Den nuværende status for brugen af ​​AI i virksomheder: Udfordringerne ved produktiv implementering af AI

Mellem teori og praksis: De skjulte svagheder ved moderne AI-teknologi

Kunstig intelligens (AI) har gennemgået en imponerende udvikling i de senere år og demonstreret sine evner inden for adskillige anvendelsesområder. Ikke desto mindre står mange virksomheder over for den paradoksale situation, at selvom AI-systemer kan mestre komplekse opgaver, fejler de ofte ved tilsyneladende simple udfordringer. Denne uoverensstemmelse mellem teoretisk potentiale og praktisk implementering rejser vigtige spørgsmål, som vi vil undersøge mere detaljeret i denne artikel.

Relateret til dette:

• AI-integration af en uafhængig og tværgående AI-platform til alle forretningsbehov

Den nuværende status for brugen af ​​AI i virksomheder

I dagens arbejdsliv bliver det stadig mere almindeligt for medarbejdere at integrere AI-værktøjer som ChatGPT i deres daglige arbejde. Denne lejlighedsvise brug omfatter typisk opgaver som internetsøgning, tekstoversættelse eller skrivning af små sektioner af softwarekode. Især i store virksomheder er interne AI-portaler blevet etableret, hvilket muliggør juridisk og databeskyttelsesmæssigt kompatibel adgang til eksterne sprogmodeller eller letter adgangen til intern virksomhedsviden.

Aktuelle undersøgelser viser, at 35 % af store tyske virksomheder allerede bruger AI-teknologier, mens implementeringsraten er betydeligt lavere blandt små og mellemstore virksomheder (SMV'er) på omkring 12 %. Disse tal illustrerer, at selvom AI i stigende grad finder vej ind i erhvervslivet, er den stadig langt fra implementeret på tværs af alle områder. Særligt slående er det faktum, at antallet af eksempler, hvor AI rent faktisk har ført til grundlæggende forbedringer i forretningsprocesser, fortsat er overraskende lille på trods af den stigende udbredelse af AI-værktøjer.

Typiske anvendelser af AI i virksomheder

Den nuværende brug af AI i virksomheder fokuserer primært på følgende områder:

1. Kundeservice: Automatiseret feedbackanalyse og AI-chatbots til hurtigere og mere effektiv opfyldelse af kundernes behov.
2. Tekst- og billedoprettelse: AI-værktøjer til hurtigere og mere omkostningseffektiv oprettelse af tekster, billeder og videoer til marketing, nyhedsbreve og andet indhold.
3. Møder: Programmer, der optager, transskriberer og opsummerer videoopkald, og som også hjælper med at planlægge møder.
4. Rekruttering: Øget effektivitet og tidsbesparelser i rekrutteringsprocesser gennem AI-understøttet forhåndsudvælgelse og analyse af ansøgninger.
5. Overvågning: Overvågning af processer, tidlig opdagelse af fejlkilder og nye tendenser samt støtte til evaluering af kampagner.

Trods disse forskellige anvendelser lever AI's transformative effekt på forretningsprocesser ofte ikke op til forventningerne. Forskellen mellem teoretisk potentiale og praktisk implementering peger på grundlæggende udfordringer, der går ud over de sædvanlige vanskeligheder ved at implementere nye teknologier.

Produktivitetsparadokset ved AI

Interessant nok viser undersøgelser, at AI-værktøjer som ChatGPT kan øge kontormedarbejderes produktivitet med op til 40 %, især inden for tekstoprettelse og andre kreative opgaver. Uafhængige vurderinger bekræfter en gennemsnitlig produktivitetsstigning på 18 %. Disse tal synes at modsige det lille antal succesfulde virksomhedsomspændende AI-transformationer.

Dette paradoks kan delvist forklares ved, at selvom selektiv brug af AI-værktøjer af individuelle medarbejdere kan øge deres individuelle produktivitet, fører det ikke automatisk til en omfattende transformation af forretningsprocesser. En vellykket integration af AI i forretningsprocesser kræver mere end blot at levere værktøjer – det kræver en fundamental gentænkning af, hvordan arbejdet organiseres og udføres.

