Accenture: Bare 16% av bedriftene har funnet ut hvordan AI skal arbeide i skala

Samarbeid er nøkkelen til å gjøre AI- og IoT-arbeid Bedrifter må samarbeide og sikre at innkjøp for å bli vellykket med transformasjonsteknologi som kunstig intelligens og Internet of Things.

Mange selskaper sitter fast i blindvei-piloter mens en elite noen har funnet ut hvordan de skal få kunstig intelligens (AI) til å fungere i stor skala, ifølge en ny Accenture-rapport.

"AI: Built to Scale" viser hvor vanskelig denne transformasjonen er, så vel som hva som skal til for å gjøre det vellykket.

"Rapporten fant i et nøtteskall at flertallet av selskapene virkelig sliter med å skalere AI, " sier Bob Berkey, MD, Accenture Applied Intelligence. "De sitter fast i Proof of Concept Factory, gjennomfører AI-eksperimenter og piloter, men oppnår en lav skaleringssuksess og et lite avkastning på AI-investeringene."

Accenture undersøkte 1500 ledere på C-nivå over 16 bransjer for å avgjøre hva som gjør AI-prosjekter vellykkede. Accenture identifiserte tre faser i AI-utviklingen:

  • Proof of Concept Factory - tåpet arbeid, ingen oppmerksomhet på administrerende direktør, ingen skala
  • Strategisk skalering - eksperimentell tankesett som oppnår skala og avkastning
  • Industrialisert for vekst - bedriftskultur av AI, klar visjon, beregninger og styring

Å få AI-overgangsretten har betydelig økonomisk avkastning. Accenture-analytikerne fant en positiv sammenheng mellom vellykket skalering av AI og tre viktige mål for økonomisk verdivurdering: Foretaksverdi / inntektsgrad, pris / inntjeningsgrad og pris / salgstall. Selskaper som fikk denne retten så et gjennomsnittlig løft på 32% på hver av disse beregningene.

Telemedisin, AI og dyp læring revolusjonerer helsevesenet (gratis PDF)

"Forskningen vår indikerer at flytting til Industrialised for Growth-stadiet vil muliggjøre konkurransedyktig differensiering, som er korrelert med betydelig høyere økonomiske resultater, " sa Berkey.

Administrerende direktører må utføre disse tre oppgavene for å nå vekstfasen av AI:

  • Mestre datasettet
  • Gjør AI til en lagidrett
  • Fokuser på jeg i ROI

Her er Accentures råd om hvordan du gjør det.

Mestre datasettet

Strategiske skalere er eksperter på å strukturere og administrere data fra oppretting til forvaring til forbruk. De anerkjenner viktigheten av forretningskritiske data og anser økonomiske, markedsførings-, forbruker- og stamdata som prioriterte domener.

"Dette kan være et skremmende område å takle, og vanskelig å knytte spesifikk avkastning på, men å få dette trinnet riktig vil betale utbytte i forhold til hva en organisasjon kan oppnå når den får dette trinnet riktig, " sa Berkey.

Berkey fortsatte at de mest suksessrike selskapene investerer stort i datakvalitet, datastyring og datastyringsrammer.

"Det er mer sannsynlig at selskaper som skalerer AI skal ha et større og mer nøyaktig datasett, og de integrerer interne og eksterne datasett som en standardpraksis, " sa han.

De bruker de riktige verktøyene også: Cloud-baserte datasjøer, data engineering / data science arbeidsbenker, og data og analytics søk.

Gjør det til en lagidrett

Alle må være ombord for at AI-prosjekter skal lykkes. Det første trinnet er å sørge for at arbeidet er front og sentrum med selskapsledelse. Neste trinn er å danne et mangfoldig team for å styre arbeidet. Berkey sa at topputøvere overgår de kampfylte gruppene med 20 prosentpoeng alene i dette området.

"Det er mer sannsynlig at selskaper som sliter med å skalere AI, er avhengige av en ensom mester i teknologiorganisasjonen for å drive AI-innsats, noe vår forskning ikke synes er nok, " sa Berkey.

Disse teamene skal omfatte dataforskere, datamodeller, visualiseringseksperter, maskinlæring, data og AI-ingeniører, og ha tydelig sponsing fra toppen.

Løpende opplæring er også viktig for å sikre at ansatte har forståelse for hvordan AI bruker deres rolle, og forstår og implementerer ansvarlig AI.

"Så viktig som det er for å få det teknologiske aspektet riktig, bedrifter vil ikke få suksess med adopsjon med mindre ansatte er opptatt av å komme om bord med AI-initiativer, " sa Berkey.

Fokuser på jeg i ROI

Accenture-analytikere rapporterer at selskapene som har kommet seg til tredje fase av AI-revolusjonen, har investert betydelig tid og krefter på å legge grunnlaget. Disse selskapene setter lengre tidslinjer for AI-prosjekter, alt fra ett til to år. Accenture rapporterer at disse lederne er "mer forsettlige med en mer realistisk forventning når det gjelder tidsskala og hva som skal til for å gjøre det på en ansvarlig måte."

Berkey sa at suksess også krever fleksible forretningsprosesser og tydelig definert ansvarlighet. "De må ha struktur og styring på plass - inkludert en klart definert strategi og driftsmodell, " la han til.

Accenture-analytikerne fant også ut at størrelse ikke betyr noe. Små selskaper vil like sannsynlig lykkes som store, så lenge ledergruppen installerte riktig AI-tankesett.

Cybersecurity Insider Nyhetsbrev

Styrke organisasjonens IT-sikkerhetsforsvar ved å holde deg oppdatert om de siste nettbaserte sikkerhetsnyhetene, løsningene og beste praksis. Leveres tirsdager og torsdager

Registrer deg i dag

© Copyright 2021 | pepebotifarra.com