Малые и средние предприятия (МСП) и микропредприятия могут извлечь несколько важных уроков из эволюции проектов искусственного интеллекта (ИИ), описанной в статье Гранта Гросса для платформы CIO US и адаптированной Рейнальдом Флешо для CIO France.
Сегодня компании, включая МСП, массово инвестируют в искусственный интеллект (ИИ), часто движимые страхом упустить стратегическую возможность. Однако, согласно исследованию IBM, только 25% проектов достигают своих целей, и лишь 16% были развернуты в масштабах всей компании, что свидетельствует о пробелах в подготовке и управлении инициативами в области ИИ. Спустя три года после дебюта ChatGPT отрасль все еще с трудом демонстрирует четкую окупаемость инвестиций (ROI) для проектов ИИ.
Действительно, многие компании начинают внедрять ИИ, не определив реальную бизнес-потребность. Многие отдают предпочтение экспериментальным проектам или «модным» решениям, таким как генерация контента, но забывают о решении проблем, имеющих ключевое значение для их деятельности и стратегии. Это часто приводит к нерациональному распределению ресурсов.
Еще один камень преткновения: отсутствие внутренней подготовки. Успех проектов ИИ требует точных и организованных данных, а также хорошо структурированной экосистемы. Этот процесс требует времени, инвестиций и сильных внутренних компетенций, которые многие структуры недооценивают.
Столкнувшись с этими неудачами, компании начинают применять более взвешенный подход: 37% руководителей теперь заявляют, что предпочитают точность и медлительность скорости и рискам. Руководители все больше полагаются на практические и измеримые кейсы, отдавая предпочтение проектам с прямым влиянием на их бизнес. Эта более прагматичная стратегия показывает важность освоения основ перед использованием сложных технологий.
Для МСП и микропредприятий крайне важно усвоить эти уроки:
- Четко определить конкретную потребность перед началом проекта.
- Подготовить надежную базу данных, а также оценить риски и выгоды.
- Инвестировать в компетенции для максимизации шансов на успех.
С подходом, ориентированным на бизнес-приоритеты и продуманным развертыванием, МСП и микропредприятия могут извлечь выгоду из ИИ и избежать дорогостоящих ошибок.
