Întreprinderile mici care nu au investit în ai, probabil, nu au făcut suficiente cercetări

Doar 21 la sută dintre întreprinderile mici au implementat soluții bazate pe inteligență artificială (AI), potrivit unui raport al Bluewolf (o companie IBM). Studiul AI Investment Gap Sondaj a sondat 177 de factori de decizie de pe tot globul pentru a stabili dacă au adoptat încă învățarea AI și mașina (ML) și profunzimea înțelegerii acestor tehnologii. Deși 33% dintre întreprinderile mici intenționează să investească în AI în următoarele 12 luni (ceea ce aduce numărul total de adopți ai AI anul viitor la 54%), totalul este încă mai mic decât cel al companiilor mari. În plus, 30 la sută dintre companiile mari au investit deja în AI, în timp ce 44 la sută intenționează să înceapă să investească în următoarele 12 luni. Acest lucru aduce totalul la 74%, sau cu 20% mai mult decât totalul întreprinderilor mici.

Vanessa Thompson, Senior Vice President of Customer Experience Insights la Bluewolf, a declarat că există un decalaj de cunoștințe între companiile care au adoptat instrumente AI și cele care nu intenționează să adopte astfel de instrumente. Ea numește această prăpastie „AI Investment Gap” și o descrie drept o „discrepanță între directorii de nivel C care înțeleg AI și cei care nu au încă să-l desfășoare în afacerea lor”, potrivit unui comunicat scris.

Deoarece Bluewolf vinde instrumente AI, ar fi bine să le sugereze că singurul motiv pentru care oamenii nu cumpără instrumente AI este pentru că nu știu despre ele. Pentru a verifica afirmația lui Thompson, am vorbit cu Brandon Purcell, analist senior al Insights Customer la Forrester Research, despre ce, dacă există, ar putea exista alte probleme care să provoace decalajul dintre cei care au adoptat AI și cei care nu au făcut-o. Purcell și Forrester Research și-au efectuat propriile studii similare despre adoptarea AI. Deși numerele sale generale sunt similare cu cele ale lui IBM - 51 la sută dintre companii au adoptat sau sunt în curs de extindere a AI, iar 20 la sută spun că intenționează să adopte în următoarele 12 luni - Purcell a venit cu câteva alte motive convingătoare pentru care întreprinderile mici ar putea fi în urmă curba adoptării AI.

Costul AI

Purcell a făcut referire la constrângerile investiționale ca factor principal, în special "în ceea ce privește setul de competențe. Întreprinderile mici nu au resurse pentru a angaja oameni de știință de date", a spus el. Aceștia sunt lucrătorii care vor extrage informații din datele introduse în și din software-ul întreprinderii.

Vor fi, de asemenea, cei care vor determina dacă AI-ul îți citește cu exactitate datele și întreprinde acțiuni bazate pe propria informație. Salariul mediu pentru un om de știință de date este de 113.436 dolari pe an, potrivit Glassdoor, care este (în marea schemă a celor bogați) doar puțin mai mic decât salariul mediu al unui CEO american (166.000 USD, conform PayScale). Așadar, dacă sunteți un CEO al întreprinderilor mici care operează pe margini subțiri de ras și nu doriți să vă reduceți salariul, atunci ar fi dificil să raționalizați cheltuirea a șase cifre pe un om de știință de date - și să cheltuiți bani pe un sistem software care poate transforma date în AI.

Dar nu sunt doar banii implicați care interzic companiilor mai mici să investească în software bazat pe AI. "Pe o notă conexă, există un factor de date", a spus Purcell. "AI înflorește atunci când ai cantități mari de date. Întreprinderile mici nu au la fel de multe date pentru a face asta."

Gândește-te așa: Știi cum Facebook știe ce prieteni să eticheteze când postezi o fotografie? Asta pentru că Facebook a strâns informații din toate postările anterioare etichetate. Ați vizionat vreodată un film pe care vi l-a recomandat Netflix? Netflix a știut să vă recomande acel film pe baza selecțiilor dvs. anterioare. Facebook și Netflix sunt capabili să facă aceste recomandări pe baza ML, care este primul văr al AI. Deși sunt similare, ambii termeni sunt adesea folosiți în mod interschimbabil (și incorect).

