Die huidige stand van AI -gebruik in ondernemings: die uitdagings in die produktiewe implementering van AI

Tussen teorie en praktyk: die verborge swakhede van moderne AI -tegnologie

Kunsmatige intelligensie (AI) het die afgelope paar jaar indrukwekkende ontwikkeling ondergaan en inspireer hul vaardighede in talle toepassingsareas. Nietemin word baie maatskappye gekonfronteer met die paradoksale situasie dat AI -stelsels ingewikkelde take kan bemeester, maar dikwels misluk as gevolg van sogenaamde eenvoudige uitdagings. Hierdie verskil tussen die teoretiese potensiaal en die praktiese implementering laat belangrike vrae ontstaan ​​wat ons in hierdie artikel in meer besonderhede sal belig.

Geskik vir:

• AI-integrasie van 'n onafhanklike en kruisdata-bronwye AI-platform vir alle ondernemingsaangeleenthede

Die huidige stand van AI -gebruik in ondernemings

In die werkende wêreld van vandag word dit normaal dat meer en meer werknemers AI -instrumente soos Chatgpt in hul alledaagse werk kan integreer. Hierdie selektiewe gebruik bevat tipies take soos internetnavorsing, teksvertalings of die skryf van kleiner sagtewarekode -afdelings. In veral groot ondernemings het interne AI-portale gevestig geraak wat toegang tot wettige en databeskerming aan eksterne stemmodelle moontlik maak of toegang tot interne besigheidskennis vergemaklik.

Huidige studies toon dat 35% van die groot Duitse ondernemings AI-tegnologieë reeds gebruik, terwyl die aannemingskoers vir klein en mediumgrootte ondernemings aansienlik laer is op ongeveer 12%. Hierdie syfers maak dit duidelik dat AI toenemend in die korporatiewe wêreld inbeweeg, maar dat dit steeds ver van die hand gewys word. Dit is veral opvallend dat die aantal voorbeelde waarin AI eintlik tot fundamentele verbeterings in sakeprosesse gelei het, verbasend laag bly.

Tipiese toepassingsareas van AI in ondernemings

Die huidige gebruik van AI in ondernemings fokus hoofsaaklik op die volgende gebiede:

1. Kliëntediens: Outomatiese terugvoeranalises en AI -kletsbots vir vinniger en doeltreffender vervulling van die behoeftes van die kliënt.
2. Teks- en beeldposisie: AI -instrumente vir die vinniger en goedkoper skepping van tekste, beelde en video's vir bemarking, nuusbrief en ander inhoud.
3. Vergaderings: programme wat video -oproepe opneem, skryf en opsom en hulle ondersteun om 'n afspraak te vind.
4. Werwing: verhoog die doeltreffendheid en bespaar tyd in die werwing van prosesse deur AI-gebaseerde vooraf-seleksie en ontleding van toepassings.
5. Monitering: moniteringsprosesse, vroeë opsporing van foutebronne en opkomende neigings, sowel as ondersteuning in die evaluering van veldtogte.

Ondanks hierdie uiteenlopende moontlike gebruike, bly die transformatiewe effek van AI op korporatiewe prosesse dikwels agter die verwagtinge. Die verskil tussen die teoretiese potensiaal en die praktiese implementering dui op fundamentele uitdagings wat verder gaan as die gewone inleidende probleme van nuwe tegnologieë.

Die produktiwiteitsparadoks van AI

Interessant genoeg toon studies dat AI -instrumente soos ChATGPT die produktiwiteit van kantoorwerkers met tot 40%kan verhoog, veral wanneer hulle tekste en ander kreatiewe take skep. Onafhanklike graderings bevestig gemiddeld 18%. Hierdie getalle is in 'n oënskynlike teenstrydigheid met die klein aantal suksesvolle maatskappywye AI-transformasies.

Hierdie paradoks kan gedeeltelik verklaar word deur die feit dat die selektiewe gebruik van AI -instrumente deur individuele werknemers hul individuele produktiwiteit kan verhoog, maar nie outomaties tot 'n uitgebreide transformasie van sakeprosesse lei nie. Die suksesvolle integrasie van AI in korporatiewe prosesse vereis meer as net die voorsiening van gereedskap - dit verg 'n fundamentele heroorweging in die manier waarop werk georganiseer en uitgevoer word.

Die verskil tussen selektiewe gebruik en werklike transformasie

Die selektiewe gebruik van AI -instrumente deur individuele werknemers kan lei tot plaaslike doeltreffendheidsverhogings, maar bly dikwels geïsoleer en lei nie tot 'n sistemiese transformasie van die maatskappyprosesse nie. 'N Ware AI -transformasie, daarenteen, sluit die strategiese integrasie van AI in kernprosesse van die onderneming in en lei tot fundamentele veranderinge in die manier van werk- en sakemodelle.

Volgens 'n studie deur die IBM Institute for Business Value, is ondernemings wat AI in hul transformasieproses integreer, dikwels meer suksesvol as hul mededingers. So 'n transformasie vereis egter meer as net die implementering van nuwe tegnologieë -dit vereis 'n verandering in korporatiewe strategieë en kulture. Hierdie diepgaande veranderinge bied baie ondernemings met aansienlike uitdagings wat verder as tegniese aspekte strek.

Sentrale struikelblokke vir AI -implementering

Die redes vir mislukking of die vertraagde bekendstelling van AI -projekte in ondernemings is uiteenlopend en ingewikkeld. Die belangrikste struikelblokke word hieronder ondersoek:

1. datakwaliteit en beskikbaarheid

Een van die grootste uitdagings in die implementering van AI is die kwaliteit en beskikbaarheid van die data. AI -stelsels is net so goed soos die gegewens waarop hulle opgelei is. Baie ondernemings sukkel met ongestruktureerde of verkeerde data, wat die effektiwiteit van AI -toepassings aansienlik kan benadeel.

'N Huidige studie toon dat 42% van die maatskappye aandui dat meer as die helfte van hul AI-projekte vertraag is weens probleme met die voorsiening van databasis of nie die gehoopte resultate gebring het nie. Vir ondernemings waarin minder as die helfte van hul data gesentraliseer is, het 68% van die verkope weens mislukte of vertraagde AI -projekte -verslag.

Die uitdagings op die gebied van datakwaliteit sluit in:

• Data in silo's oor verskillende departemente
• Inkonsekwente dataformate
• Gebrek aan historiese gegewens vir AI -opleiding
• Kommer oor databeskerming en sekuriteit wat datatoegang beperk

2de gebrek aan gekwalifiseerde spesialiste

Die vestiging van 'n bekwame data -wetenskapspan is 'n belangrike hindernis vir baie ondernemings. Die mark vir AI -tegnologie is nog in 'n vroeë stadium, en die vraag na AI -kundiges het die afgelope paar jaar skerp gestyg, terwyl die aantal beskikbare spesialiste nie met hierdie groei kon tred hou nie.

Volgens 'n LinkedIn -verslag het die vraag na AI -kundiges die afgelope vier jaar met 74% toegeneem. Veral klein en mediumgrootte maatskappye sukkel om die nodige kundiges te vind en te finansier. Slegs 25% van die bestuurders in Duitsland voel goed voorbereid op AI, terwyl die wêreldgemiddelde slegs 8% is.

Om hierdie tekort aan geskoolde werkers teen te werk, moet ondernemings:

• Belê in die opleiding van hul bestaande werknemers
• Om eksterne kundiges te raadpleeg
• Skep 'n kultuur van kennisuitruiling

3. Integrasie met bestaande stelsels

Die integrasie van AI -oplossings in bestaande IT -infrastruktuur hou die groot uitdagings vir baie ondernemings in. Ouer stelsels wat nie vir die integrasie van AI ontwerp is nie, kan tot beduidende probleme lei. Die uitdagings sluit in:

• Verouderde infrastruktuur wat nie aan die vereistes van moderne AI kan voldoen nie
• Gebrek aan gestandaardiseerde koppelvlakke vir naatlose verbindings
• Onversoenbare datastoorstelsels
• Hoë koste in verband met die modernisering van die infrastruktuur

Volgens 'n opname pas 67% van die maatskappye wat hul data sentraal bestuur, meer as 80% van hul tegniese hulpbronne toepas om datapyplyne te onderhou. Hierdie hoë hulpbronbinding vir onderhoudstake belemmer die ontwikkeling en implementering van innoverende AI -oplossings.

4. Onduidelike doelstellings en verwagtinge

'N Gereelde fout in AI -projekte is die gebrek aan duidelike en meetbare doelwitte. Maatskappye begin dikwels AI -inisiatiewe sonder 'n presiese definisie van wat hulle wil bereik. Dit lei tot onrealistiese verwagtinge en uiteindelik teleurstellings as die AI nie die gewenste resultate lewer nie.

Die definisie van duidelike, realistiese en meetbare doelwitte is van kardinale belang vir die sukses van AI -projekte. Maatskappye moet hulself afvra:

• Watter spesifieke probleem moet die AI oplos?
• Hoe kan sukses gemeet word?
• Watter hulpbronne word benodig vir implementering?
• Watter tydraamwerk is realisties?

5. Aanvaarding en kulturele verandering

Die bekendstelling van AI -tegnologieë kan die vrees vir werkverliese of 'n verhoogde werklading vir werknemers veroorsaak. Goeie veranderingsbestuur is dus van kardinale belang om aanvaarding te skep en die transformasie suksesvol te ontwerp.

Die ondersteuning van topbestuur speel 'n sentrale rol hierin. Sonder die toewyding van die bestuursvlak word dit moeilik om die nodige hulpbronne te bied en die nodige organisatoriese veranderinge te implementeer. Opleiding en verdere opleiding van die werknemers is ook van kardinale belang om die sukses van die AI -transformasie te verseker.

B2B-aankope: Voorsieningskettings, handel, markplekke en AI-ondersteunde verkryging met accio.com-Image: Xpert.digital

Meer daaroor hier:

• Soek produkte en B2B -insigte met AI / advies en ondersteuning

Suksesvoorbeelde: wanneer AI sakeprosesse transformeer

Ondanks die talle uitdagings, is daar ondernemings wat AI suksesvol gebruik om hul sakeprosesse te transformeer. Hierdie voorbeelde toon dat met die regte strategie en implementering van AI eintlik tot fundamentele verbeterings kan lei.

Siemens: Voorspellende instandhouding in produksie

Siemens gebruik KI om voorspellende instandhouding (vorentoe -onderhoud) in sy vervaardigingsprosesse te implementeer. Deur groot hoeveelhede data van masjiene en stelsels te ontleed, kan Siemens in 'n vroeë stadium potensiële mislukkings herken en instandhoudingsmaatreëls vir instandhouding proaktief beplan. Dit verminder die stilstand en verhoog produktiwiteit. Siemens se AI -stelsels leer voortdurend om die akkuraatheid van die voorspellings mettertyd verder te verbeter.

JP Morgan: Bedrogherkenning in die finansiële sektor

JP Morgan gebruik AI om bedrogpatrone in finansiële transaksies te erken. Die AI ontleed groot hoeveelhede transaksiedata intyds en identifiseer verdagte aktiwiteite wat op bedrog kan dui. JP Morgan het hierdie tegnologie gehelp om die sekuriteit van u finansiële dienste te verhoog en finansiële verliese te verminder. Die AI-gebaseerde stelsels kan aanpas by nuwe bedrogpatrone, wat die doeltreffendheid en akkuraatheid van bedrogherkenning voortdurend verbeter.

Beiersdorf: AI -innovasies in die velsorgarea

Die innovasiebestuur van die velsorgmaatskappy Beiersdorf bevorder die gebruik van AI-instrumente vir neiging. Die maatskappy het 'n loodsfunksie tussen IT en spesialisafdelings geneem om AI -tegnologieë effektief te implementeer. In 2019 het die Hamburg -gebaseerde maatskappy 'n intelligente kletsbot bekendgestel, wat later aangevul is deur 'n interne geval van Chatgpt. Die doel van hierdie generatiewe AI -stelsels is om die sterk punte van die werknemers uit te brei en nie te vervang nie.

Hierdie voorbeelde toon dat AI eintlik die potensiaal het om sakeprosesse fundamenteel te verbeter. Sulke suksesse vereis egter 'n goed deurdagte strategie, voldoende hulpbronne en 'n diepgaande begrip van tegnologiese en organisatoriese aspekte van AI-implementering.

Oplossing benaderings vir suksesvolle AI -transformasie

Ten einde die uitdagings van die implementering van AI te oorkom en suksesvolle transformasie te bewerkstellig, kan ondernemings verskillende strategieë nastreef:

1. Soliede beplanning en duidelike doelstelling

Soliede beplanning is die basis van suksesvolle AI -projekte. Aan die begin is daar die duidelike definisie van die doelwitte: wat moet presies met die AI -oplossing bereik word? Dit vereis 'n uitgebreide werklike ontleding van die huidige tegnologiese toestande en prosesse in die onderneming. Die keuse van die geskikte databronne en die versekering van datakwaliteit is ook van kardinale belang.

Die beplanningsproses moet iteratief wees, met gereelde tjeks en aanpassings om buigsaam op veranderinge te kan reageer. Maatskappye moet eers fokus op kleiner, goed gedefinieerde projekte wat vinnige suksesse moontlik maak en as basis dien vir meer omvattende transformasies.

2. Agile metodes vir AI -implementering

Agile metodes, bekend uit sagteware -ontwikkeling, het ook hul voordele by die implementering van AI -projekte. Deur middel van iteratiewe ontwikkelingsprosesse en gereelde terugvoer, kan projekspanne vinnig reageer op nuwe vereistes en bevindings. Scrum en Kanban is voorbeelde van rats benaderings wat 'n gefokusde en buigsame manier moontlik maak om deur kort ontwikkelingsiklusse en naellope te werk.

Hierdie benadering is veral belangrik vir AI -projekte, aangesien dit dikwels verband hou met onsekerhede en veranderende vereistes. Met gereelde tjeks en aanpassings, kan ondernemings toesien dat hul AI -projekte op koers bly en die gewenste resultate lewer.

3. Effektiewe veranderingsbestuur

Die bekendstelling van AI bring diepgaande veranderinge in werkprosesse en korporatiewe strukture in. Bestuur van soliede verandering is dus onontbeerlik om weerstand te verminder en die aanvaarding van werknemers te verhoog. Dit is belangrik om alle belanghebbendes in 'n vroeë stadium in te sluit en deursigtig te kommunikeer oor die doelstellings en voordele van die AI -projekte.

Opleiding en verdere opleiding speel 'n sentrale rol in die voorbereiding van werknemers om met AI te werk en vrees te verminder. Danksy die aktiewe betrokkenheid van werknemers by die transformasieproses, kan ondernemings nie net weerstand verminder nie, maar ook waardevolle terugvoer en idees kry om AI -oplossings te optimaliseer.

4. Bou AI -bevoegdhede

Om die gebrek aan gekwalifiseerde spesialiste teë te werk, moet ondernemings belê in die vestiging van interne AI -bevoegdhede. Dit kan bereik word deur verskillende maatreëls:

• Opleiding van bestaande werknemers in AI-relevante vaardighede
• Instelling van AI -kundiges vir sleutelposisies
• Samewerking met eksterne konsultante en diensverskaffers
• Vennootskappe met universiteite en navorsingsinstellings

Die vestiging van 'n interdissiplinêre span wat tegniese kennis en kennis van die bedryf kombineer, is van kardinale belang vir die sukses van AI-projekte. Deur verskillende perspektiewe te kombineer, kan ondernemings verseker dat hul AI -oplossings tegnies soliede en besigheids relevant is.

5. Verbetering van die data -infrastruktuur

Aangesien die datakwaliteit en beskikbaarheid 'n sentrale uitdaging in die implementering van AI is, moet ondernemings belê in die verbetering van hul data -infrastruktuur. Dit sluit in:

• Konsolidasie van datasilo's en die skepping van 'n sentrale databasis
• Implementering van prosesse vir data -kwaliteitsbestuur
• Die bou van 'n skaalbare en buigsame data -argitektuur
• Die beskerming en sekuriteit van data te verseker

'N Soliede data -infrastruktuur vorm die basis vir suksesvolle AI -projekte en stel ondernemings in staat om die volle potensiaal van hul data te benut. Deur in databestuur en die regering te belê, kan ondernemings toesien dat hul AI -stelsels gebaseer is op hoë kwaliteit en relevante data.

Geskik vir:

• Onafhanklike AI -platforms as 'n strategiese alternatief vir Europese ondernemings

Die toekoms van AI in maatskappye

Die AI -transformasie sal in die komende jare aanhou versnel en ontwikkel tot 'n integrale deel van die alledaagse lewe en werk. Nuwe tegnologieë sal die grense tussen die digitale en die fisiese wêreld vervaag en innoverende geleenthede bied om te netwerk, dinge te skep of om beter saam te werk.

Persoonlike AI -assistent

Wat begin het met eenvoudige instrumente soos Chatgpt, word nou baie kragtiger: gepersonaliseerde AI -agente word spelwisselaars. Hierdie AI -assistente sal toenemend verander na individuele behoeftes en die manier waarop mense hul alledaagse lewe en werklewe bestuur, sal ernstig verander.

Van persoonlike assistente wat werknemers help om hul tyd te bestuur om AI-ontledings aan te pas-Hierdie gepersonaliseerde agente sal gebruikers die geleentheid gee om hul eie data te bring en aan hulle insigte en funksies te bied wat voorheen slegs vir groot ondernemings met aansienlike finansiële hulpbronne gereserveer is.

Integrasie van AI in sakeprosesse

Die integrasie van AI in sakeprosesse sal in die toekoms nog meer naatloos en omvattend word. Deur AI met bestaande sakeprosesmodelle te kombineer, maak die bekendstelling van AI -tegnologieë in maatskappye dit makliker as ooit. Die integrasie van AI -tegnologieë is direk via 'n grafiese BPMN -modellering, wat beteken dat besigheidsdata intelligent aan sakeprosesse gekoppel kan word.

Hierdie integrasie stel die outomatisering van roetine -take en die optimalisering van sakeprosesse moontlik, wat lei tot 'n toename in doeltreffendheid en produktiwiteit. Maatskappye wat vroeg in hierdie integrasie belê, sal 'n strategiese voordeel bo hul mededingers kry.

Kompetisievoordeel deur AI

Met die toenemende verspreiding van AI, sal ondernemings in die toekoms in twee kategorieë verdeel kan word: diegene wat AI effektief gebruik en diegene wat oorbly. Maatskappye wat vroeg in opleiding en die toepaslike infrastruktuur belê, kry 'n strategiese voordeel en kan toets wat werk en wat nie in die praktyk is nie.

Die integrasie van Chatt en ander AI -instrumente in ondernemings sal vroeër of later oor mededingendheid besluit. Enigiemand wat nuwe tegnologieë sluit, sal ten minste op die langtermyn teen mededingende ondernemings kan seëvier - 'n ervaring wat reeds in digitalisering gemaak is.

'N Nuwe denke vir AI -oplossings

Die uitdagings in die produktiewe implementering van AI in ondernemings is uiteenlopend en ingewikkeld. Dit wissel van tegniese hindernisse soos datakwaliteit en integrasie met bestaande stelsels tot die gebrek aan gekwalifiseerde spesialiste tot organisatoriese aspekte soos onduidelik doelwitte en opposisie in die arbeidsmag.

Die eenvormigheid waarmee ondernemings misluk met werklike transformasie deur AI, dui op 'n diepgaande probleem. Dit gaan nie net oor die bekendstelling van nuwe tegnologieë nie, maar oor 'n basiese heroorweging in die manier waarop ons IT -oplossings ontwerp en implementeer.

Suksesvolle AI -transformasies vereis 'n holistiese benadering wat tegnologiese, organisatoriese en kulturele aspekte in ag neem. Maatskappye moet weer nadink en AI nie as 'n geïsoleerde instrument beskou nie, maar as 'n integrale deel van hul strategie.

Die toekoms behoort aan die ondernemings wat daarin slaag om AI naatloos in hul sakeprosesse te integreer en om 'n kultuur van deurlopende innovasie en aanpassing te vestig. Deur duidelike doelstellings, ratse metodes, effektiewe veranderingsbestuur, die opbou van AI -bevoegdhede en vaste data -infrastruktuur, kan maatskappye die uitdagings van AI -implementering oorkom en die volle potensiaal van hierdie transformatiewe tegnologie benut.

Die produktiewe implementering van AI vereis 'n nuwe denke - weg van geïsoleerde tegnologieprojekte na 'n holistiese transformasie wat mense, proses en tegnologie ewe in ag neem. Dit is die enigste manier om die gaping tussen die teoretiese potensiaal en die praktiese implementering van AI te oorkom en werklike mededingende voordele te bewerkstellig.

☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering

☑️ Die skepping of herbelyning van die AI -strategie

☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling

Konrad Wolfenstein

Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.

Jy kan my kontak deur die kontakvorm hieronder in te vul of my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) .

Ek sien uit na ons gesamentlike projek.

Xpert.Digital is 'n spilpunt vir die industrie met 'n fokus op digitalisering, meganiese ingenieurswese, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïese.

Met ons 360° besigheidsontwikkelingsoplossing ondersteun ons bekende maatskappye van nuwe besigheid tot naverkope.

Markintelligensie, smarketing, bemarkingsoutomatisering, inhoudontwikkeling, PR, posveldtogte, persoonlike sosiale media en loodversorging is deel van ons digitale hulpmiddels.

Jy kan meer uitvind by: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus