KIROI üldplaneering: Tehisintellekti rakendamine IT-süsteemis

IT-tööstus on tehnoloogilise innovatsiooni esirinnas ja juhib digitaliseerimist kogu maailmas. Ajal, mil andmed on uus nafta, mängib tehisintellekt (AI) keskset rolli äriprotsesside muutmisel, kliendikogemuse parandamisel ja tegevuse tõhususe suurendamisel. Vaatamata tehisintellekti potentsiaalile on IT-tööstuses spetsiifilisi probleeme, mida tuleb tehisintellekti rakendamisel arvesse võtta.

Ma osalen konverentsil "Tehisintellekt IT-s - tulevik on nüüd - kuidas tehisintellekt on IT-maastikku muutmas", et pakkuda 22. augustil 2024 seminari. Rohkem infot siin!

Viis kõige olulisemat väljakutset tehisintellekti rakendamisel IT-sektoris

• Andmete kvaliteet ja kättesaadavus: Juurdepääs kvaliteetsetele ja terviklikele andmetele on tehisintellektiprojektide edukuse seisukohalt väga oluline. Andmed peavad olema hästi struktureeritud, ajakohased ja asjakohased.
• Tehisintellekti lahenduste skaleeritavus: Võime laiendada tehisintellekti lahendusi väikestest pilootprojektidest kogu ettevõtet hõlmavate rakendusteni on sageli suur väljakutse.
• Integreerimine olemasolevatesse süsteemidesse: Olemasolevad IT-süsteemid ja infrastruktuurid peavad olema ühilduvad uute tehisintellekti tehnoloogiatega, mis nõuab tehnilisi ja organisatsioonilisi kohandusi.
• Kvalifitseeritud tööjõu puudus: Tehisintellekti ja masinõppe alaste oskustega kvalifitseeritud spetsialistide puudumine võib takistada tehisintellekti lahenduste arendamist ja rakendamist.
• Eetilised ja õiguslikud probleemid: Andmekaitse-eeskirjade järgimine ja eetiliste aspektide arvestamine tehisintellekti kasutamisel on peamised väljakutsed, millega tuleb tegeleda.

Miks standardiseeritud tehisintellekti strateegia on oluline kõigi osakondade jaoks

Ühtne tehisintellekti strateegia tagab, et kõik osakonnad ettevõttes töötavad sünkroonselt ja saavad kasu tehisintellekti eelistest. Tehisintellekti algatuste ühtlustamisega välditakse ülearuseid tegevusi ja luuakse sünergia, mis suurendab kogu organisatsiooni tõhusust ja tulemuslikkust. Lisaks soodustab ühine strateegia teadmiste ülekandmist osakondade vahel, mis toob kaasa innovaatilisemad lahendused ja AI-projektide kiirema rakendamise.

Miks KIROI strateegiat hindab nii kõrgelt üle 400 ettevõtte

KIROI üldkava pakub struktureeritud ja terviklikku lähenemist tehisintellekti rakendamiseks ettevõtetes. Võttes arvesse kõiki asjakohaseid aspekte - alates töötajate koolitusest kuni eetikanormide järgimiseni - tagab KIROI, et AI-algatused viiakse ellu jätkusuutlikult ja edukalt. Plaan on paindlik ja kohandatav vastavalt IT-tööstuse erivajadustele ja -probleemidele, mistõttu on see ideaalne lahendus ettevõtetele, kes soovivad oma digitaalset ümberkujundamist edendada.

KIROI IT üldkava

1. samm: teadmiste jagamine

• Jagage oma teadmisi tehisintellekti kohta juhtide ja töötajatega, et luua ühine arusaam ja huvi.
• Määrake eri osakondade võtmeisikud, kes saavad tegutseda AI saadikutena.
• Korraldada korrapäraseid õpikodasid ja seminare, et suurendada teadlikkust tehisintellekti ja selle võimalike rakenduste kohta.
• Töötada välja sisemine teadmisteportaal, mis pakub ressursse, juhtumiuuringuid ja koolitusmaterjale tehisintellekti kohta.
• Edendada avatud dialoogi kultuuri tehisintellekti üle, kus küsimusi ja muresid saab avalikult arutada.
• Kasutage sisekommunikatsioonikanaleid, nagu uudiskirjad või intranet, et jagada jooksvaid arenguid ja edusamme.
• Rakendada mentorlusprogramm, mille raames kogenud tehisintellekti eksperdid annavad oma teadmisi edasi vähem kogenud kolleegidele.
• Korraldada valdkondadevahelisi meeskonnakoosolekuid, et edendada ideede ja parimate tavade vahetamist.
• Julgustage töötajaid osalema väliskonverentsidel ja koolitustel, et laiendada oma teadmisi.
• Töötada välja strateegia pidevaks koolituseks tehisintellekti valdkonnas, et jääda tehnoloogia tipptasemel.