Iată diferența de bază între termeni: sistemele ML folosesc informații pentru a îmbunătăți performanța oferindu-vă recomandări și modalități de eficientizare a proceselor, în timp ce sistemele care utilizează AI oferă autonomie software-ului pentru a efectua sarcini și a lua decizii fără supraveghere umană. ML face Netflix recomandări de filme în timp ce AI este o mașină care te conduce la muncă în timp ce faci un pui de somn în spate. Fiind o afacere mică care abia începe să genereze date, avantajele AI vor fi minuscule în comparație cu ceea ce ar putea vedea o companie Fortune 500 atunci când activează software-ul AI.

Bluewolf este greșit?

Deci, Bluewolf a furnizat informații slabe în sondajul lor? Întreprinderile mici știu despre AI, dar pur și simplu nu au bani sau date pentru a se entuziasma? Purcell nu crede că cercetările lui Bluewolf sunt greșite. De fapt, el îl consideră pe IBM Watson ca fiind creatorul de calcul cognitiv, termenul-umbrelă care cuprinde AI, ML și alte aplicații care imită creierul uman.

„Au cheltuit mulți bani pentru a crea acea categorie, dar au mari concurenți în spațiu: Google, Amazon, Facebook, Microsoft”, a spus Purcell. "Aceste companii stau de asemenea pe cantități masive de date utilizate pentru instruirea sistemelor AI. Definiția AI de la Hollywood este robotul simțitor. Încă nu am folosit asta. Dar, când vine vorba de implementarea AI la nivelul întreprinderii pentru AI practice, IBM excelează la crearea acestor instrumente."

Concepțiile greșite despre Hollywood, AI și roboții care ne ucid în somn sunt un motiv probabil pentru care întreprinderile mici s-au ferit să afle mai multe despre instrumentele AI. Dacă sunteți un vânzător de tricouri în Oklahoma, atunci ce bun este o mașină autonomă sau un viitor robot înarmat cu o armă laser? Cu toate acestea, atunci când sunt luate în contextul său mai puțin cunoscut, Purcell și Thompson văd cazuri de utilizare practică pentru întreprinderile mici - cazuri de utilizare despre care întreprinderile mici nu au fost încă educate.

Cu ceva la care Thompson și Bluewolf se referă la „inteligență augmentată”, întreprinderile mici nu au neapărat nevoie de expertiza de date sau de informațiile pentru a profita de AI. Bluewolf definește inteligența sporită ca fiind capacitatea pentru aplicații de a raționa, deduce și extrage idei, chiar și cu seturi de date nestructurate, cum ar fi limbajul și imaginile. Chiar și la începutul colectării datelor companiei, soluțiile de informații augmentate sunt capabile să învețe pe măsură ce merg, indiferent de cât de puține informații sunt introduse în sistem.

"Inteligența augmentată ajută utilizatorii finali să prezice ce trebuie să facă în continuare, oferindu-le un profil de ceea ce au nevoie clienții lor", a spus Thompson. „Considerăm augmentat ca o modalitate de a face AI o realitate pentru companii de orice dimensiune.”

Aceasta include lucruri cum ar fi combinarea datelor externe și interne pentru a păstra cunoștințele pe care le folosește tehnologia informațiilor augmentate pentru a lua decizii de afaceri. De exemplu, prin combinarea modelelor locale de cumpărături externe și a datelor meteorologice cu datele proprii, ale modelelor de cumpărături ale clienților, companiile de comerț electronic pot livra campanii hiper-personalizate. În acest scenariu, un om de știință de date ar fi de ajutor, dar nu este necesar, iar o mulțime de date despre clienți ar face și mai puternică campania. Dar nu ar opri campania să fie mai puternică decât ar fi fost fără combinația de surse de date interne și externe.