AI governance a jasný plán chybí napříč celým podnikem
Organizace spěchají s přijetím aplikací umělé inteligence, které se stále častěji objevují na trhu, ale chybí jim metriky pro měření návratnosti jejich investic.
Firmy se rychle snaží osvojit si nástroje umělé inteligence (AI), když jsou k dispozici další nástroje, ale většina z nich neimplementovala potřebné metriky k měření návratnosti svých investic.
Mnohým také chybí komplexní strategie umělé inteligence a podle studie barometru připravenosti AI společnosti IBM zveřejněné tento týden si pořizují produkty primárně pro své zvonky a píšťalky. Pouhých 17 % společností hodnocených ve zprávě má dobře definovanou strategii umělé inteligence, přičemž většina, 38 %, je stále ve vývoji strategie umělé inteligence. Dalších 30 % má strategii umělé inteligence, která je zaměřena na konkrétní případy použití, zatímco 7 % přiznalo, že má strategii umělé inteligence, kterou nakonec zavrhlo nebo nebylo schopné efektivně implementovat.
Zpráva zjistila, že přibližně 43 % z nich přijalo AI kvůli rostoucí dostupnosti podnikových aplikací založených na AI. Studie zadaná IBM, kterou provedla výzkumná firma Ecosystm, zkoumala 372 technologických a obchodních lídrů na pěti trzích ASEAN: Singapur, Indonésie, Thajsko, Malajsie a Filipíny.
Navíc, zatímco 85 % uznalo sílu AI, pouhých 22 % změřilo její hodnotu a zprávu zaznamenalo. To znamená, že většině chybí jasné metriky návratnosti investic (ROI), které by umožňovaly určit, zda jejich investice do umělé inteligence vedou k interní efektivitě nebo k podporám externích příjmů.
Existují také mezery mezi tím, jak organizace hodnotí svou připravenost na AI, a realitou tohoto stavu, jak je hodnoceno ve studii, řekl generální ředitel Ecosystm Ullrich Loeffler na tiskové konferenci v Singapuru. Vysvětlil, že výzkumná firma shromáždila data, aby vyhodnotila připravenost a vyspělost organizací při zavádění jejich plánu umělé inteligence podle čtyř kritérií. Ty zahrnovaly kulturu a vedení, datový základ a rámec správy. Skóre byla agregována a použita k zařazení organizací do jedné z pěti fází připravenosti AI, zahrnujících „tradiční“, „vznikající“, „konsolidační“, „transformativní“ a „AI-first“.
Přestože 39 % respondentů zařadilo své organizace do fáze transformace, hodnocení Ecosystmu zařadilo do této kategorie pouhá 4 %. Dalších 16 % společností uvedlo, že jsou AI na prvním místě, ale Ecosystm zjistil, že pouze 1 % se kvalifikovalo pro tuto fázi připravenosti na AI.
Organizace zaměřené na umělou inteligenci jsou vysoce hodnoceny ve čtyřech klíčových oblastech, včetně správy, kde mají vyhrazené role dohlížející na funkci a vyvinuly etická řešení umělé inteligence. Tyto podniky mají také strategii zaměřenou na data, která nabízí bezproblémový přístup k datům a pracovní sílu zmocněnou umělou inteligencí, včetně centralizovaného datového týmu se silnými schopnostmi umělé inteligence a strojového učení.
Při vysvětlování nedostatku společností, které dělají pokroky v zavádění AI, Loeffler poznamenal, že i když je snadné dosáhnout důkazu konceptu, pro podniky může být náročné dosáhnout rozsahu v jejich nasazení AI.
Dále zdůraznil, že je potřeba, aby organizace monitorovaly a vyhodnocovaly dopad jejich přijetí, aby bylo zajištěno, že jejich aplikace AI přinášejí zamýšlené výhody.
Podle studie využívá AI 63 % společností k podpoře inteligentního zpracování dokumentů, 60 % využívá technologii pro podporu a helpdesk aplikace a 57 % ji využívá k automatizaci plateb a fakturace. Dalších 56 % využívá AI pro technologickou dokumentaci, zatímco 55 % ji využívá pro obsahovou strategii a tvorbu a 55 % ji využívá pro účely náboru.
Přibližně 25 % organizací označilo za svou nejvyšší prioritu AI identifikaci případů použití pro pilotování nebo ověřování konceptů. 22 % považuje zlepšování kvality dat, interoperabilitu a konzistenci za svou prioritu umělé inteligence, zatímco 21 % uvádí potřebu zvýšit kvalifikaci a rekvalifikaci zaměstnanců, aby byli připraveni na data.
Přibližně 39 % uvedlo, že jejich organizace má omezenou odbornost v oblasti umělé inteligence, s několika odborníky v určitých oblastech, a 26 % používá Al v rámci svých stávajících aplikací nebo platforem a nemá samostatné schopnosti Al.
Studie dále zdůraznila nedostatek rámce správy jako problém, kde pouze 18 % organizací má vyhrazenou roli v oblasti AI a správy dat. 66 % rozděluje tuto odpovědnost mezi oddělení nebo týmy a přibližně 3 % nemají jasné zásady nebo definované odpovědnosti týkající se správy AI.
Kromě toho pouze 12 % z nich má procesy ke sledování změn výkonu modelu AI nebo posunu modelu, což může mít vliv na výsledky v průběhu času, uvádí zpráva.
„Hmatatelná výhoda pro organizace spočívá ve škálování AI za účelem urychlení inovací a produktivity,“ řekla Catherine Lian, generální manažerka IBM pro ASEAN. "Bohužel mnoho technologických a obchodních lídrů přeceňuje schopnost své organizace úspěšně implementovat umělou inteligenci. Připravenost na umělou inteligenci vyžaduje silné vedení, robustní datovou strategii, správný talent pro její realizaci a dobře promyšlený rámec řízení, který zajistí odpovědné a etické použití AI."
„Bez těchto silných základů riskují organizace implementace, které se zaměřují pouze na schopnosti technologie, ale nedokážou zvážit dlouhodobé dopady na podnikání,“ řekl Lian.
Hans Dekkers, generální ředitel IBM pro Asii a Tichomoří, také poznamenal, že spolu s automatizací je zapotřebí AI, která organizacím pomůže držet krok s rychlostí změn.
ZDNET se zeptal, zda existuje zvýšené riziko incidentů, jako je výpadek CrowdStrike - měly by organizace stále více spoléhat na automatizaci, aby udržely krok se správou oprav a dalšími klíčovými pracovními procesy?
Dekkers řekl, že automatizace je zásadní pro osvobození zaměstnanců od časově náročných a opakujících se úkolů a pro řízení tempa transakčních procesů.
Automatizaci je však podle něj potřeba správně implementovat, aby se předešlo chybným krokům.
Loeffler dodal, že by to mělo být také součástí rámce řízení organizace, včetně zajištění toho, aby aplikace AI třetích stran splňovaly bezpečnostní zásady společnosti AI.