2. samm: Uurige tööriistu

• Analüüsige praeguseid ja potentsiaalseid tehisintellekti vahendeid ja tehnoloogiaid, mis võiksid olla teie ettevõtte jaoks olulised.
• Koostage nimekiri kõige olulisematest nõuetest ja kriteeriumidest, mille alusel valida õigeid tehisintellekti vahendeid.
• Viia läbi katseprojekte, et testida erinevate tehisintellekti vahendite tõhusust ja sobivust.
• Kaaluge nii kaubanduslikke kui ka avatud lähtekoodiga lahendusi, et leida parimad võimalused teie konkreetsete vajaduste jaoks.
• Kavandage koolituskursused ja õpitoad, et koolitada oma töötajaid uute tehisintellekti vahendite kasutamisel.
• Töötada välja pikaajaline tegevuskava tehisintellekti vahendite kasutuselevõtuks ja laiendamiseks kogu organisatsioonis.
• Soodustage IT- ja äriosakondade koostööd, et tagada valitud vahendite vastavus kõigi kasutajate vajadustele.
• Kasutage tagasisideahelaid, et pidevalt hinnata kasutatavate vahendite tõhusust ja kasutajasõbralikkust.
• Veenduge, et valitud vahendid ühilduvad olemasolevate süsteemidega ja neid saab sujuvalt integreerida.
• investeerida vajalikku IT-infrastruktuuri, et suurendada tehisintellekti vahendite jõudlust.

3. samm: suured andmed ja arukad andmed

• Tehke kindlaks teie ettevõtte kõige olulisemad andmeallikad ning hinnake nende kvaliteeti ja asjakohasust.
• Töötage välja andmete kogumise ja säilitamise strateegia, mis tagab andmete kvaliteetse ja reaalajas kättesaadavuse.
• Kasutage täiustatud analüüsivahendeid, et saada suurtest andmehulkadest väärtuslikke teadmisi.
• Rakendada andmete kvaliteedi parandamiseks andmete puhastamise ja normaliseerimise menetlusi.
• Edendada valdkondadevahelist koostööd andmete kasutamisel, et luua sünergiat.
• Töötada välja andmehaldussüsteem, mis hõlbustab juurdepääsu andmetele ja nende kasutamist kogu organisatsioonis.
• Kasutage tehisintellekti toetatud algoritme, et tuvastada oma andmetest väärtuslikke mustreid ja suundumusi.
• Veenduge, et kõik andmekaitsenõuded on täidetud, et tagada teie andmete terviklikkus ja turvalisus.
• Viige läbi koolitusi, et õpetada oma töötajatele, kuidas käidelda ja analüüsida suuri andmemahte.
• Töötage välja pikaajaline andmestrateegia, mis tagab suurandmete ja arukate andmete pideva kasutamise ettevõttes.

4. samm: Kultuuriküsimused

• Edendada tehnoloogilistele muutustele ja uuendustele avatud ettevõtluskultuuri.
• Töötage välja programmid teadlikkuse tõstmiseks ja koolitage oma töötajaid AI ja selle mõju käsitlemisel töömaailmale.
• Rakendada stiimulite süsteemid, mis premeerivad tehisintellekti kasutamist ja edendamist ettevõttes.
• Edendada valdkondadevahelist koostööd ning ideede ja kogemuste vahetamist tehisintellekti käsitlemisel.
• Töötage välja kommunikatsioonistrateegiad, mis rõhutavad tehisintellekti olulisust ja selle eeliseid ettevõtte jaoks.
• Veenduge, et tehisintellekti kasutuselevõtt toimub eetiliselt ja vastutustundlikult, et võita oma töötajate usaldus.
• Kasutage muudatuste juhtimise meetodeid, et hõlbustada üleminekut tehisintellekti toetatud tööviisile.
• Edendada pideva õppimise ja arengu kultuuri, et pidada sammu kiirete tehnoloogiliste muutustega.
• Rakendada tagasisideahelaid, et pidevalt hinnata ja kohandada tehisintellekti mõju ettevõttekultuurile.
• Kaasake oma töötajad aktiivselt tehisintellekti rakendamise protsessi, et suurendada nende nõusolekut ja pühendumust.

Etapp 5: Eetika ja vastavus nõuetele

• Töötage välja kogu ettevõtet hõlmav poliitika tehisintellekti kasutamise kohta, milles võetakse arvesse eetilisi ja õiguslikke aspekte.
• Tagada, et kõik tehisintellekti projektid vastavad kehtivatele andmekaitseseadustele ja -määrustele.
• Rakendage nõuetele vastavuse juhtimissüsteem, mis jälgib kõigi asjakohaste eeskirjade täitmist.
• Edendada läbipaistvuse ja vastutuse kultuuri AIga tegelemisel.
• Pakkuda koolituskursusi ja seminare eetikaküsimuste ja õiguslike nõuete kohta seoses tehisintellektiga.
• Luua eetikakomitee, mis jälgib ja nõustab tehisintellekti projektide arendamist ja rakendamist.
• Töötada välja menetlused, et hinnata ja minimeerida tehisintellekti kasutamisega seotud riske.
• Tagada, et kõik tehisintellekti lahendused oleksid õiglased ja erapooletud, et vältida diskrimineerimist ja eelarvamusi.
• Edendada dialoogi eetikaküsimuste ja tehisintellekti sotsiaalse mõju üle ettevõttes.
• Jälgib pidevalt eetiliste ja õiguslike suuniste järgimist ja kohandab neid vajaduse korral.

6. samm: oma osakond

• Tehke kindlaks konkreetsed väljakutsed ja võimalused oma osakonnas, mida saab lahendada tehisintellekti abil.
• Töötage välja konkreetsed kasutusjuhtumid ja katseprojektid, et näidata tehisintellekti eeliseid oma osakonnas.
• Soodustada koostööd teiste osakondadega, et kasutada ära osakondadevahelist sünergiat.
• Koolitage oma töötajaid oma osakonna jaoks oluliste tehisintellekti vahendite ja tehnoloogiate kasutamises.
• Töötage välja peamised näitajad ja mõõdikud, et mõõta ja hinnata oma tehisintellekti projektide edukust.
• Rakendage pideva täiustamise protsesse, et suurendada oma tehisintellekti lahenduste tõhusust ja tulemuslikkust.
• Edendage oma osakonnas innovatsiooni ja eksperimenteerimise kultuuri.
• Kasutage tagasisideahelaid, et pidevalt parandada tehisintellekti rakendamist.
• Veenduge, et teie osakonnal on vajalik IT-infrastruktuur, et edukalt rakendada tehisintellekti projekte.
• Edusammudest ja parimatest tavadest teavitamine osakonnas, et edendada töötajate heakskiitu ja pühendumust.

Samm 7: Ideed teistele osakondadele

• Teha koostööd teiste osakondadega, et teha kindlaks konkreetsed probleemid, mida saab lahendada tehisintellekti abil.
• Töötada välja valdkondadevahelised katseprojektid, et näidata tehisintellekti eeliseid.
• Soodustada ideede ja parimate tavade vahetamist osakondade vahel, et luua sünergiat.
• Koolitage teiste osakondade töötajaid asjakohaste tehisintellekti vahendite ja tehnoloogiate kasutamisel.
• Rakendada valdkondadevaheline tagasisidesüsteem, et toetada tehisintellekti projektide pidevat täiustamist.
• Töötage välja peamised näitajad ja mõõdikud, et mõõta valdkondadevaheliste tehisintellektiprojektide edukust.
• Soodustada IT- ja äriosakondade koostööd, et tagada, et tehisintellekti lahendused vastaksid kõigi kasutajate vajadustele.
• Tagada, et kõikidel osakondadel oleks vajalik IT-infrastruktuur, et edukalt rakendada tehisintellekti projekte.
• Edusammudest ja parimatest tavadest teavitamine kõikides osakondades, et edendada töötajate heakskiitu ja pühendumust.
• Kasutage osakondade vahelisi seminare ja kohtumisi, et edendada teadmiste vahetamist ja arendada uuenduslikke ideid.

8. samm: töötajate ekspertiis

• Töötage välja põhjalik koolitusprogramm, et tugevdada oma töötajate oskusi tehisintellekti valdkonnas.
• Pakkuge regulaarselt täiendkoolitusi ja koolitusi, et hoida oma töötajate teadmised ajakohasena.
• Soodustada osalemist väliskonverentsidel ja -seminaridel, et toetada teadmiste edasiandmist.
• Rakendada mentorlusprogramm, mille raames kogenud töötajad annavad oma teadmisi edasi noorematele kolleegidele.
• Kasutage e-õppeplatvorme, et pakkuda paindlikke ja kättesaadavaid koolitusvõimalusi.
• Soodustada osakondade vahelist koostööd, et toetada ideede ja parimate tavade vahetamist.
• Töötada välja põhinäitajad ja mõõdikud koolitusprogrammide edusammude ja tõhususe mõõtmiseks.
• Tagada, et kõik koolitusprogrammid oleksid praktilised ja kohandatud töötajate konkreetsetele vajadustele.
• Julgustage töötajaid aktiivselt osalema tehisintellektiprojektide arendamises ja elluviimises.
• Töötada välja pikaajaline pädevusstrateegia, mis tagab oskusteabe pideva arendamise tehisintellekti valdkonnas.

Etapp 9: Juhtide pädevus

• Töötada välja spetsiaalsed koolitusprogrammid juhtidele, et suurendada nende arusaamist ja pädevust AIga tegelemisel.
• Pakkuda regulaarseid koolitusi ja seminare, et hoida juhtide teadmisi ajakohasena.
• Soodustada osalemist väliskonverentsidel ja -seminaridel, et toetada teadmiste edasiandmist.
• Rakendada mentorlusprogramm, mille raames kogenud juhid annavad oma teadmisi edasi noorematele kolleegidele.
• Kasutage e-õppeplatvorme, et pakkuda juhtidele paindlikke ja kättesaadavaid koolitusvõimalusi.
• Soodustada osakondade vahelist koostööd, et toetada ideede ja parimate tavade vahetamist.
• Töötada välja peamised näitajad ja mõõdikud, et mõõta juhtimiskoolitusprogrammide edu ja tõhusust.
• Tagada, et kõik koolitusprogrammid oleksid praktikale suunatud ja kohandatud juhtide konkreetsetele vajadustele.
• julgustada juhte aktiivselt osalema tehisintellekti projektide arendamises ja elluviimises.
• Töötada välja pikaajaline pädevusstrateegia, mis tagab oskusteabe ja juhtimisoskuste pideva arendamise tehisintellekti valdkonnas.

Teadusuuringute vaade

Tehisintellekti (AI) kasutuselevõtt ettevõtetes toob kaasa palju väljakutseid, eriti väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete (VKEd) jaoks. Vaatamata suurtele eelistele, mida tehisintellekt võib pakkuda, nagu suurem tõhusus ja kulutasuvus, on paljud VKEd ikka veel kõhklevad selle rakendamisel. Üheks põhjuseks on skeptitsism selle suhtes, kas tehisintellekt on väiksemate ettevõtete jaoks üldse sobiv, kuna ressursid on sageli piiratud ja puudub vajalik andmetaristu[1].

Nende takistuste ületamiseks on oluline luua usaldus tehnoloogia vastu ja tugevdada töötajate oskusi. Siinkohal võivad abiks olla tehisintellekti rakenduste hindamisvahendid ja suunised[1]. Samuti jäetakse sageli tähelepanuta terviklik rakendamine ettevõtte strateegias, kuid see on väga oluline, et tehisintellekti edukalt kasutada turunduses ja muudes valdkondades[3].

Eetilised ja õiguslikud aspektid

Lisaks tehnilistele probleemidele tekitab tehisintellekti kasutamine ka eetilisi ja õiguslikke küsimusi. Näiteks on oht, et tehisintellekti toetatud otsustusprotsessid võivad viia diskrimineerimiseni. Õigussüsteem ei ole selleks veel piisavalt valmis[5]. Samuti kardetakse muutusi arsti ja patsiendi suhetes, mis tulenevad tehisintellekti kasutamisest tervishoiusüsteemis ja suurenevast ökonoomsusest[7].

