Kdy umělá inteligence vytváří skutečnou hodnotu? Průvodce pro firmy, zda používat řízenou umělou inteligenci či nikoli.

Realita za humbukem kolem umělé inteligence

Diskuse o umělé inteligenci v německých firmách dosáhla bodu zlomu. Zatímco ještě před dvěma lety byla tato technologie vnímána primárně jako experimentální nástroj, dnes 91 procent německých firem považuje umělou inteligenci za klíčovou pro svůj budoucí obchodní model. Tento dramatický posun ve vnímání se odráží i v konkrétních číslech: V současné době již 40,9 procenta firem využívá umělou inteligenci ve svých obchodních procesech – což je výrazný nárůst oproti 27 procentům v loňském roce.

Nicméně zůstává klíčová otázka: Kdy umělá inteligence skutečně vytváří skutečnou hodnotu a jak lze tento úspěch měřit? Střízlivá realita ukazuje, že navzdory investovaným miliardám dolarů drtivá většina projektů umělé inteligence nedosahuje očekávané návratnosti investic. Studie MIT odhaluje, že 95 procent pilotních projektů generativní umělé inteligence ve firmách selhává a nedosahuje žádné měřitelné návratnosti investic.

Tento rozpor mezi očekáváním a realitou zdůrazňuje, že úspěch iniciativ v oblasti umělé inteligence závisí méně na technickém výkonu modelů, ale spíše na strategické integraci do stávajících obchodních procesů a schopnosti průběžně optimalizovat na základě zpětné vazby z praxe.

Vhodné pro:

• Zpráva Unframeo trendech v podnikové umělé inteligenci: Od experimentů s umělou inteligencí v roce 2024 k měřitelnému dopadu v roce 2025

Identifikujte a změřte skutečnou přidanou hodnotu

Kvantitativní kritéria hodnocení úspěšnosti umělé inteligence

Přidaná hodnota aplikací umělé inteligence se projevuje na různých úrovních, z nichž všechny vyžadují systematické měření. Základ tvoří klasický vzorec pro návratnost investic: Návratnost investice se rovná celkovému přínosu mínus celkové náklady, děleno celkovými náklady, vynásobeno 100 procenty. Tento zjednodušený pohled však pro investice do umělé inteligence nestačí, protože náklady i přínosy vykazují složitější struktury.

Nákladová stránka zahrnuje nejen zjevné výdaje na licence a hardware, ale také skryté náklady na čištění dat, školení zaměstnanců a průběžnou údržbu systému. Obzvláště kritické jsou často podceňované náklady na řízení změn, které vznikají, když se zaměstnanci musí učit nové pracovní postupy.

Na straně výhod lze rozlišit různé kategorie: Nejsnadněji se kvantifikují přímé peněžní přínosy prostřednictvím úspor nákladů nebo zvýšení tržeb. Například jeden maloobchodník dosáhl návratnosti investic (ROI) ve výši 380 procent během tří let díky optimalizaci zásob s pomocí umělé inteligence. Méně zřejmé, ale často cenné jsou nepřímé přínosy, jako je zlepšení kvality rozhodování, snížení chybovosti nebo zvýšení spokojenosti zákazníků.

Provozní klíčové ukazatele jako ukazatele úspěchu

Kromě finančních metrik hrají klíčovou roli při hodnocení přidané hodnoty umělé inteligence i provozní metriky. Efektivitu procesů lze měřit úsporou času u opakujících se úkolů. Například společnost Microsoft dokázala díky optimalizaci dodavatelského řetězce s podporou umělé inteligence snížit procesy manuálního plánování o 50 procent a zvýšit včasné plánování o 75 procent.

Dalším klíčovým ukazatelem je snížení chybovosti. Systémy umělé inteligence mohou v mnoha oblastech překonat přesnost lidských rozhodnutí, což se přímo promítá do snížených nákladů díky menšímu počtu oprav a stížností. Poskytovatel finančních služeb dosáhl návratnosti investic ve výši 250 procent během jednoho roku díky detekci podvodů založené na umělé inteligenci.

Škálovatelnost řešení umělé inteligence nabízí zvláštní výhodu: Po implementaci je lze často rozšířit tak, aby pokrývala větší datové sady nebo více případů užití, aniž by došlo k proporcionálnímu zvýšení nákladů. Tyto úspory z rozsahu výrazně zvyšují dlouhodobou návratnost investic.

Dimenze kvalitativní přidané hodnoty

Ne všechny výhody umělé inteligence lze okamžitě kvantifikovat. Zlepšená kvalita rozhodování, kterou umožňuje analýza založená na datech, může vytvořit významnou dlouhodobou hodnotu, i když je tuto hodnotu obtížné kvantifikovat. Společnosti hlásí zlepšené strategické plánování, když používají analýzy a prognózy trhu založené na umělé inteligenci.

Spokojenost zaměstnanců se může zvýšit, když umělá inteligence převezme opakující se úkoly, což zaměstnancům umožní soustředit se na činnosti s větší přidanou hodnotou. To vede ke snížení fluktuace a zvýšení produktivity, jejíž hodnotu lze nakonec vyjádřit v penězích.

Inovace a konkurenceschopnost představují další kvalitativní dimenze. Společnosti, které úspěšně využívají umělou inteligenci, mohou vyvíjet nové produkty a služby nebo personalizovat stávající nabídky. Tyto inovativní efekty je obtížné předvídat, ale mohou mít transformační dopady na obchodní model.

Spravovaná umělá inteligence jako strategická možnost

Definice a diferenciace spravovaných služeb umělé inteligence

Spravované služby umělé inteligence (AI Services) nabízejí alternativu k nezávislému vývoji a implementaci řešení umělé inteligence. Specializovaný poskytovatel služeb přebírá odpovědnost za celý životní cyklus umělé inteligence: od počáteční koncepce přes vývoj modelu až po průběžnou optimalizaci a údržbu v produkčním prostředí.

Tento přístup se zásadně liší od tradičních nabídek softwaru jako služby (software-as-a-service), protože zahrnuje nejen poskytování hotových nástrojů umělé inteligence, ale také strategické poradenství, přípravu dat a přizpůsobení specifickým obchodním požadavkům. Poskytovatel spravované umělé inteligence přebírá technickou i provozní odpovědnost za aplikace umělé inteligence.

Výhody a výzvy řízené umělé inteligence

Hlavní výhodou řízené umělé inteligence (AI) je snížení technické složitosti pro společnost, která ji používá. Místo budování vlastních odborných znalostí v oblasti AI se firmy mohou opřít o specializované know-how poskytovatele služeb. To snižuje jak počáteční investici, tak riziko chyb při implementaci.

Flexibilita a škálovatelnost spravovaných služeb umělé inteligence umožňuje firmám přizpůsobit používání umělé inteligence svým potřebám. To je obzvláště výhodné pro malé a střední podniky, které nemají dostatek zdrojů na rozsáhlá interní oddělení umělé inteligence.

Řízená umělá inteligence však s sebou nese i výzvy. Závislost na externích poskytovatelích služeb může vést ke ztrátě kontroly nad kritickými obchodními procesy. Společnosti musí pečlivě zvážit, které aplikace umělé inteligence mohou outsourcovat, aniž by ohrozily svou konkurenceschopnost.

Nákladové struktury a aspekty návratnosti investic pro spravovanou umělou inteligenci

Spravované služby umělé inteligence obvykle fungují na modelech předplatného, ​​které umožňují předvídatelné měsíční nebo roční náklady. To usnadňuje plánování rozpočtu a snižuje finanční riziko ve srovnání s interním vývojem, který často zahrnuje nepředvídatelné nárůsty nákladů.

Výpočet návratnosti investic (ROI) pro spravovanou AI se liší od výpočtu pro interní vývoj. Počáteční investice je sice obvykle nižší, ale existují i ​​průběžné provozní náklady. Víceletá analýza celkových nákladů často ukazuje, že spravované služby AI mohou být nákladově efektivnější, a to i přes vyšší průběžné náklady, protože se implementují rychleji a nesou nižší rizika.

Nezávislost versus spravované služby

Debata o autonomii v aplikacích umělé inteligence

Rozhodnutí mezi nezávislým vývojem umělé inteligence a spravovanými službami vyvolává zásadní otázky ohledně digitální suverenity. Mnoho německých firem je skeptických ohledně své závislosti na externích poskytovatelích umělé inteligence, zejména těch z USA nebo Asie. Nedávná studie společnosti Bitkom ukazuje, že 78 procent firem v Německu považuje svou závislost na amerických poskytovatelích cloudových služeb za problematickou.

Tyto obavy nejsou neopodstatněné. Cloudové služby umělé inteligence představují rizika související s ochranou dat, dodržováním předpisů a strategickou kontrolou. Zároveň však poskytují přístup k sofistikovaným modelům umělé inteligence, které by bylo obtížné interně replikovat.

Lokální umělá inteligence jako alternativa k závislosti na cloudu

Implementace umělé inteligence v místních podmínkách, kde jsou data zpracovávána výhradně na interních serverech, nabízí alternativu k závislosti na cloudu. Tyto přístupy zajišťují soulad s GDPR a maximální kontrolu nad citlivými firemními daty.

Mezi výhody lokální umělé inteligence patří nízká latence, protože není nutný přenos dat na externí servery, a také nezávislost na externích poskytovatelích služeb a jejich potenciálních selháních. Lokální umělá inteligence může být lepší volbou, zejména pro aplikace v reálném čase nebo oblasti citlivé na data.

Nicméně, on-premise AI představuje i výzvy. Odborné znalosti potřebné pro implementaci a údržbu jsou značné a počáteční investice do hardwaru a personálu mohou být značné. Škálovatelnost je navíc ve srovnání s cloudovými řešeními často omezená.

Hybridní přístupy jako kompromis

Mnoho společností volí hybridní řešení, která kombinují výhody obou přístupů. Kritické a datově citlivé aplikace jsou provozovány lokálně, zatímco méně kritické nebo výpočetně náročné úlohy jsou outsourcovány do cloudových služeb.

Tato hybridní strategie vám umožňuje udržet si kontrolu nad klíčovými obchodními procesy a zároveň těžit z výkonu a nákladové efektivity cloudových služeb. Složitost architektury se však výrazně zvyšuje, což vyžaduje odpovídající manažerské kapacity.

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Spravovaná platforma umělé inteligence

Škálovatelnost jako ukazatel úspěchu

Od pilotních projektů k implementaci v celé společnosti

Schopnost škálovat aplikace umělé inteligence je považována za jeden z nejdůležitějších ukazatelů skutečné přidané hodnoty. Mnoho společností zůstává uvízlých v pilotní fázi, aniž by úspěšně převedly své iniciativy v oblasti umělé inteligence do běžného provozu. Pouze asi 5 procent pilotních projektů se dostane do produkčního prostředí.

Úspěšné škálování vyžaduje více než jen technickou dokonalost. Stejně důležité jsou organizační adaptace, školicí programy zaměstnanců a integrace do stávajících obchodních procesů. Společnosti musí zavést systém správy a řízení umělé inteligence, který definuje standardy pro kvalitu dat, validaci modelů a řízení rizik.

Vhodné pro:

• Konec školení v oblasti AI? Strategie AI v přechodu: Přístup „návrhů“ místo hor dat – Budoucnost AI ve firmách

Požadavky na infrastrukturu pro škálování

Škálovatelné systémy umělé inteligence vyžadují robustní IT infrastrukturu, která dokáže držet krok s rostoucími objemy dat a složitějšími požadavky. Cloudová řešení často nabízejí výhody díky své inherentní škálovatelnosti, zatímco lokální systémy mohou vyžadovat dodatečné investice do hardwaru.

Architektura dat hraje klíčovou roli ve škálovatelnosti. Systémy umělé inteligence jsou jen tak dobré, jako data, se kterými pracují. Společnosti musí investovat do vysoce kvalitních systémů správy dat, které zajistí jak kvalitu dat, tak i jejich dostupnost.

Metriky pro úspěšné škálování

Úspěšnost škálování umělé inteligence lze měřit různými metrikami. Přímým ukazatelem je počet případů užití, které úspěšně přešly z pilotní do produkční fáze. Stejně důležitá je rychlost, s jakou lze nové aplikace umělé inteligence implementovat.

Dalším kritickým faktorem je přijetí uživateli v rámci organizace. Vysoká míra přijetí mezi zaměstnanci ukazuje, že řešení umělé inteligence skutečně vytvářejí přidanou hodnotu a nejsou jen technickými triky.

Ekonomické škálování se odráží ve vývoji nákladů na případ užití nebo na zpracovaný datový bod. Úspěšné implementace umělé inteligence vykazují klesající mezní náklady, protože fixní náklady lze rozložit mezi více aplikací.

Faktory úspěchu specifické pro dané odvětví a velikost

Zavádění umělé inteligence podle velikosti společnosti

Využívání umělé inteligence se výrazně liší v závislosti na velikosti společnosti. Zatímco 56 procent velkých společností používá umělou inteligenci, u malých a středních podniků je to pouze 38 procent a u mikropodniků pouze 31 procent. Tento rozdíl lze vysvětlit rozdílnou dostupností zdrojů a úsporami z rozsahu.

Velké společnosti disponují rozsáhlejšími finančními, technologickými a lidskými zdroji, což usnadňuje investice do umělé inteligence. Také více těží z úspor z rozsahu, protože vysoké počáteční investiční náklady se s většími objemy výroby rychleji amortizují.

Malé podniky na druhou stranu čelí omezením souvisejícím se zdroji, která brání zavádění inovativních technologií. Významnými překážkami jsou omezené možnosti financování, nedostatek kvalifikovaných pracovníků a výzva spojená s vysokými počátečními investicemi.

Aplikační vzory specifické pro dané odvětví

Využívání umělé inteligence se v jednotlivých odvětvích značně liší. V reklamě a průzkumu trhu již 84,3 procenta společností používá umělou inteligenci, následují poskytovatelé IT služeb se 73,7 procenty a automobilový průmysl se 70,4 procenty.

Tyto rozdíly odrážejí jak afinitu k digitálním technologiím, tak i specifické možnosti jejich použití. Odvětví s velkým množstvím dat a standardizovanými procesy mohou často snáze implementovat a využívat výhod umělé inteligence.

Tradičnější odvětví, jako je pohostinství, výroba potravin a textil, stále váhají s přijetím umělé inteligence. To je částečně způsobeno nižší úrovní digitalizace, ale také nedostatečným povědomím o relevantních případech použití.

Rizika a překážky úspěchu

Technické a organizační bariéry

Nejčastější příčiny neúspěchu projektů umělé inteligence nespočívají ani tak v samotné technologii jako v organizačních nedostatcích. Nedostatečná data, nedostatečná dostupnost a kvalita dat a nejasné odpovědnosti často vedou k zastavení projektu.

Izolované struktury ve firmách brání úspěšné implementaci umělé inteligence, protože znemožňují holistické procesní myšlení. Projekty umělé inteligence vyžadují interdisciplinární spolupráci mezi IT, obchodními odděleními a managementem.

Další překážkou je nedostatečná transparentnost v měření přínosů. Bez jasných klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI) a kritérií úspěchu nelze měřit pokrok ani identifikovat zlepšení. To vede k ubývající podpoře managementu a v konečném důsledku k ukončení projektu.

Problémy s dodržováním předpisů a řízením

S tím, jak v srpnu 2024 vstoupilo v platnost nařízení EU o umělé inteligenci, se požadavky na dodržování předpisů staly klíčovým faktorem úspěchu. Společnosti musí zajistit, aby jejich aplikace umělé inteligence splňovaly regulační požadavky, což vytváří další složitost a náklady.

Zavedení vhodných struktur řízení umělé inteligence vyžaduje jasné odpovědnosti, standardy a kontrolní mechanismy. Mnoho společností podceňuje úsilí potřebné k těmto organizačním úpravám.

Etické směrnice a transparentnost v rozhodování v oblasti umělé inteligence nabývají na významu, a to jak pro dodržování předpisů, tak pro přijetí ze strany zaměstnanců a zákazníků. Budování potřebných kompetencí a procesů vyžaduje čas a zdroje.

Budoucí vyhlídky a trendy

Vývoj německého trhu s umělou inteligencí

Německý trh s umělou inteligencí zažívá výrazné zrychlení. Ochota firem investovat neustále roste: 82 procent plánuje v příštích dvanácti měsících zvýšit své rozpočty na umělou inteligenci, více než polovina o nejméně 40 procent.

Tento vývoj je poháněn rostoucím uvědoměním si, že umělá inteligence již není volitelná, ale stává se nezbytným předpokladem pro konkurenceschopnost. 51 procent společností se nyní domnívá, že bez využití umělé inteligence nemají budoucnost.

Technologický vývoj a nové oblasti použití

Multimodální systémy umělé inteligence, které dokáží zpracovávat různé typy dat, jako je text, obrázky a zvuk, jsou na pokraji průlomu v širokém používání. Tyto technologie otevírají nové oblasti uplatnění a mohou výrazně vylepšit stávající řešení.

Automatizované strojové učení a platformy bez nutnosti kódování demokratizují přístup k technologiím umělé inteligence. Z umělé inteligence mohou mít stále větší prospěch i společnosti bez hlubokých technických znalostí.

Integrace umělé inteligence do DevOps procesů, známá jako AIOps, transformuje způsob řízení IT operací. Predikcí a automatizací IT procesů mohou firmy zvýšit efektivitu a snížit prostoje.

Vhodné pro:

• Optimalizace podnikání s umělou inteligencí: IT distributor z Jižní Afriky zkracuje tvorbu cenových nabídek na několik kliknutí a sekund

Strategická doporučení pro společnosti

Firmy by měly sladit svou strategii v oblasti umělé inteligence spíše s dlouhodobou tvorbou hodnoty než s krátkodobými zvýšeními efektivity. Investice do kvality dat a organizačních úprav jsou často důležitější než výběr nejlepších algoritmů.

Rozvoj interních dovedností v oblasti umělé inteligence zůstává klíčový, a to i při používání spravovaných služeb. Firmy musí pochopit, jak umělá inteligence funguje a které případy užití jsou pro jejich podnikání relevantní.

Iterativní přístup s malými, měřitelnými kroky snižuje rizika a umožňuje neustálé učení. Pilotní projekty by měly být od začátku navrženy s ohledem na škálovatelnost.

Výběr správných partnerů, ať už pro spravované služby nebo poradenství, často určuje úspěch nebo neúspěch. Společnosti by měly hledat osvědčené odborné znalosti a zkušenosti specifické pro dané odvětví.

Praktická implementace a koncepty měření

Vývoj rámce návratnosti investic do umělé inteligence

Strukturovaný rámec pro měření návratnosti investic začíná jasným definováním obchodních cílů a jejich převodem do měřitelných klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI). To by mělo zahrnovat jak předstihové ukazatele, které poskytují včasné signály o úspěchu nebo neúspěchu, tak i opožděné ukazatele, které měří dlouhodobé účinky.

Základní měření před implementací umělé inteligence jsou klíčová pro následné posouzení úspěšnosti. Bez přesné znalosti výchozí situace nelze zlepšení kvantifikovat.

Pravidelné kontroly a úpravy konceptu měření jsou nezbytné, protože se systémy umělé inteligence i obchodní požadavky neustále vyvíjejí. Měření návratnosti investic by mělo být vnímáno jako iterativní proces, nikoli jako jednorázová aktivita.

Implementační strategie pro různé typy společností

Malé a střední podniky by měly začít s jasně definovanými případy užití, které umožní rychlý úspěch. Cloudová řešení nebo spravované služby mohou pomoci omezit počáteční investice.

Velké společnosti mohou spustit paralelní pilotní projekty v různých oblastech, aby identifikovaly synergie a vyvinuly osvědčené postupy. Zavedení centrální kompetence v oblasti umělé inteligence může urychlit škálování v celé společnosti.

Bez ohledu na velikost společnosti je zapojení obchodních oddělení od samého začátku klíčové. Projekty umělé inteligence by neměly být vnímány jako čistě IT iniciativy, ale spíše jako transformační projekty řízené obchodem.

Umělá inteligence má potenciál zásadně transformovat německé společnosti a vytvořit nové konkurenční výhody. Úspěch však nezávisí pouze na zvolené technologii, ale spíše na strategickém přístupu, organizační implementaci a neustálém měření a optimalizaci. Spravované služby umělé inteligence mohou představovat cennou možnost, zejména pro společnosti, které chtějí rychle využívat výhod umělé inteligence, aniž by si musely budovat rozsáhlé interní odborné znalosti.

Rozhodnutí mezi interním vývojem a externími službami by mělo být učiněno na základě specifických obchodních požadavků, dostupných zdrojů a strategických cílů. Důležitější než rozhodnutí o technologii je důsledné zaměření na měřitelnou obchodní hodnotu a ochota neustále se přizpůsobovat a vylepšovat systémy umělé inteligence.

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

kontaktovat pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

Zavolejte mi pod +49 89 674 804 (Mnichov)

LinkedIn