Meksika'da AI kullanımının büyümesi yadsınamaz. Banco Santander ve Endeavor tarafından hazırlanan “Meksika'daki AI'nın Panorama, Panorama, Trendler ve Veri 2024” raporuna göre, ülkedeki AI şirketlerinin sayısı son 6 yılda% 965 arttı ve 362 aktif şirkete ve 11.000'den fazla uzmanlaşmış iş ulaştı. Bu patlama, Meksika'yı bölgesel bir referans olarak konumlandıran 500 milyon dolardan fazla yatırım çekti.
Ancak etki hakkında konuştuğumuzda, rakamlar tonu değiştirir. AI'nın AWS Meksika'sındaki potansiyeline göre: % 72 Yapay zekayı kabul eden Meksikalı şirketlerin, ürün veya hizmetleri yenilemeden halka açık sohbet botları ile verimli süreçlere veya rutin görevlere odaklanmıştır. % 16 Orta düzeyde ilerlediler, en üst düzey yolu entegre ettiler ve müşteri deneyimini geliştirdiler. Ama yalnız % 7 En dönüştürücü aşamaya ulaştılar, operasyonlarını yeniden tanımlayan karmaşık görevlerin önlemine IA yarattılar.
Başka bir deyişle: Meksika'daki AI'nın mevcut çabalarının çoğu, iş modellerini yeniden keşfetmek için değil, zaten var olanlarda marjinal ayarlamalar yapmak için tasarlanmıştır.
Bir inovasyon danışmanı olarak, geçişin gerçek bir dönüşüm motoruna geçiş vaadi olmasını engelleyen üç tekrarlayan engel tespit ettim:
1. Parçalanmış Vizyon
IA genellikle izole edilmiş bir proje olarak girer, genellikle bir BT alanı veya enine strateji olmadan “yenilik yapmak” isteyen bir yönetici tarafından teşvik edilir. Sonuç: Diğer kilit süreçlerle diyalog etmeyen bağlantısı kesilmiş çözümler.
2. Yetenek ve Eğitim Açığı
Uzmanların eksikliği belirgindir, ancak en derin sorun bu araçları çalıştıracak ekipman için pratik eğitimin olmamasıdır. Gerçekte yeni iş çerçeveleri, metrikler ve beceriler talep ettiğinde teknolojinin “kendisi için konuştuğu” varsayılmaktadır.
3. Veri güvensizliği
Yapay zeka, onu besleyen verilerin kalitesi kadar iyidir. Ülkemizdeki birçok şirket hala eksik veya güvenilmez bilgiler üreten manuel süreçlere veya parçalanmış sistemlere bağlıdır. Bu, projelerin durmasına veya sonuçların sorgulanmasına neden olur.
Son iki yılda, Meksikalı şirketlerin müşteri hizmetleri için AI araçlarına önemli miktarda yatırım yaptığını gördüm, ancak aylar sonra onları terk etmek için modeller talepleri iyi anlamadı veya dahili sistemleriyle entegrasyon asla tamamlanmadığı için.
Diğer durumlarda, finans sektöründeki şirketler, öngörücü risk analizi için pilotlar başlatır, ancak tarihi veritabanının güvenilir bir model eğitmek için çok fazla boşluğa sahip olduğunu keşfederken bunları iptal eder.
Bu başarısızlıklar her zaman ilan edilmez, ancak sık sık ortaya çıkar ve teminat etkisi yaratırlar: yapay zekaya karşı iç şüphecilik, bu da gelecekteki projeleri bütçe veya destek almaya daha fazla dirençli hale getirir.
Teknik zorluktan daha kültürel bir
Sorunun sadece bütçe veya uzman eksikliği olduğunu düşünmek kolaydır, ancak gerçeklik daha derindir: asıl zorluk kültüreldir.
Birçok Meksikalı kuruluşta, AI, başarıyı yeniden tasarlama, rolleri ve başarıyı ölçme yollarını gerektiren yapısal bir değişiklik yerine, geride bırakılmayacak bir deney veya “sahip” bir araç olarak görülmeye devam etmektedir.
İki aşama açısından iki aşama vardır: dağıtım (verimlilik için uygulama) ve yeniden şekillendirme (yeniden tasarlama kök çalışması). Meksika, çoğunlukla, fintech, lojistik ve ileri üretim gibi sektörlerde olağanüstü istisnalar dışında ilk aşamada devam ediyor.
Meksika'da AI kullanımının iyimser bir sahibinden bir rekabetçi motora geçmesini gerçekten istiyorsak, acil adımlar vardır: sadece liderler değil, her seviyede antrenman yapmak önemlidir. Organizasyonun yarısı aracı nasıl kullanacağını anlamıyorsa veya bir tehdit olarak algılamıyorsa benimsenme daha yavaş olacaktır. Buna ek olarak, IA paralel bir proje olarak değil, işin merkezi stratejisine entegre edilmelidir. Kaç kullanıcının araçla etkileşime girmesinin ötesinde net etki metrikleri oluşturmayı unutmadan her şey. Ve son olarak, temizlik, entegrasyon ve yönetişime yatırım yaparak verilerin kalitesini sağlayın.
Bir yanıt yazın