Руководство по ускорению внедрения ИИ в вашей компании (особенно для стран Латинской Америки и Ближнего Востока и Северной Африки)

Вы когда-нибудь задумывались о том, что искусственный интеллект (ИИ) потенциально может стать двигателем вашей компании, но почему-то кажется, что машина никуда не денется?

У этого чувства есть название: это «парадокс цифровых амбиций». В Латинской Америке (LATAM) и на Ближнем Востоке и в Северной Африке (MENA) стремление к инновациям огромно, но реальность гораздо сложнее.

Данные рынка показывают, что более 70% организаций в этих регионах все еще находятся на ранних этапах изучения ИИ. Это как если бы у нас был двигатель Формулы-1 (GenAI), но заправлять его приходилось бы ручным насосом! А ручной тормоз? Обычно он находится в ваших устаревших системах.

Если ваш бизнес ощущает на себе бремя этой инерции, пришло время взглянуть на то, чего на самом деле не хватает в этом инновационном процессе.

Ручной тормоз под названием «наследие»

Устаревшие системы, такие как ERP-системы, составляют основу вашего бизнеса: критически важную информацию, логику, которая приводит все в движение. Однако они становятся «ручным тормозом» для инноваций и не способны говорить на языке облачных технологий и искусственного интеллекта.

В этом сценарии модернизация не обязательно означает переписывание кода с нуля, что было бы чрезвычайно дорого и рискованно. Решение начинается с подготовки этих систем к облаку, сохранения бизнес-логики и использования модернизации в качестве первого шага для подключения устаревших систем к потенциалу ИИ, обеспечивая при этом безопасность и предсказуемость.

Ключевой фактор доверия (и прибыльности)

В этот переходный период инновации без надлежащего управления эксперимент дорогостоящий и рискованный. Именно поэтому эксперты отмечают, что успех внедрения ИИ зависит от «треугольника доверия»:

1. Модернизация: преобразование вашей устаревшей системы в масштабируемую платформу с универсальным доступом.
2. Данные, готовые к использованию ИИ: централизуйте и очистите свои данные, обеспечив их превращение в «топливо для ИИ».
3. Безопасность и управление: обеспечение «нулевого доверия» и круглосуточного мониторинга для защиты вашего бизнеса. В конце концов, риск неточности, предвзятости и нарушения конфиденциальности, по мнению 45% руководителей, является самой большой проблемой.

«Успех заключается в том, чтобы поставить искусственный интеллект, основанный на данных, в основу бизнес-процессов». Кристиан Виванко, архитектор решений в области данных и искусственного интеллекта в компании Skyone.

Применяя такой комплексный подход, вы не только внедряете инновации, но и делаете это ответственно и на основе данных.

А где же люди, участвующие в этой революции?

Технология существует, но препятствием является человеческий фактор. Речь идёт о культурном сопротивлении, дефиците квалифицированных кадров и сложности в поиске практического применения ИИ.

Необходим человекоцентричный.

• Прозрачность: снижение страха потери работы. Люди должны понимать, что ИИ призван расширять возможности человека, а не заменять его.
• Повышение квалификации/переквалификация: основное внимание следует уделить обучению существующих сотрудников. Как ни парадоксально, сам ИИ, посредством моделей LLM, может способствовать этому быстрому обучению.
• Четкие цели: крайне важно начинать с малого, сосредоточиться на «быстрых победах» и установить четкие ключевые показатели эффективности (KPI) для измерения ценности, будь то снижение затрат или увеличение доходов. Слишком амбициозные проекты часто приводят к задержкам.

В будущем потребуется не замена людей, а адаптация к управлению гибридной рабочей силой (люди и агенты искусственного интеллекта).

Путь от данных к автономному принятию решений

Путь к ответственному и ценному использованию искусственного интеллекта в вашем бизнесе структурирован и включает в себя четко определенные этапы:

1. Интегрируйте все: используйте единую платформу для подключения данных из более чем 400 систем (ERP, CRM и т. д.).
2. Организуйте данные: очистите, преобразуйте и сегментируйте ваши данные, уделяя первостепенное внимание вопросам управления, конфиденциальности и соответствия нормативным требованиям.
3. Автоматизация с помощью интеллекта: разработка агентов ИИ , которые координируют задачи, используют передовые языковые модели (такие как Gemini 1.5 Pro, GPT-4, Llama 3) и принимают автономные решения на основе контекста.

Революция заключается во внедрении стратегий искусственного интеллекта, основанных на данных, в бизнес-процессы.

Если вы хотите узнать о следующих шагах на этом пути, понять конкретные стратегии для вашего региона (Латинская Америка или Ближний Восток и Северная Африка) и ознакомиться с методологией компании, готовые к будущему , содержание нашей электронной книги станет вашей отправной точкой.

Хотите узнать, как осуществить цифровую трансформацию в вашей компании?

Эта электронная книга родилась из обстоятельной беседы с экспертами, наполненной практическими идеями. Чтобы еще больше обогатить ваш опыт, посмотрите также: Генеративный ИИ и облачные технологии: принятие решений на основе данных и ответственные инновации в Латинской Америке и странах Ближнего Востока и Северной Африки.

Автор: Skyone