Panel yang menampilkan: Åsa Tamsons – VP Eksekutif, Ericsson Ellinor Schrewelius – Kepala Sekolah IR, Verdane … (+)
Di seluruh dunia bisnis, gagasan adopsi proaktif dari alat AI diambil. Seringkali ada rasa urgensi yang menimpa tim kepemimpinan ketika mereka melihat apa yang terjadi di sektor tertentu. Tapi bagaimana mereka bergerak maju?
Salah satu titik terang dari KTT Davos Januari ini adalah panel dengan Laura Rudas dari Palantir dan Ellinor Schrewelius dari perusahaan investasi Verdane, serta Asa Tamsons dari Ericsson dan Solveigh Hieronimus, seorang mitra senior di Mickinsey.
Berikut adalah beberapa wawasan yang keluar dari pembicaraan yang terkait dengan kemajuan bisnis dengan AI di era yang menarik ini.
Kebutuhan akan Kecepatan
Memperhatikan bahwa “waktu terbaik kedua untuk memulai adalah sekarang,” Tamsons menyarankan bahwa bisnis yang tidak bekerja untuk mengintegrasikan AI akan ditinggalkan dalam debu.
“Kemajuan yang akan memakan waktu 20 atau 30 atau 40 tahun sekarang dapat dilakukan lebih cepat,” tambah Schrewleius, mengutip kekuatan komputasi AI dan kuantum.
“Kecepatan penting,” kata Rudas, “jadi terapkan teknologi terbaik yang bisa Anda dapatkan.”
Merenungkan sumber energi
“Ambil energi sebagai contoh,” kata Schrewelius. “Ada banyak (jenis) kemajuan yang terjadi (dengan) sumber energi yang berbeda. Akan ada tantangan besar dalam cara Anda mendistribusikan dan mengonsumsi dan memproduksinya … tetapi juga, kekuatan komputasi sebenarnya akan memungkinkannya untuk benar -benar bekerja. “
Itu berdering benar ketika Anda melihat bagaimana AI memengaruhi bisnis jauh melampaui vertikal. Kami telah melihat bagaimana, misalnya, AS akan mendorong ke depan pada inisiatif tenaga nuklir baru, sebagian besar hanya untuk memberi makan pusat data. Terrapower adalah salah satu pemain perusahaan, dan kemudian ada arahan pemerintah baru seperti tindakan maju dan berencana untuk meluncurkan kemampuan tenaga nuklir baru.
Jadi ini kemungkinan akan menjadi bagian besar dari diskusi ketika datang ke penskalaan aplikasi bisnis.
Selesaikan masalah terbesar
Dalam berbicara tentang memahami lintasan bisnis, panel membahas perlunya mencari aplikasi yang paling relevan dengan bisnis, dan kemudian menerapkan teknologi yang tepat dan tim yang tepat.
“Anda perlu menautkan kecerdasan buatan yang tersedia dengan data perusahaan Anda, untuk menghasilkan hasil waktu nyata yang menyelesaikan masalah utama Anda,” kata Rudas. “Ini bukan tentang … memproduksi mewah (solusi) untuk rapat dewan Anda. Ini: Apa masalah yang paling sulit dan terbesar, karena Anda memiliki kesempatan unik dengan AI, untuk menyelesaikannya, dan itulah tujuan AI. “
Dengan kata lain, ini bukan hanya pertanyaan untuk mendapatkan semacam solusi generik atau boilerplate dari analis industri secara keseluruhan – itu berkaitan dengan apa yang sebenarnya dibutuhkan bisnis tertentu, dan apa yang paling menantang dalam organisasi tertentu.
Mungkin terkait dengan pengembangan produk, atau mungkin terkait dengan manajemen hubungan pelanggan. Mungkin itu sesuatu di sekitar akuisisi bakat. Apa pun itu, proses identifikasi itu penting. Untuk inspirasi lebih lanjut, periksa Daftar ini tidak kurang dari 50 kasus penggunaan Dari Microsoft, sebagai permulaan. (Memperkaya pengalaman karyawan, menekuk kurva, dll.)
Menciptakan ontologi
Kemudian, Rudas juga berbicara tentang membuat ontologi di sekitar premis pusat untuk aplikasi AI.
Dia menunjuk penggunaan data yang tidak terstruktur (atau kurang terstruktur) sebagai kepala sekolah.
“Membuat yayasan data yang memungkinkan kolaborasi adalah sesuatu yang akan saya mulai,” katanya.
Dengan kata lain, bisnis menggunakan agregasi data untuk mendapatkan apa yang mereka butuhkan, untuk menargetkan kasus penggunaan besar mereka, dan kemudian mereka menerapkan teknologi, dan orang -orang.
Memecah hal -hal menjadi langkah -langkah
Panel ini juga membahas membuat tantangan besar menjadi potongan ukuran gigitan.
“Ini tantangan kepemimpinan,” kata Hieronimus.
Itu adalah satu takeaway tambahan, bagi saya, dari sesi ini: masuk akal untuk memetakan inisiatif AI secara modular, untuk lebih memahami cara mengintegrasikan teknologi ini. Bahkan di era cloud, analis (dan jurnalis teknologi) berbicara tentang bagaimana integrasi itu penting – sehingga teknologi baru membantu pekerja manusia, daripada menghambat proses alur kerja mereka. Pikiran dan perawatan yang disengaja itu akan membuat semua perbedaan.
Tetap disini saat kami merinci lebih banyak wawasan yang keluar dari peristiwa baru -baru ini di tahun spanduk besar ini untuk AI.
