𝗧𝗵𝗲 𝗔𝗜 𝗥𝗲𝗰𝗸𝗼𝗻𝗶𝗻𝗴: 𝗪𝗵𝘆 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗮𝗻𝗶𝗲𝘀 𝗔𝗿𝗲 𝗟𝗲𝗳𝘁 𝗕𝗲𝗵𝗶𝗻𝗱
Il periodo dell'entusiasmo per l'IA è finito.
Le aziende hanno trascorso anni a correre per utilizzare strumenti come ChatGPT. Ora, i leader si trovano di fronte a una nuova domanda. Vogliono sapere se l'IA migliora i profitti.
Un nuovo rapporto di McLean Forrester spiega perché molte aziende non riescono a vedere risultati. Cadono nella trappola dei progetti pilota. Lanciano piccoli progetti che portano guadagni minimi ma non riescono a scalare.
Per vincere, è necessario comprendere tre livelli di IA.
IA Orizzontale Questi sono strumenti generici. Funzionano per compiti semplici come riassumere rapporti pubblici. Potresti riscontrare un aumento della produttività del 5% - 10%. Tuttavia, questi strumenti falliscono quando i compiti richiedono la conoscenza specifica della tua azienda.
IA Ibrida Questa è la via di mezzo più intelligente. Utilizza un metodo chiamato Retrieval-Augmented Generation (RAG). Colleghi un modello di grandi dimensioni ai tuoi dati interni, come policy e record dei clienti. Ciò migliora la precisione e mantiene i dati al sicuro senza l'elevato costo di costruzione di un nuovo modello.
IA Verticale Questo è il livello più alto. È uno strato di intelligenza personalizzato costruito per i tuoi flussi di lavoro specifici. Ad esempio, una banca utilizza l'IA Verticale per esaminare le domande di prestito rispetto a regole rigorose. Non si limita a fornire informazioni; partecipa alle funzioni aziendali principali.
Come prepararsi per il 2027:
- Smetti di inseguire il costo più basso. Trova la soluzione che risolve i tuoi problemi aziendali più difficili.
- Sistema la tua infrastruttura dati. I tuoi dati proprietari sono il tuo unico vantaggio. Non puoi costruire una buona IA su dati disordinati.
- Utilizza una roadmap a fasi. Inizia con l'IA Ibrida per costruire fiducia e mostrare valore. Poi passa all'IA Verticale.
I vincitori non saranno le aziende con i budget più grandi. Saranno le aziende che allineano l'IA alle proprie esigenze aziendali specifiche.
Fonte: https://dev.to/mcleanforresterllc/the-ai-reckoning-why-most-companies-are-getting-left-behind-175i
Community di apprendimento opzionale: https://t.me/GyaanSetuAi