인공 지능 (AI)은 우리 시대에 가장 유명한 기술 중 하나입니다. 헤드 라인을 가져오고, 이사회에 탑승하고, 모든 산업 전반에 걸쳐 제품을 표시합니다. 여러 모달 시스템 및 독립적 인 에이전트를 생성 할 여러 채팅 부츠를 생성 할 때는 발전 속도가 예외적입니다. 그러나 혁신적인 속도도 설계되었으며, 이는 단절이 커지고 있습니다. 모두가 AI를 원하지만 실제로 무엇을 해야할지 알고 있습니다.
이 격차는 흥분과 효과적인 실행 사이의 AI 속도 기간의 정의의 도전이됩니다. 기술은 앞서 경쟁 해 왔지만 기업 준비가 지연됩니다. 많은 비즈니스가 많은 비즈니스가 많은 비즈니스를 수행해야한다고 부패합니다. 그러나 AI가 안전하고 전략적이며 진정한 전송에 참여하는 방식은 어떻게 행동 해야하는지가 모호합니다.
교육은이 격차를 다루는 데 매우 중요합니다. 우리는 개발자와 데이터 과학자, AI 기능 및 한계의 선임 기능을 교육하려고합니다. 가치를 창출 할 수있는 가치의 위치, 그리고 확장 할 수있는 것이 무엇인지, 그리고 앞으로 나아갈 것인지 더 넓은 조직을 준비하는 방법. 이러한 지식이 없으면 AI는 AI에 위험을 의미하는 이점을 제공하지 못하는 또 다른 경기가됩니다.
NetCall의 AI 및 ML.
AI는 이미 가치를 제공합니다
이 도전이지만 AI는 이미 주의력, 높은 가치 영역에 분명한 영향을 미칩니다. 이러한 사용 사례는 종종 시끄러운 제목으로 생성되지 않지만 전략은 계획된 내용에 대한 비전을 제공합니다.
AI는 고객 서비스에서 강력한 지원 도구로 입증됩니다. 예를 들어, 실시간 요약 및 콜센터 담당자에 대한 권장 사항을 생성하고 응답의 정확도와 속도를 모두 향상시킬 수 있습니다. AI-AIR 분석은 소비자 심리 분위기 분위기와 의도적이고 더 나은 소비자 경험을 배우는 데 도움이됩니다.
훨씬 더 유망합니다. 이 기술은 지원 결정을 넘어서고 있습니다. 그것은 그들을 만들 수 있습니다. AI 시스템을 논리적으로 허용하고 문제 해결 및 최소한의 사람의 입력으로 조치를 취할 수 있습니다. 실제로, 그것은 공공 소비자 쿼리를 유명하고보다 복잡한 기회를 위해 인간 대표를 공개하는 것을 의미합니다.
AI는 운영 효율성을 증가시킵니다. 문서 관리, 채우기 및 데이터 추출과 같은 재발 기능은 자동으로입니다. 보험 또는 건강 관리와 같은 영역에서는 관리 중 많은 수의 구조화 된 구조화 및 비 구조화 데이터가 준수를 향상시킬 수 있으며 처리 시간은 크게 줄일 수 있습니다.
이 인스턴스는 화면 뒤에 나타나지만 중요합니다. 기본 운영에 대한 실용적이고 측정 가능한 개선을 나타냅니다. 그들은 직원들에게 비용을 줄이고 비용, 개선 및 고 가치 작업을 개선하기 위해 더 많은 시간을 제공합니다. 실제 가치가 아니며 엉망입니다.
실제 영향을받는 도로 장벽
그러나 우리는 모든 부드러운 것을 만들었습니다. 모든 성공적인 대화에 대해, 소집 된 조종사와 미사용 열망은 가지고 있습니다. 그렇다면 비즈니스는 무엇을 갱신할까요?
