Γιατί τα πιλοτικά προγράμματα Τεχνητής Νοημοσύνης αποτυγχάνουν;

Γιατί τα πιλοτικά προγράμματα Τεχνητής Νοημοσύνης αποτυγχάνουν; Επειδή στήνονται γύρω από μεμονωμένες εφαρμογές που δεν εξελίσσονται με τον χρόνο. Όταν η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΑΙ) περιορίζεται σε ένα chatbot ή μια αυτοματοποίηση, το σύστημα δεν "μαζεύει" εμπειρία από την καθημερινή χρήση, δεν ανατροφοδοτείται με νέα δεδομένα και δεν βελτιώνει αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο. Η τεχνολογία δεν είναι το πρόβλημα. Η προσέγγιση είναι.

Η ΑΙ δεν είναι εργαλείο ερωταπαντήσεων. Είναι πλατφόρμα επίλυσης σύνθετων προβλημάτων. Η αξία εμφανίζεται όταν τα μοντέλα βλέπουν τη ζωντανή πληροφορία της επιχείρησης, όταν οι άνθρωποι ορίζουν σαφείς ρόλους ελέγχου και όταν η απόδοση μετριέται διαρκώς. Με αυτή τη λογική, το επιτυχημένο πιλοτικό δεν είναι "πείραμα στο κενό", αλλά το πρώτο βήμα ενός κύκλου μάθησης που οδηγεί σε παραγωγική λειτουργία.

Η ουσιαστική λύση είναι να εγκαταστήσετε ένα λειτουργικό σύστημα ΑΙ με έξι κρίσιμους πυλώνες που κλείνουν τον κύκλο από την ιδέα ως την απόδοση.

Πρώτος πυλώνας, η υπόθεση αξίας πριν από τον κώδικα: ποια διαδικασία θα βελτιωθεί, ποιο είναι το κόστος ή το έσοδο που στοχεύουμε, ποιο είναι το αρχικό σημείο και ποιος ο στόχος του τριμήνου. Χωρίς baseline και στόχους δεν υπάρχει απόδειξη αξίας.

Δεύτερος πυλώνας, το ζωντανό επίπεδο δεδομένων. Η επιχείρηση χρειάζεται ένα retrieval layer που συνδέει τις πηγές γνώσης για να απαντά με επίκαιρο, εταιρικό περιεχόμενο και ιχνηλασιμότητα προέλευσης.

Τρίτος πυλώνας, ο άνθρωπος στον βρόχο (Human in the Loop). Καθορίζονται τα στάδια που απαιτούν έγκριση, οι περιπτώσεις χειροκίνητης παρέμβασης και ο τρόπος με τον οποίο το feedback επιστρέφει στο σύστημα.

Τέταρτος πυλώνας, η λειτουργία MLOps και η αξιολόγηση ποιότητας. Οι απαντήσεις ελέγχονται συστηματικά, το drift παρακολουθείται και οι βελτιώσεις περνούν προοδευτικά σε παραγωγή.

Πέμπτος πυλώνας, η διακυβέρνηση και η συμμόρφωση από τον σχεδιασμό. Τα δικαιώματα, η ιδιωτικότητα και οι πολιτικές περιεχομένου ενσωματώνονται από την αρχή.

Έκτος πυλώνας, η υιοθέτηση από τους χρήστες. Η αξία εμφανίζεται όταν οι ομάδες δουλεύουν με μικρά σενάρια μέσα στα εργαλεία που ήδη χρησιμοποιούν και όταν η εκπαίδευση είναι προσαρμοσμένη στον ρόλο τους.

Τι αλλάζει στην πράξη; Η συζήτηση μετατοπίζεται από το "έχουμε ένα bot" στο "βελτιώνουμε μετρήσιμα μια κρίσιμη ροή". Η ΑΙ γίνεται μηχανισμός μάθησης που στηρίζεται στα δεδομένα της επιχείρησης, ελέγχεται από τους ανθρώπους της και παράγει αποτέλεσμα στο P&L. Κάθε μήνας προσθέτει γνώση, βελτιώνει απαντήσεις και μειώνει ρίσκο.

Αν θέλετε να δείτε πώς εφαρμόζεται αυτό στο δικό σας περιβάλλον, το πρόγραμμα "AI Executive for Business in Action” της PwC Academy και της TheFutureCats είναι σχεδιασμένο ακριβώς για να συνδέει την τεχνολογία με μετρήσιμη επιχειρησιακή αξία. Σε δύο ημέρες θα δουλέψετε πάνω σε συγκεκριμένη ροή, θα στήσετε το ζωντανό επίπεδο δεδομένων, θα ορίσετε δείκτες και θα φύγετε με σχέδιο μετάβασης σε παραγωγή και πλάνο κλιμάκωσης.

Μάθετε περισσότερα.

Οι πιο πρόσφατες Ειδήσεις

Διαβάστε πρώτοι τις Ειδήσεις για ό,τι συμβαίνει τώρα στην Ελλάδα και τον Κόσμο στο thetoc.gr