Βέλτιστες πρακτικές: Η ύπαρξη διαφανών συζητήσεων σχετικά με τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης και τον ρόλο της στον οργανισμό μπορεί να βοηθήσει στην ευθυγράμμιση των προοπτικών των εργαζομένων με τους στρατηγικούς στόχους. Να είστε κατανοητοί και συμπονετικοί αν οι εργαζόμενοι εκφράζουν ανησυχίες. Η προσφορά εκπαιδευτικών προγραμμάτων μπορεί επίσης να βοηθήσει τους υπαλλήλους να αποκτήσουν εμπιστοσύνη με νέα εργαλεία AI.

Ζητήματα δεοντολογίας και ασφάλειας

• Πρόκληση: Η τεχνητή νοημοσύνη εισάγει ηθικά ζητήματα και ζητήματα ασφάλειας που απαιτούν ειδικές οδηγίες και πρωτόκολλα ασφαλείας.
• Βέλτιστες πρακτικές: Η ανάπτυξη υπεύθυνων οδηγιών AI βοηθά να διασφαλίσετε ότι όλοι στον οργανισμό χρησιμοποιούν την AI με ασφάλεια και δικαιοσύνη. Επίσης, η εφαρμογή προηγμένων μέτρων ασφαλείας βοηθά στην προστασία των ευαίσθητων δεδομένων.

Περιπλοκότητα ενοποίησης

• Πρόκληση: Η επιτυχής ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στα υπάρχοντα συστήματα απαιτεί στρατηγικό σχεδιασμό και προσεκτική υλοποίηση.
• Βέλτιστες πρακτικές: Η έναρξη πιλοτικών έργων επιτρέπει τη σταδιακή ενσωμάτωση και συμβάλλει στον εντοπισμό και την αντιμετώπιση πιθανών προκλήσεων σε ελεγχόμενο περιβάλλον.

Παραγωγικό AI: επιχειρηματικό AI για ERP και CRM

Ένας από τους πιο συναρπαστικούς και ευρέως εφαρμόσιμους τύπους επιχειρηματικής AI είναι τα copilots για τα συστήματα ERP, τα οποία υποστηρίζονται από το παραγωγικό AI. Οι χρήστες της AI εμποτίζουν τα υπάρχοντα συστήματα ERP και CRM των εταιρειών με δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης στη φυσική γλώσσα, γεγονός που μπορεί να βελτιώσει δραματικά τον τρόπο με τον οποίο οι εργαζόμενοι λειτουργούν και καινοτομούν καθιστώντας τις διαδικασίες πιο προσαρμοστικές, έξυπνες και βελτιστοποιημένες - συνήθως χωρίς να απαιτείται σημαντική αναθεώρηση των υπαρχόντων συστημάτων.

Καινοτόμες εφαρμογές και στρατηγικός αντίκτυπος

Βελτιωμένη εμπειρία χρήστη και παραγωγικότητα

Το παραγωγικό ΑΙ επιτρέπει τις αλληλεπιδράσεις της φυσικής γλώσσας με τα συστήματα ERP, βελτιστοποιώντας τις διαδικασίες και απογειώνοντας την παραγωγικότητα. Για παράδειγμα, τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα μπορούν να απλοποιήσουν τη συμμόρφωση ερμηνεύοντας νομικά κείμενα και προσδιορίζοντας σχετικά κριτήρια. Αυτό επεκτείνεται στο CRM, όπου η AI βελτιώνει τις αλληλεπιδράσεις πωλήσεων και υπηρεσιών αυτοματοποιώντας τις απαντήσεις και εξατομικεύοντας την επικοινωνία βάσει των πληροφοριών δεδομένων πελάτη.

Αυτοματοποίηση μη αυτόματων εργασιών

Εκτός από τις εφαρμογές συνομιλίας, τα εργαλεία επιχειρηματικού παραγωγικού ΑΙ μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη μείωση της μη αυτόματης εργασίας σε διαδικασίες όπως η εφοδιαστική αλυσίδα και η διαχείριση δεδομένων πελάτη. Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει την ψηφιοποίηση των δελτίων παράδοσης και των αρχείων αλληλεπίδρασης πελατών, μειώνοντας δραστικά το κόστος και τους χρόνους επεξεργασίας.

Βελτιστοποίηση επιχειρηματικών διαδικασιών

Αναλύοντας τα δεδομένα που δημιουργούνται από τα επιχειρηματικά συστήματα, τα εργαλεία επιχειρηματικής παραγωγικής AI αναγνωρίζουν πρότυπα για τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών σε όλα τα ERP και CRM. Μπορούν να δημιουργήσουν έτοιμα για χρήση μοντέλα διαδικασιών και πληροφορίες και να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να εφαρμόσουν βέλτιστες πρακτικές.

