Daugelis organizacijų ardo verslo pagrindus – produktyvumą, konkurencingumą ir efektyvumą. Remiantis debesų duomenimis ir dirbtinio intelekto konsultacijomis, Datatonic, taip nutinka dėl prasto žmogaus ir AI bendradarbiavimo įgyvendinimo. Bendrovė teigia, kad kitame įmonės AI etape sėkmę lydės kruopščiai valdomas ir sukurtas DI, kuris kartu su žmonėmis veikia „žmogaus kilpoje“ (HiTL) sistemose.
Bendrovės tyrimai rodo, kad įmonės, kurios nesugeba integruoti dirbtinio intelekto į savo darbo eigą, atsilieka nuo konkurencijos, nes lėtėja našumas. „Datatonic“ teigia, kad hibridinis žmogaus ir AI metodas pagreitina sprendimų priėmimą ir taip pagerina bendrą veiklą. Scottas Eiversas, „Datatonic“ generalinis direktorius, sako: „AI (yra) susijęs su darbo atlikimo pertvarkymu. Didžiausia rizika, kurią matome rinkoje, yra produktyvumo nutekėjimas, kai dirbtinis intelektas egzistuoja atskirai nuo žmonių, kurie iš tikrųjų valdo verslą.
Po ilgų dirbtinio intelekto investicijų įmonėms didėja spaudimas parodyti grąžą. Tačiau kai kurie tyrimai rodo, kad kai kurios iniciatyvos tebėra bandomojoje stadijoje dėl riboto vartotojų pasitikėjimo. Dėl to organizacijoms nepavyksta panaudoti dirbtinio intelekto įžvalgų, kad galėtų teigiamai paveikti sprendimus ir darbo eigą, o tai reiškia, kad efektyvumo padidėjimas niekada nepasireikš.
Anot Datatonic, HiTL modeliai yra labai svarbūs ateities sėkmei, nes jie suderina dirbtinio intelekto greitį su žmogaus sprendimu ir atsakomybe. Tai akivaizdu kuriant programinę įrangą su agentu, kai AI sistemos sukuria kodą iš laisvų raginimų ir paverčia juos kodu. Tokiu atveju žmonių komandos nusprendžia, ką reikia sukurti, patikrina visus reikalavimus ir peržiūri planus prieš juos įgyvendinant. Kai ši kryptis yra aiški, AI agentai sukuria modulinius komponentus.
DI tendencija darbo vietoje pradeda ryškėti finansų ir operacijų srityse. Pavyzdžiui, pagalbiniuose ir finansų skyriuose AI pagrįstas dokumentų apdorojimas, kai kurių nuomone, jau sumažina sąskaitų faktūrų apdorojimo išlaidas 70 %, tačiau finansų komandos vis tiek patvirtina galutinius rezultatus.
„Tai partnerystės istorijos“, – sako Andrew Hardingas, „Datatonic“ technologijų vadovas. „Žmonės kuria vertinimo sistemas, patvirtina planus, nustato apsaugines ribas ir priima sprendimus. AI veikia greitai ir dideliu mastu. Šis derinys parodo tikrąją įmonės vertę.”
Pasak Datatonic, daugeliui įmonių nepavyksta saugiai įdiegti visiškai autonominių agentų, nes trūksta saugumo kontrolės ir valdymo sistemų. Savarankiškumas gali padidėti tik tada, kai organizacijos įveda patvirtinimo kontrolės punktus ir etaloninius veiklos standartus. Vertinimo sistemos taip pat turi būti įdiegtos tobulėjant AI modeliams, užtikrinant, kad jos visada veiktų saugiai ir taip, kaip numatyta, nepažeidžiant jokių atitikties įsipareigojimų.
Harding sako: „Augstant pasitikėjimui, įmonės gali atsakingai daugiau pavesti dirbti dirbtiniu intelektu. Tačiau valdymo praleidimas nepadidina greičio, o kelia riziką.
„Datatonic“ prognozuoja, kad per ateinančius dvejus metus darbo krūvis labai paspartės, o paruošimą ir patvirtinimą atliks AI agentai. Dirbtinio intelekto sistemos taip pat gali būti įdiegtos siekiant patikrinti ir panaikinti sprendimus prieš komandoms investuojant išteklius.
Scottas Eiversas mano, kad ateitis „atrodo, kad ekspertų skyriai, kuriems vadovauja mažesnės, judrios komandos – finansų, žmogiškųjų išteklių, rinkodaros, kurias kiekvieną sustiprina dirbtinis intelektas. Laimės tos įmonės, kurios mokys žmones dirbti su AI, o ne aplink jį“, – sakė jis.
(Vaizdo šaltinis: PMillera4 „Waterfall“ licencijuota pagal CC BY-NC-ND 2.0.)
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra TechEx dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
