Tempo rozwoju #genAI jest imponujące, ale wiele firm wciąż napotyka problemy z właściwym wdrożeniem tego rozwiązania. Badania przeprowadzone przez McKinsey pokazują, że tylko 21% organizacji wdrożyło zasady dotyczące korzystania z AI przez pracowników, co rodzi pytania o zarządzanie ryzykiem związanym z AI. Jednym z przykładów katastrofalnego projektu jest współpraca mająca na celu poprawę opieki nad chorymi na raka, koordynowana przez IBM i Centrum Raka Uniwersytetu Teksasu. Niewystarczające planowanie i szkolenie z zakresu AI doprowadziło do straty na poziomie 62 milionów dolarów. 🚨
Pomimo licznych starań wiele firm wciąż nie potrafi wygenerować pozytywnego ROI z projektów AI. Problemnajczęściej tkwi w braku wiedzy i umiejętności zastosowania stosowania najlepszych praktyk w zarządzaniu projektami AI. Jakie są najczęstsze przyczyny niepowodzeń w projektach AI? Powody obejmują:
➡️ Brak umiejętności i świadomości związanej z AI wśród pracowników. Implementacja AI wymaga multidyscyplinarnych zespołów składających się z najlepszych specjalistów z różnych dziedzin. Należy pamiętać, że projekty AI to nie projekty IT, powinny być one traktowane jako projekty biznesowe od samego początku.
➡️ Brak procesów związanych z zarządzaniem danymi. Inwestycje w platformę danych i jakość danych są kluczowe – model jest tylko tak dobry, jak dane, na których jest szkolony. Musisz wybrać odpowiednie dane do budowy systemu AI, które odzwierciedlają rzeczywiste scenariusze i wzorce. Dlatego kluczowe jest skupienie się na zbieraniu, etykietowaniu i analizowaniu danych przy użyciu algorytmów i rozpoznawania wzorców. Pozwala to na tworzenie bezstronnych, wiarygodnych modeli AI, a co za tym idzie, skutecznych w realizacji celów biznesowych.
➡️ Niejasne cele biznesowe. Organizacje powinny skupić się na przypadkach użycia AI z wyraźną stopą zwrotu z inwestycji (ROI). KPI mogą zwiększać przychody, zmniejszać koszty operacyjne lub poprawiać satysfakcję klientów.
Czy Twoja organizacja już podjęła kroki w zarządzaniu ryzykiem związanym z AI?