Võimalused ja piirangud

Hoolimata probleemidest pakub tehisintellektuaalkultuur paljudes valdkondades tohutut potentsiaali. Meditsiinis lubab see paremat ravi ja tõhusamaid protsesse[7]. Tehisintellekt võib pakkuda väärtuslikku tuge ka toodete kavandamisel[9] ja projektijuhtimisel[16], näiteks ülesannete prioriseerimise ja töö lihtsustamise kaudu. Siiski on oluline mitte kasutada terminit "tehisintellekt" inflatsiooniliselt ja võtta kaine seisukoht selle tegelike võimaluste kohta[16].

Tehisintellekti kasutuselevõtt ettevõtetes eeldab võimaluste ja riskide hoolikat kaalumist. Lisaks tehnilistele aspektidele tuleb arvesse võtta ka eetilisi, õiguslikke ja sotsiaalseid küsimusi. Õige lähenemise ja toetuse korral saavad aga ka VKEd AI eeliseid kasutada. Oluline on terviklik strateegia, mis loob usaldust ja tugevdab töötajate oskusi. Sel viisil saab tehisintellektuaalkunst realiseerida oma potentsiaali ja muutuda väärtuslikuks tööriistaks paljudes valdkondades.

See KIROI üldkava pakub terviklikku lähenemist tehisintellekti rakendamiseks IT-sektoris. Rakendades KIROI samme struktureeritud viisil, saavad ettevõtted tagada, et kõik organisatsiooni tasandid on valmis AI kasutamiseks ja suudavad neid tehnoloogiaid tõhusalt kasutada.

Lisateavet leiate KIROI.ORG veebilehelt

Allikad ja lisalugemine:

[1] https://www.semanticscholar.org/paper/fd6d6a27ec41a89d53ac3c79c38adc650b6af35b
[2] https://www.semanticscholar.org/paper/c4457c74ca0bc48788463dd591803c947953291c
[3] https://www.semanticscholar.org/paper/ff5c97c22a666e08474c0dbed6ec8f199fe4c18e
[4] https://www.semanticscholar.org/paper/8f732443ee8902059517f7aec166f2ca70de736a
[5] https://www.semanticscholar.org/paper/27616692d30d55eb77e97cecfb839a20a72f3ee4
[6] https://www.semanticscholar.org/paper/5cdf0e21d5c056d3e415a508bd140fc64f555abd
[7] https://www.semanticscholar.org/paper/42cb55fc65f9824f12cc5c9a074f71813051b2e2
[8] https://www.semanticscholar.org/paper/f4d30c5ddc8df2f1c48d6519a0222d85970ae1c4
[9] https://www.semanticscholar.org/paper/2d3f8833efd09485c43b113caaae268945fb265a
[10] https://www.semanticscholar.org/paper/e19b0f1add36fee2b0c9bab5a8c08a598602841a
[11] https://www.semanticscholar.org/paper/be5781f3d58b1ef674a697d82877a69862d50684
[12] https://www.semanticscholar.org/paper/969296f981f5ab6a981bcd5fa66033fc712e3058
[13] https://www.semanticscholar.org/paper/0216b7a85b75a72edf3c8c337e5601db0e27bd81
[14] https://www.semanticscholar.org/paper/f71e742d6ea4477fca36982de0f05fa15125d47c
[15] https://www.semanticscholar.org/paper/2e47ae9c8e75e54c77a123d50f7a1c3bdc3d1e2a
[16] https://www.semanticscholar.org/paper/b2646268d7fa0927964e5515b90f3fb6f1df6e5e
[17] https://www.semanticscholar.org/paper/eb41f6c8e8858c20aacda6d36c53404050a90f28
[18] https://www.semanticscholar.org/paper/8b9cbfe076cdc55e94bb7dd0ce92c6d08009dcef
[19] https://www.semanticscholar.org/paper/8305e4ac43fc2be7b52dce3399f9fc2bf71b5d12
[20] https://www.semanticscholar.org/paper/a8a85acf319f21a6bace3b265eff6ad817fef9b8