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Intelligenza artificiale, mentre sofisticate, è relativamente semplice tecnologia. Attraverso l’inferenza, applicazioni o algoritmi di vagliare attraverso punti di dati per individuare i modelli e arrivano alla alta percentuale di probabilità decisioni. Funziona alla grande, in chatbots e decisione motori, ma applicandolo su scala aziendale richiede più espansiva pensare-e sostanzialmente quali sono le competenze di vendita..
Foto: Joe McKendrick
Quella è la conclusione di un recente sondaggio di 3,076 dirigenti, pubblicato da MIT Technology Review, in collaborazione con il Boston Consulting Group. “Molte aziende hanno scoperto, spesso, con loro grande sorpresa, che è facile da applicare AI e ottenere risultati rapidi” il team di ricercatori, guidati da Sam Ransbotham di Boston College, punto. “Che cosa non è così facile, è la costruzione di un sistema di IA applicazioni con i relativi dati oleodotti che interagiscono e sono affidabili. Pionieri in modo schiacciante l’IA strategia: 85% d’accordo hanno un urgente bisogno di una IA strategia, e il 90% dichiara di avere in atto una strategia già.”
Investimenti in AI, sono in aumento, il MIT-BCG sondaggio mostra anche. Quasi tutti i più avanzati AI aziende, 88%, in relazione AI loro investimenti negli ultimi anni. Anche tra i più inesperti aziende, il 62% report aumentare la loro intelligenza artificiale di spesa. Una significativa maggioranza di AI capi segnalati investire di più nell’ultimo anno rispetto agli anni precedenti in AI talenti (81%), AI technology (86%), i dati necessari al treno algoritmi di intelligenza artificiale (79%), e i processi necessari per addestrare gli algoritmi (80%).
La società facendo progressi con IA riconoscere che mostra davvero il suo valore come generatori di entrate ambiente, non come il taglio dei costi della tecnologia. I primi casi di utilizzo di dimostrare AI come un modo per sostituire il manuale, ripetibile attività che ha richiesto un sacco di tempo umano – come un chatbot gestione clientela-servizio di chiamate. “Facilmente risparmi documentati sono un classico modo di raccogliere il sostegno per un ulteriore investimento,” i ricercatori hanno precisato. “Ma la ricerca qui è che tutti, ma la maggior parte passiva organizzazioni di anticipare AI pagherà più la generazione di entrate laterali.
Più sofisticato che le aziende si aspettano di più in questa direzione, come il 72% dei Pionieri dire AI consegnerà principalmente aumenti del fatturato nei prossimi cinque anni, mentre solo il 28% dei Pionieri si aspettano principalmente risparmio di costi. Per i Simpatizzanti del gruppo, i numeri corrispondenti sono il 59% e il 41%. Nel prossimo futuro, AI iniziative si concentreranno sulla generazione di ricavi, non di taglio dei costi.”
Rivelatore, un numero di intervistati (28%) dire AI soluzioni hanno già portato alla trasformazione del modello di business dell’organizzazione. La maggior parte di tutte le organizzazioni (58%) prevedono modifiche ai loro modelli di business grazie ai nei prossimi cinque anni. “Questi risultati suggeriscono che le organizzazioni non aspettatevi AI unicamente a migliorare le attività in corso; essi ampiamente aspettiamo AI adozione di cambiare i modelli di business,” il resport stati. “Cosa c’è di più, nove intervistati su 10 credono AI consentirà di creare nuovo valore per il loro business nei prossimi cinque anni”.
Cosa significa ridimensionamento richiedono? “Molti sforzi contemporaneamente: la creazione di una visione strategica, prendendo in esame le attuali capacità, edificio AI processi di supporto e piattaforme, infondendo AI comprensione del business, e coltivando AI-attività connesse,” Ransbotham e i suoi co-autori del report. “È un’impresa complessa. La maggior parte dei dirigenti sono ancora di considerare, a un livello profondo, come la scala AI loro business.”
Essi citano Inderpal Bhandari, global chief data officer di IBM: “le Persone non capiscono veramente quello che impresa AI è. Hanno un buon senso del consumatore contesto, e hanno anche avuto il buon senso di AI nel contesto del punto di soluzioni come il riconoscimento facciale e roba del genere. Ma non capisco da un contesto enterprise esattamente quello che potrebbe sembrare.”
Ransbotham e il suo co-autori raccomandano che “gli sforzi per la scala di sistemi di intelligenza artificiale e le iniziative sono più probabilità di riuscire a organizzazioni che sono piene di persone che capiscono la promessa di AI e sapere qualcosa su ciò che efficace AI distribuzioni richiedono.”
Inoltre, per ribadire, si tratta di business e di servizio al cliente. AI bisogni per mostrare come si può fare un passo su e fare la differenza.
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