Объединенные стеки ИИ: конец фрагментированной автоматизации

Траектория предпринимательской технологии часто отмечалась фрагментацией. В прошлом быстрое расширение платформ данных приводило к фрагментированной экосистеме, поскольку поставщики бросались для поддержки различных типов данных и инструментов. Например, организации часто управляют структурированными данными с реляционными базами данных, такими как MySQL или Oracle, полуструктурированные данные с базами данных NOSQL, такими как MongoDB, и неструктурированные данные с озерами данных, реализованными с Hadoop или Amazon S3. Среда обработки больших данных, такие как Apache Spark, были затем сложены сверху для управления крупномасштабной аналитикой данных. Результат? Сложные, дорогостоящие системы, которые было трудно поддерживать и не смогли предоставить беспрепятственные идеи.

Сегодня аналогичный сценарий разворачивается с ИИ. Взрыв прогнозирующих, генеративных и агентских инструментов создал фрагментированный ландшафт, в котором предприятия пытаются эффективно интегрировать несколько решений. Управление этими изолированными возможностями ИИ отдельно увеличивает сложность, снижает эффективность и ограничивает весь потенциал автоматизации. Единый стек ИИ решает эту проблему путем консолидации автоматизации с использованием AI в единую, сплоченную экосистему.

Например, в обслуживании клиентов компания может захотеть объединить прогнозирующий ИИ, чтобы предвидеть проблемы с клиентами, генеративный ИИ для создания персонализированных ответов и агентского ИИ для автономного обращения с сложными взаимодействиями. Эта интеграция обеспечивает бесшовную и интеллектуальную систему поддержки клиентов, которая снижает рабочую нагрузку человека, повышает удовлетворенность клиентов и повышает операционную эффективность - выполняя истинную обещание ИИ. Однако с фрагментированными инструментами ИИ этот тип сценария реального мира становится очень сложным и дорогостоящим для доставки, требуя лицензирования, обучения и развертывания нескольких различных инструментов и решений ИИ.  Эта сложность мешает бизнес -инновациям и препятствует вашему прогрессу в отношении стратегических результатов.

Чтобы уменьшить сложность и раскрыть весь потенциал ИИ, организации должны использовать стратегический подход к интеграции ИИ по всей своей деятельности. Это требует не только консолидации инструментов искусственного интеллекта, но и для создания рамок управления для обеспечения долгосрочного успеха.

Как управлять фрагментацией ИИ: консолидировать инструменты и структуры ИИ

Из -за страха пропустить, некоторые организации прыгнули на пистолет и приняли ИИ, как только Денай попал в мейнстрим в 2022 году после выпуска CHATGPT Openai. Эти ранние новаторы в настоящее время имеют дело с небольшим количеством разъединенных решений, которые привели к увольнению, неэффективности и проблемам обслуживания. В то время как каждый инструмент ИИ может обеспечить ценность самостоятельно, фрагментированные системы создают ненужную сложность, которая замедляет инновации. Для тех компаний, которые хотят упростить свою стратегию ИИ - или тех, кто рассматривает новые инвестиции в области искусственного интеллекта - путь к решительному стеку ИИ довольно прост; Оцените текущую экосистему ИИ и стандартизируйте меньше, более интегрированных платформ. Хорошо спланированная стратегия консолидации ИИ гарантирует, что различные возможности ИИ-предсказательные, генеративные и агентские ИИ-совместно работать вместе, а не функционировать как отключенное лоскутное поле инструментов.

Совместимость является ключевым. Организации должны расставлять приоритеты в платформах искусственного интеллекта, которые интегрируются с их существующей инфраструктурой данных, позволяя им подключать рабочие процессы между отделами, а не создавать решения для олива. Поэтапная стратегия миграции помогает облегчить переход, обеспечивая минимальные нарушения для текущих операций, переходя от фрагментированного внедрения ИИ к более единому подходу. Помимо технологий, организации также должны определить четкое владение инициативами искусственного интеллекта. Назначение ответственности преданной функции ИИ-будь то внутри него, операций или межфункциональной команды-гарантирует, что принятие ИИ является не просто изолированным проектом, а масштабируемой инициативой по всему предприятию.

Как управлять фрагментацией ИИ: создать центр совершенства (COE)

Центр передового опыта (COE) служит централизованным центром знаний, ресурсов и лучших практик для масштабирования инициатив ИИ. Благодаря стандартизации реализации ИИ по всей организации, COE помогает оптимизировать инициативы, устранить увольнение и предотвращать фрагментацию - гарантируя, что проекты искусственного интеллекта приоритеты в зависимости от влияния на бизнес и возврата инвестиций (ROI).

Успешный ИИ COE начинается с четкой цели, определяя, как ИИ будет поддерживать автоматизацию, принятие решений и эффективность работы. Вместо того, чтобы ограничивать его ограничения, COE должен быть межфункциональным, ускорять принятие ИИ и обеспечивать четкое управление и контроль, чтобы обеспечить инициативы ИИ оставаться согласованными с организационными целями.

Управление имеет решающее значение. Организации должны установить руководящие принципы для развертывания модели искусственного интеллекта, обеспечивая конфиденциальность данных, безопасность и этические соображения, внедренные в каждую инициативу искусственного интеллекта. Структура управления предотвращает предвзятое принятие решений, обеспечивает соответствие развивающимся правилам и укрепляет доверие к процессам, управляемым искусственным интеллектом. Успех ИИ - это не только реализация, а также об образовании. Организации должны продвигать грамотность ИИ в разных командах, гарантируя, что сотрудники понимают, как эффективно использовать инструменты ИИ.

Наконец, ИИ инициативы должны быть измеримыми и адаптируемыми. Один из способов сделать это-через механизмы отслеживания производительности, такие как повышение эффективности мониторинга или воздействие на доходы, управляемое AI. Организации, которые уточняют свои стратегии искусственного интеллекта, максимизируют ценность, полученную от инвестиций в области искусственного интеллекта.

Стратегический фактор долгосрочных инноваций

Фрагментация ИИ представляет собой серьезную проблему, но это не должно. С помощью единого подхода компании могут оптимизировать принятие ИИ, повысить эффективность эксплуатации и извлечь действенные идеи из их усилий по автоматизации. Консолидируя инструменты и структуры ИИ и создавая центр совершенства, предприятия могут обеспечить, чтобы ИИ был не просто еще одним технологическим инвестициями, но и стратегическим движущим числом долгосрочных инноваций.

Burley Kawasaki-это глобальный вице-президент по маркетингу продуктов и стратегии Creatio, глобального поставщика платформы AI, для автоматизации рабочих процессов и CRM без кода.