Generatywna Sztuczna Inteligencja (Gen AI) zyskuje na znaczeniu jako kluczowy element strategii rozwoju firm. Z badania Deloitte wynika, że aż 67 proc. przedsiębiorstw, które wdrożyły tę technologię, odnotowało wyraźne korzyści. Jednak wiele z nich wciąż zmaga się z wyzwaniami w przekształcaniu eksperymentów w skalowalne rozwiązania. Problemem są dane.
reklama
W badaniu przeprowadzonym przez Deloitte wyraźnie widać, że biznes dostrzega korzyści płynące z zastosowania generatywnej Sztucznej Inteligencji (Gen AI).
W tym podejściu nie ma nic dziwnego. Generatywna AI szybko ewoluuje z nowinki technologicznej do kluczowego aktywa, które wspiera strategiczny rozwój firm. Wyniki pokazują, że wdrożenie tej technologii nie tylko poprawia operacje, ale także otwiera nowe ścieżki wzrostu. To wyraźny sygnał, że AI staje się ważnym elementem w budowaniu długoterminowej wartości i przewagi na rynku.
„Jesteś tym, co jesz” – to powiedzenie doskonale oddaje rzeczywistość w świecie technologii. Nawet najnowocześniejsze rozwiązania technologiczne nie mogą osiągnąć pełni swojego potencjału bez odpowiedniego „odżywienia”. Tak jak zdrowa dieta wpływa na nasze samopoczucie, tak dane wpływają na efektywność sztucznej inteligencji. Firmy coraz lepiej to rozumieją.
Świadomość, że technologia to jedno, a jakość danych to drugie, staje się coraz bardziej powszechna. Poprawa dokładności i bezpieczeństwa danych nie tylko ułatwia pracę, ale także znacząco zwiększa efektywność sztucznej inteligencji.
Zarządzanie danymi to jednak nie tylko wyzwanie techniczne, ale również strategiczne.
Firmy muszą zmierzyć się z wyzwaniami związanymi z jakością danych, dostępnością odpowiednich zbiorów oraz zagadnieniami prywatności i bezpieczeństwa. Zrozumienie i skuteczne zarządzanie tymi wyzwaniami jest niezbędne do pomyślnego wdrożenia Gen AI.
Mimo intensywnych wysiłków wiele firm nadal napotyka trudności w przekształcaniu eksperymentów z Gen AI w działające rozwiązania.
Kluczowym problemem jest skalowanie tych projektów, które wymaga nie tylko dobrze zdefiniowanej strategii, ale także solidnych fundamentów technologicznych i danych. Wiele firm napotyka trudności w przenoszeniu projektów AI z fazy testów do realnego zastosowania, co pokazuje, jak skomplikowane może być włączenie tej technologii do codziennych operacji.
Aby przełamać te bariery, należy postawić na stopniowe wdrażanie, przy jednoczesnym podnoszeniu kompetencji pracowników oraz ściśle współpracować z ekspertami. Taka strategia znacznie zwiększa szanse na efektywne wykorzystanie AI w praktyce, przekształcając innowacje w rzeczywiste korzyści biznesowe.
Co więcej, trudności te często wynikają z obaw firm związanych z przygotowaniem do zarządzania ryzykiem i wyzwaniami regulacyjnymi, które towarzyszą wdrażaniu Gen AI.
Tylko 23 proc. firm czuje się dobrze przygotowanych w tym zakresie, co sugeruje, że obawy te mogą dodatkowo utrudniać wdrażanie projektów na szerszą skalę.
W odpowiedzi na te wyzwania, 51 proc. firm wprowadza nowe ramy zarządzania ryzykiem, a 49 proc. monitoruje wymagania regulacyjne.
Przykładem takiej regulacji jest unijne rozporządzenie AI Act, obejmujące m.in wymogi dotyczące transparentności algorytmów.
Mikołaj Garbarek, Dyrektor Działu Systemy dla Logistyki, PSI Polska
Foto: Freepik
Aktualności
|
Porady
|
Gościnnie
|
Katalog
Bukmacherzy
|
Sprawdź auto
|
Praca
biurowirtualnewarszawa.pl wirtualne biura w Śródmieściu Warszawy
Artykuł może w treści zawierać linki partnerów biznesowych
i afiliacyjne, dzięki którym serwis dostarcza darmowe treści.
*
|
|
|
|
|
|