Три дисциплины, которые разделяют демонстрации искусственного интеллекта и реальное внедрение

Искусственный интеллект стал важной частью многих отраслей, но его внедрение в реальных условиях оказывается более сложным, чем ожидалось

📋 Обзор

Искусственный интеллект стал важной частью многих отраслей, но его внедрение в реальных условиях оказывается более сложным, чем ожидалось. Фрагментированные данные, неясные рабочие процессы и высокие показатели эскалации задерживают внедрение искусственного интеллекта в различных отраслях.

Основные детали

По мнению Санджита Вира Гогии, главного аналитика исследовательской компании Greyhound Research, технология искусственного интеллекта часто работает хорошо на демонстрациях, но сталкивается с проблемами при внедрении в реальных организациях. Бёрли Кавасаки, руководитель внедрения агентов в компании Creatio, и его команда разработали методологию, основанную на трех дисциплинах: виртуализация данных для преодоления задержек в хранилищах данных, панели управления и ключевые показатели эффективности как слой управления, и тесно связанные циклы использования для достижения высокой автономности.

Значение для России

В России внедрение искусственного интеллекта также сталкивается с подобными проблемами. Однако, используя описанные выше дисциплины, российские компании могут добиться значительного прогресса в внедрении искусственного интеллекта. Например, внедрение виртуализации данных может помочь российским компаниям работать с фрагментированными данными, а использование панелей управления и ключевых показателей эффективности может помочь оптимизировать рабочие процессы.

Заключение

В заключении, внедрение искусственного интеллекта в реальных условиях требует тщательного подхода и учета трех дисциплин: виртуализации данных, управления и циклов использования. Используя эти дисциплины, российские компании могут добиться значительного прогресса в внедрении искусственного интеллекта и повысить эффективность своих бизнес-процессов.