5 стратегий для ускорения внедрения ответственного ИИ

Внедрение ИИ происходит во всем мире и в разных отраслях все более быстрыми темпами. Конкурентное давление и стремление к повышению операционной эффективности заставляют организации искать стратегии, которые могут помочь им достичь этих целей и получить рыночное преимущество.

Ускорение внедрения ИИ и сокращение времени окупаемости требует четкой координации, строгой расстановки приоритетов, партнерских отношений, частой оценки и ответственного подхода к разработке ИИ. Чтобы добиться этого, ведущие организации часто применяют следующие пять стратегий:

Организации, создающие централизованный офис или центр передового опыта в области ИИ, получают выгоду от эффективного использования специализированного опыта и сотрудничества между ключевыми заинтересованными сторонами в рамках инициатив в области ИИ. Без этого организациям часто сложно определить наиболее приоритетные варианты использования ИИ и соответствующим образом их масштабировать. В эффективный офис ИИ обычно входят люди, которые могут выполнять ключевые действия, необходимые для успешного развертывания ИИ, например разработчики ИИ, владельцы продуктов и специалисты по управлению.

Выбор наиболее перспективных вариантов использования ИИ имеет решающее значение для распределения необходимого внимания и ресурсов, которые помогут им эффективно и быстро масштабироваться. Без правильной расстановки приоритетов масштабирование вариантов использования организаций может занять слишком много времени и упустить важную рыночную возможность. Это также может привести к провалу инициатив в области ИИ из-за несогласованности ресурсов и контроля. Чтобы избежать этого, одним из подходов является создание лабораторной среды для тестирования потенциальных вариантов использования. Моя компания HCLTech, например, помогла ускорить инновации в исследованиях и разработке лекарств для глобальной фармацевтической компании, создав ГенИИ Лаборатория. Это позволило компании эффективно разрабатывать и тестировать концепции ИИ, определять и определять приоритеты безопасных и соответствующих требованиям вариантов использования и, в конечном итоге, сокращать время разработки пилотных проектов и прототипов.

Партнеры могут привнести навыки и инструменты, которые позволят инициативам в области ИИ добиться успеха со скоростью, которая в противном случае была бы недостижима для организации. Например, партнерство с глобальной технологической компанией для создания корпоративной версии генеративного инструмента искусственного интеллекта может помочь организациям получить доступ к большим языковым моделям и агентным технологиям, которые в противном случае потребовали бы от них инвестиций значительного времени и ресурсов для собственной разработки (если бы это было вообще осуществимо). Партнеры также могут помочь сыграть важную роль, например, внешнюю проверку средств контроля, предоставив оценку красной команды ИИ для новых развертываний ИИ.

Ускорение внедрения ИИ требует частого анализа ожидаемых результатов и ранней коррекции курса, когда это необходимо. Установление ключевых показателей эффективности, связанных с ожидаемыми результатами, может помочь организациям определить количественные показатели успеха, которые легко интерпретировать и которые влияют на быстрое принятие решений. Помимо базовой точности системы искусственного интеллекта, другие меры могут включать в себя уровень внедрения, оценку удовлетворенности клиентов или экономию времени.

Организации часто опасаются, что деятельность по управлению и соблюдению требований замедлит инновации. Реальность часто совсем другая, когда организации применяют ответственный подход к ИИ путем проектирования, создавая соответствующие контрольные точки управления и средства контроля на протяжении всего процесса разработки и развертывания ИИ. Разрабатывая систему искусственного интеллекта или развертывая его на ранней стадии с использованием ответственных средств искусственного интеллекта, организации чувствуют себя уверенно на более поздних этапах и могут быстрее приступить к окончательному развертыванию и масштабированию. Например, тестирование репрезентативных наборов данных при обучении системы может обеспечить раннее разрешение потенциальных проблем и предотвратить дорогостоящие меры по снижению рисков, связанные с повторным обучением или точной настройкой на основе более сбалансированных наборов данных на более поздних этапах жизненного цикла ИИ. Согласно исследованиям компании Университет штата Огайолидеры сообщают, что большая часть пользы от ответственного ИИ связана с улучшением качества продукции и обеспечением конкурентных преимуществ.

Эти пять стратегий помогают ускорить внедрение ИИ за счет скоординированного и дисциплинированного подхода, обеспечивающего усилия по внедрению, которые приносят пользу за пределами пилотных этапов и приводят к масштабному развертыванию.

В основе этих стратегий лежат лидеры и люди, которые делают их реальностью. Хотя человеческие аспекты успеха могут быть непростыми, использование правильного мышления и набора навыков создает основу для того, чтобы все это работало.

У лучших сотрудников можно наблюдать три общие характеристики, относящиеся к индивидуальному мышлению и набору навыков, которые часто лежат в основе успешного ускорения внедрения ИИ.

Действовать до того, как этого потребует закон или требования заинтересованных сторон, часто является результатом образа мышления, который можно наблюдать у высокоэффективных лидеров. Принятие такого проактивного мышления может помочь выявить обоснования этических инвестиций, которые генерировать долгосрочную ценность. Хорошим примером этого являются инвестиции в развитие организационного потенциала посредством программ обучения, повышающих квалификацию сотрудников в области ИИ. Наборы навыков, которые можно рассматривать как проактивные, — это те, которые только появляются и спрос на которые, возможно, еще не достиг своего пика. Примеры могут включать оперативное проектирование, красную команду ИИ и проектирование многоагентных систем.

Ускорение внедрения ИИ требует смелости и стратегического предвидения. Важно не останавливаться перед первоначальным вызовом или ранним успехом. Лидеры могут продолжать двигаться вперед, используя извлеченные уроки для продвижения к большим достижениям. Ранние испытания концепции, даже если они будут успешными, по-прежнему требуют прогрессивного мышления, которое предвидит будущие дополнительные преимущества и активно стремится воплотить их в жизнь. Набор навыков часто необходимо развивать аналогичным образом, выходя за рамки начальных навыков новичка и переходя к более продвинутым уровням. Например, переход от навыков, связанных с основами генеративного ИИ, к навыкам, которые позволяют создавать собственные генеративные предварительно обученные преобразователи (GPT) и использовать возможности агентов для предоставления более индивидуальных и автономных решений.

Превращение навыков в значимую продуктивность предполагает образ мышления, который предполагает применение вновь приобретенных способностей для решения проблем и устранения препятствий, которые раньше казались непреодолимыми. Речь идет о переходе от приобретения навыков к их активному использованию в повседневной работе. Это может способствовать выявлению возможностей повышения производительности – навыку, который можно приобрести посредством прикладной практики. Например, определение способов немедленного применения вновь приобретенных навыков разработки подсказок для разработки более эффективных подсказок для общих исследовательских задач. Затем делаем следующий шаг и используем сэкономленное время для создания предложения по новой идее продукта, которая может генерировать новый поток доходов. Согласно Горизонт навыков 2026 г. В докладе говорится, что использование «поколения искусственного интеллекта для повышения производительности» — это навык, который теперь можно считать частью «продуктивной базы» лидера.

Организации могут ожидать, что преимущества правильных стратегий будут усилены за счет инвестиций, которые они сделают в поддержку проактивного, прогрессивного и продуктивного мышления и навыков своих сотрудников.

Благодаря передовым стратегиям, мышлению и навыкам организации могут подготовить почву для новых вариантов использования и инновационных открытий. Эта эволюция часто обеспечивает измеримую отдачу от инвестиций, ответственно расширяя возможности для создания устойчивой ценности для всех.