Траєкторія підприємницьких технологій часто позначена фрагментацією. У минулому швидке розширення платформ даних призвело до роздробленої екосистеми, коли постачальники поспішали підтримувати різні типи даних та інструменти. Наприклад, організації часто керують структурованими даними за допомогою реляційних баз даних, таких як MySQL або Oracle, напівструктуровані дані з базами даних NOSQL, такими як MongoDB, та неструктуровані дані з озерами даних, реалізованими з Hadoop або Amazon S3. Потім рамки обробки великих даних, такі як Apache Spark, потім були шаруватих зверху для управління масштабною аналітикою даних. Результат? Складні, дорогі системи, які було важко підтримувати, і не змогли забезпечити безперебійні уявлення.
Сьогодні подібний сценарій розгортається з AI. Вибух прогнозних, генеративних та агентських інструментів створив роздроблений ландшафт, де підприємства намагаються ефективно інтегрувати кілька рішень. Управління цими ізольованими можливостями AI окремо збільшує складність, знижує ефективність та обмежує весь потенціал автоматизації. Уніфікований стек AI вирішує цю проблему шляхом консолідації автоматизації, що працює на AI, в єдину згуртовану екосистему.
Наприклад, у обслуговуванні клієнтів компанія може захотіти поєднати прогнозний ШІ, щоб передбачити проблеми з клієнтами, генеративні ШІ для створення персоналізованих відповідей та агента AI для автономного поводження з складними взаємодіями. Ця інтеграція дозволяє забезпечити безперебійну та інтелектуальну систему підтримки клієнтів, яка зменшує навантаження на людину, підвищує задоволеність клієнтів та підвищує операційну ефективність – забезпечуючи справжню обіцянку ШІ. Однак за допомогою фрагментованих інструментів AI цей тип реального сценарію стає дуже складним та дорогим для доставки, вимагаючи ліцензування, навчання та розгортання декількох різних інструментів та рішень AI. Ця складність заважає бізнес -інноваціям і перешкоджає вашому прогресу до стратегічних результатів.
Щоб зменшити складність та розблокувати повний потенціал AI, організації повинні скористатися стратегічним підходом до інтеграції ШІ у своїх операціях. Це вимагає не лише консолідації інструментів ШІ, але й встановлення рамок управління для забезпечення довгострокового успіху.
Як керувати фрагментацією AI: консолідувати інструменти та рамки AI та рамки
Побоюючись пропустити, деякі організації стрибали пістолет і прийняли AI, як тільки Genai потрапив у мейнстрім у 2022 році після виходу Chatgpt OpenAi. Ці ранні інноватори зараз мають справу з печортом відключених рішень, які призвели до надмірностей, неефективності та проблем з технічним обслуговуванням. Незважаючи на те, що кожен інструмент AI може забезпечити цінність самостійно, фрагментарні системи створюють непотрібну складність, яка уповільнює інновації. Для тих компаній, які прагнуть впорядкувати свою стратегію AI – або тих, хто розглядає нові інвестиції в ШІ, – шлях до рішучого стеку AI досить простий; Оцініть поточну екосистему AI та стандартизувати на менші, більш інтегровані платформи. Добре спланована стратегія консолідації AI забезпечує різні можливості AI-прогнозні, генеративні та агентські AI-працюють разом безперешкодно, а не функціонують як відключений печворк інструментів.
Сумісність є ключовою. Організації повинні надати пріоритет платформ AI, які інтегруються з існуючою інфраструктурою даних, що дозволяє їм підключати робочі процеси між відділами, а не створювати Siled Solutions. Фазова стратегія міграції допомагає полегшити перехід, забезпечуючи мінімальні порушення поточних операцій, переходячи від фрагментованого впровадження ШІ до більш об'єднаного підходу. Крім технологій, організації також повинні визначати чітку власність на ініціативи AI. Призначення відповідальності перед спеціальною функцією ШІ-будь то в ній, операції чи міжфункціональній команді-забезпечує прийняття AI не просто ізольований проект, а масштабована ініціатива, що знаходиться в цілому.
Як керувати фрагментацією AI: створити центр досконалості (COE)
Центр досконалості (COE) служить централізованим центром знань, ресурсів та найкращих практик масштабування ініціатив AI. Стандартизуючи впровадження AI по всій організації, COE допомагає впорядкувати ініціативи, усунути надмірності та запобігти фрагментації – забезпечуючи пріоритет проектів AI на основі впливу бізнесу та рентабельності інвестицій (ROI).
Успішний AI COE починається з чіткої мети, визначивши, як AI підтримуватиме автоматизацію, прийняття рішень та оперативну ефективність. Замість того, щоб обмежувати його обмеження, COE повинен бути міжфункціональним, прискорити прийняття ШІ та забезпечити чітке управління та нагляд, щоб забезпечити ініціативи AI залишаються узгодженими з організаційними цілями.
Управління є критичним. Організації повинні встановити вказівки щодо розгортання моделі AI, забезпечення конфіденційності даних, безпеки та етичних міркувань, вбудованих у кожну ініціативу AI. Рамка управління запобігає упередженому прийняттю рішень, забезпечує дотримання норм, що розвиваються, і формує довіру до процесів, керованих AI. Успіх AI не лише в реалізації, а також про освіту. Організації повинні сприяти грамотності AI в командах, гарантуючи, що працівники розуміють, як ефективно використовувати інструменти AI.
Нарешті, ініціативи AI повинні бути вимірюваними та пристосованими. Один із способів зробити це через механізми відстеження продуктивності, такі як підвищення ефективності моніторингу або вплив доходу, керованого AI. Організації, які вдосконалюють свої стратегії ШІ, максимізують вартість, отриману від інвестицій в ШІ.
Стратегічний рушій довгострокових інновацій
Фрагментація AI створює значну проблему, але цього не потрібно. За допомогою єдиного підходу компанії можуть впорядкувати впровадження AI, підвищити ефективність роботи та витягти діючі уявлення з їхніх автоматизаційних зусиль. Консолідуючи інструменти та рамки AI та встановлюючи центр досконалості, бізнес може забезпечити, щоб AI-це не просто інвестиція в технології, а стратегічний рушій довгострокових інновацій.
Берлі Кавасакі – це глобальний віце -президент з маркетингу та стратегії продуктів Створений, Глобальний постачальник платформи AI-рідного для автоматизації робочих процесів та CRM без коду.
