Găsirea beneficiilor prin tehnologia AI

În iunie 2023, liderii din domeniul tehnologiei și directorii de servicii IT au avut parte de un fulger îndreptat spre ei când... McKinsey a publicat raportul „Potențialul economic al inteligenței artificiale generative: următoarea frontieră a productivității”. Acesta a amintit de un moment din anii 2010, când Amazon Web Services a lansat o campanie publicitară adresată conducerii executive din Main Street: De ce ar permite vreun director responsabil din punct de vedere fiscal echipelor sale IT să cheltuiască cheltuieli de capital pentru servere și software, când AWS costă doar 10 cenți per mașină virtuală? 

Furnizorii înțeleg că aceste tipuri de rapoarte și publicitate agresivă privind riscurile concurențiale proiectate asupra unui sector industrial ar genera numeroase apeluri din partea consiliilor de administrație către directorii executivi, de la directorii executivi la personal, toți întrebând: „Ce facem cu IA?”. Când li s-a cerut să „facă ceva cu IA”, conducerea tehnică și organizațiile lor au răspuns prompt - uneori cu reticență, alteori cu entuziasm - pentru oportunități aprobate de muncă pentru a pune mâna pe o tehnologie nouă. În acel moment, nu a mai fost timp să se facă diferența între randamentele comerciale reale obținute prin aplicarea IA și cazurile de utilizare a „noutății IA” care erau mai degrabă mașini Rube Goldberg decât descoperiri tangibile. 

Oportunitatea de astăzi: Câștiguri semnificative în automatizare 

Când liderii reacționează la panică imediată, apar adesea noi riscuri și măsuri de atenuare a acestora pentru afaceri. Două exemple recente evidențiază consecințele grăbirii de a implementa și publica rezultatele pozitive ale adoptării inteligenței artificiale. Wall Street Journal a relatat în aprilie 2025 despre... companii care se luptă să obțină profit din IADoar câteva săptămâni mai târziu, a acoperit Retragerea de către MIT a unei lucrări tehnice despre IA, unde rezultatele care au dus la publicarea sa nu au putut fi justificate.  

Deși aceste rapoarte demonstrează capcanele dependenței excesive de inteligența artificială fără bariere de bun simț, nu totul este pe drumul cel bun în ceea ce privește adoptarea inteligenței artificiale în întreprinderi. Rezultate incredibile au fost obținute prin utilizarea judicioasă a inteligenței artificiale și a tehnologiilor conexe în automatizarea proceselor în toate industriile. Acum, că am trecut de etapa „frica de a rata ceva” și putem trece la treabă, unde sunt cele mai bune locuri în care să căutați valoare atunci când aplicați inteligența artificială în automatizarea afacerii dvs.?  

Deși chatboții sunt aproape la fel de omniprezenți ca noile descărcări de aplicații pentru telefoanele mobile, aplicațiile IA care realizează automatizare și câștiguri de productivitate se aliniază cu scopul și arhitectura unică a sistemului IA subiacent pe care sunt construite. Modelele dominante în care se realizează câștigurile IA se reduc în prezent la două lucruri: limbajul (traducerea și modelele) și datele (crearea de noi formate și căutarea de date).  

Exemplul unu: Prelucrarea limbajului natural  

Provocarea automatizării producției: Analiza Modurilor de Defecțiune și a Efectelor (FMEA) este atât critică, cât și adesea laborioasă. Nu este întotdeauna efectuată înainte de o defecțiune a echipamentului de producție, așa că, de foarte multe ori, FMEA apare într-un scenariu stresant de întrerupere a liniilor de producție. În cazul Intel, o amprentă globală a unităților de producție separate de distanțe mari, împreună cu fusuri orare și diferențe de limbă preferată, face ca găsirea cauzei principale a unei probleme să fie și mai dificilă. Se cheltuiesc săptămâni de efort ingineresc pentru fiecare analiză FMEA repetată pe flote mari de unelte răspândite între aceste unități.  

SoluţieValorificați serverele de calcul CPU deja implementate pentru procesarea limbajului natural (NLP) în jurnalele instrumentelor de fabricație, unde observațiile despre operațiunile instrumentelor sunt menținute de tehnicienii locali de producție. Analiza a aplicat, de asemenea, analiza sentimentelor pentru a clasifica cuvintele ca fiind pozitive, negative sau neutre. Noul sistem a efectuat FMEA pe șase luni de date în mai puțin de un minut, economisind săptămâni de timp de inginerie și permițând liniei de fabricație să întrețină proactiv echipamentele într-un program preventiv, în loc să suporte perioade de nefuncționare neașteptate.  

Provocarea instituțiilor financiare: Limbajele de programare utilizate în mod obișnuit de inginerii software au evoluat. Instituțiile de referință mature s-au format adesea printr-o serie de fuziuni și achiziții de-a lungul anilor și continuă să se bazeze pe sisteme critice care se bazează pe limbaje de programare vechi de 30 de ani cu care inginerii software din ziua de azi nu sunt familiarizați. 

Soluţie: Folosește NLP pentru a traduce între limbaje de programare vechi și noi, oferind inginerilor software impulsul necesar pentru a îmbunătăți funcționalitatea sistemelor operaționale critice. Folosește puterea inteligenței artificiale în loc să faci o rescriere riscantă sau un upgrade masiv. 

Exemplul doi: Specificațiile produselor companiei și modelele generative de inteligență artificială 

Provocarea automatizării vânzărilor: Timpul necesar pentru reformatarea datelor de produs ale unei companii într-un format specific de cerere de ofertă pentru un client a reprezentat o provocare continuă în toate industriile. Echipele de lideri de vânzări și tehnici petrec săptămâni întregi de lucru în diferite conturi, reformatând aceleași date rădăcină între formatele de documente PowerPoint sau Word preferate. Timpii de răspuns ai clienților au fost măsurați în săptămâni, în special dacă cererile de ofertă necesitau revizuiri juridice. 

Soluţie: Prin utilizarea inteligenței artificiale generative combinate cu o tehnică de extragere și solicitare a datelor numită generare augmentată de recuperare (RAG), companiile pot reformata rapid informațiile despre produse între diferite formate de răspuns RFP solicitate de clienți. Timpul petrecut mutând datele între diferite documente și diferite tipuri de documente doar pentru a găsi o eroare neforțată în mutare este redus la ore în loc de săptămâni.  

Provocarea automatizării politicilor de resurse umane: Navigarea prin procesele interne poate fi consumatoare de timp și confuză atât pentru departamentul de resurse umane, cât și pentru angajați. Consecințele interpretărilor greșite, ale întreruperilor de acces și ale expunerii informațiilor personale sau ale datelor private sunt extrem de importante atât pentru companie, cât și pentru individ. 

Soluţie: Combinați inteligența artificială generativă, RAG și un chatbot interactiv care folosește resurse atribuite angajaților pentru a determina identitatea și drepturile de acces, oferind angajaților formate de chat interactive bazate pe interogări pentru a le răspunde la întrebări în timp real. 

Găsirea celor mai bune cazuri de utilizare pentru IA 

Într-o lume în care 80% până la 90% pentru toate demonstrațiile de concept în domeniul inteligenței artificiale Dacă implementarea nu reușește să se scaleze, acum este momentul să dezvolte un cadru bazat pe prudență. Luați în considerare începerea cu o evaluare a strategiei și guvernanței datelor. Apoi, găsiți oportunități de a compara eforturile de succes în automatizarea bazată pe inteligență artificială la companii similare, prin discuții între colegi. Politicile și procesele clare, bazate pe reguli, oferă cele mai bune oportunități pentru a începe o călătorie de succes în automatizarea bazată pe inteligență artificială în cadrul companiei dumneavoastră. În cazul în care întâlniți surse de date disparate (de exemplu, baze de date nestructurate, video, structurate) sau procese neclare, mențineți controale decizionale mai stricte, bazate pe implicarea umană, pentru a evita expunerea neașteptată la date sau token-uri și depășirile de costuri. 

Pe măsură ce ciclul hype-ului IA se răcește și presiunea asupra afacerilor crește, acum este momentul să devenim practici. Aplicați IA în cazuri de utilizare bine definite și începeți să deblocați beneficiile automatizării care vor conta nu doar în 2025, ci și în anii următori.

Acest conținut a fost produs de Intel. Nu a fost scris de echipa editorială a MIT Technology Review.