8 интригующих запросов для IT-директоров: прокладываем путь для Gen AI на предприятии

Появление искусственного интеллекта нового поколения ворвалось на глобальную корпоративную арену с беспрецедентной скоростью, оставив неизгладимый след в бизнес-парадигмах, моделях, продуктах и услугах. Проницательные бизнес-лидеры остро осознали этот сдвиг парадигмы.

Организации осознали, какие титанические задачи стоят перед ними в области подготовки своих данных, человеческих ресурсов и операционных процессов, чтобы в полной мере использовать потенциал Gen AI. Поразительные результаты недавнего опроса, проведенного Accenture, показывают, что подавляющее большинство руководителей (99%) твердо намерены увеличить инвестиции в эту преобразующую технологию.

Следовательно, корпоративные лидеры вынуждены революционизировать методы работы, а директора по информационным технологиям (CIO), наделенные многогранным пониманием бизнес-процессов и глубоким пониманием того, как технологии могут революционизировать операции и повысить ценность, оказываются в уникальном положении для того, чтобы привести свои предприятия к готовности к ИИ нового поколения.

Однако, несмотря на это осознание, многие лидеры сталкиваются с ключевыми следующими шагами, необходимыми для реализации потенциала Gen AI. Примечательно, что в недавнем отчете Accenture Strategy подчеркивается, что ошеломляющие 67% руководителей высшего технического звена ощущают глубокую нехватку технологической хватки у своих коллег, что является серьезным препятствием для беспрепятственной интеграции технологий в разработку стратегии.

Таким образом, важнейшим императивом является понимание взаимосвязи между искусственным интеллектом нового поколения и инновациями и того, как они соотносятся с триумфом предприятия.

Эффективное внедрение ИИ в корпоративную структуру начинается с формулирования четких целей, определяющих ценность бизнеса, и синхронизации стратегии ИИ с этими всеобъемлющими корпоративными целями. Несколько ИТ-директоров, которым уже был доверен мандат по управлению цифровой повесткой дня их организации, взялись за эту задачу, поставив во главу угла Gen AI. Они использовали решения на основе искусственного интеллекта для решения наиболее важных аспектов корпоративной стратегии.

Они осознают необходимость создания надежной базовой архитектуры как основного шага на пути их предприятия к готовности к использованию искусственного интеллекта нового поколения. Эта основополагающая структура является стержнем, который позволяет организациям масштабировать Gen AI с максимальной эффективностью, способствуя его плавному внедрению в корпоративный ландшафт. Действительно, замечательные 98% руководителей по всему миру согласны с тем, что модели AI foundation будут играть ключевую роль в их организационных стратегиях в ближайшие три-пять лет.

Теперь возникает насущный вопрос: какие меры должны предпринять ИТ-директора на данном этапе? Разрабатывая наш инновационный навигатор по ИИ для предприятий, инструмент, тщательно разработанный для того, чтобы предлагать рекомендации клиентам, отправляющимся в свои путешествия по ИИ, мы тщательно сформулировали подборку из восьми вопросов, которые ИТ-директорам следует рассмотреть, чтобы тщательно оценить готовность своего предприятия к ИИ нового поколения:

1. Какую основополагающую модель мы должны поддерживать? По сути, какая архитектурная структура наилучшим образом гарантировала бы актуальность, надежность и полезность выходных данных модели? Количество моделей и поставщиков искусственного интеллекта нового поколения постоянно растет. Выбор требует тщательного обдумывания, чтобы убедиться, что он полностью соответствует требованиям и запросам вашей организации.
2. Как мы должны сделать эти модели доступными для внутреннего потребления? В вашем распоряжении два основных подхода к внедрению этих моделей, каждый из которых обладает своими уникальными преимуществами. Выберете ли вы полный контроль, предоставляющий вам автономный доступ к моделям через ваше собственное общедоступное облако, или вы намерены использовать Gen AI в качестве управляемого облачного сервиса, предлагаемого внешним поставщиком, тем самым ускоряя и упрощая процесс?
3. Как мы настраиваем модели в соответствии с нашими данными для потребления? Искусственный интеллект в синергии с данными превратился в стержень надежного цифрового ядра — главного источника конкурентных преимуществ в современном бизнесе. Использование максимальной отдачи от Gen AI требует использования ваших собственных данных для повышения точности, производительности и полезности на предприятии. Вы должны рассмотреть множество методов, с помощью которых вы можете адаптировать предварительно обученные модели к вашим собственным данным, чтобы создавать индивидуальные инструменты, адаптированные к вашей организации и персоналу.
4. Каков статус нашей комплексной готовности предприятия? Начните с тщательного изучения ваших систем интеграции и интероперабельности. Являются ли ваши базовые модели непроницаемыми и безопасными для использования? Появление искусственного интеллекта нового поколения придало новую остроту необходимости каждой корпорации внедрить надежный и ответственный режим соблюдения требований в области искусственного интеллекта. Соблюдение законодательных указов, нормативных актов и этических норм является обязательным условием для создания надежной основы искусственного интеллекта. Одновременно важно внедрять средства контроля для оценки потенциальных рисков, связанных с приложениями искусственного интеллекта нового поколения, на этапе проектирования.
5. А как насчет нашего экологического следа? Базовые модели, несмотря на то, что они прибывают предварительно подготовленными, все еще могут потреблять значительное количество энергии во время адаптации и тонкой настройки. Степень энергопотребления и вытекающие из него последствия зависят от подхода, используемого для приобретения, расширения или построения основополагающих моделей. Оставленный без контроля, это может повлечь за собой далеко идущие экологические последствия. Таким образом, крайне важно с самого начала продумать вопросы устойчивого развития, делая разумный выбор, который гармонизирует как корпоративные, так и экологические соображения.
6. Как мы можем систематизировать разработку приложений Gen AI в промышленном масштабе? После выбора и внедрения базовых моделей следующим логическим шагом является рассмотрение необходимых условий для индустриализации и ускорения разработки приложений. Оперативные инженерные методики быстро превращаются в отличительную способность. Внедрив этот процесс в промышленную эксплуатацию, вы можете создать хранилище эффективных, хорошо проработанных подсказок и шаблонов, тщательно согласованных с конкретными корпоративными функциями или доменами.
7. Что требуется для расширенной работы Gen AI? Сложности, связанные с перестройкой существующих процессов и переосмыслением рабочих парадигм в рамках нового технологического ландшафта, представляют собой неотъемлемую проблему. Однако раскрытие механизмов монетизации ценности, создаваемой искусственным интеллектом, в широких масштабах должно быть в центре внимания каждого ИТ-директора.  Искусственный интеллект, в силу своих возможностей, служит благодатной почвой для развития инноваций. Кроме того, ИТ-директора, в силу своих ролей, тесно взаимосвязаны во всей корпоративной структуре. Открытие возможностей для межфункционального сотрудничества позволяет получать новые идеи и принимать обоснованные решения, тем самым создавая среду, благоприятствующую открытым инновациям внутри организации и во всей отрасли, одновременно открывая новые перспективы роста.
8. С чего мне начать это путешествие и как нам двигаться дальше, чтобы наметить желаемый курс? Производительность с поддержкой искусственного интеллекта нового поколения является неизбежной вехой. Разработка программного обеспечения становится благодатной областью, где ИТ-директора могут оказывать существенное влияние. Погрузитесь в процесс и распространите свой пример использования, чтобы продемонстрировать практический опыт вашей команды, подкрепленный ощутимыми результатами ваших пилотных инициатив. Например, попытка Accenture выяснить, как Gen AI может ускорить разработку программного обеспечения, принесла свои плоды. Использование инструментов искусственного интеллекта нового поколения, таких как Amazon CodeWhisperer, привело к заметному повышению производительности разработчиков и качества кода. Общие циклы выпуска ускорились, кульминацией чего стал ускоренный запуск нашей платформы AWS Velocity.

Став вашим собственным примером, вы не только подтвердите практичность своего подхода, но и поможете организации определить возможности для экспериментов, способствующие быстрому прогрессу и широкому использованию. Вооружившись этими знаниями, вы будете лучше подготовлены к тому, чтобы направлять заинтересованные стороны в области технологических возможностей, темпов прогресса и результатов, ожидаемых для организации.

Начинается новая эпоха

Технологии играют первостепенную роль в стимулировании ускоренного роста, повышении гибкости и отказоустойчивости во всех отраслях, причем искусственный интеллект нового поколения становится основным отличительным фактором. Чтобы подчеркнуть его преобразующий потенциал, наше исследование подтверждает, что значительные 40% от общего количества рабочих часов в различных отраслях находятся под влиянием больших языковых моделей (LLM).

Если углубиться, цифры показывают, что в сфере информационных технологий ошеломляющие 73% рабочего времени могут быть революционизированы с помощью искусственного интеллекта нового поколения. Это подчеркивает настоятельную необходимость создания прочной основы для масштабируемого, безопасного и ответственного внедрения Gen AI, которое также обеспечивает ощутимую ценность для бизнеса.

ИТ-директора находятся на переломном этапе, готовые возглавить свои организации в запутанном лабиринте современного быстро развивающегося цифрового ландшафта. Вооруженные новаторскими достижениями в области искусственного интеллекта и целостным подходом к производительности, охватывающим весь корпоративный спектр, они способны находить инновационные способы использования технологий для пересмотра критериев производительности как для себя, так и для своих соответствующих отраслей.

Этот преобразующий путь начинается с достижения готовности предприятия, и у ИТ-директоров есть главный ключ к раскрытию кладезей ценностей, необходимых для формирования организации завтрашнего дня.