첫째, 데이터 민감도는 규제 된 산업, 특히 금융 및 건강 서비스에 대한 주요 장애물입니다. 데이터가 저장되는 곳, 프로세서 및 액세스 할 수있는 사람에 대한 질문. 규정 준수는 선택 사항이며, 대부분의 사전은 프론트 조정의 개인 정보 보호 표준을 준수하기 위해 고군분투합니다.
보안은 또 다른 성장의 시점입니다. 발전기 모델이 더 정교하면 위험을 감수하십시오. 진정한 세계가 심각한 거버넌스에 위협하기 때문에 즉각적인 백신, 모델 중독 및 야당 공격은 더 이상 가설이 아닙니다.
기술 한계는 역할을합니다. AI는 허용되지만 상당한 위험이있는 잘못된 출력을 생성하는 환상입니다. 법률 자문이나 의료 트리어와 같은 상부 주식 환경에서 이러한 오류는 비싸거나 위험 할 수 있습니다. 대부분의 모델은 여전히 교육 데이터에 여전히 포함 된 문화적 또는 언어 적 또는 언어 적 BIC를 표시합니다. 이 차이와 광범위한 채택을 제한하고 제한하십시오.
그런 다음 인프라 문제, 교육 및 대형 모델에는 강력한 계산 능력, 강력한 데이터 제어 및 잠재적 아키텍처가 있습니다. 많은 조직, 특히 소규모 조직의 경우 투자에 도달 할 수 없습니다.
이들 모두는 사일로스 또는 실험에서 실험 또는 실험에서 실험을 결합하지 않고 실험의 적용에 기여한다. 광범위한 전략과 프레임이 없으면 이러한 노력은 지속 가능한 비즈니스 가치를 얻기 위해 노력합니다.
무대를 생각하는 것이 왜 중요한가요?
이러한 배경에 비해 플랫폼 기반 접근 방식이보다 지속 가능한 모델로 등장한 것을 알 수 있습니다. 모든 AI 기능을 긁는 대신 조직, 조직은 더 안전 할 수 있으며 섹션 별 요구 사항으로 설계되었습니다.
이 단계 AI는 개발, 검사 및 구조 환경을 제공합니다. 규정 준수 제어, 설명 도구 및 결합 시스템과 같은 기능을 제공합니다. 그들은 독방 도구에서 대화를 생태계로 전달합니다.
문제, 혁신 및 리더의 이전에 대한 AI 영향보다 더 많은 가시성에 대한 확신을 제공합니다. 또한 혁신과 통제의 긴장과 걷기에 더 중요한 라인의 균형을 맞추는 데 도움이됩니다.
다음에 오는 것 : 낮은 가정, 더 많은 전략
초점은 인공 공통 지능 및 완전한 독립 기관과 같은 AI의 성숙도가 커지면서 사업은 지상에 유지되어야합니다.
우승자는 가장 빠르지 않지만 가장 확실한 기초가 구축됩니다.
이는 AI가은 총알로서 전략적 자산으로 채택하는 것을 의미합니다. 기본 흐름의 기본 기본 계획, 거꾸로 그룹 및 책임있는 관행의 책임있는 사용에주의하십시오. 감사 시스템을 만드는 것입니다. 비즈니스 목표를 제거하고 문제를 측정하기 위해 이니셔티브를 연결하는 것입니다.
이를 위해서는 조직이 문화 준비를위한 기술 기술로 투자해야합니다. 교차 기능 협력에는 AI 가치를 중심으로 공유 언어를 창출, 이해 관계자 및 공유 언어를 만드는 것이 포함됩니다. 그것은 올바른 기대와 첫 실수로부터 배우는 것을 의미합니다. 이것은 항상 플래시가 아니라는 것은 아니지만 진정한 진전이됩니다.
AI의 약속은 훌륭합니다. 그러나 약속, 낮고 전략적 운영의 길을 생각하기위한 길은 마련되었습니다. 이 권리를 얻는 비즈니스는 추구를 극도로 추구하는 것을 멈추고 효과가있는 것을 구축하기 시작하는 것입니다.
모두가 필요합니다. 그러나 무엇을 해야할지 아는 사람들은 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다.
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