Много организации по света увеличават разходите си за изкуствен интелект, без да са изградили ИТ основите, които са им необходими за безопасно и мащабно внедряване на AI, предупреди доклад на аналитичната компания Forrester.
Постигането на добри резултати от изкуствения интелект зависят повече от зрелостта на ИТ „основите“, отколкото от бързия напредък в моделите и инструментите. За да берем полезни плодове от навлизането на AI, първо трябва да се справим с пропуските в управлението, качеството на данните, готовността на архитектурата и оперативните практики, сочи изследователският коментар „Ръководство на CIO за готовност за изкуствен интелект“ на Forrester.
Въпросните пропуски могат да доведат до неуспех на пилотните проекти, по-високи разходи и оперативни проблеми. Слабият контрол увеличава и риска за репутацията, особено когато изкуственият интелект е насочен към клиентите или се използва в регулирана среда.
Основите на първо място
Много фирми надценяват ползите от по-новите модели на изкуствен интелект, като същевременно подценяват работата, необходима за надеждното им изпълнение в реална бизнес-среда. Фрагментираното, непоследователното управление на данните и остарялата инфраструктура остават пречки, според Forrester.
В същото време екипите се опитват да отидат отвъд експериментирането и да направят нещо трайно и полезно. Това измества вниманието от избора на модел към оперативната готовност на ИТ и поставя отговорността върху ИТ директорите да оценят дали организацията разполага с дисциплината и контрола, необходими за по-мащабно внедряване.
Зрелостта на ИТ е ключовият фактор за успеха на AI, подчертават от Forrester. „Трансформацията с AI е точно толкова силна, колкото силни са ИТ възможностите, които стоят в основата ѝ“, каза Фредерик Жирон, вицепрезидент и старши директор по изследванията във Forrester.
Контроли за сигурност
Forrester също така обръща внимание на сигурността на AI. Конвенционалните контроли за достъп и наблюдение не се справят адекватно с рисковете, специфични за AI, според анализаторите.
Трябва да се мисли за проблеми като бърза манипулация, отклонение на модела и опасно поведение на агентите. Докладът цитира рамката AEGIS на Forrester като модел за управление на сигурността, идентичността и риска, специфични за AI.
Данни и платформи
Качеството и консистентността на данните са не по-малко важни от управлението и сигурността. Изследването твърди, че AI системите отразяват точността и надеждността на данните, използвани за тяхното изграждане и експлоатация.
Затова е нужна строгост в проследяването на произхода на данните, на качеството на метаданните и контрола на достъпа, базиран на роли.
Готовност на работната сила
Освен технологиите и управлението, докладът определя готовността на работната сила като съществена за устойчивото внедряване. В него се казва, че ИТ директорите се нуждаят от екипи, които могат да си сътрудничат между различните функции и да се адаптират, когато изкуственият интелект се вгражда в работните процеси.
Изследването подчертава AI грамотността и по-ясните роли за сътрудничество между човек и AI като фактори, които влияят върху внедряването – и съпротивата. Forrestser призовава организациите да планират промени в оперативната работа, включително как се обработват изключенията, кой е отговорен за резултатите и как персоналът валидира генерираните от ИИ резултати.
„ИТ директорите трябва да устоят на гравитационното привличане на шума около изкуствения разум и вместо това да се съсредоточат върху единствения фактор, който постоянно определя успеха на ИИ: зрeлостта на техните ИТ основи“, заключава докладът.
