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

Tussen teorie en praktyk: Die verborge swakpunte van moderne KI-tegnologie

Kunsmatige intelligensie (KI) het die afgelope paar jaar indrukwekkende ontwikkeling ondergaan en sy vermoëns in talle toepassingsgebiede gedemonstreer. Nietemin staar baie maatskappye die paradoksale situasie in die gesig dat terwyl KI-stelsels komplekse take kan bemeester, hulle dikwels faal met oënskynlik eenvoudige uitdagings. Hierdie teenstrydigheid tussen teoretiese potensiaal en praktiese implementering laat belangrike vrae ontstaan, wat ons in meer besonderhede in hierdie artikel sal ondersoek.

Geskik vir:

• KI-integrasie van 'n onafhanklike en kruis-databron KI-platform vir alle besigheidsbehoeftes

Die huidige stand van KI-gebruik in maatskappye

In vandag se werkswêreld word dit toenemend algemeen dat werknemers KI-gereedskap soos ChatGPT in hul daaglikse werk integreer. Hierdie af en toe gebruik sluit tipies take soos internetnavorsing, teksvertaling of die skryf van klein gedeeltes sagtewarekode in. Veral in groot maatskappye het interne KI-portale gevestig geraak, wat wetlik voldoenende en databeskermingsvoldoenende toegang tot eksterne taalmodelle moontlik maak of toegang tot interne maatskappykennis vergemaklik.

Huidige studies toon dat 35% van groot Duitse maatskappye reeds KI-tegnologieë gebruik, terwyl die aanvaardingskoers aansienlik laer is onder klein en mediumgrootte ondernemings (KMO's) teen ongeveer 12%. Hierdie syfers illustreer dat terwyl KI toenemend sy weg na die sakewêreld vind, dit nog ver van algehele implementering is. Veral opvallend is die feit dat, ten spyte van die toenemende voorkoms van KI-instrumente, die aantal voorbeelde waar KI eintlik tot fundamentele verbeterings in sakeprosesse gelei het, verbasend klein bly.

Tipiese toepassings van KI in maatskappye

Die huidige gebruik van KI in maatskappye fokus hoofsaaklik op die volgende gebiede:

1. Kliëntediens: Outomatiese terugvoeranalise en KI-kletsbots vir vinniger en meer doeltreffende vervulling van kliëntebehoeftes.
2. Teks- en beeldskepping: KI-gereedskap vir vinniger en meer koste-effektiewe skep van tekste, beelde en video's vir bemarking, nuusbriewe en ander inhoud.
3. Vergaderings: Programme wat video-oproepe opneem, transkribeer en opsom, en ook help met die skedulering van vergaderings.
4. Werwing: Verhoogde doeltreffendheid en tydbesparing in werwingsprosesse deur KI-gesteunde voorseleksie en ontleding van aansoeke.
5. Monitering: Monitering van prosesse, vroeë opsporing van foutbronne en opkomende tendense, en ondersteuning in die evaluering van veldtogte.

Ten spyte van hierdie uiteenlopende toepassings, voldoen die transformerende impak van KI op besigheidsprosesse dikwels nie aan verwagtinge nie. Die verskil tussen teoretiese potensiaal en praktiese implementering dui op fundamentele uitdagings wat verder strek as die gewone probleme van die aanneming van nuwe tegnologieë.

Die produktiwiteitsparadoks van KI

Interessant genoeg toon studies dat KI-instrumente soos ChatGPT die produktiwiteit van kantoorwerkers met tot 40% kan verhoog, veral in teksskepping en ander kreatiewe take. Onafhanklike assesserings bevestig 'n gemiddelde produktiwiteitstoename van 18%. Hierdie syfers blyk die klein aantal suksesvolle maatskappywye KI-transformasies te weerspreek.

