Създаване на стойност от ИИ чрез контекста на предприятието

В рамките на една компания едновременно могат да работят множество платформи, системи и инструменти с изкуствен интелект — например платформи за обслужване на клиенти, задвижвани от ИИ, разговорни асистенти и инструменти за автоматизация на работните процеси и бизнес процесите. Всеки от тях е сложен, усъвършенстван и реагира бързо. Но когато бъдат използвани, получените резултати и действия могат да бъдат грешни, объркани или да не отчитат правилно спецификата на бизнеса. Много организации се оказват в тази ситуация — и това може да е една от ключовите причини, поради които им е трудно да извлекат възвръщаемост от инвестициите си в ИИ.

Проучване на MIT Technology Review Insights показва, че макар всяка от анкетираните организации днес да използва ИИ в някаква степен, по-малко от една на всеки пет (16%) извличат трансформираща стойност от внедряванията си. Най-големият дял от респондентите (40%) заявяват, че отчитат умерени подобрения при конкретни задачи или екипи, докато 21% съобщават за значителни подобрения, а 23% отбелязват минимална или никаква възвръщаемост.

Компаниите все още предимно тестват пилотно приложения на ИИ (според 38% от респондентите) или го използват, за да подпомагат работата на служителите чрез инструменти като копилоти или чат асистенти (35%). Само 12% от предприятията използват ИИ агенти в реална производствена среда, а 3% заявяват, че използват ИИ за изпълнението на по-голямата част от работата в ключови процеси.

„Съществува голяма пропаст между възможностите на моделите и начина, по който те действително са полезни в организациите“, казва Прукалпа Санкар, съоснователка на Atlan. „За всяко намерение и цел от реалния живот изкуственият общ интелект вече е тук. Той просто все още не е особено полезен в повечето компании.“

Липсващият слой, казва Санкар, е контекстът — или доколко добре ИИ разбира даден бизнес. Контекстният слой е архитектурна инфраструктура, която се намира между бизнес системите на организацията (например системите за регистрация и данни) и нейните платформи за ИИ. Той преобразува корпоративната интелигентност в управляван, пригоден за машинна употреба контекст за ИИ агенти или модели и помага за натрупването на знания. „Без контекстен слой за ИИ е почти все едно да наемете най-умния стажант в света, да му завържете очите и да го хвърлите във вашата организация“, казва Санкар.

Изтеглете доклада

Това съдържание е създадено от Insights, подразделението за специално съдържание на MIT Technology Review, а не от редакционния му екип. То е проучено и написано от хора, като всички инструменти с ИИ, които може да са били използвани, са били ограничени до производствени процеси под човешки надзор.