Xây dựng một hệ sinh thái AI có mục đích

Sự cường điệu xung quanh trí tuệ nhân tạo (AI) đã tồn tại trong nhiều năm. Ngày nay, các công ty trên khắp khu vực Châu Á-Thái Bình Dương (APAC) đang chịu áp lực phải biến sự cường điệu đó thành lợi tức đầu tư thực sự, có thể đo lường được (ROI). Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các tổ chức phải vượt ra ngoài các dự án thí điểm và các trường hợp sử dụng bị cô lập để sắp xếp AI với các mục tiêu kinh doanh dài hạn. Sự thay đổi bây giờ là từ thử nghiệm sang tác động.

Joe HsiehGiám đốc điều hành của Asusnhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng một hệ sinh thái AI có mục đích, một người bắt nguồn từ chiến lược, tính bền vững và thiết kế làm trung tâm của con người.

“Xây dựng một hệ sinh thái AI có mục đích có mục đích có nghĩa là đảm bảo rằng Phát triển AI Và việc triển khai được neo trong các mục tiêu dài hạn có ý nghĩa, có ý nghĩa, mà ông Hsieh nói. Đây không chỉ là về hiệu quả ngắn hạn hoặc tự động hóa, mà là sử dụng AI để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực, nâng cao tiềm năng của con người và cho phép tăng trưởng kinh doanh bền vững.

Cách tiếp cận này, ông lưu ý, đặc biệt quan trọng trong bối cảnh APAC đa dạng, trong đó sự trưởng thành kỹ thuật số và ưu tiên điều tiết khác nhau rất nhiều theo thị trường.

Chúng tôi đang thấy một sự thúc đẩy mạnh mẽ đối với AI có chủ quyền, nơi các quốc gia đang khuyến khích các doanh nghiệp giữ dữ liệu cục bộ và đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI trong nước, như máy chủ AI và trung tâm dữ liệu, ông nói.

Hsieh xem phong trào này không chỉ là một yêu cầu quy định, mà là một nền tảng để xây dựng niềm tin và khả năng phục hồi trong quản lý dữ liệu.

Các thiết bị hỗ trợ xử lý AI cục bộ, như PCS AI, đang trở thành những yếu tố chính của quyền riêng tư, hiệu suất và khả năng đáp ứng tại nơi làm việc. Những xu hướng này hỗ trợ chung một chiến lược AI nhanh nhẹn, an toàn và có ý nghĩa hơn trên toàn doanh nghiệp, ông nói thêm.

Những cạm bẫy phổ biến trong việc áp dụng AI

Khi được hỏi về những cạm bẫy phổ biến mà các công ty phải đối mặt khi chuyển từ các phi công AI sang tác động toàn doanh nghiệp, Hsieh đã chỉ ra sự thiếu khả năng mở rộng và Sẵn sàng dữ liệu.

Bắt đầu với các phi công AI bị cô lập không bao giờ có quy mô là một thách thức chung, ông nói. Các tổ chức của người Viking thường thiếu một lộ trình rõ ràng để tích hợp các công cụ AI đó vào các hoạt động kinh doanh cốt lõi.

Một rào cản lớn khác? Chất lượng dữ liệu kém.

Nếu không có dữ liệu sạch sẽ, có thể truy cập và được cung cấp tốt, ngay cả các mô hình AI tiên tiến nhất cũng đấu tranh để mang lại kết quả.

Trong APAC, sự đa dạng của môi trường điều tiết làm tăng thêm sự phức tạp. Hsieh lưu ý rằng nhiều công ty hiện đang đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI địa phương để giải quyết các nhu cầu tuân thủ và hiệu suất.

Bảo mật của người Viking cũng thường bị đánh giá thấp, anh ấy cảnh báo. Khi các doanh nghiệp áp dụng điện toán cạnh và triển khai các thiết bị hỗ trợ AI trên toàn lực lượng lao động, điều quan trọng là đảm bảo các điểm cuối đó được bảo vệ. Quyền riêng tư, độ bền và niềm tin phải được xây dựng ngay từ đầu.

Các đội bị ngắt kết nối là một trở ngại khác: Khi các đội trên các bộ phận không được liên kết, các quầy hàng nhận con nuôi, ông nói. Giá trị kinh doanh xuất hiện khi AI có thể tiếp cận, dễ hiểu và phù hợp với nhu cầu hoạt động thực sự.

Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc làm việc với các đối tác đáng tin cậy để thực hiện các giải pháp từ đầu đến cuối từ phần cứng đến phần mềm và dịch vụ.

Một cách tiếp cận thống nhất, từ đầu đến cuối cho phép các tổ chức mở khóa toàn bộ tiềm năng của AI trong khi vẫn phù hợp với mục tiêu, nhu cầu tuân thủ và kỳ vọng của người dùng.

Khả năng truy cập đến từ việc thiết kế các chiến lược AI với người dùng cuối. Joe Hsieh

Đảm bảo khả năng tiếp cận và mức độ liên quan của AI

Để AI thành công, Hsieh nhấn mạnh rằng nó phải có thể truy cập và phù hợp với người dùng ở tất cả các cấp và trên toàn các ngành.

