Was ist das Potenzial für den KI-Betrieb in Unternehmen?

Mit der kontinuierlichen Integration von Wi-Fi6, 5G-Technologie und IoT-Technologie wird erwartet, dass in den nächsten Jahren Milliarden zusätzlicher Geräte ins Netzwerk gebracht werden. Dies wird erhebliche Auswirkungen auf den Arbeitsplatz der Zukunft haben und über die klaren Trends von Remote-Arbeitern und hybriden Arbeitskräften hinausgehen.

Da Arbeitsplätze immer komplexer werden und abgelegene Arbeitsplätze zur Norm werden, nähert sich die Welt einer Zeit, in der viele Menschen von jedem Ort aus virtuell mit Kollegen kommunizieren können. Darüber hinaus werden Virtual-Reality- und IoT-Sensoren in der Lage sein, Fachwissen aus der Ferne überall auf der Welt bereitzustellen.

Schwierigkeiten der AIops-Implementierung

Künstliche Intelligenz und Operationen mit künstlicher Intelligenz sind Aufgaben, die mit denen vergleichbar sind, die von menschlichen Experten ausgeführt werden nächster und letzter Schritt im Automatisierungsprozess. Daher sind die Vorteile von KI allgemein bekannt und werden von Führungskräften zunehmend nachgefragt. Viele Unternehmen bremsen Fortschritte bei der erfolgreichen Implementierung von KI. In der Regel scheitern sie an mindestens einer der drei größten Hürden: dem Aufbau des Technologie-Stacks, der Vorbereitung der Mitarbeiter und der Etablierung der KI-Governance.

Viele Unternehmen haben künstliche Intelligenz nur langsam erfolgreich implementiert. In der Regel versagen sie in mindestens einem der drei Hauptbereiche: Aufbau des Technologie-Stacks, Vorbereitung der Mitarbeiter und Einrichtung der KI-Governance.

Technologie-Stack für künstliche Intelligenz

Die Qualität der künstlichen Intelligenz hängt von den Daten ab, die sie lernen muss. Das Generieren, Bereinigen und Verwalten von Datensätzen sowie das Feature-Engineering sind immer noch die Mainstream-Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Ob aus Gründen wie fehlenden Datenqualitätsexperten oder unzureichenden Rechenressourcen – die Vorbereitung Ihrer Daten für maschinelles Lernen ist eine gewaltige Aufgabe.

Diese Daten stammen aus der kontinuierlichen Überwachung der Netzwerkleistung, des Zustands und der Sicherheit. Eine zentrale Schwierigkeit bei der Vorbereitung besteht darin, die richtigen Daten und nicht nur viele Daten zu erhalten. Die Datenmenge kann riesig sein, beispielsweise jede Änderung im Status eines Netzwerkbenutzers. KI-Projekte scheitern oft, ohne klar zu definieren, was notwendig ist und was automatisiert werden muss.

Vorbereitung

Der Beginn des Zeitalters der künstlichen Intelligenz bringt drei einzigartige Herausforderungen für die Belegschaft mit sich. Mit anderen Worten: Unternehmen müssen bestehende Mitarbeiter schulen und aus einem hart umkämpften und begrenzten Pool hochqualifizierter Datenwissenschaftler und Dateningenieure rekrutieren.

Um die ersten beiden Hürden zu überwinden, ist es notwendig, entsprechende Investitionen in Ausbildung und Unternehmenskultur zu tätigen. Es gibt immer mehr Möglichkeiten als Menschen für hochqualifizierte technische Berufe, insbesondere im KI/ML-Bereich. Wenn Unternehmen jedoch die richtige Grundlage schaffen und ihre Mitarbeiter regelmäßig schulen, werden sie überrascht sein, wie viel sie aufbauen können. Künstliche Intelligenz ist ein Mittel zur Ergänzung und Verbesserung der Arbeitskräfte und nicht dazu, Menschen zu ersetzen.

Die Implementierung von Tools, die allen Mitarbeitern die Möglichkeit bieten, neu erworbene KI-Fähigkeiten in ihren täglichen Arbeitsabläufen zu nutzen, kann dazu beitragen, die Überzeugung der Menschen zu festigen, dass KI ihre täglichen Erfahrungen verbessern kann. Auch wenn nicht jeder Mitarbeiter darum bitten muss, das Programmieren zu lernen, ist es wichtig, zum Ausdruck zu bringen, dass die Fähigkeit, sich effektiv an AIops zu beteiligen und diese zu nutzen, für viele Karrieren enorme Vorteile bringen kann.

Artificial Intelligence Management

Das Datendilemma geht über die Frage hinaus, wie man geeignete Daten identifiziert. Ebenso herausfordernd ist, was mit all den Daten geschehen soll, insbesondere in Bezug auf Risiko, Compliance und Sicherheit. Künstliche Intelligenz birgt verschiedene Reputations-, Betriebs- und Finanzrisiken, aber aufgrund der diskreten und geschlossenen Natur vieler Projekte werden diese Risiken oft nicht berücksichtigt.

Derzeit gibt es eine Governance-Lücke im Unternehmen, die eines der größten Risiken für Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz darstellt. Obwohl die meisten Manager anerkennen, dass sie für die Durchsetzung von Compliance-Standards verantwortlich sind, hat die Umsetzung dieser Governance und Verfahren für sie oft die niedrigste Priorität. Unternehmen können diese Lücke schließen, indem sie Führungskräfte und funktionsübergreifende Stakeholder integrieren, um sicherzustellen, dass Projekte mit weitreichender Wirkung aus einer unternehmensweiten Perspektive bewertet werden und nicht nur durch die Linse einer einzelnen Abteilung. Darüber hinaus ist es von großem Wert, KI-spezifische Führungskräfte einzustellen und ein internes KI-Zentrum einzurichten, um sicherzustellen, dass der Governance das richtige Maß an Aufmerksamkeit und Investitionen zukommt und die Schaffung einheitlicher Standards im gesamten Unternehmen gefördert wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist das Potenzial für den KI-Betrieb in Unternehmen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!