Διαβατήριο επιβίωσης για τις εταιρείες η τεχνητή νοημοσύνη

Για τις επιχειρήσεις, η μετάβαση τους στο διαδίκτυο ήταν περισσότερο από απαραίτητη. Σήμερα, το cloud, η ψηφιοποίηση και η γνώση καλούν τις επιχειρήσεις να ανταποκριθούν στην πρόκληση της έξυπνης επεξεργασίας δεδομένων. Και αυτό δεν μπορεί να γίνει παρά μόνο με τη βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ).

Χάρη δε στην τελευταία, γίνεται δυνατή η πολύ καλύτερη ταξινόμηση δεδομένων, η διόρθωση σφαλμάτων παραγωγής, ή ακόμα και η υιοθέτηση στρατηγικών τιμολόγησης σύμφωνα με την αγορά. Ως εκ τούτου, το διακύβευμα είναι υψηλό καθώς η επεξεργασία δεδομένων ακολουθεί τη γραμμή της επιχειρηματικής ανάπτυξης.

Είναι σαφές έτσι ότι το θέμα των δεδομένων είναι η καρδιά μιας νέας επιχειρηματικής σκέψης: βρίσκεται στο επίκεντρο της αναπτυξιακής τροχιάς των εταιρειών. Και η αντιμετώπιση του απαιτεί τη χρήση εργαλείων αιχμής, που συχνά κατασκευάζονται με χρήση τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ).

Όσον αφορά τα δεδομένα, τα τελευταία αποτελούν την τρίτη μεγάλη φάση μετασχηματισμού των εταιρειών: «Μετά την άφιξη του Διαδικτύου το 1990 και στη συνέχεια του cloud το 2010, που έγινε εφικτό σε όλους τους εργαζόμενους να έχουν μόνιμη πρόσβαση στα δεδομένα, ακολούθησε η εμφάνιση της ΤΝ που σήμερα καθιστά δυνατή την εξαγωγή βασικών διδαγμάτων από τα διαθέσιμα δεδομένα», λέει ο Amaury Delplancq, αντιπρόεδρος Νότιας Ευρώπης στο Dataiku, με ειδίκευση στα μεγάλα δεδομένα.

Σύμφωνα με τον ίδιο, οι εταιρείες που δεν μπαίνουν στην ΤΝ εκτίθενται στον κίνδυνο να μην υπάρχουν πλέον σε δέκα χρόνια. Η έννοια των εταιρειών με γνώμονα τα δεδομένα, που εμφανίστηκε το 2015, αναφέρεται σε αυτές που εκμεταλλεύονται την αξία των δεδομένων για να διαχειριστούν τη δραστηριότητά τους και να δημιουργήσουν νέες υπηρεσίες.

«Ακόμα επίκαιρη σήμερα, αυτή η ιδέα συνοδεύεται στις μέρες μας από τη σημασία της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης, η οποία έχει γίνει σχεδόν ουσιαστικός παράγοντας απόδοσης για τις εταιρείες. Δεν υπάρχει τεχνητή νοημοσύνη χωρίς δεδομένα, καθώς εάν μια εταιρεία δεν έχει σχετικά και καλής ποιότητας δεδομένα, δεν μπορεί να εκμεταλλευτεί τις συνεισφορές της τεχνητής νοημοσύνης», εξηγεί ο Pierre-Yves Lesage, υπεύθυνος συνεργάτης της οντότητας δεδομένων & ΤΝ στην OCTO Technology, μια συμβουλευτική εταιρεία με εξειδίκευση στις νέες τεχνολογίες.

Σύμφωνα με τον Pierre-Yves Lesage, η καλή επεξεργασία δεδομένων που συμπληρώνεται από τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης καθιστά δυνατή, για παράδειγμα, την ανάπτυξη μιας δυναμικής στρατηγικής τιμολόγησης.

«Ως αποτέλεσμα, τα έσοδα επηρεάζονται θετικά μέσω της τεχνητής νοημοσύνης». Αυτό βελτιώνει επίσης τη λειτουργική αποτελεσματικότητα. «Εάν ένας κατασκευαστής αυτοκινήτων εφαρμόζει αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για την οπτική ανίχνευση ελαττωμάτων στον εξοπλισμό του, έχει τη δυνατότητα να βελτιώσει την ποιότητα των προϊόντων του, κάνοντας σημαντικές εξοικονομήσεις σε ελαττώματα παραγωγής», προσθέτει.

Ωστόσο, είναι σημαντικό τα δεδομένα να είναι αξιόπιστα, ενημερωμένα και επαρκούς ποιότητας ώστε η τεχνητή νοημοσύνη να είναι εταίρος διαχείρισης.

«Αυτή η τεχνολογία καθιστά δυνατή την ανάμειξη πολλών δεδομένων και τη διασφάλιση χρήσιμων λειτουργιών που αφορούν, για παράδειγμα, την αναγνώριση «δίδυμων πελατών» για να τους προσφέρουμε τις ίδιες υπηρεσίες. Αλλά εάν τα δεδομένα που είναι διαθέσιμα στο CRM δεν είναι υψηλής ποιότητας, η ΤΝ θα διατυπώσει στη συνέχεια γελοίες προτάσεις», υπογραμμίζει ο Jean-Paul Lieux, αναπληρωτής διευθυντής της Dolist, που ειδικεύεται στο μάρκετινγκ δεδομένων.

Τα συστήματα επαλήθευσης διασφαλίζουν την αποτελεσματικότητα των συσκευών συλλογής δεδομένων. Συνολικά, η συλλογή δεδομένων (ταχυδρομικές διευθύνσεις, ημερομηνίες γέννησης, email κ.λπ.) με δίκαιο τρόπο, με παράλληλη τήρηση του GDPR και με επαληθεύσιμο τρόπο, μας επιτρέπει να τα τυποποιήσουμε καλύτερα, ώστε να τα εκμεταλλευτούμε καλύτερα.

«Αυτή η προσέγγιση καθιστά δυνατή τη διατήρηση και την ανάπτυξη της αφοσίωσης των πελατών ή ακόμα και τη βιομηχανοποίηση των διαδικασιών εξατομίκευσης περιεχομένου και την αύξηση του κύκλου εργασιών», προσθέτει ο Jean-Paul Lieux.

Τέλος, η μαζική χρήση δεδομένων εγείρει δύο βασικά ζητήματα: την ψηφιακή κυριαρχία -δηλαδή την ανάγκη χρήσης εργαλείων που φιλοξενούν δεδομένα σε ευρωπαϊκούς διακομιστές, έτσι ώστε οι χώρες να διατηρούν τον έλεγχο τους - και την ψηφιακή νηφαλιότητα.

Αυτές οι δύο πτυχές απαιτούν την ευαισθητοποίηση των ομάδων. Το δεύτερο απαιτεί επίσης τη μέτρηση των περιβαλλοντικών επιπτώσεων των τεχνολογικών εργαλείων και την αξιολόγηση τους υπό το πρίσμα της εξοικονόμησης πόρων που επιτρέπουν. Εάν είναι απαραίτητο, θα ληφθούν υπόψη ορισμένοι περιορισμοί.

Με την έναρξη ισχύος τον Αύγουστο του 2024, ο ευρωπαϊκός κανονισμός για την τεχνητή νοημοσύνη που στοχεύει να «εγγυηθεί η τεχνητή νοημοσύνη που σέβεται τα θεμελιώδη δικαιώματα», θα πρέπει σε κάθε περίπτωση να θεσπίσει ένα νομικό πλαίσιο όσον αφορά τις προφυλάξεις και τις υπεύθυνες χρήσεις.