Khả năng tiếp cận của người ta đến từ việc thiết kế các chiến lược AI với người dùng cuối cùng, ông nói. Điều đó có nghĩa là chuyển từ một tư duy kỹ thuật thuần túy và thay vào đó tập trung vào cách AI có thể giải quyết các vấn đề thực tế giữa các bộ phận, cho dù đó là tự động hóa quy trình công việc trong nhân sự, tăng cường quyết định trong tài chính hoặc tối ưu hóa chuỗi cung ứng trong sản xuất.

HSIEH nhấn mạnh việc áp dụng ngày càng tăng các thiết bị hỗ trợ AI có thể thực hiện xử lý cục bộ, đặc biệt là rất quan trọng trong các kịch bản với dữ liệu nhạy cảm hoặc kết nối Internet không đáng tin cậy.

Loại cơ sở hạ tầng này làm cho AI trở nên hữu hình và có thể sử dụng hơn, đặc biệt là đối với các đội không có chuyên môn kỹ thuật sâu sắc.

Ông nói thêm rằng khả năng thích ứng là rất cần thiết trong một khu vực đa dạng như châu Á.

Một chiến lược một kích cỡ phù hợp sẽ không hoạt động. Các tổ chức cần các khung AI thích ứng, có thể thích ứng có thể mở rộng và điều chỉnh theo nhu cầu địa phương, quy định của ngành và kỳ vọng của người dùng.

Trên hết, niềm tin vẫn là trung tâm: Khi mọi người hiểu cách AI hỗ trợ mục tiêu của họ, việc áp dụng theo sau một cách tự nhiên.

Một hành động cân bằng: Đổi mới và Trách nhiệm

Trong khi tốc độ đổi mới của AI là ly kỳ, Hsieh cảnh báo rằng nó phải được kết hợp với trách nhiệm.

Tốc độ đổi mới của AI rất thú vị, nhưng nó cũng đòi hỏi một cách tiếp cận chu đáo, ông nói. Trong khi vội vàng thực hiện các công cụ mới, thật dễ dàng để bỏ qua các vấn đề nền tảng như đạo đức, bảo mật và tính bền vững lâu dài. Đối với Asus, sự đổi mới thực sự không chỉ là nhanh chóng, mà còn chịu trách nhiệm.

Ông đã hoan nghênh các nỗ lực của các chính phủ APAC để tăng cường quyền riêng tư dữ liệu và khung quản trị AI nói rằng các doanh nghiệp của người Viking ưu tiên AI có trách nhiệm bằng cách minh bạch trong cách các mô hình đưa ra quyết định, bảo vệ dữ liệu người dùng và giảm thiểu sai lệch được định vị tốt hơn để xây dựng niềm tin lâu dài.

Đầu tư cơ sở hạ tầng cũng đóng một vai trò quan trọng.

Đầu tư vào các máy chủ AI và trung tâm dữ liệu địa phương đang giúp các doanh nghiệp phù hợp với những kỳ vọng của chính phủ đồng thời cải thiện hiệu suất và khả năng phục hồi, theo ông Hs Hsieh. AI dựa trên Edge, chẳng hạn như PC AI xử lý dữ liệu cục bộ, cũng hỗ trợ số dư này. Nó làm giảm các rủi ro liên quan đến truyền dữ liệu và tập trung hóa trong khi cải thiện hiệu quả, đặc biệt là trong môi trường từ xa hoặc có ý thức bảo mật.

Xây dựng với ý định

Các nhà lãnh đạo ở châu Á phải đặc biệt chú ý đến cảnh quan văn hóa và quy định đa dạng. Joe Hsieh

Để xây dựng một hệ sinh thái AI thực sự có mục đích, HSIEH khuyên các nhà lãnh đạo công nghệ và CIO bắt đầu với ý định rõ ràng. Hsieh cho biết, Xác định cách AI có thể giúp đạt được các mục tiêu chiến lược của công ty bạn, cho dù đó là nâng cao trải nghiệm của khách hàng, thúc đẩy hiệu quả hoặc hỗ trợ bền vững.

Ông nhấn mạnh sự cần thiết của nhận thức văn hóa và sự liên kết quy định. Các nhà lãnh đạo ở châu Á phải đặc biệt chú ý đến bối cảnh văn hóa và quy định đa dạng. Chính phủ đang phát triển tập trung vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI có thể mang đến cơ hội cho quan hệ đối tác và tuân thủ.

Ông cũng khuyến khích sự cân bằng giữa các công nghệ đám mây và cạnh. PC AI và các công nghệ điểm cuối tương tự cho phép AI chạy gần gũi và hiệu quả với người dùng, đặc biệt là trong các lĩnh vực xử lý dữ liệu nhạy cảm hoặc đối mặt với các thách thức kết nối như chăm sóc sức khỏe, giáo dục và dịch vụ công cộng.

Quan trọng không kém là thúc đẩy một nền văn hóa của AI biết chữ Và sự hợp tác: Cung cấp các bên liên quan từ khắp các doanh nghiệp sớm và đảm bảo các mô hình quản trị phát triển cùng với công nghệ của bạn.

Một hệ sinh thái AI có mục đích không chỉ là triển khai các công cụ mới nhất. Đây là về việc tạo ra một nền tảng rõ ràng, đáng tin cậy, thúc đẩy tác động lâu dài trên toàn doanh nghiệp.