Umělou inteligencí můžete vydělat velké peníze - ale pouze v případě, že lidé důvěřují vašim datům

Výzkum naznačuje, že pro úspěšné projekty AI jsou klíčové datové základy. Vytvoření těchto pevných základů je těžká práce.

Společnosti, které aplikují generativní umělou inteligenci (AI) na iniciativy související se zákazníky, mohou podle průzkumu poradenské společnosti Accenture očekávat po pěti letech o 25 % vyšší tržby než společnosti zaměřené pouze na produktivitu.

Výzkum ukazuje, že 90 % CMO očekává, že generativní umělá inteligence způsobí revoluci v jejich odvětví a v tom, jak jejich podnikání interaguje se zákazníky. Společnosti využívající generativní AI zaznamenávají až 80% zkrácení doby zpracování dat, což podporuje 40% zlepšení rychlosti uvádění nových produktů a služeb na trh.

Tyto pozitivní výsledky znamenají, že generativní umělá inteligence je technologií, na kterou IT oddělení cítí největší tlak. Devět z 10 IT organizací však nemůže podporovat rostoucí poptávku po projektech souvisejících s AI.

Jedním z problémů je důvěra. Obchodní úspěch a růst závisí na důvěře, datech, umělé inteligenci a automatizaci a nejnovější průzkum stavu dat a analýz od Salesforce odhaluje, že umělou inteligenci pohání silný datový základ.

Pokroky v AI se rychle pohybují, což vyvíjí tlak na týmy pro správu dat, aby poskytovaly algoritmům vysoce kvalitní data. Až 87 % analytiků a lídrů IT tvrdí, že díky pokrokům v AI je správa dat vysokou prioritou.

Přesto téměř šest z 10 uživatelů umělé inteligence tvrdí, že je těžké dostat z umělé inteligence to, co chtějí, a více než polovina tvrdí, že nedůvěřuje údajům používaným k výcviku dnešních systémů umělé inteligence, podle průzkumu Salesforce 2024 (20. března až dubna 3, 2024) téměř 6 000 globálních znalostních pracovníků na plný úvazek.

Výzkum naznačuje, že AI postrádá data potřebná k poskytování obchodní hodnoty, což zpožďuje zavádění projektů. Zde je 10 klíčových zjištění průzkumu připravenosti Salesforce na AI:

1. Hodnotu AI je obtížné dosáhnout: 56 % uživatelů AI říká, že je těžké z AI dostat to, co chtějí.
2. Řešení generativní umělé inteligence potřebují více podložených dat: 51 % pracovníků tvrdí, že generativní umělé inteligenci chybí informace, aby byla užitečná.
3. Data používaná k trénování modelů nejsou dostatečně důvěryhodná: 75 % těch, kteří nedůvěřují datům, která trénují AI, se také domnívá, že AI postrádá informace potřebné k tomu, aby byla užitečná.
4. Důvěra v data zdržuje přijetí AI: 68 % těch, kteří nedůvěřují datům, která trénují AI, váhá s přijetím této technologie.
5. Základní modely založené na veřejných datech nejsou důvěryhodné: 62 % pracovníků tvrdí, že neaktuální veřejná data by narušila jejich důvěru v AI.
6. Generativní výstup umělé inteligence vytvoří nebo naruší důvěru zákazníků: 71 % pracovníků tvrdí, že trvale nepřesné výstupy by narušily jejich důvěru v umělou inteligenci.
7. Důvěra v data je hlavním problémem uživatelů: 54 % uživatelů AI nedůvěřuje datům používaným k trénování systémů AI.
8. Pracovníci se také obávají kvality dat: 68 % pracovníků, kteří nedůvěřují AI, tvrdí, že data školení jsou nespolehlivá.
9. Tři hlavní priority pro pracovníky používající AI: přesnost dat (82 %), bezpečnost dat (82 %) a holistická/úplná data (78 %)
10. Uzemnění dat je klíčem k budování důvěryhodných řešení AI: 53 % pracovníků říká, že školení AI na komplexních zákaznických/firemních datech posiluje jejich důvěru v nástroj.

Generativní AI sama o sobě nezlepší zákaznickou zkušenost. Pouhé vrstvení generativní umělé inteligence na nefunkční proces nebo používání nedůvěryhodných a neúplných dat k trénování modelů neposkytne magickou náplast.

Firmy mají také potíže s implementací a přijetím umělé inteligence kvůli datovým silám a překážkám systémové integrace. Až 90 % IT lídrů tvrdí, že je těžké integrovat AI s jinými systémy. Takže zatímco přijetí AI explodovalo a zesílilo potřebu koherentní IT strategie, dosažení této rovnováhy se snadněji řekne, než udělá.

Každý projekt umělé inteligence začíná jako datový projekt, ale úspěch je dlouhá, klikatá cesta. Výzkum nám ukázal, že je potřeba silné datové základny, která by podpořila přijetí a výhody AI - a plný potenciál dat byl v podnikání nepolapitelný.

41 procent vedoucích pracovníků v oboru tvrdí, že jejich datová strategie je pouze částečně nebo vůbec v souladu s obchodními cíli. Podobně 37 % vedoucích analytiků a IT vidí prostor pro zlepšení. Více než šest z 10 vedoucích analytiků a IT neví o využití dat obchodních týmů nebo o rychlosti získávání informací. Kromě toho méně než jedna třetina analytiků a lídrů IT sleduje hodnotu zpeněžení dat.

Zlepšení důvěry v data je více než jen technická oprava; kultura je rozhodující pro podporu důvěry a přijetí. Datová kultura je kolektivní chování a přesvědčení lidí, kteří oceňují, praktikují a podporují využívání dat ke zlepšení rozhodovacích procesů.

Správná datová kultura poskytuje každému přehled pro řešení složitých obchodních problémů. Organizace musí věnovat rozpočty a zdroje na zlepšení svých dovedností v oblasti dat, analytiky a umělé inteligence. Důvěra + data + AI + automatizace=úspěch zúčastněných stran (zaměstnanců, zákazníků, partnerů a komunit).