Настоящо състояние на използването на ИИ в компаниите: Предизвикателствата пред продуктивното внедряване на ИИ

Между теорията и практиката: Скритите слабости на съвременните технологии за изкуствен интелект

Изкуственият интелект (ИИ) претърпя впечатляващо развитие през последните години, демонстрирайки своите възможности в множество области на приложение. Въпреки това, много компании се сблъскват с парадоксалната ситуация, че макар системите с ИИ да могат да се справят със сложни задачи, те често се провалят при привидно прости предизвикателства. Това несъответствие между теоретичния потенциал и практическото му приложение повдига важни въпроси, които ще разгледаме по-подробно в тази статия.

Свързано с това:

• Интеграция на независима и междуизточникова платформа с изкуствен интелект за всички бизнес нужди

Настоящото състояние на използването на изкуствен интелект в компаниите

В днешния работен свят става все по-често срещано служителите да интегрират инструменти с изкуствен интелект, като ChatGPT, в ежедневната си работа. Тази спорадична употреба обикновено включва задачи като интернет проучване, превод на текст или писане на малки части от софтуерен код. Особено в големите компании са се установили вътрешни портали с изкуствен интелект, които позволяват спазване на законовите изисквания и изискванията за защита на данните достъп до външни езикови модели или улесняват достъпа до вътрешни знания на компанията.

Актуални проучвания показват, че 35% от големите германски компании вече използват технологии с изкуствен интелект, докато процентът на внедряване е значително по-нисък сред малките и средни предприятия (МСП) - около 12%. Тези цифри показват, че макар изкуственият интелект да навлиза все повече в света на бизнеса, той все още е далеч от повсеместното му прилагане. Особено поразителен е фактът, че въпреки нарастващото разпространение на инструментите с изкуствен интелект, броят на примерите, в които изкуственият интелект действително е довел до фундаментални подобрения в бизнес процесите, остава изненадващо малък.

Типични приложения на ИИ в компаниите

Настоящото използване на изкуствен интелект в компаниите се фокусира главно върху следните области:

1. Обслужване на клиенти: Автоматизиран анализ на обратната връзка и AI чатботове за по-бързо и по-ефективно задоволяване на нуждите на клиентите.
2. Създаване на текст и изображения: ИИ инструменти за по-бързо и по-рентабилно създаване на текстове, изображения и видеоклипове за маркетинг, бюлетини и друго съдържание.
3. Срещи: Програми, които записват, транскрибират и обобщават видео разговори, а също така помагат при насрочването на срещи.
4. Набиране на персонал: Повишена ефективност и спестяване на време в процесите на набиране на персонал чрез предварителен подбор и анализ на кандидатурите, подкрепени от изкуствен интелект.
5. Мониторинг: Мониторинг на процесите, ранно откриване на източници на грешки и нововъзникващи тенденции, както и подкрепа при оценката на кампаниите.

Въпреки тези разнообразни приложения, трансформиращото въздействие на изкуствения интелект върху бизнес процесите често не отговаря на очакванията. Несъответствието между теоретичния потенциал и практическото му приложение сочи към фундаментални предизвикателства, които надхвърлят обичайните трудности при внедряването на нови технологии.

Парадоксът на производителността на изкуствения интелект

Интересното е, че проучванията показват, че инструменти с изкуствен интелект, като ChatGPT, могат да увеличат производителността на офис служителите с до 40%, особено при създаването на текст и други творчески задачи. Независимите оценки потвърждават средно увеличение на производителността от 18%. Тези цифри сякаш противоречат на малкия брой успешни трансформации с изкуствен интелект в цялата компания.

Този парадокс може частично да се обясни с факта, че макар селективното използване на инструменти с изкуствен интелект от отделните служители да може да увеличи индивидуалната им производителност, това не води автоматично до цялостна трансформация на бизнес процесите. Успешното интегриране на изкуствен интелект в бизнес процесите изисква повече от просто предоставяне на инструменти – то изисква фундаментално преосмисляне на начина, по който се организира и извършва работата.