Αναλυτική και λήψη αποφάσεων

Η AI εκδημοκρατίζει τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων διευκολύνοντας τους ηγέτες και τις ομάδες να εργάζονται με σύνθετα analytics.

Ενοποίηση ERP και CRM cloud

Οι δυνατότητες AI για τα συστήματα ERP και CRM είναι συνήθως βάσει cloud. Οι οργανισμοί που βασίζονται στις υποδομές on-premise ή στις ιδιωτικές υποδομές cloud μπορεί να χρειαστεί να υιοθετήσουν ένα δημόσιο cloud για την υλοποίηση των λύσεων AI. Οι επιχειρήσεις που θέλουν να διατηρήσουν το IT on premise μπορούν να δημιουργήσουν ένα υβριδικό περιβάλλον cloud προσθέτοντας ένα δημόσιο cloud στην υπάρχουσα υποδομή τους. Τα υβριδικά νέφη επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να διατηρούν τον έλεγχο των κρίσιμων δεδομένων, ενώ επωφελούνται από την προηγμένη τεχνητή νοημοσύνη, την κυβερνοασφάλεια και τις λύσεις επεκτασιμότητας που προσφέρονται από τους παρόχους cloud.

Επιχειρηματικά παραδείγματα AI σε κλάδους

Πέρα από τις επιχειρηματικές λύσεις γενικού σκοπού, το επιχειρηματικό AI περιλαμβάνει επίσης λύσεις συγκεκριμένου κλάδου.

Αυτοκινητοβιομηχανία

Οι εταιρείες αυτοκινήτων χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν τον ποιοτικό έλεγχο και να αναπτύξουν τεχνολογίες για ασφαλή αυτόνομη οδήγηση.

Ενέργεια

Προβλέποντας τη ζήτηση με ακρίβεια και προσαρμόζοντας την προσφορά, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην ενίσχυση της ενοποίησης και της αξίας των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας.

Ψυχαγωγία

Οι υπηρεσίες ροής χρησιμοποιούν AI για να εξατομικεύσουν τις προτάσεις του θεατή και οι προγραμματιστές και οι πλατφόρμες παιχνιδιών δημιουργούν πιο ανταποκρινόμενα, ρεαλιστικά περιβάλλοντα.

Finance

Τα προηγμένα συστήματα εντοπισμού απάτης και οι ρομποτικοί σύμβουλοι, που τροφοδοτούνται από τεχνητή νοημοσύνη, βελτιώνουν σημαντικά την αποτελεσματικότητα και την ασφάλεια στον χρηματοπιστωτικό τομέα.

Υγειονομική Περίθαλψη

Η τεχνητή νοημοσύνη είχε δραματικό αντίκτυπο στην υγειονομική περίθαλψη, βελτιώνοντας την ακρίβεια της διάγνωσης, επιτρέποντας στους παρόχους φροντίδας να εξατομικεύσουν την ιατρική και ενισχύοντας τα αποτελέσματα της θεραπείας μέσω της γνωστικής ανάλυσης των κλινικών δεδομένων.

Βιοεπιστήμες

Οι εταιρείες στην ανακάλυψη φαρμάκων και τη γονιδιωματική έρευνα έχουν δει το μειωμένο κόστος και το χρόνο στην αγορά χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη, και οι κλινικοί γιατροί είναι πλέον σε θέση να προσαρμόσουν τις ιατρικές θεραπείες στα μεμονωμένα γενετικά προφίλ.

Manufacturing

Πολλοί κατασκευαστές χρησιμοποιούν την επιχειρηματική τεχνητή νοημοσύνη για να ενισχύσουν την αποδοτικότητα παραγωγής, να ελαχιστοποιήσουν το χρόνο διακοπής λειτουργίας με την προληπτική συντήρηση και να βελτιώσουν τη βιωσιμότητα.

Δημόσιος τομέας

Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στους οργανισμούς να αυτοματοποιήσουν τις διοικητικές διαδικασίες, να βελτιστοποιήσουν τα συστήματα αστικής διαχείρισης για την κυκλοφορία και τις υπηρεσίες έκτακτης ανάγκης και να αυξήσουν τη συμμετοχή των πολιτών.

Ανάπτυξη λογισμικού

Τα εργαλεία Enterprise generative AI βελτιστοποιούν τις διαδικασίες κωδικοποίησης και δοκιμής για να επιταχύνουν τους κύκλους ανάπτυξης, να εντοπίσουν τρωτά σημεία ασφάλειας και να βοηθήσουν τους προγραμματιστές να μάθουν νέες γλώσσες και πλαίσια ταχύτερα.

Τηλεπικοινωνίες

Στον κλάδο των τηλεπικοινωνιών, τα προγνωστικά analytics που λειτουργούν με AI βελτιώνουν την παράδοση υπηρεσιών και τη διαχείριση δικτύου, βοηθώντας στην πρόληψη διακοπών λειτουργίας και προσφέροντας εξατομικευμένες εμπειρίες πελατών.

Στρατηγική και προγραμματισμός επιχειρηματικής AI

Το να γίνει μια επιχείρηση AI περιλαμβάνει περισσότερα από την επιλογή της σωστής πλατφόρμας ή προϊόντος - περιλαμβάνει επίσης μια ειδική στρατηγική AI, έξυπνο προγραμματισμό και ομαδική εργασία. Οι επιχειρήσεις αποκτούν την μεγαλύτερη αξία από τις επενδύσεις τους στην τεχνητή νοημοσύνη όταν θέτουν σαφείς στόχους, ενθαρρύνουν τη συνεργασία μεταξύ ομάδων και δεσμεύονται για συνεχή μάθηση. Εδώ είναι μερικές βασικές σκέψεις κατά την έναρξη:

Ενδοεταιρική έναντι εφαρμογής καθοδηγούμενη από εταίρο

Ένα σημαντικό πρώιμο βήμα είναι να αποφασίσετε αν θα προγραμματίσετε και θα υλοποιήσετε μια επιχειρηματική πλατφόρμα AI ή λύση χρησιμοποιώντας ενδοεταιρικούς πόρους ή για να προσλάβετε έναν συνεργάτη ειδικού.

Ενδοεπιχειρησιακή εφαρμογή

Η υλοποίηση επιχειρηματικών λύσεων AI χωρίς τη βοήθεια εξωτερικού συνεργάτη μπορεί να είναι οικονομικά αποδοτική αν ο οργανισμός έχει την απαραίτητη τεχνική εμπειρογνωμοσύνη, πόρους και εύρος ζώνης. Αυτό προσφέρει επίσης πλεονεκτήματα, όπως τον απόλυτο έλεγχο της εκτέλεσης του έργου και την εμπιστευτικότητα των ευαίσθητων πληροφοριών. Ωστόσο, οι εσωτερικές υλοποιήσεις μπορεί να δημιουργήσουν προκλήσεις για ορισμένους οργανισμούς, συμπεριλαμβανομένης μιας απότομης καμπύλης μάθησης και σημαντικής επένδυσης του χρόνου των εργαζομένων.

Εφαρμογή εταίρου

Ενώ αρχικά ήταν δαπανηρή, η πρόσληψη ενός συνεργάτη AI παρέχει στις επιχειρήσεις εξειδικευμένες γνώσεις, πόρους και εμπειρία. Επιτρέπει στους οργανισμούς να υλοποιήσουν με σιγουριά τη λύση τους γνωρίζοντας ότι ακολουθούν τις βέλτιστες πρακτικές του κλάδου. Η συνεργασία με έναν συνεργάτη μπορεί επίσης να βοηθήσει στον μετριασμό των ελλείψεων δεξιοτήτων και γενικά επιταχύνει τη διαδικασία. Οι υλοποιήσεις που καθοδηγούνται από συνεργάτες απαιτούν προσεκτική επιλογή των προμηθευτών που ευθυγραμμίζονται με τους στόχους και την κουλτούρα του οργανισμού.

Αξιολόγηση και καθορισμός στόχων

Είναι σημαντικό να αξιολογηθούν οι υπάρχουσες δυνατότητες και να τεθούν σαφείς στόχοι:

• Ευθυγράμμιση στόχου: Καθορίστε συγκεκριμένους, μετρήσιμους στόχους που πρέπει να εκπληρώσει η λύση AI. Αυτοί οι στόχοι θα πρέπει να ευθυγραμμίζονται με τους ευρύτερους επιχειρηματικούς στόχους και να έχουν σαφείς μετρήσεις για την επιτυχία. Για παράδειγμα, αν η μείωση των λειτουργικών δαπανών είναι προτεραιότητα, καθορίστε μια ποσοστιαία μείωση στόχου ως στόχο για πρωτοβουλίες τεχνητής νοημοσύνης.
• Έλεγχος δεδομένων: Εκτελέστε έναν ισχυρό έλεγχο των δεδομένων για να αξιολογήσετε την ποιότητα, την προσβασιμότητα και την ασφάλεια. Η αξιολόγηση αυτή θα είναι ζωτικής σημασίας για τον εντοπισμό των αναχαιτιστών και των περιοχών που πρέπει να βελτιωθούν πριν από την έναρξη της τεχνικής εφαρμογής.