Hierdie paradoks kan gedeeltelik verklaar word deur die feit dat hoewel die selektiewe gebruik van KI-gereedskap deur individuele werknemers hul individuele produktiwiteit kan verhoog, dit nie outomaties lei tot 'n omvattende transformasie van besigheidsprosesse nie. Suksesvolle integrasie van KI in besigheidsprosesse vereis meer as net die verskaffing van gereedskap – dit vereis 'n fundamentele herbesinning oor hoe werk georganiseer en uitgevoer word.

Die verskil tussen af ​​en toe gebruik en ware transformasie

Terwyl die selektiewe gebruik van KI-instrumente deur individuele werknemers tot plaaslike doeltreffendheidswinste kan lei, bly dit dikwels geïsoleerd en lei dit nie tot 'n sistemiese transformasie van besigheidsprosesse nie. 'n Ware KI-transformasie, aan die ander kant, behels die strategiese integrasie van KI in die maatskappy se kernprosesse en lei tot fundamentele veranderinge in werkmetodes en besigheidsmodelle.

Volgens 'n studie deur die IBM Instituut vir Besigheidswaarde, is maatskappye wat KI 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 maatskappye beduidende uitdagings wat verder strek as suiwer tegniese aspekte.

Belangrike struikelblokke vir KI-implementering

Die redes vir die mislukking of vertraagde implementering van KI-projekte in maatskappye is talryk en kompleks. Die belangrikste struikelblokke word hieronder in meer besonderhede ondersoek:

1. Datakwaliteit en -beskikbaarheid

Een van die grootste uitdagings in die implementering van KI is die kwaliteit en beskikbaarheid van data. KI-stelsels is net so goed soos die data waarop hulle opgelei word. Baie maatskappye sukkel met ongestruktureerde of foutiewe data, wat die doeltreffendheid van KI-toepassings aansienlik kan benadeel.

'n Onlangse studie toon dat 42% van maatskappye rapporteer dat meer as die helfte van hul KI-projekte vertraag is of nie die verwagte resultate gelewer het nie as gevolg van probleme met databeskikbaarheid. Onder maatskappye waar minder as die helfte van hul data gesentraliseerd is, styg hierdie syfer tot 68%, met 68% wat inkomsteverliese rapporteer as gevolg van mislukte of vertraagde KI-projekte.

Die uitdagings op die gebied van datakwaliteit sluit in:

• Data in silo's oor verskillende departemente
• Inkonsekwente dataformate
• Gebrek aan historiese data vir KI-opleiding
• Dataprivaatheid en sekuriteitskwessies wat toegang tot data beperk

2. Tekort aan gekwalifiseerde spesialiste

Die bou van 'n bekwame datawetenskapspan bied 'n beduidende struikelblok vir baie maatskappye. Die mark vir KI-tegnologie is nog in sy vroeë stadiums, en die vraag na KI-kundiges het die afgelope paar jaar skerp gestyg, terwyl die aantal beskikbare professionele persone nie tred gehou het met hierdie groei nie.

Volgens 'n LinkedIn-verslag het die vraag na KI-kundiges met 74% in die afgelope vier jaar toegeneem. Klein en mediumgrootte ondernemings (KMO's) sukkel veral om die nodige kundiges te vind en te finansier. Slegs 25% van bestuurders in Duitsland voel goed voorbereid vir KI, terwyl die wêreldgemiddelde slegs 8% is.

Om hierdie vaardigheidstekort aan te spreek, moet maatskappye:

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

3. Integrasie met bestaande stelsels

Die integrasie van KI-oplossings in bestaande IT-infrastrukture bied baie maatskappye aansienlike uitdagings. Veral ouer stelsels wat nie vir KI-integrasie ontwerp is nie, kan tot aansienlike probleme lei. Hierdie uitdagings sluit in:

• Verouderde infrastruktuur wat nie aan die vereistes van moderne KI kan voldoen nie
• Gebrek aan gestandaardiseerde koppelvlakke vir naatlose verbindings
• Onversoenbare databergingstelsels
• Hoë koste verbonde aan die modernisering van infrastruktuur

Volgens 'n opname wy 67% van maatskappye wat hul data sentraal bestuur, meer as 80% van hul tegniese hulpbronne aan die instandhouding van datapyplyne alleen. Hierdie hoë hulpbronverbintenis tot instandhoudingstake belemmer die ontwikkeling en implementering van innoverende KI-oplossings.

4. Onduidelike doelwitte en verwagtinge

'n Algemene fout in KI-projekte is die gebrek aan duidelike en meetbare doelwitte. Maatskappye loods dikwels KI-inisiatiewe sonder 'n presiese definisie van wat hulle wil bereik. Dit lei tot onrealistiese verwagtinge en uiteindelik tot teleurstelling wanneer die KI nie die verlangde resultate lewer nie.

Die stel van duidelike, realistiese en meetbare doelwitte is noodsaaklik vir die sukses van KI-projekte. Maatskappye moet hulself afvra:

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

5. Aanvaarding en kulturele verandering

Die bekendstelling van KI-tegnologieë kan vrese onder werknemers veroorsaak oor werkverliese of verhoogde werklas. Doeltreffende veranderingsbestuur is dus noodsaaklik om aanvaarding te bevorder en 'n suksesvolle transformasie te verseker.

Ondersteuning van topbestuur speel 'n deurslaggewende rol. Sonder die toewyding van die leierskapspan sal dit moeilik wees om die nodige hulpbronne te verskaf en die vereiste organisatoriese veranderinge te implementeer. Werknemeropleiding en -ontwikkeling is ook noodsaaklik om die sukses van die KI-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

Suksesverhale: Wanneer KI sakeprosesse transformeer

Ten spyte van die talle uitdagings, gebruik sommige maatskappye KI suksesvol om hul besigheidsprosesse te transformeer. Hierdie suksesverhale toon dat KI met die regte strategie en implementering inderdaad tot fundamentele verbeterings kan lei.

Siemens: Voorspellende Onderhoud in Vervaardiging

Siemens gebruik KI om voorspellende instandhouding in sy vervaardigingsprosesse te implementeer. Deur groot hoeveelhede data van masjiene en stelsels te ontleed, kan Siemens potensiële foute vroegtydig identifiseer en proaktief instandhoudingsmaatreëls beplan. Dit verminder stilstandtyd en verhoog produktiwiteit. Siemens se KI-stelsels leer voortdurend, wat die akkuraatheid van voorspellings oor tyd verder verbeter.

JP Morgan: Bedrogopsporing in die finansiële sektor

JP Morgan gebruik KI om bedrogpatrone in finansiële transaksies op te spoor. Die KI ontleed groot hoeveelhede transaksiedata intyds en identifiseer verdagte aktiwiteite wat op bedrog kan dui. Hierdie tegnologie het JP Morgan gehelp om die sekuriteit van sy finansiële dienste te verhoog en finansiële verliese te verminder. Die KI-aangedrewe stelsels is in staat om aan te pas by nuwe bedrogpatrone, wat die doeltreffendheid en akkuraatheid van bedrogopsporing voortdurend verbeter.

Beiersdorf: KI-innovasies in velversorging

Die innovasiebestuurspan by die velsorgmaatskappy Beiersdorf bevorder die gebruik van baanbrekende KI-instrumente. Die maatskappy het 'n leidende rol tussen IT- en spesialisafdelings aangeneem om KI-tegnologieë effektief te implementeer. In 2019 het die Hamburg-gebaseerde korporasie 'n intelligente kletsbot bekendgestel, wat later aangevul is deur 'n interne instansie van ChatGPT. Die doel van hierdie generatiewe KI-stelsels is om die sterk punte van werknemers te verbeter, nie te vervang nie.

Hierdie suksesverhale demonstreer dat KI werklik die potensiaal het om sakeprosesse fundamenteel te verbeter. Sulke suksesse vereis egter 'n goed deurdinkte strategie, voldoende hulpbronne en 'n diepgaande begrip van beide die tegnologiese en organisatoriese aspekte van KI-implementering.

Oplossings vir 'n suksesvolle KI-transformasie

Om die uitdagings van die implementering van KI te oorkom en 'n suksesvolle transformasie te bewerkstellig, kan maatskappye verskeie strategieë volg:

1. Deeglike beplanning en duidelike doelwitte

Deeglike beplanning is die fondament van suksesvolle KI-projekte. Dit begin met 'n duidelike definisie van die doelwitte: Wat presies moet met die KI-oplossing bereik word? Dit vereis 'n omvattende analise van die huidige tegnologiese infrastruktuur en prosesse binne die maatskappy. Dit sluit ook die keuse van geskikte databronne en die versekering van datakwaliteit in.

Die beplanningsproses moet iteratief wees, met gereelde hersienings en aanpassings om buigsaamheid in reaksie op veranderinge moontlik te maak. Maatskappye moet aanvanklik fokus op kleiner, goed gedefinieerde projekte wat vinnige oorwinnings lewer en as 'n fondament vir breër transformasies kan dien.

2. Agile metodes vir KI-implementering

Agile metodes, welbekend uit sagteware-ontwikkeling, bied ook voordele in die implementering van KI-projekte. Deur iteratiewe ontwikkelingsprosesse en gereelde terugvoer kan projekspanne vinnig reageer op nuwe vereistes en insigte. Scrum en Kanban is voorbeelde van agile benaderings wat, deur kort ontwikkelingsiklusse en sprinte, 'n gefokusde maar buigsame werkwyse moontlik maak.

Hierdie benadering is veral belangrik vir KI-projekte, aangesien dit dikwels met onsekerhede en veranderende vereistes geassosieer word. Gereelde hersienings en aanpassings stel maatskappye in staat om te verseker dat hul KI-projekte op koers bly en die verlangde resultate lewer.

3. Doeltreffende Veranderingsbestuur

Die bekendstelling van KI bring diepgaande veranderinge in werkvloeie en organisatoriese strukture mee. Soliede veranderingsbestuur is dus noodsaaklik om weerstand te verminder en werknemersaanvaarding te verhoog. Dit is belangrik om alle belanghebbendes vroegtydig te betrek en deursigtig te kommunikeer oor die doelwitte en voordele van KI-projekte.

Opleiding en professionele ontwikkeling speel 'n deurslaggewende rol in die voorbereiding van werknemers vir die werk met KI en die verligting van angs. Deur werknemers aktief by die transformasieproses te betrek, kan maatskappye nie net weerstand verminder nie, maar ook waardevolle terugvoer en idees kry vir die optimalisering van KI-oplossings.

4. Bou KI-vaardighede

Om die tekort aan gekwalifiseerde spesialiste aan te spreek, moet maatskappye belê in die bou van interne KI-kundigheid. Dit kan deur verskeie maatreëls bereik word:

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

Die bou van 'n interdissiplinêre span wat beide tegniese kundigheid en bedryfskennis kombineer, is van kardinale belang vir die sukses van KI-projekte. Deur verskillende perspektiewe te kombineer, kan maatskappye verseker dat hul KI-oplossings beide tegnies gesond en besigheidsrelevant is.

5. Verbetering van data-infrastruktuur

Aangesien datakwaliteit en -beskikbaarheid sleuteluitdagings in KI-implementering is, moet maatskappye belê in die verbetering van hul data-infrastruktuur. Dit sluit in:

• Konsolidasie van datasilo's en die skep van 'n sentrale databasis
• Implementering van datakwaliteitsbestuursprosesse
• Die bou van 'n skaalbare en buigsame data-argitektuur
• Versekering van databeskerming en -sekuriteit

'n Robuuste data-infrastruktuur vorm die grondslag vir suksesvolle KI-projekte en stel maatskappye in staat om die potensiaal van hul data ten volle te benut. Deur te belê in databestuur en -beheer, kan maatskappye verseker dat hul KI-stelsels gebaseer is op hoëgehalte- en relevante data.

Geskik vir:

• Onafhanklike KI-platforms as 'n strategiese alternatief vir Europese maatskappye

Die toekoms van KI in besigheid

Die KI-transformasie sal in die komende jare aanhou versnel en 'n integrale deel van die daaglikse lewe en werk word. Nuwe tegnologieë sal die lyne tussen die digitale en fisiese wêrelde vervaag en innoverende maniere bied om meer effektief te verbind, te skep en saam te werk.

Gepersonaliseerde KI-assistente

Wat begin het met eenvoudige gereedskap soos ChatGPT ontwikkel nou tot iets baie kragtiger: gepersonaliseerde KI-agente word baanbrekers. Hierdie KI-assistente sal toenemend op individuele behoeftes aangepas word, wat die manier waarop mense hul daaglikse en werkslewe bestuur, drasties sal verander.

Van persoonlike assistente wat werknemers help om hul tyd te bestuur tot pasgemaakte KI-analise, sal hierdie gepersonaliseerde agente gebruikers toelaat om hul eie data by te dra en hulle te voorsien van insigte en funksies wat voorheen gereserveer was vir groot maatskappye met beduidende finansiële hulpbronne.

Integrasie van KI in besigheidsprosesse

Die integrasie van KI in besigheidsprosesse sal in die toekoms selfs meer naatloos en omvattend word. Deur KI met bestaande besigheidsprosesmodelle te verbind, sal die aanvaarding van KI-tegnologieë in maatskappye makliker as ooit tevore wees. KI-tegnologieë word direk geïntegreer via grafiese BPMN-modellering, wat die intelligente verbinding van besigheidsdata met besigheidsprosesse moontlik maak.

Hierdie integrasie maak die outomatisering van roetinetake en die optimalisering van besigheidsprosesse moontlik, wat lei tot verhoogde doeltreffendheid en produktiwiteit. Maatskappye wat vroeg in hierdie integrasie belê, sal 'n strategiese voordeel bo hul mededingers verkry.

Mededingende voordeel deur KI

Met die toenemende voorkoms van KI, sal maatskappye toenemend in twee kategorieë val: dié wat KI effektief benut en dié wat agterbly. Maatskappye wat vroeg in opleiding en die toepaslike infrastruktuur belê, kry 'n strategiese voordeel en kan in die praktyk toets wat werk en wat nie.

Die integrasie van ChatGPT en ander KI-instrumente in maatskappye sal uiteindelik hul mededingendheid bepaal. Diegene wat nuwe tegnologieë weerstaan, sal nie hul mededingers kan oorwin nie, ten minste nie op die lange duur nie – 'n les wat reeds tydens die digitaliseringsproses geleer is.

'n Nuwe manier van dink vir KI-oplossings

Die uitdagings van die produktiewe implementering van KI in maatskappye is uiteenlopend en kompleks. Dit wissel van tegniese struikelblokke soos datakwaliteit en integrasie met bestaande stelsels, tot die gebrek aan gekwalifiseerde spesialiste, en organisatoriese aspekte soos onduidelike doelwitte en weerstand onder die werksmag.

Die eenvormigheid waarmee maatskappye misluk met ware KI-transformasie dui op 'n dieper probleem. Dit gaan nie net oor die aanneming van nuwe tegnologieë nie, maar oor 'n fundamentele herbesinning oor hoe ons IT-oplossings ontwerp en implementeer.

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

Die toekoms behoort aan maatskappye wat KI naatloos in hul besigheidsprosesse integreer en 'n kultuur van voortdurende innovasie en aanpassing vestig. Deur duidelike doelwitte, rats metodologieë, effektiewe veranderingsbestuur, die ontwikkeling van KI-kundigheid en 'n robuuste data-infrastruktuur kan maatskappye die uitdagings van KI-implementering oorkom en die volle potensiaal van hierdie transformerende tegnologie ontsluit.

Die produktiewe implementering van KI vereis 'n nuwe manier van dink – weg van geïsoleerde tegnologieprojekte en na 'n holistiese transformasie wat mense, prosesse en tegnologie gelyk in ag neem. Slegs op hierdie manier kan maatskappye die gaping tussen die teoretiese potensiaal en praktiese implementering van KI oorbrug en werklike mededingende voordele behaal.

☑️ 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