SAMSUNG_022024A Advertisement SAMSUNG_022024A Advertisement SAMSUNG_022024A Advertisement

CZ: Jak prekonať medzeru medzi AI príležitosťami a firemnou realitou

Tlačové správy
0

Přednáška Dave Arona „Closing the Gap Between the AI Opportunity and Corporate Reality“ byla zajímavá jak tím, že ukazovala obrovský posun, který AI zaznamenala v podnicích, tak přehlížená úskalí a někdy nepříliš zjevné souvislosti a příležitosti, jež nabízí.

Pět obrázků na zdi. Dva testovací subjekty – lidé, jeden MRI sken a jedna AI vytvořená na Kjótské univerzitě. Poněkud akademický začátek přednášky D. Arona v hlavním auditoriu rozhodně nebyl nudný. Ukázal totiž, že pomocí AI a MRI skenování lidského mozku lze číst myšlenky, nebo přinejmenším lze do jisté míry interpretovat kognitivní funkce jako je vidění. První řada obrázku jsou fotografie, které výzkumný tým umístil na zeď a ukázal testovaným osobám. Druhá řada je AI intepretací MRI skenu první osoby, druhá totéž u druhé osoby.

Nemluvte o AI, ale o praktických způsobech využití výše uvedených scénářů a technologií
AI má různé podoby či tváře, které lze rozdělit do tří kategorií:

  • Interakce „lidského“ typu (chatboti, virtuální asistenti, NLP, počítačové vidění)
  • Analytická AI (předpovědi, klasifikace, zpracování slabých signálů)
  • Automatizace, optimalizace, náprava chyb (digitální dvojčata, optimalizace procesů, samoučící se kyberbezpečnostní systémy)

Významný dopad AI aktuálně očekávají CEO v oblastech produktů a služeb, zákaznické zkušenosti, provozu a poskytování služeb. O něco méně (33-40 %) CEO vnímá AI jako zásadní pro oblast dodavatelských řetězců, řízení, řízení rizik a správy podniku. Meziročně se zásadně posunulo procento organizací, které již nějaký typ AI nasadily. Zatímco před rokem se jednalo o 4-5 % podniků, dnes je to již 14 % a dalších 23 % nasazení plánuje v příštích 12 měsících.

Chyby, omyly a předsudky vůči AI 
„Měli bychom se vyhnout tendenci antropomorfizace AI, neučme AI dělat věci, které umí skvěle lidé, využijme ji pro věci, které lidé neumí – například v analytice,“ říká Dave Aron. V analytice je podle něj častým problémem, že se AI aplikuje tam, kde se analýzy vždy dělaly – důvodem jsou obvykle dobře strukturovaná a strojově čitelná data, AI už ale dnes taková data nepotřebuje, zvládá obrazová a jinak nestrukturovaná data. Typických předsudků a chyb při nasazování AI přitom existuje celá řada:

Pochopitelně hlavní výzvou zůstává pro většinu organizací nedostatek zaměstnanců, kteří by byli schopni řešení, produkty či služby na AI navrhovat a vytvářet. Na trhu je ale naštěstí poměrně dost kvalitních nástrojů.

Digitální byzyns ale posouvá IT do pozice tvůrce přidané hodnoty a hlavními tématy by měly být zážitek či přizpůsobivost. Podniková inovace může nabývat tří typických forem:

  • Udržující (Sustaining)
  • Postupná (Incremental)
  • Narušující (Disruptive)

Korporátní model měření výsledků po kvartálech a tvorby hodnoty pro akcionáře ale historicky vedl k tomu, že prostor dostávala jen udržující či postupná inovace (ostatně stačí se podívat na příklady společností, které samy sebe vykoupily z veřejného obchodování, aby měly volné ruce právě pro zásadní a nákladné inovační kroky s delší návratností). Podniky by proto měly dát prostor také skutečné tvůrčí inovaci a vyvážit ji s optimalizací.

Posvátná data
Data jsou nejhorším možným odrazem skutečnosti,“ říká analytik Frank Buytendijk. Měli bychom se k nim přestat chovat jako k posvátné krávě a využívat spíše jako téma pro další diskusi, než jako způsob, jak diskusi ukončit. Nebo jinak: jestliže vás vaše data nešokují ani nepřekvapují, měli byste se asi začít ptát na jiné otázky.

Shrnutí připravila redakce informační služby INSIDE.

Gartner

Všetky autorove články
umela inteligencia prilezitost firma

Pridať komentár

Mohlo by vás zaujímať

Mohlo by vás zaujímať