Κατανομή πόρων

Η αξιολόγηση των δημοσιονομικών και ανθρώπινων ικανοτήτων είναι ζωτικής σημασίας για την επιτυχία:

• Προϋπολογισμός: Κατανείμετε επαρκείς οικονομικούς πόρους όχι μόνο για την απόκτηση της επιχειρηματικής τεχνολογίας AI αλλά και για συνεχιζόμενα έξοδα όπως ενημερώσεις λογισμικού, αποθήκευση cloud και μέτρα κυβερνοασφάλειας.
• Απόκτηση ταλέντων: Η πρόσληψη εξειδικευμένου προσωπικού ή η εκπαίδευση υπαρχόντων εργαζομένων για τη διαχείριση νέων εργαλείων AI είναι επιτακτική ανάγκη. Η τεχνολογική επένδυση θα λειτουργήσει όπως έχει προγραμματιστεί μόνο εάν οι άνθρωποι που την χρησιμοποιούν έχουν τις κατάλληλες δεξιότητες.

Συνεργασία

Τα επιχειρηματικά έργα ΑΙ είναι πιο επιτυχημένα όταν συμμετέχουν όλοι όσοι επωφελούνται από αυτά:

• Διαλειτουργικές ομάδες: Διαμορφώστε ομάδες που περιλαμβάνουν μέλη από το IT, την ανάλυση δεδομένων, την ηγεσία και τους τελικούς χρήστες. Αυτή η στρατηγική χωρίς αποκλεισμούς συμβάλλει στο να ληφθούν εξαρχής υπόψη όλες οι πιθανές επιπτώσεις και οφέλη.
• Τακτικές αναθεωρήσεις: Διαμόρφωση τακτικών συνόδων ελέγχου για την αξιολόγηση της προόδου της ενοποίησης AI έναντι των στόχων του έργου. Αυτές οι αναθεωρήσεις μπορούν να βοηθήσουν στην ευθυγράμμιση των προσπαθειών με τους επιχειρηματικούς στόχους και να προσαρμοστούν στις νέες προκλήσεις ή ευκαιρίες.

Προσαρμογή και μάθηση

Καθώς η επιχειρηματική AI συνεχίζει να εξελίσσεται, οι επιχειρήσεις πρέπει να αναμένουν ότι οι στρατηγικές και οι πρακτικές τους γύρω από τη χρήση της πρέπει επίσης να εξελιχθούν:

• Συνεχής εκπαίδευση: Η ανάπτυξη προγραμμάτων συνεχούς κατάρτισης για τους εργαζομένους ώστε να συμβαδίζουν με την πρόοδο της τεχνητής νοημοσύνης βοηθά το προσωπικό να παραμένει ενημερωμένο και σίγουρο για τις ικανότητές τους.
• Μηχανισμός ανατροφοδότησης: Καθιέρωση μηχανισμών για τη συλλογή σχολίων σχετικά με τις υλοποιήσεις της τεχνητής νοημοσύνης από όλους τους ενδιαφερόμενους. Αυτή η ανατροφοδότηση είναι πολύτιμη για τη βελτίωση των στρατηγικών και των εργαλείων AI, βοηθώντας να διασφαλιστεί ότι παραμένουν αποτελεσματικά και ευθυγραμμισμένα με τις ανάγκες των χρηστών με την πάροδο του χρόνου.

Συμπέρασμα: Πώς το επιχειρηματικό AI επαναπροσδιορίζει την επιχείρηση

Το Enterprise AI—συμπεριλαμβανομένων των καθιερωμένων τύπων όπως η μηχανική μάθηση και οι νεότεροι τύποι όπως copilots και generative AI—μετασχηματίζουν τις επιχειρήσεις ενισχύοντας την παραγωγικότητά τους, τη λήψη αποφάσεων και την καινοτομία. Τα θετικά αποτελέσματα που βίωσαν οι πρώτοι υιοθετητές της επιχειρηματικής τεχνητής νοημοσύνης δείχνουν ότι τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για τις επιχειρήσεις δεν είναι απλώς μια μεταβατική τάση, αλλά μια ανάγκη για να παραμείνουν ανταγωνιστικά στον ψηφιακό κόσμο.

Ωστόσο, το να γίνει μια επιτυχημένη επιχείρηση ΑΙ δεν έχει να κάνει μόνο με την επιλογή της σωστής επιχειρηματικής πλατφόρμας AI. Είναι επίσης απαραίτητο να καλλιεργηθεί μια κουλτούρα στο χώρο εργασίας που ευδοκιμεί με την τεχνητή νοημοσύνη. Αυτό περιλαμβάνει εκπαίδευση, επενδύσεις ασφάλειας δεδομένων και υπεύθυνη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης.

Διαβάστε περισσότερα