Uncategorised
Основные выводы
⇨
Исследование NTT DATA показывает, что, несмотря на значительные инвестиции в миграцию в облако, только 14% предприятий достигли наивысшего уровня зрелости облачных технологий, что крайне важно для реализации полной коммерческой ценности ИИ.
⇨
Большинство организаций сталкиваются с трудностями в согласовании своих стратегий в области ИИ с облачной инфраструктурой, что приводит к стагнации расходов на облачные технологии и сдерживает инновации из-за устаревших систем и разрозненных хранилищ данных.
⇨
Для достижения успеха крайне важен платформенный подход к модернизации и одновременное согласование облачных и ИИ-стратегий; организациям необходимо сосредоточиться на создании чистых архитектур данных и ключевых показателях эффективности, привязанных к бизнес-результатам.
Крупные организации потратили почти два десятилетия на миграцию в облако. Они инвестировали миллиарды, вывели из эксплуатации центры обработки данных и реорганизовали ИТ-команды, ориентируясь на приоритет облачных технологий. Тем не менее, согласно новому исследованию NTT DATA, только 14% предприятий достигли наивысшего уровня зрелости облачных технологий — состояния облачной эволюции, когда облако обеспечивает измеримую, постоянно растущую ценность для бизнеса.
Эта цифра должна заставить задуматься каждого руководителя ERP-систем и ИТ-специалиста. По мере того, как ИИ переходит от пилотного проекта к внедрению в производство, а встроенный ИИ начинает менять работу финансовых, логистических и закупочных команд, состояние облачной инфраструктуры организации становится стратегическим ограничением.
Разрыв между амбициями в области ИИ и реальностью облачных технологий.
В отчете NTT DATA под названием « Инновации на основе облачных технологий в эпоху ИИ: новые правила получения выгоды с помощью облачных технологий » представлены результаты опроса более 2300 руководителей высшего звена из 33 стран и 13 отраслей. Полученные данные показывают, что облачные технологии теперь являются исполнительным уровнем для ИИ, и большинство предприятий не готовы к той роли, которую они должны играть.
Искусственный интеллект призван изменить подход к организации рабочего процесса, но компаниям необходимо сделать важный шаг для достижения успеха.
Майкл Трейси, главный шеф-повар Domino’s в Австралии — не тот человек, которого можно было бы назвать одним из первых корпоративных пользователей ИИ. Но в начале этого года сеть пиццерий внедрила платформу искусственного интеллекта Snowflake в 3503 своих магазинах, и Трейси стал одним из самых активных ее пользователей. Он запрашивал данные об эффективности продуктов на международных рынках, не заходя в панель управления и не дожидаясь ответа аналитика. Ему не нужно было проходить техническое обучение или писать SQL-запросы — он просто задавал вопросы на простом английском и мгновенно получал на них ответы.
Шридхар Рамасвами, генеральный директор Snowflake, поделился со мной этой историей, чтобы показать, в каком направлении развивается корпоративный искусственный интеллект — не только для команд, работающих с данными, которые исторически были основными пользователями этих инструментов, но и для тех, кто на самом деле занимается повседневными операциями. «Теперь мы можем создавать функции, которые каждый сможет использовать в своей повседневной жизни, чтобы работать эффективнее», — говорит Рамасвами.
В прошлом месяце компания Snowflake, специализирующаяся на облачных технологиях для работы с данными и искусственным интеллектом, которая помогает предприятиям централизовать свои данные и создавать на их основе приложения с использованием ИИ, воплотила эту идею в продукте под названием Project SnowWork. Это автономная корпоративная платформа на основе искусственного интеллекта, которая была запущена в тестовом режиме 18 марта. Она призвана помочь бизнес-пользователям, не обладающим техническими знаниями, автоматизировать сложные многоэтапные рабочие процессы, не прибегая к помощи дашбордов и не обращаясь за помощью к специалистам по работе с данными. Например, менеджер по продажам может попросить систему перераспределить приоритеты по территориям, подготовить презентацию для совета директоров и составить шаблоны электронных писем для последующих контактов с клиентами — и все это в одном интерфейсе.
Подробнее: Компании спешат внедрить ИИ-агентов. Самые дальновидные сначала делают кое-что важное
Искусственный интеллект звучит захватывающе в разговорах за советом директоров. Все о нем говорят. Но как только компании начинают создавать реальные решения на основе ИИ, все становится намного сложнее. Многие команды начинают с простого вопроса: насколько сложно создать модель ИИ?
Затем начинается настоящая работа.
Данные нуждаются в очистке. Инфраструктура нуждается в планировании. Модели хорошо показывают себя на тестировании, но терпят неудачу при развертывании моделей ИИ. Внутренние команды чувствуют себя перегруженными. Внезапно проект по разработке ИИ, который казался простым, начинает замедляться.
Звучит знакомо?
Это одна из причин, почему сегодня многие компании сотрудничают с компаниями, занимающимися разработкой программного обеспечения для искусственного интеллекта . Не потому, что они не могут создать ИИ собственными силами. А потому, что масштабирование его в масштабах всей организации — это совершенно другая задача.
Подумайте, что на самом деле нужно компаниям:
Надежная инфраструктура искусственного интеллекта, способная обрабатывать реальные рабочие нагрузки.
Эксперты, разбирающиеся в разработке корпоративного ИИ.
Четкие пути для разработки и внедрения решений в области искусственного интеллекта.
Рекомендации по масштабированию ИИ на предприятиях без нарушения работы систем.
Последнее расширение бизнес-помощника Meta AI имеет важное значение, поскольку оно меняет подход рекламодателей к получению ответов, рекомендаций и поддержки аккаунтов. Вместо того чтобы рассматривать анализ кампаний, устранение неполадок и оптимизацию как отдельные задачи, распределенные по документации, очередям поддержки и ручным отчетам, Meta переносит большую часть этой работы во встроенного помощника в интерфейсы, которые рекламодатели уже используют.
В этом и заключается практический сдвиг. Это не просто очередное объявление об ИИ, связанное с рекламой. Это более глубокая интеграция ИИ в повседневное управление кампаниями, где скорость, ясность и качество принимаемых решений часто имеют такое же значение, как и размер бюджета. Для малых предприятий это может означать решение распространенных проблем без ожидания поддержки. Для агентств это может означать более быструю диагностику, более оперативную отчетность и более эффективный способ преобразования данных об аккаунте в рекомендации. Для внутренних команд это может означать меньшее количество переключений контекста и более быстрый доступ к рекомендациям по повышению эффективности.
Компания Meta заявляет, что бета-версия её бизнес-помощника на основе ИИ становится доступна рекламодателям и агентствам всех размеров на основных мировых рынках, с поддержкой местных языков в США, странах Европы, Ближнего Востока и Африки, Азиатско-Тихоокеанском регионе и Латинской Америке. Компания также позиционирует этот инструмент не просто как средство поддержки. Он позиционируется как помощник, который может помочь оптимизировать эффективность кампаний, отвечать на вопросы об аккаунтах и кампаниях простым языком, сравнивать результаты и решать операционные проблемы, такие как заблокированные аккаунты, лимиты расходов, проблемы с платежами и ошибки доставки.