Почему одни организации превращают ИИ в силу, а другие терпят неудачу

Сегодня искусственный интеллект (ИИ) доступен почти для всех — от малых бизнесов до международных корпораций.

Но если все могут приобрести ИИ с одинаковой мощностью, почему же прогресс все равно так различен? Почему некоторые компании действительно превращают ИИ в конкурентное преимущество, в то время как другие просто делают «поверхностные попытки», не достигая глубоких результатов.

Ответ на этот вопрос не только в технологии. Причина заключается во внутренних возможностях и культуре.

Приобрести ИИ легко, интегрировать — сложно

Приобретение цифровых инструментов или моделей ИИ никогда не было таким доступным. Существуют сотни готовых решений, с которыми можно начать работать в течение нескольких дней. Однако эти технологии действительно создают ценность только тогда, когда организация имеет следующие ключевые факторы:

  • чистые и организованные данные,
  • четкие бизнес-цели,
  • стратегия, соответствующая ИИ,
  • необходимые человеческие ресурсы и навыки,
  • внутренняя культура, которая поощряет инновации.

Если хотя бы одного из этих факторов не хватает, ИИ становится «модной игрушкой», а не инструментом для конкурентоспособности.

Кто действительно выигрывает от ИИ

Смотря на компании, которые успешно интегрировали ИИ — Amazon, Google, Nvidia, Netflix и т.д., становится очевидным одно: они давно начали работать над управлением данными, автоматизацией процессов и открытым мышлением в отношении ИИ. Эти компании имеют не только технологии, но и внутреннюю зрелость для их использования.

Например:

  • Netflix использует ИИ не только для показа рекомендуемого контента, но и для планирования производства контента.
  • Amazon автоматизирует логистику, ценообразование и даже порядок поиска продуктов.

Этот подход требует глубоких преобразований — не только на технологическом, но и на управленческом уровне.

Почему многие терпят неудачу

Многие организации начинают проекты ИИ без полной стратегии. Приобретение модели ИИ рассматривается как самоцель, а не как инструмент для решения бизнес-проблемы. В результате проект ничем не помогает, а компания добавляет еще одну «неудачную цифровизацию» в свою историю.

Кроме того:

  • Многие не имеют соответствующих аналитиков или инженеров данных.
  • Структурная бюрократия препятствует быстрым экспериментам.
  • Некоторые руководители думают, что только с помощью технологий можно достичь результата — без внутренних реформ.

Что делать, чтобы внедрение ИИ действительно принесло пользу

1. Начать с бизнес-проблемы, а не с технологии. Какой вопрос вы хотите решить?

2. Инвестировать в управление данными. Без качественных данных ИИ будет неэффективным.

3. Создать четкую стратегию. Где ИИ добавляет ценность?

4. Иметь вовлеченную команду. Только технических специалистов недостаточно, нужна поддержка бизнеса и управления.

5. Поощрять эксперименты и быстрые неудачи. ИИ учится, так что организация тоже должна учиться.

***

Искусственный интеллект можно купить, но сделать его силой возможно только с помощью глубоких усилий. ИИ сам по себе нейтрален; он становится мощным инструментом только в тех организациях, которые имеют видение, человеческие возможности и открытую культуру. А остальные, сколько бы технологий они ни имели, не могут подделать то, чего у них нет — внутренние реальные возможности.

Источник материала: Forbes


*При подготовке статьи также использованы данные ИИ.