Současný stav používání AI ve společnostech: Výzvy při produktivní implementaci AI

Mezi teorií a praxí: skryté slabosti moderní technologie AI

Umělá inteligence (AI) prošla v posledních letech působivým rozvojem a inspirovala své dovednosti v mnoha oblastech aplikace. Mnoho společností však čelí paradoxní situaci, že systémy AI mohou ovládat složité úkoly, ale často selhávají kvůli údajně jednoduchým výzvám. Tento nesoulad mezi teoretickým potenciálem a praktickou implementací vyvolává důležité otázky, které v tomto článku podrobněji osvětlíme.

Vhodné pro:

• AI integrace nezávislé platformy AI pro všechny společnosti pro všechny společnosti pro všechny společnosti

Současný stav používání AI ve společnostech

V dnešním pracovním světě je pro stále více zaměstnanců normální integrovat nástroje AI, jako je Chatgpt, do jejich každodenní práce. Toto selektivní použití obvykle zahrnuje úkoly, jako je internetový výzkum, textové překlady nebo psaní menších sekcí softwarového kódu. Zejména ve velkých společnostech se staly zřízeny interní portály AI, které umožňují přístup k externím hlasovým modelům kompatibilnímu s legálními a údaji nebo usnadňují přístup k interním obchodním znalostem.

Současné studie ukazují, že 35% velkých německých společností již používá technologie AI, zatímco pro malé a střední společnosti je míra adopce výrazně nižší při přibližně 12%. Tato čísla objasňují, že AI se stále více přesouvá do podnikového světa, ale stále zdaleka není implementována napříč deskou. Je obzvláště pozoruhodné, že navzdory rostoucímu šíření nástrojů AI zůstává počet příkladů, ve kterých AI ve skutečnosti vedl k zásadním zlepšením obchodních procesů, zůstává překvapivě nízký.

Typické oblasti aplikace AI ve společnostech

Současné použití AI ve společnostech se zaměřuje hlavně na následující oblasti:

1. Zákaznický servis: Automatizované analýzy zpětné vazby a boty AI chat pro rychlejší a efektivnější naplnění potřeb zákazníků.
2. Pozice textu a obrazu: Nástroje AI pro rychlejší a levnější vytváření textů, obrázků a videí pro marketing, zpravodaj a další obsah.
3. Schůzky: Programy, které zaznamenávají, píšou a shrnují videohovory a podporují je při hledání schůzky.
4. Nábor: Zvyšování efektivity a úsporného času v náborových procesech prostřednictvím předběžného výběru a analýzy aplikací založených na AI.
5. Monitorování: Monitorovací procesy, včasná detekce zdrojů chyb a nadcházejících trendů a podpora při hodnocení kampaní.

Navzdory těmto rozmanitým možným využitím zůstává transformativní účinek AI na firemní procesy často za očekáváním. Rozdíl mezi teoretickým potenciálem a praktickou implementací naznačuje základní výzvy, které přesahují obvyklé úvodní potíže s novými technologiemi.

Paradox produktivity AI

Je zajímavé, že studie ukazují, že nástroje AI, jako je ChatGPT, mohou zvýšit produktivitu kancelářských pracovníků až o 40%, zejména při vytváření textů a dalších kreativních úkolů. Nezávislé hodnocení potvrzují průměrně 18%. Tato čísla jsou ve zjevném rozporu s malým počtem úspěšných transformací AI v celé společnosti.

Tento paradox lze částečně vysvětlit skutečností, že selektivní používání nástrojů AI jednotlivými zaměstnanci může zvýšit jejich individuální produktivitu, ale automaticky nevede k komplexní transformaci obchodních procesů. Úspěšná integrace AI do podnikových procesů vyžaduje více než jen poskytování nástrojů - vyžaduje zásadní přehodnocení způsobu, jakým je práce a prováděna práce.

Rozdíl mezi selektivním použitím a skutečnou transformací

Selektivní používání nástrojů AI jednotlivými zaměstnanci může vést ke zvýšení místní účinnosti, ale často zůstává izolované a nevede k systémové transformaci firemních procesů. Skutečná transformace AI naproti tomu zahrnuje strategickou integraci AI v základních procesech společnosti a vede k zásadním změnám ve způsobu pracovních a obchodních modelů.

Podle studie IBM Institute for Business Hodnota jsou společnosti, které integrují AI do jejich transformačního procesu, často úspěšnější než jejich konkurenti. Taková transformace však vyžaduje více než jen implementaci nových technologií -vyžaduje změnu podnikových strategií a kultur. Tyto hluboké změny představují mnoho společností se značnými výzvami, které přesahují čistě technické aspekty.

Ústřední překážky implementace AI

Důvody selhání nebo zpožděné zavedení projektů AI ve společnostech jsou rozmanité a složité. Nejdůležitější překážky jsou zkoumány níže:

1. Kvalita a dostupnost dat

Jednou z největších výzev při implementaci AI je kvalita a dostupnost dat. Systémy AI jsou stejně dobré jako údaje, na nichž jsou vyškoleny. Mnoho společností bojuje s nestrukturovanými nebo nesprávnými údaji, což může výrazně narušit účinnost aplikací AI.

Současná studie ukazuje, že 42% společností naznačuje, že více než polovina jejich projektů AI byla zpožděna kvůli problémům s poskytováním dat nebo nepřineslo naděje na výsledky. Pro společnosti, ve kterých je centralizováno méně než polovina jejich údajů, 68% prodeje z důvodu neúspěšných nebo zpožděných projektů AI hlásí.

Výzvy v oblasti kvality dat zahrnují:

• Data v silech na různých odděleních
• Nekonzistentní formáty dat
• Nedostatek historických údajů pro školení AI
• Ochrana a zabezpečení údajů, které omezují přístup k datům

2. nedostatek kvalifikovaných odborníků

Zřízení kompetentního týmu pro vědu o datech je pro mnoho společností významnou překážkou. Trh s technologií AI je stále v rané fázi a poptávka po odbornících AI v posledních letech prudce vzrostla, zatímco počet dostupných odborníků nebyl s tímto růstem schopen držet krok.

Podle zprávy LinkedIn se poptávka po odbornících AI v posledních čtyřech letech zvýšila o 74%. Zejména malé a středně velké společnosti mají potíže s nalezením a financováním nezbytných odborníků. Pouze 25% manažerů v Německu se cítí dobře připravené na AI, zatímco globální průměr je pouze 8%.

Abychom čelili tomuto nedostatku kvalifikovaných pracovníků, musí společnosti:

• Investovat do školení svých stávajících zaměstnanců
• Konzultace s externími odborníky
• Vytvořte kulturu výměny znalostí

3. integrace do existujících systémů

Integrace řešení AI do stávajících IT infrastruktur představuje pro mnoho společností hlavní výzvy. Zejména starší systémy, které nebyly navrženy pro integraci AI, mohou vést k významným problémům. Výzvy zahrnují:

• Zastaralá infrastruktura, která nemůže splnit požadavky moderní AI
• Nedostatek standardizovaných rozhraní pro plynulá spojení
• Nekompatibilní systémy ukládání dat
• Vysoké náklady v souvislosti s modernizací infrastruktury

Podle průzkumu 67% společností, které spravují své údaje centrálně, použije více než 80% svých technických zdrojů na údržbu datových potrubí. Tato vysoká vazba na zdroje pro údržby brání vývoji a implementaci inovativních řešení AI.

4. nejasné cíle a očekávání

Častou chybou v projektech AI je nedostatek jasných a měřitelných cílů. Společnosti často začínají iniciativy AI bez přesné definice toho, čeho chtějí dosáhnout. To vede k nerealistickým očekáváním a nakonec zklamání, pokud AI neposkytuje požadované výsledky.

Definice jasných, realistických a měřitelných cílů je zásadní pro úspěch projektů AI. Společnosti by se měly zeptat sami sebe:

• Jaký konkrétní problém by měl AI vyřešit?
• Jak lze měřit úspěch?
• Které zdroje jsou vyžadovány pro implementaci?
• Který časový rámec je realistický?

5. Přijetí a kulturní změny

Zavedení technologií AI může vyvolat obavy ze ztráty pracovních míst nebo zvýšenou pracovní zátěž pro zaměstnance. Dobré řízení změn je proto zásadní pro vytvoření přijetí a úspěšné navrhování transformace.

Podpora top managementu hraje v tom ústřední roli. Bez závazku úrovně řízení je obtížné poskytnout potřebné zdroje a implementovat nezbytné organizační změny. Pro zajištění úspěchu transformace AI je také zásadní školení a další školení zaměstnanců.

B2B Procurement: dodavatelské řetězce, obchodování, tržiště a AI podporované zdroje s ACCIO.com-Image: Xpert.digital

Více o tom zde:

• Najděte produkty a poznatky B2B s AI / Poradenstvím a podporou

Příklady úspěchu: Když AI transformuje obchodní procesy

Navzdory četným výzvám existují společnosti, které úspěšně používají AI k transformaci svých obchodních procesů. Tyto příklady ukazují, že se správnou strategií a implementací AI může ve skutečnosti vést k základnímu zlepšení.

Siemens: Prediktivní údržba ve výrobě

Společnost Siemens používá KI k implementaci prediktivní údržby (údržba pro dopředu) ve svých výrobních procesech. Analýzou velkého množství dat ze strojů a systémů může Siemens rozpoznat potenciální selhání v rané fázi a aktivně plánovat opatření na údržbu. To minimalizuje prostoje a zvyšuje produktivitu. Systémy AI Siemens se neustále učí, co dále zlepšuje přesnost předpovědí v průběhu času.

JP Morgan: Uznání podvodů ve finančním sektoru

JP Morgan používá AI k rozpoznání vzorců podvodů ve finančních transakcích. AI analyzuje obrovské množství transakčních údajů v reálném čase a identifikuje podezřelé činnosti, které by mohly naznačovat podvody. JP Morgan pomohl této technologii zvýšit bezpečnost vašich finančních služeb a snížit finanční ztráty. Systémy založené na AI jsou schopny přizpůsobit se novým vzorům podvodů, které neustále zlepšují účinnost a přesnost rozpoznávání podvodů.

Beiersdorf: AI inovace v oblasti péče o pleť

Inovační řízení společnosti pro péči o pleť Beiersdorf podporuje použití nástrojů AI nastavování trendů. Společnost vzala pilotní funkci mezi IT a specializovanými odděleními, aby účinně implementovala technologie AI. V roce 2019 představila společnost založená na Hamburku inteligentního chatového bota, který byl později doplněn interní instancí Chatgpt. Cílem těchto generativních systémů AI je rozšíření a nenahrazení silných stránek zaměstnanců.

Tyto příklady ukazují, že AI má ve skutečnosti potenciál zásadně zlepšit obchodní procesy. Takové úspěchy však vyžadují dobře promyšlenou strategii, dostatečné zdroje a hluboké porozumění technologickým i organizačním aspektům implementace AI.

Přístupy k řešení pro úspěšnou transformaci AI

Za účelem překonání problémů s implementací AI a dosažení úspěšné transformace mohou společnosti sledovat různé strategie:

1. Solidní plánování a jasný cíl

Solidní plánování je základem úspěšných projektů AI. Na začátku je jasná definice cílů: čeho by přesně mělo být dosaženo řešením AI? To vyžaduje komplexní skutečnou analýzu současných technologických podmínek a procesů ve společnosti. Rozhodnější je také výběr vhodných zdrojů dat a zajištění kvality dat.

Proces plánování by měl být iterativní, s pravidelnými kontrolami a úpravami, aby bylo možné flexibilně reagovat na změny. Společnosti by se měly nejprve zaměřit na menší, dobře definované projekty, které umožňují rychlé úspěchy a slouží jako základ pro komplexnější transformace.

2. agilní metody implementace AI

Agilní metody, které jsou známé z vývoje softwaru, mají také své výhody při implementaci projektů AI. Prostřednictvím iterativních vývojových procesů a pravidelné zpětné vazby mohou projektové týmy rychle reagovat na nové požadavky a zjištění. Scrum a Kanban jsou příklady agilních přístupů, které umožňují soustředěný a flexibilní způsob práce prostřednictvím krátkých vývojových cyklů a sprintů.

Tento přístup je zvláště důležitý pro projekty AI, protože tyto jsou často spojeny s nejistotami a měnícími se požadavky. Při pravidelných kontrolách a úpravách mohou společnosti zajistit, aby jejich projekty AI zůstaly na kurzu a poskytly požadované výsledky.

3. Efektivní řízení změn

Zavedení AI přináší hluboké změny v pracovních procesech a firemních strukturách. Pevné řízení změn je proto nezbytné ke snížení odporu a zvýšení přijímání zaměstnanců. Je důležité zahrnout všechny zúčastněné strany v rané fázi a transparentně komunikovat o cílech a výhodách projektů AI.

Školení a další školení hrají ústřední roli při přípravě zaměstnanců na práci s AI a snižování obav. Díky aktivnímu zapojení zaměstnanců do procesu transformace mohou společnosti nejen snížit odpor, ale také získat cennou zpětnou vazbu a nápady pro optimalizaci řešení AI.

4. budování kompetencí AI

Aby bylo možné čelit nedostatku kvalifikovaných specialistů, měly by společnosti investovat do založení interních kompetencí AI. Toho lze dosáhnout prostřednictvím různých opatření:

• Školení stávajících zaměstnanců v dovednostech relevantních AI
• Nastavení odborníků na AI pro klíčové pozice
• Spolupráce s externími konzultanty a poskytovateli služeb
• Partnerství s univerzitami a výzkumnými institucemi

Zřízení interdisciplinárního týmu, který kombinuje technické znalosti know-how i odvětví, je zásadní pro úspěch projektů AI. Kombinací různých perspektiv mohou společnosti zajistit, aby jejich řešení AI byla technicky solidní a obchodní relevantní.

5. Zlepšení datové infrastruktury

Vzhledem k tomu, že kvalita a dostupnost dat je při implementaci umělé inteligence ústřední výzvou, měly by společnosti investovat do zlepšení své datové infrastruktury. To zahrnuje:

• Konsolidace datových sil a vytváření centrální databáze
• Implementace procesů správy kvality dat
• Budování škálovatelné a flexibilní architektury dat
• Zajištění ochrany a zabezpečení údajů

Solidní datová infrastruktura tvoří základ pro úspěšné projekty AI a umožňuje společnostem využívat plný potenciál svých dat. Investováním do správy dat a vlády mohou společnosti zajistit, aby jejich systémy AI byly založeny na vysoce kvalitní a relevantních datech.

Vhodné pro:

• Nezávislé platformy AI jako strategická alternativa pro evropské společnosti

Budoucnost AI ve společnostech

Transformace AI se v nadcházejících letech bude i nadále zrychlovat a vyvinout se v nedílnou součást každodenního života a práce. Nové technologie budou rozostřit hranice mezi digitálním a fyzickým světem a nabídnou inovativní příležitosti k propojení, vytváření věcí nebo lépe spolupracovat.

Personalizovaný asistent AI

To, co začalo jednoduchými nástroji, jako je Chatgpt, se nyní stává mnohem silnějším: personalizovaní agenti AI se stávají měniči her. Tito asistenti AI se stále více mění na individuální potřeby a způsob, jakým lidé řídí svůj každodenní život a pracovní život, se bude vážně změnit.

Od osobních asistentů, kteří pomáhají zaměstnancům spravovat svůj čas na přizpůsobení analýz AI-tito personalizovaní agenti poskytnou uživatelům příležitost přinést si vlastní data a nabídnout jim informace a funkce, které byly dříve vyhrazeny pouze pro velké společnosti se značnými finančními zdroji.

Integrace AI do obchodních procesů

Integrace AI do obchodních procesů se v budoucnu stane ještě plynulejším a komplexnějším. Kombinací AI se stávajícími modely obchodních procesů usnadňuje zavedení technologií AI do společností. Integrace technologií AI je přímo prostřednictvím grafického modelování BPMN, což znamená, že obchodní data mohou být inteligentně spojena s obchodními procesy.

Tato integrace umožňuje automatizaci rutinních úkolů a optimalizaci obchodních procesů, což vede ke zvýšení účinnosti a produktivity. Společnosti, které investují brzy do této integrace, získají oproti konkurentům strategickou výhodu.

Konkurenční výhoda prostřednictvím AI

S rostoucím šířením AI budou společnosti v budoucnu schopny rozdělit do dvou kategorií: ti, kteří používají AI efektivně, a ty, kteří zůstávají. Společnosti, které investují brzy do školení a vhodná infrastruktura, získají strategickou výhodu a mohou testovat, co funguje a co není v praxi.

Integrace Chatt a dalších nástrojů AI ve společnostech dříve nebo později rozhodne o konkurenceschopnosti. Každý, kdo uzavírá nové technologie, nebude moci přinejmenším dlouhodobě zvítězit proti konkurenčním společnostem - zkušenost, která již byla provedena při digitalizaci.

Nové myšlení pro řešení AI

Výzvy při produktivní implementaci AI ve společnostech jsou rozmanité a složité. Poskytují se od technických překážek, jako je kvalita a integrace dat se stávajícími systémy, až po nedostatek kvalifikovaných specialistů až po organizační aspekty, jako jsou nejasné cíle a opozice v pracovní síle.

Jednotnost, se kterou společnosti selhávají se skutečnou transformací prostřednictvím AI, naznačuje hluboký problém. Nejde jen o zavádění nových technologií, ale o základní přehodnocení ve způsobu, jakým navrhujeme a implementujeme řešení IT.

Úspěšné transformace AI vyžadují holistický přístup, který zohledňuje technologické, organizační i kulturní aspekty. Společnosti musí znovu přemýšlet a nepovažují AI za izolovaný nástroj, ale za nedílnou součást jejich strategie.

Budoucnost patří společnostem, kterým dokážou hladce integrovat AI do svých obchodních procesů a vytvořit kulturu nepřetržitých inovací a přizpůsobení. Prostřednictvím jasných cílů, agilních metod, efektivního řízení změn, budování kompetencí AI a solidní datové infrastruktury mohou společnosti překonat výzvy implementace AI a využívat plný potenciál této transformační technologie.

Produktivní implementace AI vyžaduje nové myšlení - daleko od izolovaných technologických projektů k holistické transformaci, která stejně zohledňuje lidi, proces a technologii. To je jediný způsob, jak překonat propast mezi teoretickým potenciálem a praktickou implementací AI a dosáhnout skutečných konkurenčních výhod.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑ Vytváření nebo přepracování strategie AI

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus