Tujuh halangan terbesar kepada penggunaan AI dan penyelesaiannya

Kami telah melihat cara COVID-19 telah memberi tekanan kepada perniagaan untuk mempercepatkan perjalanan transformasi digital mereka mengikut bulan, dan dalam beberapa kes malah bertahun-tahun. Kedatangan pandemi telah membuatkan mereka memikirkan semula teknologi di hujung jari mereka—terutamanya kecerdasan buatan (AI)—dan memanfaatkannya untuk meningkatkan produktiviti, menyelesaikan isu rantaian bekalan dan menyampaikan produk dan perkhidmatan dengan lancar. Organisasi telah menyedari keperluan untuk menyepadukan AI ke dalam strategi digital mereka, dan artikel ini akan menumpukan pada menyelesaikan cabaran penggunaan AI biasa.

Kecerdasan buatan ialah teknologi revolusioner yang boleh menjimatkan masa, tenaga dan wang. Ia tidak lagi terhad kepada buku teks sains atau fantasi fiksyen sains; ia mempunyai banyak aplikasi dunia sebenar. Perniagaan kini mengakui kepentingan melaksanakan teknologi masa depan ini. Malah, penembusan peringkat tinggi kecerdasan mesin boleh menyelesaikan masalah asas.

Tinjauan McKinsey menunjukkan bahawa penggunaan AI semakin meningkat pada tahun 2021 dan akan terus berbuat demikian. Ia menyatakan bahawa "56% daripada responden melaporkan menggunakan kecerdasan buatan dalam sekurang-kurangnya satu fungsi, meningkat daripada 50% pada 2020." Jadi apakah halangan utama yang menghalang syarikat daripada merealisasikan potensi besar teknologi generasi akan datang ini? Mari kita bincangkan cabaran penggunaan AI ini satu demi satu.

Pertimbangan Etika

Cabaran pertama dalam menerima pakai AI ialah bagaimana etika menjadi isu mendesak apabila organisasi mengintegrasikan AI dengan lebih banyak proses. Kecerdasan buatan memberikan kepercayaan yang seolah-olah saintifik kepada berat sebelah manusia dan cenderung untuk menguatkannya, mempersoalkan potensi membuat keputusan mereka. Nasib baik, kami ada penyelesaiannya.

Tanda yang menjanjikan ialah kesedaran yang semakin meningkat tentang masalah itu, dan mengakui potensi berat sebelah dalam AI adalah langkah pertama. Apabila perusahaan melatih model AI/ML mereka, mereka mesti secara aktif memerangi data berat sebelah dan secara khusus memprogram AI mereka untuk tidak berat sebelah. Selain itu, anotasi mesti menganalisis data latihan dengan teliti sebelum memasukkannya ke dalam algoritma. Dengan cara ini, ia tidak membawa kepada kesimpulan yang berat sebelah.

Kualiti Data Lemah

Salah satu halangan paling kritikal untuk mengewangkan AI ialah kualiti data yang kurang baik yang digunakan. Mana-mana aplikasi AI hanya sepintar maklumat yang boleh diaksesnya. Set data yang tidak relevan atau tidak dilabelkan dengan tepat boleh menghalang aplikasi daripada berfungsi dengan betul.

Banyak organisasi mengumpul terlalu banyak data. Ia boleh dipenuhi dengan ketidakkonsistenan dan redundansi, yang membawa kepada pereputan data. Kualiti data boleh dipertingkatkan dengan memperkemas proses pengumpulan. Pihak berkepentingan mesti memberi lebih perhatian kepada pembersihan data, pelabelan dan pergudangan. Perubahan aliran kerja ini boleh menyediakan data berkualiti tinggi kepada perniagaan.

Tadbir Urus Data

Dalam menghadapi peningkatan jenayah siber, tadbir urus data yang bertanggungjawab adalah lebih penting berbanding sebelum ini. Terdapat kebimbangan tentang cara syarikat mengakses dan menggunakan maklumat sulit mereka, jadi adalah penting bagi organisasi yang memanfaatkan AI yang menghadapi pelanggan bertanggungjawab apabila menggunakan aplikasi.

Kunci di sini ialah pembahagian dan keterlihatan. Organisasi mesti memastikan mereka boleh memantau dan mengehadkan cara algoritma AI mereka menggunakan data pada semua peringkat. Segmentasi mengurangkan kesan pelanggaran dan memastikan maklumat pengguna seaman mungkin. Begitu juga, dasar pengumpulan data yang telus boleh membantu mengurangkan kebimbangan yang berkaitan dengan AI.

Kesilapan proses

Syarikat sering menggunakan alatan dalaman dan saluran paip untuk penggunaan dan pemantauan AI. Membina model AI yang cekap dari awal memerlukan banyak masa dan wang. Jadi, jika anda baru bermula, penggunaan AI mungkin merugikan anda. Selain itu, alatan anda mungkin mengandungi algoritma yang tidak sesuai dan data berat sebelah. Dalam kes ini, menggunakan alat pihak ketiga untuk penyepaduan AI atau menggunakan alat yang terbukti pasaran adalah pilihan yang lebih bijak.

Keselamatan Siber

Pelaksanaan AI memperkenalkan risiko keselamatan siber. Banyak pelanggaran data telah berlaku dalam percubaan untuk mengumpul data untuk inisiatif kecerdasan buatan. Oleh itu, melindungi data yang disimpan daripada perisian hasad dan penggodam harus menjadi keutamaan syarikat. Pendekatan pertahanan keselamatan siber yang kukuh boleh membantu mencegah serangan sedemikian. Selain itu, pemimpin penggunaan AI perlu mengakui ancaman ancaman canggih yang semakin meningkat dan beralih daripada strategi reaktif kepada proaktif.

Penghadan Storan

Melatih model AI/ML memerlukan bilangan set data berlabel berkualiti tinggi yang berterusan. Oleh itu, organisasi perlu memasukkan sejumlah besar data ke dalam algoritma pembelajaran mesin supaya mereka boleh melaksanakan aktiviti yang diperlukan dan memberikan hasil yang boleh dipercayai.

Ini menjadi mencabar kerana teknologi storan tradisional adalah mahal dan terhad ruang. Walau bagaimanapun, penemuan teknologi terkini seperti memori kilat nampaknya menawarkan penyelesaian. Tidak seperti pemacu keras tradisional yang mahal, storan kilat lebih dipercayai dan berpatutan.

Pematuhan

Kecerdasan buatan dan operasi tertumpu data lain semakin mendapat perhatian daripada undang-undang dan peraturan. Organisasi mesti mematuhi sekatan ini, terutamanya jika mereka beroperasi dalam industri yang sangat dikawal selia seperti kewangan dan penjagaan kesihatan.

Mengambil pendekatan yang fleksibel untuk mengekalkan privasi dan standard tadbir urus yang tinggi boleh membantu syarikat ini menjadi lebih patuh. Juruaudit pihak ketiga lebih berkemungkinan mendapat permintaan kerana peraturan yang meningkat.

Jalan Hadapan

Kecerdasan Buatan muncul sebagai pengubah permainan dan potensinya patut diterokai. Kajian oleh PricewaterhouseCoopers menyatakan bahawa “AI boleh menyumbang sehingga $15.7 trilion kepada ekonomi global menjelang 2030, lebih daripada gabungan keluaran semasa China dan India, $6.6 trilion boleh diperoleh daripada peningkatan produktiviti, 9.1 Trilion dolar boleh diperolehi. kesan sampingan pengguna ”

Tetapi apakah yang boleh membuatkan AI berfungsi untuk syarikat? Menjangkakan halangan kepada penggunaan AI dan mengambil pendekatan strategik untuk pelaksanaan boleh membantu organisasi mencapai pertumbuhan transformasi dan memaksimumkan pulangan.

Atas ialah kandungan terperinci Tujuh halangan terbesar kepada penggunaan AI dan penyelesaiannya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!