Разликата между случайна употреба и истинска трансформация

Въпреки че селективното използване на инструменти с изкуствен интелект от отделни служители може да доведе до локално повишаване на ефективността, то често остава изолирано и не води до системна трансформация на бизнес процесите. Истинската трансформация на изкуствения интелект, от друга страна, включва стратегическото интегриране на изкуствения интелект в основните процеси на компанията и води до фундаментални промени в методите на работа и бизнес моделите.

Според проучване на Института за бизнес стойност на IBM, компаниите, които интегрират изкуствен интелект в процеса си на трансформация, често са по-успешни от конкурентите си. Подобна трансформация обаче изисква повече от просто внедряване на нови технологии – тя изисква промяна в корпоративните стратегии и култура. Тези дълбоки промени поставят пред много компании значителни предизвикателства, които се простират отвъд чисто техническите аспекти.

Основни пречки пред внедряването на ИИ

Причините за неуспеха или забавеното внедряване на проекти с изкуствен интелект в компаниите са многобройни и сложни. Най-съществените пречки са разгледани по-подробно по-долу:

1. Качество и наличност на данните

Едно от най-големите предизвикателства при внедряването на изкуствен интелект е качеството и наличността на данните. Системите с изкуствен интелект са толкова добри, колкото са добри данните, върху които са обучени. Много компании се борят с неструктурирани или дефектни данни, което може значително да намали ефективността на приложенията с изкуствен интелект.

Скорошно проучване показва, че 42% от компаниите съобщават, че повече от половината от техните проекти с изкуствен интелект са били забавени или не са успели да постигнат очакваните резултати поради проблеми с наличността на данни. Сред компаниите, където по-малко от половината от данните им са централизирани, тази цифра нараства до 68%, като 68% отчитат загуби на приходи поради неуспешни или забавени проекти с изкуствен интелект.

Предизвикателствата в областта на качеството на данните включват:

• Данни в силози в различни отдели
• Непоследователни формати на данни
• Липса на исторически данни за обучение на ИИ
• Проблеми с поверителността и сигурността на данните, които ограничават достъпа до тях

2. Недостиг на квалифицирани специалисти

Изграждането на компетентен екип за наука за данни представлява значително препятствие за много компании. Пазарът на технологии за изкуствен интелект все още е в ранен етап на развитие, а търсенето на експерти в областта на изкуствения интелект се е увеличило рязко през последните години, докато броят на наличните специалисти не е в крак с този растеж.

Според доклад на LinkedIn, търсенето на експерти по изкуствен интелект се е увеличило със 74% през последните четири години. Малките и средни предприятия (МСП) срещат по-специално затруднения при намирането и финансирането на необходимите експерти. Само 25% от ръководителите в Германия се чувстват добре подготвени за изкуствен интелект, докато средният показател за света е едва 8%.

За да се справят с този недостиг на квалифицирани кадри, компаниите трябва:

• Инвестиране в обучението на съществуващите си служители
• Консултирайте се с външни експерти
• Създайте култура на обмен на знания

3. Интеграция със съществуващи системи

Интегрирането на решения с изкуствен интелект в съществуващите ИТ инфраструктури поставя много компании пред значителни предизвикателства. По-старите системи, по-специално тези, които не са проектирани за интеграция с изкуствен интелект, могат да доведат до значителни проблеми. Тези предизвикателства включват:

• Остаряла инфраструктура, която не може да отговори на изискванията на съвременния изкуствен интелект
• Липса на стандартизирани интерфейси за безпроблемни връзки
• Несъвместими системи за съхранение на данни
• Високи разходи, свързани с модернизацията на инфраструктурата

Според проучване, 67% от компаниите, които управляват данните си централизирано, отделят над 80% от техническите си ресурси единствено за поддръжка на канали за данни. Този висок ангажимент за ресурси за задачи по поддръжка възпрепятства разработването и внедряването на иновативни решения с изкуствен интелект.

4. Неясни цели и очаквания

Често срещана грешка в проектите с изкуствен интелект е липсата на ясни и измерими цели. Компаниите често стартират инициативи с изкуствен интелект без точно определение за това, което искат да постигнат. Това води до нереалистични очаквания и в крайна сметка до разочарование, когато изкуственият интелект не успее да постигне желаните резултати.

Поставянето на ясни, реалистични и измерими цели е от решаващо значение за успеха на проектите с изкуствен интелект. Компаниите трябва да си зададат въпроса:

• Какъв конкретен проблем трябва да реши изкуственият интелект?
• Как може да се измери успехът?
• Какви ресурси са необходими за изпълнението?
• Какъв е реалистичният срок?

5. Приемане и културна промяна

Въвеждането на технологии с изкуствен интелект може да предизвика страхове сред служителите относно загуба на работни места или увеличено работно натоварване. Следователно ефективното управление на промените е от решаващо значение за насърчаване на приемането и осигуряване на успешна трансформация.

Подкрепата от висшето ръководство играе решаваща роля. Без ангажираността на ръководния екип ще бъде трудно да се осигурят необходимите ресурси и да се осъществят необходимите организационни промени. Обучението и развитието на служителите също са от съществено значение за осигуряване на успеха на трансформацията на изкуствения интелект.

B2B снабдяване: Вериги за доставки, търговия, пазари и снабдяване с изкуствен интелект с ACCIO.com - Изображение: Xpert.Digital

Повече информация тук:

• Намерете продукти и получете B2B анализи с изкуствен интелект / консултации и поддръжка

Истории на успеха: Когато изкуственият интелект трансформира бизнес процесите

Въпреки многобройните предизвикателства, някои компании успешно използват изкуствен интелект, за да трансформират своите бизнес процеси. Тези истории за успех показват, че с правилната стратегия и внедряване, изкуственият интелект наистина може да доведе до фундаментални подобрения.

Siemens: Прогнозна поддръжка в производството

Siemens използва изкуствен интелект, за да внедри прогнозна поддръжка в своите производствени процеси. Чрез анализ на големи количества данни от машини и системи, Siemens може да идентифицира потенциални повреди рано и проактивно да планира мерки за поддръжка. Това минимизира времето на престой и увеличава производителността. Системите с изкуствен интелект на Siemens непрекъснато се учат, като допълнително подобряват точността на прогнозите с течение на времето.

JP Morgan: Разкриване на измами във финансовия сектор

JP Morgan използва изкуствен интелект за откриване на модели на измами при финансови транзакции. Изкуственият интелект анализира огромни количества данни за транзакции в реално време и идентифицира подозрителна активност, която би могла да показва измама. Тази технология е помогнала на JP Morgan да повиши сигурността на своите финансови услуги и да намали финансовите загуби. Системите, задвижвани от изкуствен интелект, са способни да се адаптират към нови модели на измами, като непрекъснато подобряват ефективността и точността на откриването на измами.

Beiersdorf: Иновации с изкуствен интелект в грижата за кожата

Екипът за управление на иновациите в компанията за грижа за кожата Beiersdorf насърчава използването на новаторски инструменти с изкуствен интелект. Компанията е поела водеща роля между ИТ и специализираните отдели за ефективно внедряване на технологии с изкуствен интелект. През 2019 г. базираната в Хамбург корпорация представи интелигентен чатбот, който по-късно беше допълнен от вътрешен екземпляр на ChatGPT. Целта на тези генеративни системи с изкуствен интелект е да подобрят, а не да заменят силните страни на служителите.

Тези истории за успех показват, че изкуственият интелект наистина има потенциала да подобри фундаментално бизнес процесите. Подобни успехи обаче изискват добре обмислена стратегия, достатъчно ресурси и задълбочено разбиране както на технологичните, така и на организационните аспекти на внедряването на изкуствения интелект.

Решения за успешна трансформация на изкуствения интелект

За да преодолеят предизвикателствата, свързани с внедряването на изкуствен интелект, и да постигнат успешна трансформация, компаниите могат да следват различни стратегии:

1. Солидно планиране и ясни цели

Солидното планиране е основата на успешните проекти с изкуствен интелект. То започва с ясно определяне на целите: Какво точно трябва да се постигне с решението с изкуствен интелект? Това изисква цялостен анализ на текущата технологична инфраструктура и процеси в компанията. От решаващо значение е това да включва и избор на подходящи източници на данни и осигуряване на качеството на данните.

Процесът на планиране трябва да бъде итеративен, с редовни прегледи и корекции, за да се осигури гъвкавост при реагиране на промените. Компаниите първоначално трябва да се съсредоточат върху по-малки, добре дефинирани проекти, които осигуряват бързи резултати и могат да послужат като основа за по-широки трансформации.

2. Гъвкави методи за внедряване на ИИ

Гъвкавите методи, добре познати от разработката на софтуер, също предлагат предимства при внедряването на проекти с изкуствен интелект. Чрез итеративни процеси на разработка и редовна обратна връзка, екипите по проекта могат бързо да реагират на нови изисквания и прозрения. Scrum и Kanban са примери за гъвкави подходи, които чрез кратки цикли на разработка и спринтове позволяват фокусиран, но гъвкав начин на работа.

Този подход е особено важен за проекти с изкуствен интелект, тъй като те често са свързани с несигурности и променящи се изисквания. Редовните прегледи и корекции позволяват на компаниите да гарантират, че техните проекти с изкуствен интелект се развиват по план и постигат желаните резултати.

3. Ефективно управление на промените

Въвеждането на изкуствен интелект води до дълбоки промени в работните процеси и организационните структури. Следователно, солидното управление на промените е от съществено значение за намаляване на съпротивата и повишаване на приемането от страна на служителите. Важно е всички заинтересовани страни да се включат на ранен етап и да се комуникира прозрачно относно целите и ползите от проектите с изкуствен интелект.

Обучението и професионалното развитие играят ключова роля в подготовката на служителите за работа с изкуствен интелект и облекчаване на тревожността. Чрез активно включване на служителите в процеса на трансформация, компаниите могат не само да намалят съпротивата, но и да получат ценна обратна връзка и идеи за оптимизиране на решения с изкуствен интелект.

4. Изграждане на умения за работа с изкуствен интелект

За да се справят с недостига на квалифицирани специалисти, компаниите трябва да инвестират в изграждането на вътрешна експертиза в областта на изкуствения интелект. Това може да се постигне чрез различни мерки:

• Обучение на съществуващи служители в умения, свързани с изкуствения интелект
• Наемане на експерти по изкуствен интелект за ключови позиции
• Сътрудничество с външни консултанти и доставчици на услуги
• Партньорства с университети и изследователски институции

Изграждането на интердисциплинарен екип, който съчетава както техническа експертиза, така и познания за индустрията, е от решаващо значение за успеха на проектите с изкуствен интелект. Чрез комбиниране на различни перспективи, компаниите могат да гарантират, че техните решения с изкуствен интелект са едновременно технически обосновани и бизнес ориентирани.

5. Подобряване на инфраструктурата за данни

Тъй като качеството и наличността на данните са ключови предизвикателства при внедряването на изкуствен интелект, компаниите трябва да инвестират в подобряване на своята инфраструктура от данни. Това включва:

• Консолидиране на силози за данни и създаване на централна база данни
• Внедряване на процеси за управление на качеството на данните
• Изграждане на мащабируема и гъвкава архитектура на данните
• Осигуряване на защита и сигурност на данните

Стабилната инфраструктура от данни формира основата за успешни проекти с изкуствен интелект и позволява на компаниите да се възползват максимално от потенциала на своите данни. Чрез инвестиране в управлението и управлението на данните, компаниите могат да гарантират, че техните системи с изкуствен интелект се основават на висококачествени и релевантни данни.

Свързано с това:

• Независимите платформи с изкуствен интелект като стратегическа алтернатива за европейските компании

Бъдещето на изкуствения интелект в бизнеса

Трансформацията на изкуствения интелект ще продължи да се ускорява през следващите години, превръщайки се в неразделна част от ежедневието и работата. Новите технологии ще размият границите между дигиталния и физическия свят, предлагайки иновативни начини за по-ефективно свързване, създаване и сътрудничество.

Персонализирани асистенти с изкуствен интелект

Това, което започна с прости инструменти като ChatGPT, сега се развива в нещо далеч по-мощно: персонализираните AI агенти променят правилата на играта. Тези AI асистенти ще бъдат все по-съобразени с индивидуалните нужди, променяйки драстично начина, по който хората управляват ежедневието и работния си живот.

От лични асистенти, които помагат на служителите да управляват времето си, до персонализирани анализи с изкуствен интелект, тези персонализирани агенти ще позволят на потребителите да предоставят свои собствени данни и ще им предоставят анализи и функции, които преди това бяха запазени за големи компании със значителни финансови ресурси.

Интегриране на изкуствен интелект в бизнес процесите

Интеграцията на ИИ в бизнес процесите ще стане още по-безпроблемна и всеобхватна в бъдеще. Чрез свързването на ИИ със съществуващите модели на бизнес процеси, внедряването на ИИ технологии в компаниите ще бъде по-лесно от всякога. ИИ технологиите се интегрират директно чрез графично BPMN моделиране, което позволява интелигентното свързване на бизнес данните с бизнес процесите.

Тази интеграция позволява автоматизиране на рутинни задачи и оптимизиране на бизнес процесите, което води до повишена ефективност и производителност. Компаниите, които инвестират в тази интеграция на ранен етап, ще получат стратегическо предимство пред конкурентите си.

Конкурентно предимство чрез изкуствен интелект

С нарастващото разпространение на изкуствения интелект, компаниите все повече ще попадат в две категории: тези, които ефективно използват изкуствения интелект, и тези, които изостават. Компаниите, които инвестират рано в обучение и подходяща инфраструктура, получават стратегическо предимство и могат да тестват на практика какво работи и какво не.

Интегрирането на ChatGPT и други инструменти с изкуствен интелект в компаниите в крайна сметка ще определи тяхната конкурентоспособност. Тези, които се съпротивляват на новите технологии, няма да могат да надделеят над конкурентите си, поне в дългосрочен план – урок, който вече е научен по време на процеса на дигитализация.

Нов начин на мислене за решения с изкуствен интелект

Предизвикателствата пред продуктивното внедряване на изкуствен интелект в компаниите са разнообразни и сложни. Те варират от технически пречки, като например качеството на данните и интеграцията им със съществуващите системи, до липсата на квалифицирани специалисти и организационни аспекти, като неясни цели и съпротива сред работната сила.

Еднообразието, с което компаниите се провалят в истинската трансформация на изкуствения интелект, сочи към по-дълбок проблем. Не става въпрос само за приемане на нови технологии, а за фундаментално преосмисляне на начина, по който проектираме и внедряваме ИТ решения.

Успешните трансформации в областта на изкуствения интелект изискват цялостен подход, който разглежда еднакво технологичните, организационните и културните аспекти. Компаниите трябва да преосмислят своите бизнес процеси и да гледат на изкуствения интелект не като на изолиран инструмент, а като на неразделна част от своята стратегия.

Бъдещето принадлежи на компаниите, които безпроблемно интегрират ИИ в своите бизнес процеси и установяват култура на непрекъснати иновации и адаптация. Чрез ясни цели, гъвкави методологии, ефективно управление на промените, развитие на експертиза в областта на ИИ и стабилна инфраструктура от данни, компаниите могат да преодолеят предизвикателствата, свързани с внедряването на ИИ, и да отключат пълния потенциал на тази трансформираща технология.

Продуктивното внедряване на изкуствен интелект изисква нов начин на мислене – далеч от изолирани технологични проекти и към цялостна трансформация, която разглежда хората, процесите и технологиите еднакво. Само по този начин компаниите могат да преодолеят разликата между теоретичния потенциал и практическото внедряване на изкуствения интелект и да постигнат реални конкурентни предимства.

☑️ Подкрепа за МСП в стратегията, консултирането, планирането и внедряването

☑️ Създаване или пренасочване на стратегията за ИИ

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

С удоволствие бих служел като ваш личен съветник.

Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт по-долу или просто ми се обадите на +49 7348 4088 965 .

Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.

Xpert.Digital е индустриален център, фокусиран върху дигитализацията, машиностроенето, логистиката/интралогистиката и фотоволтаиката.

С нашето 360° решение за бизнес развитие, ние подкрепяме известни компании от нов бизнес до следпродажбено обслужване.

Пазарно разузнаване, маркетинг, маркетингова автоматизация, разработване на съдържание, PR, имейл кампании, персонализирани социални медии и подхранване на лийдове са част от нашите дигитални инструменти.

Можете да намерите повече информация на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus