Werksvertraging in produktiwiteit: KI-projekte bring nie meetbare opbrengste vir 95% van maatskappye nie en hoe hulle dit (moet) vermy.

Belangrik om te weet! Die paradoks van kunsmatige intelligensie: Waarom miljarde dollars wat in maatskappye belê word, uitsterf

Ten spyte van ongekende beleggings van $30 tot $40 miljard in generatiewe kunsmatige intelligensie, slaag 95 persent van maatskappye nie daarin om 'n meetbare opbrengs op hul belegging te behaal nie. Hierdie ontnugterende statistiek, wat deur 'n omvattende MIT-studie van 2025 onthul is, toon 'n dramatiese gaping tussen verwagtinge en die werklikheid. Terwyl die tegnologie daagliks opslae maak en as die sleutel tot toekomstige lewensvatbaarheid beskou word, slaag die oorgrote meerderheid maatskappye nie daarin om werklike waarde uit hul KI-inisiatiewe te genereer nie.

Die GenAI-kloof: 'n Onsigbare kloof deur die ekonomie

Die Massachusetts Institute of Technology het die term "GenAI-kloof" vir hierdie verskynsel geskep – 'n diep kloof tussen die paar maatskappye wat voordeel trek uit kunsmatige intelligensie en die massas wat vasgevang is in eindelose loodsfases. Hierdie kloof manifesteer nie as 'n tegniese probleem nie, maar as 'n organisatoriese mislukking met verreikende gevolge.

Die syfers spreek vanself: Slegs 5 persent van geïntegreerde KI-loodsprojekte genereer tans meetbare waarde, terwyl die oorblywende 95 persent geen impak op die wins toon nie. Hierdie verskil is des te meer opvallend gegewe die hoë aanvaardingsyfers van verbruikersinstrumente soos ChatGPT en Microsoft Copilot. Ongeveer 80 persent van organisasies toets hierdie platforms, en byna 40 persent het dit reeds geïmplementeer.

Die navorsingsbevindinge is gebaseer op 'n sistematiese analise van meer as 300 openbare KI-implementerings en gestruktureerde onderhoude met 153 bestuurders uit verskeie industrieë. Die studie, wat tussen Januarie en Junie 2025 uitgevoer is, onthul vier kenmerkende patrone van die GenAI-verdeling: beperkte ontwrigting in slegs twee van agt hoofsektore, 'n korporatiewe paradoks met hoë loodsaktiwiteit maar lae skalering, 'n beleggingsvooroordeel ten gunste van sigbare kenmerke, en 'n implementeringsvoordeel vir eksterne vennootskappe bo interne ontwikkelings.

Workslop: Die verborge gif van KI-produktiwiteit

Een besonder skadelike verskynsel wat deur die navorsing geïdentifiseer is, word "workslop" genoem – 'n saamtrekking van "work" en "slop" – wat KI-gegenereerde werkinhoud beskryf wat oppervlakkig professioneel lyk, maar by nadere ondersoek onvolledig en onbruikbaar is. Hierdie oënskynlik gepoleerde maar substansielose werk verskuif die las van die skepper na die ontvanger, wat die algehele werklas verhoog eerder as verminder.

Die impak van Workslop is beduidend: 40 persent van die meer as 1 150 voltydse Amerikaanse werknemers wat ondervra is, het berig dat hulle die afgelope maand sulke inhoud ontvang het. Werknemers skat dat gemiddeld 15,4 persent van die werkdokumente wat hulle ontvang in hierdie kategorie val. Professionele dienste en die tegnologiebedrywe word veral geraak, waar die verskynsel onevenredig gereeld voorkom.

Die finansiële koste is beduidend: Elke Workslop-voorval kos maatskappye gemiddeld $186 per maand per werknemer. Vir 'n organisasie met 10 000 werknemers kom dit neer op meer as $9 miljoen per jaar in verlore produktiwiteit. Maar die sosiale en emosionele koste is moontlik selfs meer beduidend. 53 persent van ontvangers rapporteer ergernis, 38 persent voel verward, en 22 persent vind die inhoud aanstootlik.

Vertroue tussen kollegas ly aansienlik daaronder: Ongeveer die helfte van die ontvangers beskou kollegas wat Workslop-boodskappe stuur as minder kreatief, bekwaam en betroubaar. 42 persent beskou hulle as minder betroubaar, en 37 persent as minder intelligent. Een derde van diegene wat geraak word, verkies om in die toekoms minder met sulke kollegas saam te werk. Hierdie erosie van werksverhoudinge bedreig kritieke elemente van samewerking wat noodsaaklik is vir suksesvolle KI-aanvaarding en veranderingsbestuur.

Die strukturele leergaping: Waarom maatskappye misluk

Die sentrale probleem lê nie in die tegnologie self nie, maar in 'n fundamentele leergaping wat beide KI-stelsels en organisasies raak. Huidige generatiewe KI-stelsels kan nie terugvoer permanent stoor, by organisatoriese kontekste aanpas of hul prestasie voortdurend verbeter nie. Hierdie beperkings lei selfs daartoe dat professionele persone wat ChatGPT daagliks en privaat gebruik, hul maatskappye se interne KI-implementerings verwerp.

'n Besonder treffende voorbeeld is verskaf deur 'n prokureur wat berig het dat haar maatskappy se $50,000-kontrakontledingsinstrument konsekwent swakker presteer het as haar $20 ChatGPT-intekening. Hierdie teenstrydigheid beklemtoon die paradoks dat verbruikersinstrumente dikwels beter resultate lewer as duur ondernemingsoplossings, al is albei gebaseer op soortgelyke modelle.

Die onderskatte swakheid van ondernemings-KI – en hoe verbruikersinstrumente dit verbysteek

Die opvallende meerderwaardigheid van goedkoop verbruikers-KI-gereedskap soos ChatGPT bo duur ondernemingsoplossings kan teruggevoer word na verskeie spesifieke oorsake. Die hoofprobleem is dat ondernemings-KI-stelsels, hoewel hoogs gespesialiseerd en duur, dikwels ontwikkel word sonder om die kritieke behoeftes van gebruikers en die dinamiese evolusie van modelle in ag te neem. Verbruikersgereedskap is dikwels meer buigsaam, intuïtief en beter geoptimaliseer deur miljoene gebruikersinteraksies. Ondernemingstelsels, aan die ander kant, word beperk deur komplekse integrasies, datasilo's en rigiede werkvloeie, en stoor dikwels nie permanent terugvoer nie.

'n Sleutelprobleem is die gebrek aan aanpasbaarheid: Ondernemingsoplossings word een keer geïmplementeer en dan net stadig ontwikkel, terwyl verbruikers-KI-instrumente voortdurend opgelei word op grond van gebruikersterugvoer en huidige kennis. Met ChatGPT kan gebruikers vrae direk in die dialoog vra, insette wissel en onmiddellik 'n geoptimaliseerde resultaat ontvang. Baie ondernemingsoplossings, aan die ander kant, is sterk vormgebaseerd en gebruik voorafbepaalde, dikwels verouderde teksmodules – wat hulle baie onbuigsaam en onresponsief maak.

Daarbenewens is daar die hoë integrasie- en administrasie-inspanning: Duur oplossings moet aangepas word by korporatiewe prosesse, databeskermingsbeleide en koppelvlakke, en as gevolg van oormatige sistematiese beperkings kan hulle nie meer tred hou met die spoed van innovasie van verbruikersaanbiedinge nie. Veral vir spesifieke take soos kontrakontleding, is generiese modelle dikwels selfs kragtiger, aangesien hulle breër kennis dek en direk deur gebruikers beheer kan word deur beter aanwysings. Pasgemaakte korporatiewe KI's het dikwels nie 'n betekenisvolle databasis nie en kan nie onafhanklik uitbrei en konteks leer nie.

Uiteindelik lei al hierdie aspekte tot 'n paradoksale situasie: Alhoewel groot bedrae geld bestee word aan oënskynlik aangepaste ondernemings-KI, is die resultate daarvan dikwels minder relevant, meer prakties of meer akkuraat as dié van goedkoper, buigsame verbruikersoplossings wat direk en naatloos by die spesifieke behoeftes van gebruikers aangepas kan word.

Die onsigbare perke van hoofstroom KI-gereedskap

Verbruikers-KI-gereedskap word oor die algemeen geoptimaliseer vir breë, hoofstroomonderwerpe en algemene take. Die opleidingsdata waarop hulle gebaseer is, kom gewoonlik van publiek toeganklike bronne soos die internet, openbare tekste en algemene alledaagse voorbeelde. Dit maak hulle veral effektief vir algemene vrae, algemene tekste of standaardprosesse – byvoorbeeld, die skep van bemarkingstekste, die beantwoording van e-posse of die outomatisering van eenvoudige roetineprosesse.

Hoe meer gespesialiseerd die vereistes is, hoe strenger bereik algemene verbruikers-KI egter sy perke. Wanneer dit kom by bedryfspesifieke of besigheidskritieke take, het hierdie gereedskap gewoonlik nie die nodige gedetailleerde inligting, vakspesifieke data of spesifieke opleiding nie. Take soos kontrakontledings wat komplekse regsterminologie, tegniese verslae of hoogs aangepaste B2B-prosesse behels, kan dikwels nie effektief geoutomatiseer word nie, omdat die KI nie kennis van die relevante konteks het of dit nie betroubaar kan interpreteer nie.

Dit is die duidelikste in hoogs gespesialiseerde nywerhede en met individuele, maatskappyspesifieke vereistes. Hoe minder inligting vrylik beskikbaar is – byvoorbeeld oor 'n maatskappy se kernproduk of vertroulike interne prosesse – hoe hoër is die foutkoers van verbruikers-KI. Gevolglik loop sulke stelsels die risiko om verkeerde of onvolledige aanbevelings te maak en kan dit in die ergste geval selfs besigheidskritieke prosesse belemmer of tot wanbeoordelings lei.

In die praktyk beteken dit dat verbruikers-KI-gereedskap gewoonlik voldoende is vir hoofstroomtake; met toenemende spesialisasie neem die mislukkingskoers van hierdie gereedskap egter aansienlik toe. Maatskappye wat staatmaak op bedryfspesifieke kennis, presiese prosesvalidering of hoëvlak-aanpassing, trek dus op die lang termyn voordeel uit hul eie ondernemingsoplossings met gespesialiseerde databasisse en pasgemaakte opleiding.

Die werklike struikelblok vir KI-skalering is nie intelligensie nie: Wanneer hoë verwagtinge van buigsaamheid verlangsaam

Die hindernisse vir suksesvolle KI-skalering is veelvuldig: Eerstens en bowenal is dit die onwilligheid om nuwe gereedskap aan te neem, gevolg deur kommer oor modelkwaliteit. Wat veral interessant is, is dat hierdie kwaliteitskwessies nie te wyte is aan objektiewe prestasietekortkominge nie, maar eerder aan die feit dat gebruikers gewoond is aan die buigsaamheid en responsiwiteit van verbruikersgereedskap en daarom statiese ondernemingsgereedskap onvoldoende vind.

Die gaping is selfs meer prominent vir missie-kritieke werk: Terwyl 70 persent van gebruikers KI verkies vir eenvoudige take soos e-pos skryf of basiese analise, verkies 90 persent menslike werknemers vir komplekse projekte of kliëntediens. Die skeidslyn is nie gebaseer op intelligensie nie, maar eerder op die vermoë om te onthou, aan te pas en voortdurend te leer.

Die Skadu-KI-ekonomie: Geheime KI-rewolusie in die werkplek

Parallel met die teleurstellende amptelike KI-inisiatiewe floreer 'n "skadu-KI-ekonomie", waarin werknemers persoonlike KI-gereedskap vir werktake gebruik, dikwels sonder die medewete of goedkeuring van die IT-afdeling. Die omvang is merkwaardig: Terwyl slegs 40 persent van maatskappye rapporteer dat hulle 'n amptelike KI-intekening gekoop het, rapporteer werknemers by meer as 90 persent van die maatskappye wat ondervra is dat hulle gereeld persoonlike KI-gereedskap vir werkdoeleindes gebruik.

Hierdie parallelle ekonomie onthul 'n belangrike punt: Individue kan die GenAI-gaping suksesvol oorbrug as hulle toegang het tot buigsame, responsiewe gereedskap. Die organisasies wat hierdie patroon herken en daarop voortbou, verteenwoordig die toekoms van die aanvaarding van KI vir ondernemings. Progressiewe maatskappye begin reeds hierdie gaping oorbrug deur te leer uit skadugebruik en te ontleed watter persoonlike gereedskap waarde lewer voordat hulle alternatiewe vir ondernemings verkry.

'n Nuwe dimensie van digitale transformasie met 'Bestuurde KI' (Kunsmatige Intelligensie) – Platform & B2B-oplossing | Xpert Consulting - Beeld: Xpert.Digital

Hier sal jy leer hoe jou maatskappy pasgemaakte KI-oplossings vinnig, veilig en sonder hoë toetreehindernisse kan implementeer.

’n Bestuurde KI-platform is jou allesomvattende, sorgvrye pakket vir kunsmatige intelligensie. In plaas daarvan om met komplekse tegnologie, duur infrastruktuur en lang ontwikkelingsprosesse te sukkel, ontvang jy ’n kant-en-klare oplossing wat op jou behoeftes afgestem is van ’n gespesialiseerde vennoot – dikwels binne ’n paar dae.

Die belangrikste voordele in 'n oogopslag:

⚡ Vinnige implementering: Van idee tot operasionele toepassing in dae, nie maande nie. Ons lewer praktiese oplossings wat onmiddellike waarde skep.

🔒 Maksimum datasekuriteit: Jou sensitiewe data bly by jou. Ons waarborg veilige en voldoenende verwerking sonder om data met derde partye te deel.

💸 Geen finansiële risiko: Jy betaal slegs vir resultate. Hoë voorafbeleggings in hardeware, sagteware of personeel word heeltemal uitgeskakel.

🎯 Fokus op jou kernbesigheid: Konsentreer op wat jy die beste doen. Ons hanteer die hele tegniese implementering, bedryf en instandhouding van jou KI-oplossing.

📈 Toekomsbestand en skaalbaar: Jou KI groei saam met jou. Ons verseker voortdurende optimalisering en skaalbaarheid, en pas die modelle buigsaam aan by nuwe vereistes.

Meer daaroor hier:

• Die Bestuurde KI-oplossing - Industriële KI-dienste: Die sleutel tot mededingendheid in die dienste-, industriële en meganiese ingenieurswesesektore

Wanallokasie van beleggings: glans in plaas van substansie

Nog 'n kritieke aspek van die GenAI-verdeling is duidelik in beleggingspatrone: Ongeveer 50 persent van GenAI-begrotings vloei na verkoops- en bemarkingsfunksies, al lewer backoffice-outomatisering dikwels beter opbrengs op belegging (ROI). Hierdie vooroordeel weerspieël nie werklike waarde nie, maar eerder die makliker toewysing van statistieke in sigbare areas.

Verkope en bemarking oorheers begrotingstoewysing, nie net vanweë hul sigbaarheid nie, maar ook omdat resultate soos demonstrasievolumes of e-posresponstye direk korreleer met direksie-statistieke. Regs-, verkrygings- en finansiële funksies, aan die ander kant, bied meer subtiele doeltreffendheidswinste soos minder voldoeningskendings, geoptimaliseerde werkvloeie of versnelde maandafsluiting – belangrike maar moeilik kommunikeerbare verbeterings.

Hierdie beleggingsvooroordeel laat die GenAI-verdeling voortduur deur hulpbronne te rig na sigbare, maar dikwels minder transformerende, gebruiksgevalle, terwyl die geleenthede met die hoogste opbrengs op belegging (ROI) onderbefonds bly in kantoorfunksies. Verder beïnvloed die soeke na sosiale validering aankoopbesluite sterker as produkgehalte: aanbevelings, bestaande verhoudings en die bekendstelling van waagkapitaal bly sterker voorspellers van ondernemingsaanvaarding as funksionaliteit of kenmerkstel.

Strukturele verskille: Ondernemings-KI teenoor Verbruikers-KI

Die fundamentele verskille tussen ondernemings-KI en verbruikers-KI verklaar baie van die waargenome probleme. Verbruikers-KI fokus op die verbetering van die kliëntervaring en die personalisering van individuele gebruikers, terwyl ondernemings-KI ontwerp is om organisatoriese prosesse te optimaliseer, voldoening te verseker en skaalbare oplossings vir komplekse besigheidsvereistes te bied.

Ondernemings-KI vereis diepgaande domeinkundigheid en gebruik dikwels toesighoudende leertegnieke om KPI-gedrewe resultate te behaal. Dit moet in komplekse IT-landskappe integreer, aan regulatoriese vereistes voldoen en robuuste datasekuriteitsmaatreëls implementeer. Verbruikers-KI, aan die ander kant, prioritiseer gebruiksgemak en onmiddellike bevrediging, dikwels ten koste van sekuriteit en nakoming.

Hierdie strukturele verskille verklaar waarom dieselfde onderliggende model briljant werk in verbruikerstoepassings, maar faal in ondernemingsomgewings. Ondernemings-KI moet nie net tegnies funksioneel wees nie, maar ook in bestaande besigheidsprosesse integreer, aan bestuursvereistes voldoen en langtermynwaardeskepping demonstreer.

Suksesstrategieë: Hoe die vyf persent die gaping oorkom

Die paar maatskappye wat die GenAI-kloof suksesvol oorbrug, volg 'n herkenbare patroon. Hulle behandel KI-opstartondernemings minder soos sagtewareverskaffers en meer soos sakediensverskaffers, vergelykbaar met konsultasiefirmas of sakeproses-uitkontrakteringsvennote. Hierdie organisasies eis diepgaande belyning met interne prosesse en data, evalueer gereedskap gebaseer op operasionele resultate eerder as modelmaatstawwe, en behandel ontplooiing as ko-evolusie deur vroeë mislukkings.

Dit is veral noemenswaardig dat eksterne vennootskappe 'n sukseskoers het wat ongeveer twee keer dié van interne ontwikkeling is. Terwyl 67 persent van strategiese vennootskappe tot suksesvolle implementering lei, bereik slegs 33 persent van interne ontwikkelingspogings hierdie doelwit. Hierdie vennootskappe bied dikwels vinniger waarde-tot-waarde, laer algehele koste en beter belyning met operasionele werkvloeie.

Suksesvolle kopers identifiseer KI-inisiatiewe van voorste liniebestuurders eerder as sentrale laboratoriums, wat begrotingshouers en domeinbestuurders in staat stel om probleme te identifiseer, gereedskap te evalueer en uitrol te lei. Hierdie onder-na-bo verkryging, tesame met uitvoerende aanspreeklikheid, versnel aanvaarding en handhaaf operasionele fiksheid.

Bedryfspesifieke ontwrigting: Tegnologie lei, ander volg huiwerig

Die GenAI-verdeling is duidelik sigbaar op bedryfsvlak. Ten spyte van hoë belegging en wydverspreide loodsaktiwiteit, toon slegs twee van nege hoofsektore – tegnologie en media/telekommunikasie – duidelike tekens van strukturele ontwrigting. Alle ander sektore bly vasgevang aan die verkeerde kant van die transformasie.

Die tegnologiebedryf sien nuwe uitdagers wat markaandeel wen en verskuiwings in werkvloei. Media en telekommunikasie ervaar die opkoms van KI-inheemse inhoud en veranderende advertensiedinamika, selfs terwyl gevestigde maatskappye aanhou groei. Professionele dienste toon doeltreffendheidswinste, maar kliëntediens bly grootliks onveranderd.

Die situasie is veral dramaties in tradisionele nywerhede: Energie en materiale toon byna geen aanvaarding en minimale eksperimentering nie. Gevorderde nywerhede is beperk tot instandhoudingsproefprojekte sonder groot veranderinge in die voorsieningsketting. Hierdie verskil tussen belegging en ontwrigting demonstreer die GenAI-gaping op makrovlak – wydverspreide eksperimentering sonder transformasie.

Die Duitse perspektief: spesiale uitdagings en geleenthede

Duitse maatskappye staar spesifieke uitdagings in die gesig met die implementering van KI. Slegs ses persent van Duitse maatskappye is optimaal voorbereid vir kunsmatige intelligensie, 'n afname in vergelyking met die vorige jaar. In 'n internasionale vergelyking is Duitsland slegs sesde in Europa wat betref volledig KI-voorbereide maatskappye.

Veral problematies is dat 84 persent van Duitse bestuurders negatiewe gevolge vrees as hulle nie hul KI-strategieë binne die volgende 18 maande implementeer nie. Terselfdertyd het driekwart van Duitse maatskappye nie KI-beleide geïmplementeer nie. Slegs 40 persent het voldoende spesialispersoneel om aan KI-vereistes te voldoen.

Die grootste struikelblokke vir Duitse maatskappye sluit in 'n tekort aan geskoolde werkers (34 persent vergeleke met 28 persent wêreldwyd), uitdagings met kuberveiligheid en voldoening (33 persent), en uitdagings met die skaalbaarheid van data-infrastruktuur (25 persent). Regulatoriese onsekerhede, kulturele voorbehoude en 'n mate van tegnologie-skeptisisme vererger hierdie probleme.

Nietemin ontstaan ​​geleenthede: Duitse maatskappye kan hul sterk punte in presisie en kwaliteit met KI-innovasies kombineer. In nywerhede soos meganiese ingenieurswese en die motorbedryf kan KI help om prosesse te optimaliseer en produkgehalte verder te verbeter. 'n Gespesialiseerde KI word nooit moeg nie, selfs nie na duisende iterasies nie, en kan daardie laaste paar persent uitpers om perfeksie te bereik.

Agentiese KI: Die volgende evolusionêre stadium

Die oplossing vir die leergaping lê in sogenaamde agentiese KI—’n klas stelsels wat volgehoue ​​geheue en iteratiewe leer van nuuts af integreer. Anders as huidige stelsels wat elke keer volle konteks vereis, behou agentiese stelsels volgehoue ​​geheues, leer uit interaksies en kan komplekse werkvloeie outonoom orkestreer.

Vroeë maatskappy-eksperimente met kliëntediensagente wat volledige navrae van begin tot einde hanteer, finansiële verwerkingsagente wat roetinetransaksies monitor en goedkeur, en verkoopspyplynagente wat betrokkenheid oor kanale heen dophou, demonstreer hoe outonomie en geheue die geïdentifiseerde kerngapings aanspreek.

Die infrastruktuur om hierdie oorgang te ondersteun, ontwikkel deur raamwerke soos Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) en NANDA, wat agent-interoperabiliteit en -koördinering moontlik maak. Hierdie protokolle skep markmededinging en koste-effektiwiteit deur gespesialiseerde agente toe te laat om saam te werk eerder as om monolitiese stelsels te benodig.

Praktiese oplossings vir maatskappye

Maatskappye wat die GenAI-kloof wil oorbrug, moet verskeie strategieë volg. Eerstens is dit van kardinale belang om onoordeelkundige mandate te vermy: Wanneer bestuurders oral en heeltyd vir KI pleit, modelleer hulle 'n gebrek aan oordeel in die toepassing van die tegnologie. GenAI is nie geskik vir alle take nie en kan nie gedagtes lees nie.

Werknemersingesteldheid speel 'n deurslaggewende rol: Navorsing toon dat werknemers met 'n kombinasie van hoë agentskap en hoë optimisme – sogenaamde "vlieëniers" – GenKI 75 persent meer gereeld by die werk gebruik as "passasiers" met lae agentskap en lae optimisme. Vlieëniers gebruik KI gepas om hul doelwitte te bereik en hul kreatiwiteit te verbeter, terwyl passasiers meer geneig is om KI te gebruik om werk te vermy.

'n Spesifieke fokus moet wees op 'n terugkeer na samewerking. Baie van die take wat benodig word vir suksesvolle KI-werk – die verskaffing van aanwysings, die gee van terugvoer, die beskrywing van konteks – is samewerkend. Vandag se werk vereis al hoe meer samewerking, nie net met mense nie, maar ook met KI. Workslop is 'n uitstekende voorbeeld van nuwe samewerkingsdinamika wat deur KI bekendgestel word, wat meer geneig is om produktiwiteit te belemmer as om dit te verbeter.

Organisatoriese suksesfaktore en veranderingsbestuur

Suksesvolle KI-implementering vereis spesifieke organisatoriese ontwerpe. Die suksesvolste maatskappye desentraliseer implementeringsgesag terwyl hulle aanspreeklikheid handhaaf. Hulle stel frontliniebestuurders en domeinkundiges in staat om gebruiksgevalle te identifiseer en gereedskap te evalueer, eerder as om uitsluitlik op gesentraliseerde KI-funksies staat te maak.

Dit is veral belangrik om uit die skadu-KI-ekonomie te leer. Baie van die sterkste ondernemingsimplementerings het begin met kraggebruikers – werknemers wat reeds met persoonlike produktiwiteitsinstrumente soos ChatGPT of Claude geëksperimenteer het. Hierdie "prosumers" verstaan ​​intuïtief GenAI-vermoëns en -beperkings en word vroeë kampioene van intern goedgekeurde oplossings.

Die meting en kommunikasie van sukses vereis nuwe benaderings. Terwyl tradisionele sagteware-metrieke fokus op funksionaliteit en gebruikersaanvaarding, moet ondernemings-KI geëvalueer word op grond van besigheidsuitkomste en prosesverbeterings. Maatskappye moet leer om subtiele maar belangrike verbeterings soos minder voldoeningskendings of versnelde werkvloei te kwantifiseer en te kommunikeer.

Die sluitvenster van geleentheid

Die venster om die GenAI-gaping te oorbrug, word vinnig kleiner. Maatskappye eis toenemend stelsels wat mettertyd aanpas. Microsoft 365 Copilot en Dynamics 365 integreer reeds volgehoue ​​geheue- en terugvoerlusse. OpenAI se ChatGPT-geheue-beta dui op soortgelyke verwagtinge in algemene gereedskap.

Opstartondernemings wat vinnig optree om hierdie gaping te oorbrug deur aanpasbare agente te ontwikkel wat leer uit terugvoer, gebruik en uitkomste, kan blywende produkgragte vestig deur beide data en diepte van integrasie. Die geleentheidsvenster is nou: Loodsprojekte is reeds in baie industrieë aan die gang. In die komende kwartale sal verskeie maatskappye verskaffersverhoudings vestig wat byna onmoontlik sal wees om te ontrafel.

Organisasies wat in KI-stelsels belê wat leer uit hul data, werkvloei en terugvoer, skep oorskakelingskoste wat maandeliks saamtrek. 'n Hoofinligtingsbeampte van 'n finansiëledienstefirma van $5 miljard het dit opgesom: "Ons evalueer tans vyf verskillende GenAI-oplossings, maar watter stelsel ook al die beste leer en by ons spesifieke prosesse aanpas, sal uiteindelik ons ​​besigheid wen. Sodra ons tyd belê om 'n stelsel op te lei om ons werkvloei te verstaan, word die oorskakelingskoste onbetaalbaar."

Die GenAI-gaping is werklik en diepgaande, maar nie onoorkomelik nie. Maatskappye wat die onderliggende oorsake verstaan ​​– die leergaping, organisatoriese ontwerpuitdagings en beleggingsvooroordele – en dienooreenkomstig optree, kan werklik die transformerende krag van kunsmatige intelligensie benut. Die tyd om op te tree is egter beperk, en die koste van wag styg eksponensieel.

☑️ Ons besigheidstaal is Engels of Duits

☑️ NUUT: Korrespondensie in jou landstaal!

Konrad Wolfenstein

Ek sal graag jou en my span as 'n persoonlike adviseur dien.

Jy kan my kontak deur die kontakvorm hier in te vul of bel my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) . My e-posadres is: wolfenstein ∂ xpert.digital

Ek sien uit na ons gesamentlike projek.

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

☑️ Die skepping of herbelyning van die AI -strategie

☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling

Ons globale bedryfs- en sakekundigheid in sake-ontwikkeling, verkope en bemarking - Beeld: Xpert.Digital

Bedryfsfokus: B2B, digitalisering (van KI tot XR), meganiese ingenieurswese, logistiek, hernubare energie en nywerheid

Meer daaroor hier:

• Xpert Besigheidsentrum

'n Onderwerpsentrum met insigte en kundigheid:

• Kennisplatform oor die globale en streeksekonomie, innovasie en bedryfspesifieke tendense
• Versameling van ontledings, impulse en agtergrondinligting uit ons fokusareas
• 'n Plek vir kundigheid en inligting oor huidige ontwikkelinge in besigheid en tegnologie
• Onderwerpsentrum vir maatskappye wat wil leer oor markte, digitalisering en bedryfsinnovasies