Forskellen mellem lejlighedsvis brug og ægte transformation

Selvom selektiv brug af AI-værktøjer af individuelle medarbejdere kan føre til lokale effektivitetsgevinster, forbliver det ofte isoleret og resulterer ikke i en systemisk transformation af forretningsprocesser. En ægte AI-transformation involverer derimod strategisk integration af AI i virksomhedens kerneprocesser og fører til grundlæggende ændringer i arbejdsmetoder og forretningsmodeller.

Ifølge en undersøgelse foretaget af IBM Institute for Business Value er virksomheder, der integrerer AI i deres transformationsproces, ofte mere succesfulde end deres konkurrenter. En sådan transformation kræver dog mere end blot implementering af nye teknologier – den kræver en ændring i virksomhedsstrategier og -kulturer. Disse dybtgående ændringer stiller mange virksomheder over for betydelige udfordringer, der rækker ud over rent tekniske aspekter.

Vigtigste hindringer for implementering af AI

Årsagerne til den mislykkede eller forsinkede implementering af AI-projekter i virksomheder er talrige og komplekse. De væsentligste hindringer undersøges mere detaljeret nedenfor:

1. Datakvalitet og -tilgængelighed

En af de største udfordringer ved implementering af AI er kvaliteten og tilgængeligheden af ​​data. AI-systemer er kun så gode som de data, de er trænet på. Mange virksomheder kæmper med ustrukturerede eller mangelfulde data, hvilket kan forringe effektiviteten af ​​AI-applikationer betydeligt.

En nylig undersøgelse viser, at 42 % af virksomhederne rapporterer, at mere end halvdelen af ​​deres AI-projekter blev forsinket eller ikke leverede de forventede resultater på grund af problemer med datatilgængelighed. Blandt virksomheder, hvor mindre end halvdelen af ​​deres data er centraliseret, stiger dette tal til 68 %, hvor 68 % rapporterer om tab af omsætning på grund af mislykkede eller forsinkede AI-projekter.

Udfordringerne inden for datakvalitet omfatter:

• Data i siloer på tværs af forskellige afdelinger
• Inkonsistente dataformater
• Mangel på historiske data til AI-træning
• Bekymringer om databeskyttelse og sikkerhed, der begrænser dataadgang

2. Mangel på kvalificerede specialister

Det er en betydelig udfordring for mange virksomheder at opbygge et kompetent data science-team. Markedet for AI-teknologi er stadig i sin vorden, og efterspørgslen efter AI-eksperter er steget kraftigt i de senere år, mens antallet af tilgængelige fagfolk ikke har holdt trit med denne vækst.

Ifølge en LinkedIn-rapport er efterspørgslen efter AI-eksperter steget med 74 % i de sidste fire år. Især små og mellemstore virksomheder (SMV'er) kæmper med at finde og finansiere de nødvendige eksperter. Kun 25 % af ledere i Tyskland føler sig godt forberedte på AI, mens det globale gennemsnit kun er 8 %.

For at imødegå denne mangel på kvalificeret arbejdskraft skal virksomhederne:

• Investering i uddannelse af deres eksisterende medarbejdere
• Konsulter eksterne eksperter
• Skab en kultur præget af vidensudveksling

3. Integration med eksisterende systemer

Integration af AI-løsninger i eksisterende IT-infrastrukturer præsenterer mange virksomheder for betydelige udfordringer. Især ældre systemer, som ikke var designet til AI-integration, kan føre til betydelige problemer. Disse udfordringer omfatter:

• Forældet infrastruktur, der ikke kan opfylde kravene til moderne AI
• Mangel på standardiserede grænseflader til problemfri forbindelser
• Inkompatible datalagringssystemer
• Høje omkostninger forbundet med modernisering af infrastrukturen

Ifølge en undersøgelse bruger 67 % af virksomheder, der administrerer deres data centralt, over 80 % af deres tekniske ressourcer alene på vedligeholdelse af datapipelines. Denne høje ressourceforpligtelse til vedligeholdelsesopgaver hæmmer udviklingen og implementeringen af ​​innovative AI-løsninger.

4. Uklare mål og forventninger

En almindelig fejl i AI-projekter er manglen på klare og målbare mål. Virksomheder lancerer ofte AI-initiativer uden en præcis definition af, hvad de ønsker at opnå. Dette fører til urealistiske forventninger og i sidste ende til skuffelse, når AI'en ikke leverer de ønskede resultater.

Det er afgørende for succesen med AI-projekter at sætte klare, realistiske og målbare mål. Virksomheder bør spørge sig selv:

• Hvilket specifikt problem skal AI'en løse?
• Hvordan kan succes måles?
• Hvilke ressourcer er nødvendige til implementering?
• Hvilken tidsramme er realistisk?

5. Accept og kulturel forandring

Introduktionen af ​​AI-teknologier kan udløse frygt blandt medarbejdere for jobtab eller øget arbejdsbyrde. Effektiv forandringsledelse er derfor afgørende for at fremme accept og sikre en vellykket transformation.

Støtte fra topledelsen spiller en afgørende rolle. Uden ledelsens engagement vil det være vanskeligt at stille de nødvendige ressourcer til rådighed og implementere de nødvendige organisatoriske ændringer. Medarbejderuddannelse og -udvikling er også afgørende for at sikre AI-transformationens succes.

B2B-indkøb: Forsyningskæder, handel, markedspladser og AI-drevet sourcing med ACCIO.com - Billede: Xpert.Digital

Mere information her:

• Find produkter og få B2B-indsigt med AI / Rådgivning og support

Succeshistorier: Når AI transformerer forretningsprocesser

Trods de mange udfordringer bruger nogle virksomheder med succes AI til at transformere deres forretningsprocesser. Disse succeshistorier viser, at AI med den rette strategi og implementering faktisk kan føre til grundlæggende forbedringer.

Siemens: Prædiktiv vedligeholdelse i produktionen

Siemens bruger AI til at implementere prædiktiv vedligeholdelse i sine produktionsprocesser. Ved at analysere store mængder data fra maskiner og systemer kan Siemens identificere potentielle fejl tidligt og proaktivt planlægge vedligeholdelsesforanstaltninger. Dette minimerer nedetid og øger produktiviteten. Siemens' AI-systemer lærer løbende, hvilket yderligere forbedrer nøjagtigheden af ​​forudsigelser over tid.

JP Morgan: Svigdetektering i den finansielle sektor

JP Morgan bruger AI til at opdage svindelmønstre i finansielle transaktioner. AI'en analyserer enorme mængder transaktionsdata i realtid og identificerer mistænkelig aktivitet, der kan indikere svindel. Denne teknologi har hjulpet JP Morgan med at øge sikkerheden af ​​sine finansielle tjenester og reducere økonomiske tab. De AI-drevne systemer er i stand til at tilpasse sig nye svindelmønstre og forbedrer løbende effektiviteten og nøjagtigheden af ​​svindeldetektering.

Beiersdorf: AI-innovationer inden for hudpleje

Innovationsledelsesteamet hos hudplejevirksomheden Beiersdorf fremmer brugen af ​​banebrydende AI-værktøjer. Virksomheden har påtaget sig en vejledende rolle mellem IT- og specialistafdelinger for effektivt at implementere AI-teknologier. I 2019 introducerede den Hamborg-baserede virksomhed en intelligent chatbot, som senere blev suppleret af en intern instans af ChatGPT. Målet med disse generative AI-systemer er at forbedre, ikke erstatte, medarbejdernes styrker.

Disse succeshistorier viser, at AI virkelig har potentiale til fundamentalt at forbedre forretningsprocesser. Sådanne succeser kræver dog en velgennemtænkt strategi, tilstrækkelige ressourcer og en dyb forståelse af både de teknologiske og organisatoriske aspekter af implementering af AI.

Løsninger til en succesfuld AI-transformation

For at overvinde udfordringerne ved implementering af AI og opnå en vellykket transformation kan virksomheder forfølge forskellige strategier:

1. Solid planlægning og klare mål

Solid planlægning er fundamentet for succesfulde AI-projekter. Det starter med en klar definition af målene: Hvad skal der præcist opnås med AI-løsningen? Dette kræver en omfattende analyse af den nuværende teknologiske infrastruktur og processer i virksomheden. Afgørende er det også at vælge passende datakilder og sikre datakvaliteten.

