Enam Ramalan Untuk Kecerdasan Buatan (AI) Pada Tahun 2022 | BAHAGIAN AUDIT DALAM
» ARTIKEL » Enam Ramalan Untuk Kecerdasan Buatan (AI) Pada Tahun 2022

Enam Ramalan Untuk Kecerdasan Buatan (AI) Pada Tahun 2022

Ia boleh menjadi kerja sepenuh masa untuk menjejaki semua kemajuan terkini dalam kecerdasan buatan (AI). Tetapi bagi pemimpin perniagaan, perkara yang lebih penting ialah mempelajari cara perkembangan baharu akan mengubah landskap daya saing dalam industri anda.

Seperti yang telah kami lakukan untuk setiap lima tahun yang lalu, kami telah mengenal pasti perkara yang kami percaya ialah enam arah aliran AI yang paling penting untuk perniagaan pada tahun 2022.

Bermula daripada kaedah baharu untuk mengukur dan meningkatkan pulangan pelaburan (ROI) kepada penggunaan baharu dalam metaverse, syarikat yang memanfaatkan arah aliran ini boleh mengembangkan keuntungan mereka dan memenuhi tujuan korporat mereka yang lebih luas. Jika anda menggunakannya dengan baik, ia boleh menjadi sebahagian daripada asas anda untuk pertumbuhan jangka panjang yang mampan.

 Artificial Intelligence (AI) - Overview, Types, Machine Learning

  1. AI akan tertumpu sepenuhnya kepada data dan awan (cloud) — menuntut pendekatan pengurusan baharu

Dengan sendirinya, data tidak boleh mencipta banyak nilai. Ia perlu disusun, dianalisis dan digunakan pada skala — yang boleh dilakukan oleh AI. Untuk pelaburan AI jenis ini benar-benar membuahkan hasil, ia perlu dibenamkan dalam sistem aplikasi yang boleh berfungsi 24 jam sehari, 365 hari setahun. Sistem ini, seterusnya, memerlukan kuasa pengkomputeran berasaskan awan yang boleh meningkatkan dan menurunkan secara kos efektif memenuhi permintaan yang sentiasa berubah. Dengan imperatif ini, jelas mengapa syarikat terkemuka semakin meningkat melabur dan mengurus data, AI dan awan (DAC) secara bersatu keseluruhan.

 

Sama pentingnya, syarikat terkemuka mengambil pendekatan kitaran hayat untuk menguruskan tiga bidang yang saling berkaitan ini. Mereka sentiasa melihat strategi: Apakah yang diperlukan oleh perniagaan? Mereka memperhalusi pelaksanaan: Apakah data, model AI beretika dan kuasa pengkomputeran yang akan memenuhi keperluan tersebut? Dan mereka meningkatkan operasi: Bagaimanakah kami boleh terus meningkatkan data, model dan jejak awan kami? Apabila data, AI dan awan berfungsi bersama dengan lancar, hujung ke hujung, hasilnya ialah sistem yang lincah dan berkuasa untuk membantu anda mengenal pasti dengan tepat data yang anda perlukan, kumpulkan atau sintesiskannya dan gunakannya untuk mengurangkan risiko dan mencari peluang baharu.

 

  1. Simulasi akan melancarkan kuasa AI dalam rantaian bekalan, metaverse dan banyak lagi

Simulasi bukanlah sesuatu yang baharu, tetapi simulasi yang disediakan oleh AI boleh menjadi transformatif. Mereka boleh membantu pemimpin perniagaan menguji banyak senario untuk membuat keputusan jangka pendek dan panjang yang betul. AI, sebagai contoh, boleh mencipta kembar digital (digital twins): simulasi terperinci aset fizikal, seperti enjin pesawat atau platform minyak. Dalam persekitaran Internet of Things (IoT), simulasi ini boleh mencipta kesetaraan digital kemudahan pembuatan atau bandar pintar. Apabila digabungkan dengan AI lain, kembar digital boleh meramalkan tingkah laku kumpulan pengguna — atau mencipta replika digital individu.

Jenis simulasi berasaskan AI skala besar lain boleh mencipta semula dan meramalkan potensi tingkah laku aset kewangan dan pasaran.

AI akan menjadi elemen asas utama apabila teknologi semakin matang ke dalam metaverse — penumpuan arah aliran teknologi yang membolehkan pengguna mengalami dunia digital kita dengan cara baharu dan dengan tahap autonomi dan kebebasan baharu.

Untuk menggunakan kuasa AI secara berkesan untuk mencipta simulasi berkaitan perniagaan, pertimbangkan (sebagai sebahagian daripada penyepaduan AI dengan awan) menjadikan kembar digital sebagai keupayaan platform. Setiap bahagian organisasi anda kemudiannya boleh membina, menggunakan dan memperbaikinya. Pertimbangkan untuk membenamkan simulasi AI ke dalam strategi, di mana anda boleh menilai perubahan pilihan pelanggan, tindakan pesaing dan dasar kawal selia. Jika anda menghimpunkan berbilang simulasi yang dicipta oleh AI, anda juga boleh mencipta rantaian bekalan yang lebih berdaya tahan, telus dan menjimatkan kos dengan memodelkan pembekal anda, dinamik pasaran dan kemungkinan gangguan.

 

  1. Tiada lagi data yang "tidak kemas": AI akan membenarkan anda mencari, menggunakan dan mengewangkannya

Data dahulunya hanya bahan mentah untuk AI. Anda perlu mengumpulkan, membersihkan, mengesahkan, melabel dan menyeragamkannya supaya AI boleh menggunakannya. Prosedur ini selalunya telah menghalang AI, seperti enjin yang halus menunggu bahan api yang ditapis dengan betul. Tetapi itu berubah. AI sedang berkembang untuk menjadikan data tidak berstruktur yang 'tidak kemas' menjadi sesuatu yang boleh digunakan - dan operasi anda yang lain - boleh digunakan.

AI boleh digunakan untuk mengumpulkan data daripada pelbagai sumber, menukar data tidak berstruktur kepada cerapan, mengesahkan dan menyeragamkannya untuk penggunaan dan tadbir urus yang lebih mudah, serta meletakkannya di hadapan orang yang betul pada masa yang sesuai. Apabila penggunaan AI anda di dalam data anda berkembang, ia boleh mencipta fabrik data — paparan 360 darjah yang bijak, sedia tindakan, terus berkembang bagi semua data yang diperlukan oleh organisasi anda. Beberapa syarikat yang memfokuskan data melangkah lebih jauh dan menyusun semula organisasi mereka untuk mencipta 'jaringan data': sistem di mana pasukan domain individu memiliki data yang AI bantu kumpulkan, bersihkan dan susun. Itu boleh membantu menyampaikan dan menskalakan produk data tersuai dengan cepat.

 

  1. Anda akan dapat menilai dan meramalkan nilai penuh AI, bukan sahaja penjimatan kos

Selalunya sukar untuk meramalkan pelaburan AI akan kembali. Teknologi adalah kompleks dan sentiasa berkembang. Malah mungkin sukar untuk mengetahui nilai yang diberikan oleh sistem AI yang sedang berjalan. Bagaimanakah, sebagai contoh, anda mengukur nilai keputusan strategik yang lebih baik? Atau bagaimana untuk meletakkan harga yang tepat pada gangguan rantaian bekalan yang tidak pernah berlaku, kerana AI mengambil isyarat pada media sosial yang memberi anda amaran awal? Memang benar bahawa nilai dijana bukan sahaja daripada kes penggunaan strategik atau operasi lanjutan AI ini, tetapi juga daripada kes penggunaan yang lebih mudah (dan sangat bernilai) — seperti memproses invois atau pesanan pembelian — yang kami panggil AI yang membosankan. Tetapi kes yang lebih maju selalunya menjadi masalah terutamanya apabila ia datang untuk menilai nilai.

Mujurlah, kaedah penilaian baharu boleh menangkap kedua-dua pulangan dan kos yang 'keras', seperti peningkatan produktiviti atau kos perkakasan, dan pulangan dan kos 'lembut', seperti pengalaman pekerja yang dipertingkatkan atau menuntut masa pakar subjek. Syarikat terkemuka juga menggunakan pendekatan portfolio untuk pelaburan AI untuk membantu meningkatkan kemungkinan kejayaan akan lebih daripada membayar kegagalan.

 

  1. Impak ESG AI akan menuntut perhatian anda

Apabila pengaruh AI berkembang, anda perlu memastikan bahawa ia melakukan lebih daripada memacu peningkatan perniagaan. Ia juga perlu mencerminkan nilai anda. Anda perlu meminimumkan bias AI supaya ia tidak menghasilkan semula berat sebelah manusia. Anda juga ingin mengurangkan jejak karbon keperluan pengiraan AI yang sering besar-besaran. Dan adalah penting untuk memastikan bahawa AI anda bertanggungjawab: boleh dipercayai, beretika dan boleh dipercayai, menawarkan pengguna dan pelanggan sama-sama tahap kebolehjelasan yang sesuai untuk keputusan yang dibuatnya.

Memandangkan keupayaan AI mencipta simulasi realistik orang sebenar memasuki arus perdana, anda juga perlu memastikan simulasi sedemikian tidak pernah digunakan untuk mengelirukan orang atau melanggar hak privasi sesiapa sahaja.

Dengan risiko alam sekitar, sosial dan tadbir urus (ESG) AI dikurangkan, anda juga boleh melihat manfaatnya. Kekuatan simulasinya, sebagai contoh, boleh membenarkan ketelusan yang lebih besar dalam operasi anda, serta keputusan yang lebih tepat tentang cara mengurangkan kesan alam sekitar atau meningkatkan kehidupan komuniti. Dengan mendayakan lebih banyak alat realiti maya, ia juga boleh memudahkan orang kurang upaya untuk mengambil bahagian sepenuhnya dalam tenaga kerja anda.

 What is Artificial Intelligence? How Does AI Work? (2022)- Great Learning

  1. AI akan menjadi terlalu penting untuk ditadbir oleh pakar AI

Mentadbir AI menimbulkan cabaran istimewa. Ia adalah sasaran yang bergerak, memasukkan data baharu yang sensitif secara berterusan dan menyokong lebih banyak keputusan dan tindakan kritikal perniagaan. Ia juga merupakan teknologi yang sangat kompleks dan ia melakukan perkara (seperti kerja kreatif) yang belum pernah dilakukan oleh teknologi sebelum ini. Pasukan tadbir urus standard anda mungkin tidak mempunyai kemahiran perniagaan dan teknikal untuk bersaing — dan pakar AI anda mungkin tidak memahami hasil yang diperlukan oleh pihak berkepentingan anda.

Jawapannya ialah tadbir urus hujung ke hujung kitaran hayat data-AI-cloud (DAC), menyepadukan risiko, AI dan pemimpin perniagaan. Tadbir urus ini akan mempunyai prosedur, peranan dan tanggungjawab baharu untuk setiap tiga barisan pertahanan anda. Masing-masing mempunyai peranan dalam menentukan sama ada penyelesaian AI harus memasuki pembangunan, pengeluaran atau operasi. Jika penyelesaian itu memasuki operasi, setiap satu juga akan membantu memutuskan bila ia perlu dilatih semula, direka bentuk semula atau dihentikan. Untuk melakukan bahagian mereka, ramai pemimpin perniagaan anda mungkin perlu mempelajari beberapa asas AI dan sains data. Hanya selepas itu mereka akan dapat membentuk sistem AI untuk memastikan hasil perniagaan yang betul dan transformasi digital yang sebenar.

Tarikh Input: 13/04/2022 | Kemaskini: 13/04/2022 | faiz_suparman

PERKONGSIAN MEDIA

BAHAGIAN AUDIT DALAM
Universiti Putra Malaysia
43400 UPM Serdang
Selangor Darul Ehsan
03-9769 1346
03-9769 1346
03-9769 6176
WVMBLAZ:11:04