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

Mezi teorií a praxí: Skryté slabiny moderní technologie umělé inteligence

Umělá inteligence (AI) prošla v posledních letech působivým vývojem a prokázala své schopnosti v mnoha aplikačních oblastech. Nicméně mnoho společností čelí paradoxní situaci, kdy systémy AI sice zvládají složité úkoly, ale často selhávají u zdánlivě jednoduchých výzev. Tento rozpor mezi teoretickým potenciálem a praktickou implementací vyvolává důležité otázky, kterými se v tomto článku podrobněji budeme zabývat.

Vhodné pro:

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

Aktuální stav využívání umělé inteligence ve firmách

V dnešním pracovním světě je stále běžnější, že zaměstnanci integrují nástroje umělé inteligence, jako je ChatGPT, do své každodenní práce. Toto občasné použití obvykle zahrnuje úkoly, jako je internetový výzkum, překlad textu nebo psaní malých částí softwarového kódu. Zejména ve velkých společnostech se zavedly interní portály umělé inteligence, které umožňují přístup k externím jazykovým modelům v souladu s právními předpisy a předpisy o ochraně osobních údajů nebo usnadňují přístup k interním firemním znalostem.

Současné studie ukazují, že 35 % velkých německých společností již využívá technologie umělé inteligence, zatímco míra jejich přijetí je výrazně nižší u malých a středních podniků (MSP) a pohybuje se kolem 12 %. Tato čísla ilustrují, že ačkoliv si umělá inteligence stále více nachází cestu do obchodního světa, stále zdaleka není implementována plošně. Obzvláště pozoruhodná je skutečnost, že navzdory rostoucímu rozšíření nástrojů umělé inteligence zůstává počet příkladů, kdy umělá inteligence skutečně vedla k zásadním zlepšením obchodních procesů, překvapivě malý.

Typické aplikace umělé inteligence ve firmách

Současné využití umělé inteligence ve firmách se zaměřuje především na následující oblasti:

1. Zákaznický servis: Automatizovaná analýza zpětné vazby a chatboti s umělou inteligencí pro rychlejší a efektivnější plnění potřeb zákazníků.
2. Tvorba textu a obrázků: Nástroje umělé inteligence pro rychlejší a nákladově efektivnější tvorbu textů, obrázků a videí pro marketing, newslettery a další obsah.
3. Schůzky: Programy, které nahrávají, přepisují a shrnují videohovory a také pomáhají s plánováním schůzek.
4. Nábor: Zvýšení efektivity a úspora času v náborových procesech díky předběžnému výběru a analýze žádostí podporovanému umělou inteligencí.
5. Monitorování: Monitorování procesů, včasná detekce zdrojů chyb a vznikajících trendů a podpora při hodnocení kampaní.

Navzdory těmto rozmanitým aplikacím transformační dopad umělé inteligence na obchodní procesy často zaostává za očekáváním. Rozpor mezi teoretickým potenciálem a praktickou implementací poukazuje na zásadní výzvy, které jdou nad rámec obvyklých obtíží spojených s osvojováním nových technologií.

Paradox produktivity umělé inteligence

Je zajímavé, že studie ukazují, že nástroje umělé inteligence, jako je ChatGPT, mohou zvýšit produktivitu kancelářských pracovníků až o 40 %, zejména při tvorbě textu a dalších kreativních úkolech. Nezávislá hodnocení potvrzují průměrný nárůst produktivity o 18 %. Tato čísla zřejmě odporují malému počtu úspěšných transformací umělé inteligence v rámci celé firmy.

Tento paradox lze částečně vysvětlit skutečností, že ačkoli selektivní využívání nástrojů umělé inteligence jednotlivými zaměstnanci může zvýšit jejich individuální produktivitu, nevede automaticky ke komplexní transformaci obchodních procesů. Úspěšná integrace umělé inteligence do obchodních procesů vyžaduje více než jen poskytnutí nástrojů – vyžaduje zásadní přehodnocení způsobu organizace a provádění práce.

Rozdíl mezi občasným použitím a skutečnou transformací

I když selektivní využívání nástrojů umělé inteligence jednotlivými zaměstnanci může vést k lokálnímu zvýšení efektivity, často zůstává izolované a nevede k systémové transformaci obchodních procesů. Skutečná transformace umělé inteligence naopak zahrnuje strategickou integraci umělé inteligence do klíčových procesů společnosti a vede k zásadním změnám v pracovních metodách a obchodních modelech.

Podle studie IBM Institute for Business Value jsou společnosti, které integrují umělou inteligenci do svého transformačního procesu, často úspěšnější než jejich konkurenti. Taková transformace však vyžaduje více než jen implementaci nových technologií – vyžaduje změnu firemních strategií a kultury. Tyto hluboké změny představují pro mnoho společností značné výzvy, které přesahují čistě technické aspekty.

Klíčové překážky implementace umělé inteligence

Důvody neúspěchu nebo opožděné implementace projektů umělé inteligence ve firmách jsou četné a složité. Nejvýznamnější překážky jsou podrobněji zkoumány níže:

1. Kvalita a dostupnost dat

Jednou z největších výzev při implementaci umělé inteligence je kvalita a dostupnost dat. Systémy umělé inteligence jsou jen tak dobré, jako data, na kterých jsou trénovány. Mnoho společností se potýká s nestrukturovanými nebo chybnými daty, což může výrazně snížit efektivitu aplikací umělé inteligence.

Nedávná studie ukazuje, že 42 % společností uvádí, že více než polovina jejich projektů umělé inteligence se zpozdila nebo nedosáhla očekávaných výsledků kvůli problémům s dostupností dat. U společností, kde je centralizována méně než polovina dat, toto číslo stoupá na 68 %, přičemž 68 % hlásí ztráty tržeb v důsledku neúspěšných nebo zpožděných projektů umělé inteligence.

Mezi výzvy v oblasti kvality dat patří:

• Data v silech napříč různými odděleními
• Nekonzistentní datové formáty
• Nedostatek historických dat pro trénování umělé inteligence
• Obavy o soukromí a zabezpečení dat, které omezují přístup k datům

2. Nedostatek kvalifikovaných specialistů

Vytvoření kompetentního týmu pro datovou vědu představuje pro mnoho společností značnou překážku. Trh s technologiemi umělé inteligence je stále v rané fázi a poptávka po expertech na umělou inteligenci v posledních letech prudce vzrostla, zatímco počet dostupných profesionálů s tímto růstem nedrží krok.

Podle zprávy LinkedInu se poptávka po expertech na umělou inteligenci za poslední čtyři roky zvýšila o 74 %. Zejména malé a střední podniky (MSP) se potýkají s hledáním a financováním potřebných odborníků. Pouze 25 % vedoucích pracovníků v Německu se cítí na umělou inteligenci dobře připraveno, zatímco celosvětový průměr je pouhých 8 %.

Aby se firmy vypořádaly s tímto nedostatkem kvalifikovaných pracovníků, musí:

• Investice do vzdělávání stávajících zaměstnanců
• Konzultujte s externími odborníky
• Vytvořte kulturu výměny znalostí

3. Integrace se stávajícími systémy

Integrace řešení umělé inteligence do stávajících IT infrastruktur představuje pro mnoho společností značné výzvy. Zejména starší systémy, které nebyly navrženy pro integraci umělé inteligence, mohou vést ke značným problémům. Mezi tyto výzvy patří:

• Zastaralá infrastruktura, která nedokáže splnit požadavky moderní umělé inteligence
• Nedostatek standardizovaných rozhraní pro bezproblémové připojení
• Nekompatibilní systémy pro ukládání dat
• Vysoké náklady spojené s modernizací infrastruktury

Podle průzkumu 67 % společností, které centrálně spravují svá data, věnuje více než 80 % svých technických zdrojů pouze údržbě datových kanálů. Toto vysoké vynaložení zdrojů na údržbu brání vývoji a implementaci inovativních řešení umělé inteligence.

4. Nejasné cíle a očekávání

Častou chybou v projektech umělé inteligence je absence jasných a měřitelných cílů. Společnosti často zahajují iniciativy v oblasti umělé inteligence bez přesné definice toho, čeho chtějí dosáhnout. To vede k nerealistickým očekáváním a nakonec ke zklamání, když umělá inteligence nedosáhne požadovaných výsledků.

Stanovení jasných, realistických a měřitelných cílů je klíčové pro úspěch projektů umělé inteligence. Společnosti by si měly položit tyto otázky:

• Jaký konkrétní problém má umělá inteligence vyřešit?
• Jak lze měřit úspěch?
• Jaké zdroje jsou potřeba k implementaci?
• Jaký časový rámec je realistický?

5. Přijetí a kulturní změna

Zavádění technologií umělé inteligence může u zaměstnanců vyvolat obavy ze ztráty pracovních míst nebo zvýšené pracovní zátěže. Efektivní řízení změn je proto klíčové pro podporu přijetí a zajištění úspěšné transformace.

Podpora vrcholového managementu hraje klíčovou roli. Bez odhodlání vedoucího týmu bude obtížné zajistit potřebné zdroje a implementovat požadované organizační změny. Pro zajištění úspěchu transformace umělé inteligence je nezbytné také školení a rozvoj 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

Příběhy úspěchu: Když umělá inteligence transformuje obchodní procesy

Navzdory četným výzvám některé společnosti úspěšně využívají umělou inteligenci k transformaci svých obchodních procesů. Tyto úspěšné příběhy ukazují, že se správnou strategií a implementací může umělá inteligence skutečně vést k zásadním zlepšením.

Siemens: Prediktivní údržba ve výrobě

Společnost Siemens využívá umělou inteligenci k implementaci prediktivní údržby ve svých výrobních procesech. Analýzou velkého množství dat ze strojů a systémů může Siemens včas identifikovat potenciální poruchy a proaktivně plánovat údržbová opatření. To minimalizuje prostoje a zvyšuje produktivitu. Systémy umělé inteligence od společnosti Siemens se neustále učí a v průběhu času dále zlepšují přesnost predikcí.

JP Morgan: Odhalování podvodů ve finančním sektoru

JP Morgan využívá umělou inteligenci k odhalování podvodných vzorců ve finančních transakcích. Umělá inteligence analyzuje obrovské množství transakčních dat v reálném čase a identifikuje podezřelou aktivitu, která by mohla naznačovat podvod. Tato technologie pomohla JP Morgan zvýšit bezpečnost jejích finančních služeb a snížit finanční ztráty. Systémy založené na umělé inteligenci se dokáží přizpůsobit novým vzorcům podvodů a neustále zlepšují efektivitu a přesnost odhalování podvodů.

Beiersdorf: Inovace s využitím umělé inteligence v péči o pleť

Tým pro řízení inovací ve společnosti Beiersdorf, která se zabývá péčí o pleť, propaguje používání průkopnických nástrojů umělé inteligence. Společnost převzala vedoucí roli mezi IT a specializovanými odděleními s cílem efektivně implementovat technologie umělé inteligence. V roce 2019 tato hamburská společnost představila inteligentního chatbota, kterého později doplnila interní instance ChatGPT. Cílem těchto generativních systémů umělé inteligence je posílit, nikoli nahradit silné stránky zaměstnanců.

Tyto úspěšné příběhy ukazují, že umělá inteligence má skutečně potenciál zásadně zlepšit obchodní procesy. Takové úspěchy však vyžadují promyšlenou strategii, dostatečné zdroje a hluboké pochopení technologických i organizačních aspektů implementace umělé inteligence.

Řešení pro úspěšnou transformaci umělé inteligence

Aby překonaly výzvy spojené s implementací umělé inteligence a dosáhly úspěšné transformace, mohou společnosti zvolit různé strategie:

1. Solidní plánování a jasné cíle

Důkladné plánování je základem úspěšných projektů umělé inteligence. Začíná jasnou definicí cílů: Čeho přesně má být s řešením umělé inteligence dosaženo? To vyžaduje komplexní analýzu stávající technologické infrastruktury a procesů ve společnosti. Klíčové je také výběr vhodných zdrojů dat a zajištění jejich kvality.

Proces plánování by měl být iterativní, s pravidelnými kontrolami a úpravami, aby se umožnila flexibilita v reakci na změny. Společnosti by se zpočátku měly zaměřit na menší, dobře definované projekty, které přinášejí rychlé výsledky a mohou sloužit jako základ pro širší transformace.

2. Agilní metody pro implementaci umělé inteligence

Agilní metody, dobře známé z vývoje softwaru, nabízejí také výhody při implementaci projektů umělé inteligence. Prostřednictvím iterativních vývojových procesů a pravidelné zpětné vazby mohou projektové týmy rychle reagovat na nové požadavky a poznatky. Scrum a Kanban jsou příklady agilních přístupů, které prostřednictvím krátkých vývojových cyklů a sprintů umožňují cílený, ale flexibilní způsob práce.

Tento přístup je obzvláště důležitý pro projekty umělé inteligence, protože ty jsou často spojeny s nejistotami a měnícími se požadavky. Pravidelné kontroly a úpravy umožňují společnostem zajistit, aby jejich projekty umělé inteligence zůstaly na správné cestě a přinášely požadované výsledky.

3. Efektivní řízení změn

Zavedení umělé inteligence přináší zásadní změny v pracovních postupech a organizačních strukturách. Solidní řízení změn je proto nezbytné pro snížení odporu a zvýšení přijetí ze strany zaměstnanců. Je důležité zapojit všechny zúčastněné strany již v rané fázi a transparentně komunikovat o cílech a přínosech projektů umělé inteligence.

Školení a profesní rozvoj hrají klíčovou roli v přípravě zaměstnanců na práci s umělou inteligencí a zmírňování obav. Aktivním zapojením zaměstnanců do transformačního procesu mohou firmy nejen snížit odpor, ale také získat cennou zpětnou vazbu a nápady pro optimalizaci řešení s umělou inteligencí.

4. Rozvíjení dovedností v oblasti umělé inteligence

Aby se firmy vyřešil nedostatek kvalifikovaných specialistů, měly by investovat do budování interních odborných znalostí v oblasti umělé inteligence. Toho lze dosáhnout různými opatřeními:

• Školení stávajících zaměstnanců v dovednostech relevantních pro umělou inteligenci
• Hledáme experty na umělou inteligenci na klíčové pozice
• Spolupráce s externími konzultanty a poskytovateli služeb
• Partnerství s univerzitami a výzkumnými institucemi

Vytvoření interdisciplinárního týmu, který kombinuje technické znalosti i znalosti oboru, je klíčové pro úspěch projektů umělé inteligence. Kombinací různých perspektiv mohou společnosti zajistit, aby jejich řešení umělé inteligence byla technicky spolehlivá i relevantní pro podnikání.

5. Zlepšení datové infrastruktury

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

• Konsolidace datových sil a vytvoření centrální databáze
• Implementace procesů řízení kvality dat
• Budování škálovatelné a flexibilní datové architektury
• Zajištění ochrany a zabezpečení dat

Robustní datová infrastruktura tvoří základ pro úspěšné projekty umělé inteligence a umožňuje společnostem plně využít potenciál svých dat. Investicemi do správy a řízení dat mohou společnosti zajistit, aby jejich systémy umělé inteligence byly založeny na vysoce kvalitních a relevantních datech.

Vhodné pro:

• Nezávislé platformy AI jako strategická alternativa pro evropské společnosti

Budoucnost umělé inteligence v podnikání

Transformace umělé inteligence se v nadcházejících letech bude dále zrychlovat a stane se nedílnou součástí každodenního života a práce. Nové technologie rozmažou hranice mezi digitálním a fyzickým světem a nabídnou inovativní způsoby, jak se efektivněji propojovat, tvořit a spolupracovat.

Personalizovaní asistenti s umělou inteligencí

Co začalo s jednoduchými nástroji, jako je ChatGPT, se nyní vyvíjí v něco mnohem výkonnějšího: personalizovaní agenti umělé inteligence se stávají převratnými. Tito asistenti s umělou inteligencí budou stále více přizpůsobeni individuálním potřebám a drasticky změní způsob, jakým si lidé řídí svůj každodenní a pracovní život.

Od osobních asistentů, kteří pomáhají zaměstnancům řídit si čas, až po analýzy s využitím umělé inteligence na míru – tito personalizovaní agenti umožní uživatelům přispívat vlastními daty a poskytnou jim informace a funkce, které byly dříve vyhrazeny pouze velkým společnostem se značnými finančními zdroji.

Integrace umělé inteligence do obchodních procesů

Integrace umělé inteligence do obchodních procesů bude v budoucnu ještě plynulejší a komplexnější. Propojením umělé inteligence se stávajícími modely obchodních procesů bude zavádění technologií umělé inteligence ve firmách snazší než kdykoli předtím. Technologie umělé inteligence se integrují přímo prostřednictvím grafického modelování BPMN, což umožňuje inteligentní propojení obchodních dat s obchodními procesy.

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

Konkurenční výhoda díky umělé inteligenci

S rostoucím rozšířením umělé inteligence se firmy budou stále více dělit na dvě kategorie: ty, které umělou inteligenci efektivně využívají, a ty, které zaostávají. Firmy, které včas investují do školení a vhodné infrastruktury, získají strategickou výhodu a mohou si v praxi otestovat, co funguje a co ne.

Integrace ChatGPT a dalších nástrojů umělé inteligence do firem nakonec určí jejich konkurenceschopnost. Ti, kteří se novým technologiím brání, nebudou schopni nad konkurencí zvítězit, alespoň ne v dlouhodobém horizontu – což je ponaučení, které jsme si již osvojili během procesu digitalizace.

Nový způsob myšlení pro řešení s využitím umělé inteligence

Výzvy spojené s produktivním zaváděním umělé inteligence ve firmách jsou rozmanité a složité. Sahají od technických překážek, jako je kvalita dat a integrace se stávajícími systémy, až po nedostatek kvalifikovaných specialistů a organizační aspekty, jako jsou nejasné cíle a odpor mezi zaměstnanci.

Jednotnost, s jakou firmy selhávají ve skutečné transformaci umělé inteligence, poukazuje na hlubší problém. Nejde jen o zavádění nových technologií, ale o zásadní přehodnocení způsobu, jakým navrhujeme a implementujeme IT řešení.

Úspěšné transformace umělé inteligence vyžadují holistický přístup, který stejnou měrou zohledňuje technologické, organizační i kulturní aspekty. Společnosti musí přehodnotit své obchodní procesy a vnímat umělou inteligenci nikoli jako izolovaný nástroj, ale jako nedílnou součást své strategie.

Budoucnost patří společnostem, které bezproblémově integrují umělou inteligenci do svých obchodních procesů a zavedou kulturu neustálých inovací a adaptací. Prostřednictvím jasných cílů, agilních metodik, efektivního řízení změn, rozvoje odborných znalostí v oblasti umělé inteligence a robustní datové infrastruktury mohou společnosti překonat výzvy spojené s implementací umělé inteligence a plně využít potenciál této transformační technologie.

Produktivní implementace umělé inteligence vyžaduje nový způsob myšlení – odklon od izolovaných technologických projektů k holistické transformaci, která zohledňuje lidi, procesy i technologie stejnou měrou. Pouze tímto způsobem mohou firmy překlenout propast mezi teoretickým potenciálem a praktickou implementací umělé inteligence 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