Merită întotdeauna să adăugați inteligență artificială în procesul de dezvoltare a produsului? | AI în afaceri #55

Inteligența artificială face adesea o primă impresie uluitoare! Atunci începem să ne gândim la posibilitățile fascinante de îmbunătățire a procesului de proiectare și crearea de noi produse. Datorită algoritmilor de învățare automată, sistemele AI pot analiza cantități uriașe de date, pot genera concepte și prototipuri și pot optimiza parametrii de proiectare cu o precizie de neatins până acum. Într-o eră a transformării digitale, AI pare a fi un instrument indispensabil pentru companiile moderne care doresc să obțină un avantaj competitiv. Cu toate acestea, așa cum se întâmplă întotdeauna cu noile tehnologii, împreună cu beneficiile aduce mai multe provocări. Mai jos, aruncăm o privire mai atentă atât asupra aspectelor pozitive, cât și asupra potențialelor capcane ale integrării inteligenței artificiale în proces.

Rolul inteligenței artificiale în procesul de dezvoltare a produsului

Inteligența artificială poate sprijini multe aspecte ale procesului de proiectare și implementare pentru produse noi. Adesea este o idee bună, iar beneficiile cheie includ:

• Cercetare de piață – accelerarea cercetării sau efectuarea acesteia la scară mai mare este posibilă prin automatizarea sarcinilor repetitive, cum ar fi analiza sondajului sau transcrierea interviului, de exemplu. Acest lucru permite echipei să se concentreze pe aspectele mai creative și provocatoare ale dezvoltării produsului,
• O nouă inspirație – accesul facilitat la un spectru mai larg de idei este unul dintre principalele avantaje ale inteligenței artificiale generative. Algoritmii AI pot căuta în baze de date uriașe modele și concepte necunoscute dincolo de gândirea anterioară a designerilor,
• Analiza aprofundată a datelor – o mai bună înțelegere a nevoilor clienților țintă prin prelucrarea datelor despre comportamentul, preferințele și motivațiile lor de cumpărare.

Dar când este o idee bună să te gândești a doua oară înainte de a folosi colaborarea AI?

În prim-plan: provocările ascunse ale implementării AI

Deși inteligența artificială în procesul de dezvoltare a produsului înseamnă multe oportunități noi, implementarea ei nu este lipsită de provocări. Cele mai importante dintre acestea sunt:

• necesitatea de a pregăti temeinic echipele de produse și de a adapta procesele de lucru existente pentru integrarea cu sistemele AI. Acest lucru poate fi dificil în organizațiile mari, ierarhice, dotate cu specialiști legați de moduri tradiționale de lucru,
• preocupări cu privire la securitatea datelor clienților care antrenează algoritmii AI. Pentru a profita de funcțiile de securitate suplimentare, companiile au adesea nevoie de acorduri de licență de întreprindere care pot depăși bugetul organizațiilor mici. De aceea, companiile mai mici optează uneori pentru încorporarea la scară mică a modelelor cu acces deschis precum Llama 2, Vicuna sau Alpaca. Desigur, au nevoie de hardware mai puternic în companie, dar asigură securitatea datelor. Acest lucru se datorează faptului că modelele de învățare automată se bazează pe informații personale sensibile. Dacă securitatea nu este configurată corespunzător, scurgerea lor ar putea avea consecințe dezastruoase pentru imaginea companiei,
• complexitate crescută și răspândire a responsabilității pentru deciziile cheie de afaceri care implică sisteme AI. Cine poartă responsabilitatea financiară și reputațională pentru eventualele erori ale acestor sisteme? Cum se asigură supravegherea „cutiilor negre” AI?

Capcana cutiei negre. Lipsa de transparență în deciziile AI

Unul dintre dezavantajele fundamentale ale tehnicilor avansate de învățare automată, cum ar fi rețelele neuronale, este lipsa de transparență în deciziile luate. Aceste sisteme acționează ca „cutii negre”, transformând intrările în rezultate dorite fără a putea înțelege logica de bază.

Acest lucru face foarte dificilă asigurarea încrederii utilizatorilor în recomandările generate de AI. Dacă nu înțelegem de ce sistemul a sugerat o anumită variantă de produs sau concept, este dificil să evaluăm sensibilitatea sugestiei. Acest lucru poate duce la neîncrederea în tehnologie în ansamblu.

Companiile care folosesc inteligența artificială în dezvoltarea produselor trebuie să fie conștiente de problema „cutiei negre” și să ia măsuri pentru a crește transparența soluțiilor lor. Exemple de soluții includ:

• vizualizări ale fluxului de date în rețelele neuronale sau
• explicații textuale ale deciziilor luate generate de algoritmi suplimentari.

AI și etica. Cum să evitați discriminarea și părtinirea?

O altă problemă importantă sunt potențialele probleme etice asociate cu IA. Sistemele de învățare automată se bazează adesea pe date supuse diferitelor tipuri de părtiniri și lipsă de reprezentativitate. Acest lucru poate duce la decizii de afaceri discriminatorii sau neloiale.

De exemplu, algoritmul de recrutare al Amazon pare să favorizeze candidații bărbați pe baza modelelor istorice de angajare ale companiei. Situații similare pot apărea la dezvoltarea aplicațiilor cu învățare automată pentru:

• Stabilirea priorităților de servicii pentru clienți,
• Direcționarea anunțurilor,
• Sugerarea specialiștilor din zona imediată, sau
• Sugestii de produse de personalizare.

Pentru a evita astfel de probleme, companiile trebuie să analizeze cu atenție seturile de date pe care le folosesc pentru o reprezentare adecvată a diferitelor grupuri demografice și să monitorizeze în mod regulat sistemele de inteligență artificială pentru semne de discriminare sau nedreptate.

Limitele algoritmilor. Inteligența artificială în proces

Inteligența artificială poate sprijini procesul creativ, poate căuta idei și poate optimiza soluții. Cu toate acestea, există încă puține companii care aleg să aibă încredere deplină în AI. Utilizarea inteligenței artificiale în procesul de creare a conținutului oferă oportunități incredibile, dar deciziile finale privind publicarea sau verificarea informațiilor conținute în materialele generate trebuie luate cu aport uman.

Prin urmare, designerii și managerii de produs trebuie să fie conștienți de limitările tehnologiei AI și să o trateze ca un suport, mai degrabă decât o sursă automată de soluții gata făcute. Designul cheie și deciziile de afaceri necesită încă creativitate, intuiție și o înțelegere profundă a clienților, pe care algoritmii singuri nu le pot oferi

Sursa: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Asigurarea controlului si conformitatii legale

Pentru a minimiza riscurile AI, companiile trebuie să implementeze mecanisme adecvate de supraveghere și control pentru aceste sisteme. Aceasta include, dar nu se limitează la:

• Verificarea corectitudinii și a surselor de informații generate de modelele AI înainte de utilizarea lor practică;
• Audituri ale algoritmilor de învățare automată pentru părtinire, incertitudinea de predicție și transparența deciziilor;
• Înființarea unui comitet de specialitate sau de etică pentru a supraveghea proiectarea, testarea și aplicarea sistemelor AI în companie,
• Elaborarea de linii directoare clare cu privire la aplicațiile AI acceptabile și limitele de interferență ale acestor sisteme în procesele de afaceri și deciziile de proiectare;
• Instruirea designerilor pentru a fi conștienți de limitările și capcanele pentru a evita dependența excesiv de necritică de indicațiile sale.

rezumat

Pe scurt, inteligența artificială deschide, fără îndoială, perspective interesante pentru optimizarea și accelerarea proiectării și implementării de noi produse. Cu toate acestea, integrarea sa cu sistemele și practicile vechi nu este lipsită de provocări, dintre care unele sunt fundamentale – cum ar fi incertitudinea și lipsa transparenței predictive.

Pentru a profita din plin de potențialul AI, companiile trebuie să îl trateze cu prudență și critică adecvată, înțelegând limitările tehnologiei. De asemenea, este crucial să se dezvolte cadre etice și proceduri de control care să minimizeze riscurile asociate cu implementarea algoritmilor avansați în procesele de afaceri reale. Numai atunci AI poate deveni o completare valoroasă și sigură a creativității și intuiției umane.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Expert JavaScript și instructor care antrenează departamentele IT. Scopul său principal este de a crește productivitatea echipei, învățându-i pe alții cum să coopereze eficient în timp ce codifică.

Vizualizați toate postările

AI în afaceri:

1. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
3. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
4. Chatbot text asistați de inteligență artificială
5. Business NLP astăzi și mâine
6. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
7. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
8. Postări automate pe rețelele sociale
9. Noi servicii și produse care operează cu AI
10. Care sunt punctele slabe ale ideii mele de afaceri? O sesiune de brainstorming cu ChatGPT
11. Folosind ChatGPT în afaceri
12. Actori sintetici. Top 3 generatoare video AI
13. 3 instrumente utile de proiectare grafică AI. AI generativ în afaceri
14. 3 scriitori AI minunați pe care trebuie să-i încercați astăzi
15. Explorarea puterii AI în crearea muzicii
16. Navigarea noilor oportunități de afaceri cu ChatGPT-4
17. Instrumente AI pentru manager
18. 6 plugin-uri minunate ChatGTP care vă vor face viața mai ușoară
19. 3 graficow AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Care este viitorul AI conform McKinsey Global Institute?
21. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
22. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
23. Procesarea automată a documentelor
24. Google Translate vs DeepL. 5 aplicații de traducere automată pentru afaceri
25. Operarea și aplicațiile de afaceri ale vocii roboților
26. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
27. Ce este Business Intelligence?
28. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
29. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?
30. AI și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
31. Inteligența artificială în managementul conținutului
32. AI creativ de astăzi și de mâine
33. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
34. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
35. RPA și API-uri într-o companie digitală
36. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
37. AI în EdTech. 3 exemple de companii care au folosit potențialul inteligenței artificiale
38. Inteligența artificială și mediul înconjurător. 3 soluții AI pentru a vă ajuta să construiți o afacere durabilă
39. Detectoare de conținut AI. Merită ele?
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. Ce chatbot AI conduce cursa?
41. Este chatbot AI un concurent pentru căutarea Google?
42. Solicitări eficiente ChatGPT pentru resurse umane și recrutare
43. Inginerie promptă. Ce face un inginer prompt?
44. Generator de machete AI. Top 4 instrumente
45. AI și ce altceva? Cele mai importante tendințe tehnologice pentru afaceri în 2024
46. AI și etica în afaceri. De ce ar trebui să investești în soluții etice
47. Meta AI. Ce ar trebui să știți despre funcțiile Facebook și Instagram acceptate de AI?
48. Reglementarea AI. Ce trebuie să știi ca antreprenor?
49. 5 noi utilizări ale inteligenței artificiale în afaceri
50. Produse și proiecte AI - prin ce sunt diferite de altele?
51. Automatizarea proceselor asistată de IA. Unde să încep?
52. Cum potriviți o soluție AI cu o problemă de afaceri?
53. AI ca expert în echipa ta
54. Echipa AI vs. divizarea rolurilor
55. Cum să alegi un domeniu de carieră în AI?
56. Merită întotdeauna să adăugați inteligență artificială în procesul de dezvoltare a produsului?