בעוד שחברות רבות אימצו בהצלחה טכנולוגיית AI, יש גם די הרבה מידע מוטעה על AI ומה היא יכולה ומה היא לא יכולה לעשות. כאן אנו חוקרים חמישה מיתוסים נפוצים על AI:
מיתוס מס' 1: בינה מלאכותית ארגונית דורשת גישת בנה-זה בעצמך. מציאות: רוב הארגונים מאמצים בינה מלאכותית על ידי שילוב של פתרונות פנימיים ומחוץ לקופסה כאחד. פיתוח בינה מלאכותית פנימית מאפשר לעסקים להתאים אישית לצרכים עסקיים ייחודיים; פתרונות AI מובנים מראש מאפשרים לך לייעל את היישום שלך עם פתרון מוכן לשימוש לבעיות עסקיות נפוצות יותר.
מיתוס מס' 2: בינה מלאכותית תספק תוצאות קסומות באופן מיידי. מציאות: הדרך להצלחה בינה מלאכותית לוקחת זמן, תכנון מתחשב ורעיון ברור לגבי התוצרים שאתה רוצה להשיג. אתה צריך מסגרת אסטרטגית וגישה איטרטיבית כדי להימנע מלספק סט אקראי של פתרונות AI מנותקים.
מיתוס מס' 3: בינה מלאכותית ארגונית לא דורשת מאנשים להפעיל אותו. המציאות: בינה מלאכותית ארגונית אינה עוסקת בהשתלטות הרובוטים. הערך של AI הוא שהיא מגדילה את היכולות האנושיות ומשחררת את העובדים שלך למשימות אסטרטגיות יותר. יתרה מכך, בינה מלאכותית מסתמכת על אנשים שיזינו אותה בנתונים הנכונים ויעבדו איתם בצורה הנכונה.
מיתוס מס' 4: ככל שיותר נתונים, כך ייטב. מציאות: בינה מלאכותית ארגונית זקוקה לנתונים חכמים. כדי לקבל את התובנות העסקיות היעילות ביותר מ-AI, הנתונים שלך צריכים להיות איכותיים, מעודכנים, רלוונטיים ומועשרים.
מיתוס מס' 5: בינה מלאכותית ארגונית זקוקה רק לנתונים ולמודלים כדי להצליח. מציאות: נתונים, אלגוריתמים ומודלים הם התחלה. אבל פתרון בינה מלאכותית חייב להיות ניתן להרחבה כדי לענות על הצרכים העסקיים המשתנים. עד כה, רוב פתרונות הבינה המלאכותית הארגונית נוצרו בעבודת יד על ידי מדעני נתונים. פתרונות אלה דורשים הגדרה ותחזוקה ידנית נרחבת, והם אינם מתרחבים. כדי ליישם בהצלחה פרויקטים של בינה מלאכותית, אתה זקוק לפתרונות בינה מלאכותית שיתאימו לדרישות חדשות ככל שתתקדם עם AI.