Как защитить свою компанию: Риски и решения

Технологическая индустрия имеет долгую историю циклов ажиотажа, начиная с чрезмерного использования фраз вроде «использование мощи интернета» в девяностых годах во время бума доткомов и заканчивая недавней тенденцией компаний к ребрендингу с использованием термина «блокчейн», чтобы искусственно завышать цены своих акций на целых 394%. Эта модель преувеличенных заявлений и мимолетных технологических мод хорошо известна.

Сегодня центр внимания сместился с блокчейна и криптовалют на искусственный интеллект (ИИ). Поскольку ИИ привлекает все больше внимания, мы наблюдаем новое явление: «отмывание ИИ». Этот термин относится к практике, когда компании делают преувеличенные или необоснованные заявления о своих возможностях ИИ, чтобы привлечь инвестиции или повысить свое положение на рынке. Несмотря на технологические достижения, тактика введения в заблуждение и чрезмерного раздувания остается неизменной.

Отмывание ИИ привлекло внимание регулирующих органов, таких как Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC). Однако для предприятий крайне важно быть бдительными и активными, чтобы защитить себя от этих вводящих в заблуждение заявлений. Как вы можете защитить свою организацию от ловушек AI Washing и гарантировать, что вы инвестируете в подлинные продукты и услуги, основанные на AI?

Чтобы снизить риски, рассмотрите следующие стратегии:

• Должная осмотрительность: Проведите тщательное исследование технологий ИИ и поставщиков, которых вы рассматриваете. Не ограничивайтесь маркетинговыми материалами и ищите независимые обзоры и экспертные мнения.
• Проверка заявлений: Запросите подробные объяснения того, как работает технология ИИ, и попросите реальные примеры или доказательства эффективности. Проверяйте эти заявления с помощью сторонних оценок или отзывов.
• Оценка прозрачности: Выбирайте поставщиков, которые открыто говорят о своих технологиях и методологиях. Избегайте тех, кто расплывчато или неохотно делится подробной информацией.
• Нормативные рекомендации: Будьте в курсе нормативных рекомендаций и стандартов, связанных с ИИ. Понимание правового ландшафта может помочь вам распознавать и оспаривать вводящие в заблуждение заявления.
• Оценка риска: Проведите оценку риска, чтобы оценить потенциальное влияние принятия новых решений ИИ. Рассмотрите как технические, так и этические последствия технологии.

Будучи активными и информированными, вы сможете лучше ориентироваться в меняющемся ландшафте ИИ и защитить свой бизнес от ловушек ИИ-мойки.

Защита вашего бизнеса от вводящих в заблуждение заявлений об ИИ

В последние годы в технологической отрасли наблюдается тревожная тенденция, когда компании наклеивают этикетку ИИ на продукты или услуги без существенной поддержки. Яркий пример промывки ИИ появился с технологией Amazon «Just Walk Out», которая позиционировалась как передовая система ИИ, позволяющая клиентам выбирать товары и уходить, не оформляя заказ. Однако позже выяснилось, что система по-прежнему в значительной степени опиралась на ручной труд: около 1000 работников в Индии обрабатывали почти 75% проверок транзакций. Хотя Amazon отвергла эти обвинения как неточные, ущерб ее репутации уже был нанесен.

Чтобы защитить свой бизнес от вводящих в заблуждение заявлений об ИИ, важно критически подходить к потенциальным инвестициям. Начните с тщательной проверки любой технологии ИИ, которую вы рассматриваете для внедрения. Убедитесь, что компонент ИИ является подлинным и неотъемлемой частью продукта, а не просто поверхностной функцией. Взаимодействуйте с поставщиками, чтобы получить четкое представление об их технологии, требуя подробных объяснений и доказательств того, как работает их ИИ. Подлинные решения ИИ должны быть подкреплены конкретной, проверяемой документацией и данными о производительности.

Также разумно искать независимые оценки технологии. Сторонние обзоры могут предоставить беспристрастную точку зрения на фактические возможности продукта или услуги. Оцените, действительно ли ИИ улучшает функциональность или это просто маркетинговый ход. Осведомленность о нормативных стандартах и ​​рекомендациях, связанных с ИИ, может помочь вам определить и подвергнуть сомнению потенциальные методы мойки ИИ.

Эффективные стратегии выбора поставщика

ИИ стал неотъемлемой частью многих бизнес-функций, от автоматизированных маркетинговых кампаний и перекрестных продаж до административных задач и процессов подбора персонала. Тем не менее, эффективность ИИ принципиально связана с качеством данных, используемых для обучения его алгоритмов. Обеспечение точности и отсутствия предвзятости этих данных имеет решающее значение, и выбор правильного поставщика играет в этом значительную роль.

Чтобы принимать обоснованные решения при выборе поставщика, полагайтесь на врожденный скептицизм и аналитические навыки вашей команды. Их способность критически оценивать заявления и избегать принятия информации за чистую монету будет ценным активом. Начните с проведения тщательного исследования в Интернете, чтобы собрать информацию от других компаний, которые использовали решение поставщика. Отзывы на таких платформах, как Google и Trustpilot, могут дать первоначальное представление о производительности и надежности поставщика.

Для более глубокой оценки активно обращайтесь к существующим клиентам поставщика. Эта прямая обратная связь может дать более четкую картину надежности поставщика, методов безопасности и этических стандартов. Взаимодействие с этими клиентами поможет решить любые проблемы и гарантировать, что поставщик соответствует потребностям и ценностям вашей организации. Предприняв эти шаги, вы сможете лучше оценить пригодность поставщика и принять более обоснованные решения, которые поддержат эффективное внедрение ИИ в вашем бизнесе.

Максимизация рентабельности инвестиций с помощью масштабируемых и интегративных решений на основе ИИ

Когда вы впервые изучаете ИИ, крайне важно выйти за рамки первоначальной реализации и подумать о том, как это повлияет на ваш бизнес в долгосрочной перспективе. Во времена экономической неопределенности технологические проекты тщательно изучаются на предмет их деловой ценности, ощутимых преимуществ и окупаемости инвестиций (ROI). Принцип «Вы не можете улучшить то, что не измеряете» здесь особенно актуален.

С самого начала убедитесь, что выбранный вами поставщик предоставляет четкие метрики и ключевые показатели эффективности (KPI), связанные с проблемами, которые решает его решение на основе ИИ. В зависимости от вашей отрасли и целей — будь то сокращение расходов, увеличение доходов или улучшение клиентского опыта и производительности — эти метрики помогут вам оценить эффективность и ценность ИИ.

Избегайте ловушек накопления технического долга, понимая, как решение на основе ИИ будет интегрироваться с вашими текущими процессами, рабочими процессами и инструментами. Оцените, может ли оно повысить ценность для различных отделов вашей организации, а не только для области, напрямую использующей ИИ.

Будьте осторожны с менталитетом «двигайся быстро и ломай все». Важно иметь дальновидный подход, учитывая, как решение ИИ будет развиваться и масштабироваться в соответствии с потребностями вашего бизнеса. Успех ваших инвестиций в ИИ в конечном итоге будет измеряться его воздействием, поэтому ваш поставщик должен иметь возможность с самого начала сформулировать ожидаемые результаты и выгоды.

Вместо того, чтобы развертывать модели ИИ непосредственно в реальной среде, начните с пилотных проектов. Тестирование ИИ в контролируемых условиях позволяет вам оценить его реальную производительность и внести необходимые коррективы перед более широким внедрением.

Наконец, осознайте, что ИИ — это непрерывный процесс, а не разовое развертывание. Системы ИИ требуют постоянных корректировок и улучшений на основе отзывов о производительности. Поэтому любое соглашение с поставщиком ИИ должно включать положения о постоянной поддержке и регулярных обновлениях, чтобы гарантировать, что система продолжает соответствовать вашим меняющимся потребностям.