Преосмисляне на корпоративния интелект с автономен изкуствен интелект

Корпоративният изкуствен интелект вече не е амбиция за бъдещето. Той функционира пълноценно в оперативната дейност. Възможностите на моделите се развиват по-бързо, отколкото повечето организации могат да усвоят, докато цената на производителността продължава да спада. В световен мащаб инвестициите в изкуствен интелект се очаква да достигнат 2,5 трилиона долара през 2026 г., което е с 44% повече спрямо предходната година.

За много предприятия тези инвестиции доведоха до фрагментация. Интелигентността може да се натрупва в силози, така че например търговските агенти да не знаят за отворени заявки към отдела за поддръжка или маркетинговите системи да персонализират съдържание, без да имат видимост върху това, което финансовият отдел вече знае за даден клиент. Всяка функция може да се представя добре самостоятелно, но предприятието като цяло научава малко и разполага с по-малко информация, върху която да действа.

Преходът от изкуствения интелект като инструмент към изкуствения интелект като оперативен модел — това, което в този доклад наричаме „агентен преход“ — изисква нещо по-фундаментално от по-добри модели или по-бърза инфраструктура. Той изисква свързване на хора, процеси и данни в реално време, както и управление и контрол, които да гарантират надеждното действие въз основа на тази интелигентност.

Това означава едновременно преосмисляне както на архитектурата, така и на оперативните модели. Първо, възстановяване на инфраструктурата за данни с акцент върху достъпността, а не върху обема. Второ, замяна на фиксираните технологични стекове с композируеми архитектури, които могат да се развиват с промяната на моделите и инструментите. И накрая, разрешаване на въпросите, свързани със суверенитета на изкуствения интелект, включително къде функционира интелигентността, кой я контролира и как работи тя отвъд организационни и юрисдикционни граници.

Основните изводи включват следното:

Проблемът с мащабирането на корпоративния изкуствен интелект е структурен. Компаниите, които поставят процесите на първо място, излизат напред. Глобалните разходи за изкуствен интелект нарастват рязко, а възможностите на моделите се развиват по-бързо, отколкото повечето организации могат да ги интегрират. Въпреки това мнозинството предприятия все още не увеличават приходите си чрез изкуствен интелект и не преосмислят фундаментално начина, по който работят. Компаниите, които генерират устойчиви резултати, споделят обща дисциплина. Те приемат препроектирането на процесите като работа, предхождаща избора на модел, и изграждат системите с оглед на това как технологията ще се развива, вместо след внедряването да адаптират ролите и работните процеси. За тях агентният преход започва с оперативния модел.

Готовността на данните, а не изобилието от данни, прави възможно натрупването на ефект от изкуствения интелект. Повечето предприятия откриват твърде късно, че наличието на данни и наличието на данни, готови за изкуствен интелект, са две много различни неща. Суверенната, композируема основа — такава, която извлича и подготвя данните там, където се намират, без миграция или централизация — може да превърне необработените масиви от данни в интелигентност, с която агентите на изкуствения интелект могат да действат. Тъй като законите за локализиране на данните, мултиоблачните среди и структурната сложност правят централизацията все по-непрактична, суверенният контрол върху това къде работят моделите и къде се съхраняват данните е това, което запазва тази адаптивност.

Изтеглете доклада.

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