Planlægningsprocessen bør være iterativ med regelmæssige evalueringer og justeringer for at give fleksibilitet i at reagere på ændringer. Virksomheder bør i første omgang fokusere på mindre, veldefinerede projekter, der leverer hurtige resultater og kan tjene som fundament for bredere transformationer.

2. Agile metoder til implementering af AI

Agile metoder, velkendte fra softwareudvikling, tilbyder også fordele i implementeringen af ​​AI-projekter. Gennem iterative udviklingsprocesser og regelmæssig feedback kan projektteams hurtigt reagere på nye krav og indsigter. Scrum og Kanban er eksempler på agile tilgange, der gennem korte udviklingscyklusser og sprints muliggør en fokuseret, men fleksibel arbejdsmetode.

Denne tilgang er særligt vigtig for AI-projekter, da disse ofte er forbundet med usikkerheder og skiftende krav. Regelmæssige gennemgange og justeringer giver virksomheder mulighed for at sikre, at deres AI-projekter holder sig på sporet og leverer de ønskede resultater.

3. Effektiv forandringsledelse

Introduktionen af ​​AI medfører dybtgående ændringer i arbejdsgange og organisationsstrukturer. Solid forandringsledelse er derfor afgørende for at reducere modstand og øge medarbejderacceptansen. Det er vigtigt at involvere alle interessenter tidligt og at kommunikere transparent om målene og fordelene ved AI-projekter.

Uddannelse og faglig udvikling spiller en afgørende rolle i at forberede medarbejdere på at arbejde med AI og afhjælpe angst. Ved aktivt at involvere medarbejdere i transformationsprocessen kan virksomheder ikke blot reducere modstand, men også få værdifuld feedback og ideer til optimering af AI-løsninger.

4. Opbygning af AI-færdigheder

For at imødegå manglen på kvalificerede specialister bør virksomheder investere i opbygning af intern AI-ekspertise. Dette kan opnås gennem forskellige foranstaltninger:

• Træning af eksisterende medarbejdere i AI-relevante færdigheder
• Ansættelse af AI-eksperter til nøglestillinger
• Samarbejde med eksterne konsulenter og serviceudbydere
• Partnerskaber med universiteter og forskningsinstitutioner

Det er afgørende for succesen med AI-projekter at opbygge et tværfagligt team, der kombinerer både teknisk ekspertise og branchekendskab. Ved at kombinere forskellige perspektiver kan virksomheder sikre, at deres AI-løsninger er både teknisk solide og forretningsrelevante.

5. Forbedring af datainfrastruktur

Da datakvalitet og -tilgængelighed er centrale udfordringer i forbindelse med implementering af AI, bør virksomheder investere i at forbedre deres datainfrastruktur. Dette omfatter:

• Konsolidering af datasiloer og oprettelse af en central database
• Implementering af datakvalitetsstyringsprocesser
• Opbygning af en skalerbar og fleksibel dataarkitektur
• Sikring af databeskyttelse og -sikkerhed

En robust datainfrastruktur danner fundamentet for succesfulde AI-projekter og gør det muligt for virksomheder at udnytte potentialet i deres data fuldt ud. Ved at investere i datastyring og -governance kan virksomheder sikre, at deres AI-systemer er baseret på data af høj kvalitet og relevante data.

Relateret til dette:

• Uafhængige AI-platforme som et strategisk alternativ for europæiske virksomheder

Fremtiden for AI i erhvervslivet

AI-transformationen vil fortsætte med at accelerere i de kommende år og blive en integreret del af dagligdagen og arbejdet. Nye teknologier vil udviske linjerne mellem den digitale og fysiske verden og tilbyde innovative måder at forbinde, skabe og samarbejde mere effektivt.

Personlige AI-assistenter

Det, der startede med simple værktøjer som ChatGPT, udvikler sig nu til noget langt mere kraftfuldt: personlige AI-agenter bliver banebrydende. Disse AI-assistenter vil i stigende grad blive skræddersyet til individuelle behov og drastisk ændre den måde, folk styrer deres daglige og arbejdsliv på.

Fra personlige assistenter, der hjælper medarbejdere med at administrere deres tid, til skræddersyede AI-analyser, vil disse personlige agenter give brugerne mulighed for at bidrage med deres egne data og give dem indsigt og funktioner, der tidligere var forbeholdt store virksomheder med betydelige økonomiske ressourcer.

Integration af AI i forretningsprocesser

Integrationen af ​​AI i forretningsprocesser vil blive endnu mere problemfri og omfattende i fremtiden. Ved at forbinde AI med eksisterende forretningsprocesmodeller vil implementeringen af ​​AI-teknologier i virksomheder være nemmere end nogensinde før. AI-teknologier integreres direkte via grafisk BPMN-modellering, hvilket muliggør intelligent forbindelse af forretningsdata med forretningsprocesser.

Denne integration muliggør automatisering af rutineopgaver og optimering af forretningsprocesser, hvilket fører til øget effektivitet og produktivitet. Virksomheder, der investerer i denne integration tidligt, vil opnå en strategisk fordel i forhold til deres konkurrenter.

Konkurrencefordel gennem AI

Med den stigende udbredelse af AI vil virksomheder i stigende grad falde i to kategorier: dem, der effektivt udnytter AI, og dem, der halter bagefter. Virksomheder, der investerer tidligt i træning og den passende infrastruktur, opnår en strategisk fordel og kan teste i praksis, hvad der virker, og hvad der ikke virker.

Integrationen af ​​ChatGPT og andre AI-værktøjer i virksomheder vil i sidste ende bestemme deres konkurrenceevne. De, der modsætter sig nye teknologier, vil ikke være i stand til at sejre over deres konkurrenter, i hvert fald ikke i det lange løb – en lektie, der allerede er lært under digitaliseringsprocessen.

En ny måde at tænke på inden for AI-løsninger

Udfordringerne ved produktiv implementering af AI i virksomheder er mangfoldige og komplekse. De spænder fra tekniske forhindringer såsom datakvalitet og integration med eksisterende systemer til manglen på kvalificerede specialister og organisatoriske aspekter såsom uklare mål og modstand blandt arbejdsstyrken.

Den ensartethed, hvormed virksomheder fejler i ægte AI-transformation, peger på et dybere problem. Det handler ikke kun om at implementere nye teknologier, men om en fundamental gentænkning af, hvordan vi designer og implementerer IT-løsninger.

Succesfulde AI-transformationer kræver en holistisk tilgang, der tager hensyn til teknologiske, organisatoriske og kulturelle aspekter ligeligt. Virksomheder skal gentænke deres forretningsprocesser og ikke se AI som et isoleret værktøj, men som en integreret del af deres strategi.

Fremtiden tilhører virksomheder, der problemfrit integrerer AI i deres forretningsprocesser og etablerer en kultur præget af kontinuerlig innovation og tilpasning. Gennem klare mål, agile metoder, effektiv forandringsledelse, udvikling af AI-ekspertise og en robust datainfrastruktur kan virksomheder overvinde udfordringerne ved implementering af AI og frigøre det fulde potentiale af denne transformative teknologi.

Den produktive implementering af AI kræver en ny måde at tænke på – væk fra isolerede teknologiprojekter og hen imod en holistisk transformation, der tager mennesker, processer og teknologi ligeligt i betragtning. Kun på denne måde kan virksomheder bygge bro mellem det teoretiske potentiale og den praktiske implementering af AI og opnå reelle konkurrencefordele.

☑️ SMV-support inden for strategi, rådgivning, planlægning og implementering

☑️ Oprettelse eller omlægning af AI-strategien

☑️ Pioner inden for forretningsudvikling

Konrad Wolfenstein

Jeg vil med glæde fungere som din personlige rådgiver.

Du kan kontakte mig ved at udfylde kontaktformularen nedenfor eller blot ringe til mig på +49 89 89 674 804 (München) .

Jeg glæder mig til vores fælles projekt.

Xpert.Digital er et knudepunkt for industrien med fokus på digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik og solceller.

Med vores 360° forretningsudviklingsløsning understøtter vi anerkendte virksomheder fra nye forretninger til eftersalg.

Markedsinformation, smarketing, marketingautomatisering, indholdsudvikling, PR, postkampagner, personlige sociale medier og lead nurturing er en del af vores digitale værktøjer.

Du kan finde mere information på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus