Autonoomne tehisintellekt ja ettevõtte süsteemid kui konkurentsieelis: miks tehisintellekti assistentidest ei piisa

Unustage tehisintellekti assistendid: miks tulevik kuulub autonoomsetele süsteemidele

Kallist mänguasjast autonoomse väärtusloojaks: miks tuleb tehisintellekti revolutsiooni ümber mõelda

Globaalne majandus kogeb tehisintellekti kullapalavikku: ainuüksi eelmisel aastal voolas generatiivsetesse tehisintellekti süsteemidesse 30–40 miljardit USA dollarit. Kuid digitaalse transformatsiooni sädeleva fassaadi taga on küpsemas vaikne kriis. Samal ajal kui ettevõtted võtavad tehisintellekti assistente ja vestlusroboteid rekordkiirusel kasutusele, ei ole lubatud tootlikkuse hüpe paljudes kohtades teoks saanud. Selle asemel on ettevõtetel raskusi „töökoormustega“ – digitaalsete andmete segadusega, mis maksab rohkem aega kui säästab – ja pilootprojektidega, mis ei jõua kunagi operatiivseks reaalsuseks. Kainestav tulemus: 95 protsenti ettevõtetest ei ole veel näinud mõõdetavat investeeringutasuvust (ROI).

See artikkel paljastab struktuurivead, mida ettevõtted praegu teevad, ja näitab, miks tehisintellektil põhinevate assistentide lihtne juurutamine on tupiktee. Tõeline revolutsioon ei seisne mitte käske ootavates vestlusrobotites, vaid "agentlikus tehisintellektis" – autonoomsetes süsteemides, mis haldavad protsesse ennetavalt ja taotlevad eesmärke iseseisvalt.

Siit saate teada, miks puhtad protsessistandardid on olulisemad kui uusimad algoritmid, miks andmete kvaliteet määrab edu või ebaedu ning milline kuueastmeline strateegia võimaldab ettevõtetel teha hüppe tehisintellekti trikkidelt tõelise ja autonoomse väärtusloome juurde. Need, kes seda paradigma muutust mõistavad, kindlustavad endale olulise konkurentsieelise enne praeguse hype-mulli lõhkemist.

Suur illusioon: miljardid marginaalse tootlikkuse kasvu nimel

Ärimaailma praegune tehisintellekti ümberkujundamine järgib mustrit, mille majandusajaloolased tunnevad ära. Massiivsed investeeringud kohtuvad ebaselgete strateegiatega, tehnoloogiline eufooria põrkub kokku operatiivse reaalsusega ja tootlus jääb oodatust madalamaks. See, mis pealtnäha tundub digitaalse revolutsioonina, osutub lähemal vaatlusel kalliks eksperimendiks, mille tootlus enamiku osalejate jaoks on marginaalne.

Numbrid räägivad enda eest. Ettevõtted üle maailma on investeerinud generatiivsetesse tehisintellekti süsteemidesse 30–40 miljardit dollarit, kuid 95 protsenti neist organisatsioonidest ei teata nende investeeringute mõõdetavast tulust. MIT-i üksikasjalik uuring, milles uuriti umbes 300 avalikku tehisintellekti rakendust jaanuari ja juuni 2025 vahel ja küsitleti 153 juhti erinevatest tööstusharudest, näitas veelgi murettekitavamat pilti: vaid viis protsenti esialgsetest pilootprojektidest jõuab kunagi produktiivsesse olekusse, mis loob reaalset äriväärtust. Teadlased lõid selle nähtuse kohta termini „GenAI lõhe“ – põhimõtteline lõhe väikese ettevõtete rühma, kes tegelikult tehisintellektist kasu saavad, ja suure enamuse vahel, kes jäävad lõpututesse pilootfaasidesse kinni.

Eriti paljastav on „töölohakuse“ probleem, nagu BetterUp Labsi ja Stanfordi sotsiaalmeedia labori teadlased nimetavad tehisintellekti halvasti rakendatud algatuste laialt levinud tagajärjeks. See viitab tehisintellekti loodud sisule, mis tundub pealiskaudselt professionaalne, kuid on täiesti sisutu. Uuringuperioodil sai sellist digitaalset jäätmeid 40% küsitletud täiskohaga töötajatest; keskmiselt kuulub sellesse kategooriasse 15,4% kogu töösisust. Iga töölohakuse juhtum nõuab keskmiselt kaks tundi järeltööd töötaja kohta – dešifreerimist, uurimist ja selgitamist –, mis tähendab igakuist tootlikkuse langust 186 eurot iga mõjutatud isiku kohta. Tulemuseks on lisaks rahalisele kahjule ka mõõdetavalt vähenenud usaldus kolleegide seas ning vähenenud arusaam sellise sisu jagajate pädevusest ja usaldusväärsusest.

Need tõrked ei tulene mitte vigasest tehnoloogiast, vaid pigem rakendamise struktuurilistest vigadest. Peamine veaallikas ei seisne tehisintellektis endas, vaid tehnoloogia juurutamise katses ilma piisava organisatsioonilise, protseduurilise ja strateegilise ettevalmistuseta. Ettevõtted alahindavad massiliselt integreerimise, juhtimise ja skaleerimise nõudeid. Kuigi nad investeerivad tipptasemel algoritmidesse, eiravad nad põhilisi eeldusi, mis võimaldaksid nende tõhusat rakendamist.

Pimeala: miks protsessistandardid on tegelik probleem

Siin ilmneb paradoksaalne muster: samal ajal kui ettevõtted kiirustavad generatiivse tehisintellekti oma infrastruktuuri integreerima, jätavad nad tähelepanuta protsesside optimeerimise põhitöö. See on digiteeritud majanduses levinud strateegiline viga. Seega on esimene oluline mõte see, et üleminek autonoomsetele süsteemidele ei saa alata tehnoloogiast – see peab algama protsessidest.

Keskmise suurusega tootmisettevõte, mis optimeeris oma laohaldust, tootmise planeerimist ja klienditeenindust integreeritud ERP-süsteemi juurutamise abil, saavutas märkimisväärseid tulemusi: varude tase vähenes 20 protsenti, tootlikkus suurenes märkimisväärselt ja klientide rahulolu paranes tänu kiiremale reageerimisajale. Oluline element polnud siin mitte täiustatud tehisintellekti lahendus, vaid pigem läbimõeldud standardiseerimine ja tsentraliseeritud andmesalvestus. Enamik ettevõtteid, kes üritavad tehisintellekti süsteeme kaootilistesse protsessimaastikesse integreerida, saavutavad vastupidise: nad põlistavad korratust kõrgemal tehnoloogilisel tasemel.

Majanduslik reaalsus on selge: iga dollari kohta, mille ettevõtted investeerivad generatiivsesse tehisintellekti, kulutavad nad keskmiselt viis dollarit andmete ettevalmistamisele. See suhtarv illustreerib tehisintellekti rakendamise tegelikku kuluprobleemi. Kallimaks ei ole mitte mudelite kasutamine, vaid andmed, mis tuleb kasutuskõlblikku olekusse viia. 55 protsenti küsitletud ettevõtetest peab protsesside optimeerimise teiseks suurimaks potentsiaaliks andmete kvaliteedi parandamist. See aga nõuab kõigepealt ulatuslikku andmete standardiseerimist, aegunud andmekogumite puhastamist ja järjepidevate andmehaldusstruktuuride loomist – kõik need on ülesanded, mis nõuavad kiirust, kuid võtavad aega.

Ettevõtted, mis on tehisintellekti süsteemidega edu saavutanud, järgivad järjepidevat järjestust: kõigepealt standardiseerivad nad oma protsessid, määratlevad selged nõuded ja mõõdetavad edunäitajad ning alles seejärel rakendavad automatiseerimislahendusi. Üks finantsteenuste pakkuja suutis oma töötlemisaegu 50 protsenti vähendada tänu kinnitamistöövoogude struktureeritud automatiseerimisele. Teine suutis kvaliteedikontrolli veamäära oluliselt vähendada süstemaatilise protsesside optimeerimise abil – mitte genereeriva tehisintellekti, vaid kindlale alusele rajatud intelligentse protsesside automatiseerimise abil.

Järgmine samm: autonoomsed süsteemid reaktiivsete assistentide asemel

Kuigi generatiivsed tehisintellekti assistendid toimivad täiustatud tootlikkuse tööriistadena – paremad teksti genereerimisel, koodisoovituste tegemisel ja kiirel probleemide lahendamisel –, peitub tegelik väärtus autonoomsetes süsteemides, mis ei oota kasutaja juhiseid, vaid taotlevad ennetavalt eesmärke ja juhivad protsesse. Agentne tehisintellekt tähistab põhimõttelist nihet: eemale reaktiivsetest tööriistadest ja autonoomsete agentide poole, kes teevad iseseisvaid otsuseid, koordineerivad keerulisi protsesse üle süsteemipiiride ja õpivad pidevalt tagasisidest.

Tehnoloogiline erinevus on täpne. Samal ajal kui traditsiooniline tarkvara järgib täpseid juhiseid ja genereeriv tehisintellekt reageerib küsimustele, on agentidel tõelised autonoomia ja eesmärgipärasus. Näiteks agentidel põhinev tehisintellekti süsteem saab autonoomselt analüüsida vigast klienditeeninduse juhtumit, koguda asjakohast teavet mitmest andmeallikast, tuvastada algpõhjuse, rakendada lahenduse, teavitada klienti ja optimeerida süsteemi sarnaste juhtumite jaoks – seda kõike ilma täiendava juhendamiseta. Seevastu tehisintellekti assistent nõuab igal sammul kinnitust või uut küsimust.

Empiirilised edulood on märkimisväärsed. Laooperaator Ocado muutis oma tellimuste komplekteerimist, võttes kasutusele tuhandeid omavahel ühendatud laoroboteid, mida juhivad tehisintellektil põhinevad algoritmid. Tulemuseks oli tellimuste komplekteerimise efektiivsuse suurenemine võrreldes käsitsi ladudega enam kui 300 protsenti, vähendades samal ajal veamäära alla 0,05 protsendi. See ei ole marginaalne tootlikkuse kasv – see on tegevuse tipptase. Finantsettevõte, mis kasutab turvapiletite käsitlemiseks tehisintellektiga agente, vähendas oma keskmist lahendusaega 70 protsenti, vabastades IT-meeskonnad strateegilistele projektidele keskendumiseks.

Ettevõtted, mis on järjepidevalt autonoomseid süsteeme ehitanud, näitavad ühtset mustrit: need vähendavad reageerimisaega kuni 70 protsenti, langetavad veamäära alla ühe protsendi ja võimaldavad ööpäevaringset tööd ilma igasuguste väsimusmärkideta. Väljakujunenud juhtumiuuringutes on dokumenteeritud protsesside efektiivsuse 40-protsendiline suurenemine koos samaaegse 60-protsendilise lühendamisega teostusaegades. Kriitiline eeltingimus jääb aga samaks: need süsteemid toimivad ainult standardiseeritud, usaldusväärsete protsesside ja kvaliteetsete andmete põhjal.

Strateegiline mõõde: tehisintellekt peab tulenema äristrateegiast

Praeguste tehisintellekti ümberkujundamiste struktuuriline probleem on see, et neid käivitatakse sageli tehnoloogiliste projektidena, mis on ettevõtte strateegiast eraldatud. Ettevõtted rakendavad tehisintellekti süsteeme seetõttu, et konkurendid teevad seda või seetõttu, et hüpe loob kiireloomulisuse tunde. Tulemuseks on killustatud tehisintellekti algatused, millel puudub üldine kontseptsioon, jõupingutuste dubleerimine, sünergia puudumine ja isoleeritud tehnoloogilised lahendused, mis ei loo sidusat väärtusloomet.

Edukaimate ettevõtete järjepidev diagnoos näitab, et tehisintellekti transformatsioon nõuab viit integreeritud dimensiooni: strateegia, organisatsioon, tehnoloogia, juhtimine ja kultuur. Transformatsioonijuhid rõhutavad tehisintellekti kontekstis kõiki viit. Seevastu empiiriline analüüs näitab, et ühtegi neist dimensioonidest ei saa unarusse jätta ilma tehisintellekti transformatsiooni edu ohtu seadmata. Suurepärasele tehnoloogiale ja nõrgale organisatsioonilisele struktuurile lootmine viib läbikukkumiseni. Selge strateegia ilma kultuurilise ühtlustamiseta jääb ebaefektiivseks.

Strateegiline komponent peab eelnema tehnoloogiale. Iga tehisintellekti algatus peab süstemaatiliselt tulenema ettevõtte äri- ja digitaalsest strateegiast. Järjepidevus saavutatakse ainult siis, kui on selge, milliseid eesmärke ettevõte autonoomsete süsteemidega taotleb ja kuidas need panustavad üldisesse visiooni. Sellele tuginedes määratleb sidus sihtotstarbeline tegevusmudel organisatsiooni, protsesside, tehnoloogia ja andmete koosmõju, luues seeläbi aluse autonoomsete süsteemide tõhusaks muutmiseks osakondade lõikes.

Positiivse investeeringutasuvusega ettevõtted teatavad järjepidevalt, et 74 protsenti neist saavutab mõõdetava tulu esimese aasta jooksul ning paljud lähevad üle produktiivsele tegevusele juba kolme kuni kuue kuu pärast. See on aga võimalik ainult siis, kui on olemas selge strateegiline ankurfunktsioon. Saksamaa on selles osas teerajaja: 89 protsenti küsitletud ettevõtetest teatas oma tehisintellekti investeeringute edukast monetiseerimisest, mis on oluliselt üle maailma keskmise 66 protsendi. See on tingitud tugevamast protsesside standardiseerimise ja kvaliteedile orienteerituse traditsioonist Saksamaa ettevõttekultuuris.

Organisatsiooniline hoob: muutuste juhtimine kui ümberkujundamise alus

Tehnoloogia üksi ei too kaasa muutusi – seda teevad inimesed. See lihtne arusaam jääb praeguses tehisintellekti eufoorias sageli tähelepanuta. Elav tehisintellekti kultuur loob raamistiku, milles töötajad mõistavad, aktsepteerivad ja aktiivselt kujundavad muutusi. See ankurdab autonoomsed süsteemid mitte ainult protsessidesse, vaid ka väärtustesse, mõtteviisidesse ja rutiinidesse.

Edukad ettevõtted järgivad muudatuste juhtimisel järjepidevat viieastmelist lähenemisviisi. Esimene samm on teadlikkus ja haridus: töötajad ja juhid peavad mõistma, miks autonoomsed süsteemid on olulised ja kuidas need aitavad kaasa strateegiliste eesmärkide saavutamisele. See saavutatakse töötubade, koolituste ja infoürituste kaudu. Teine samm on tehisintellekti pädevuste sihipärane arendamine – nii tehniliste oskuste kui ka konkreetsete ärikontekstide mõistmise osas. Olulist rolli mängivad siinkohal kohandatud koolitusprogrammid ja koostöö välisekspertidega.

Kolmas samm hõlmab struktuuride ja protsesside kohandamist. Ettevõtted peavad olema valmis traditsioonilisi tööviise kahtluse alla seadma ja uusi, paindlikumaid lähenemisviise rakendama. See võib hõlmata uute suhtluskanalite kasutuselevõttu, otsustusprotsesside kohandamist või töövoogude põhjalikku ümberkujundamist. Neljas samm on kultuuriline integratsioon: autonoomseid süsteeme ei tohiks vaadelda väliste elementidena, vaid ettevõtte kultuuri lahutamatu osana. See nõuab avatud ja uuenduslikku mõtteviisi, mis tunnistab andmete väärtust ja andmepõhise otsustusprotsessi potentsiaali. Lõpuks, viies samm on juhtimise edendamine eeskuju kaudu. Juhtidel on võtmeroll ja nad peavad mitte ainult määratlema visiooni ja strateegia, vaid ka kehastama autonoomse, tehisintellektil põhineva kultuuri väärtusi.

Praktiline näide demonstreerib selle lähenemisviisi tõhusust: keskmise suurusega tootmisettevõte võttis kasutusele tehisintellektil põhineva ennustava hooldussüsteemi. Tänu terviklikule muudatuste juhtimise lähenemisviisile, mis hõlmas infotunde, koolitust ja töötajate aktiivset kaasamist, suutis ettevõte mitte ainult vähendada seisakuid, vaid ka oluliselt suurendada autonoomsete süsteemide aktsepteerimist ja entusiasmi nende suhtes töötajate seas. Töötajate kaasamine ümberkujundamisprotsessi osutus edu saavutamiseks ülioluliseks.

Praegused väljakutsed näitavad, miks see kultuuriline aspekt on nii oluline. Tehisintellekti projektid tekivad sageli ettevõtte strateegiast irdununa, ilma üldise, strateegiliselt ankurdatud visioonita, mis annaks suuna. Killustatud tehisintellekti algatused toovad kaasa jõupingutuste dubleerimise ja sünergia puudumise. Oluline on elav kultuur, mis mõistab autonoomseid süsteeme kui vahendeid ülesannete delegeerimiseks inimestelt intelligentsetele süsteemidele – mitte ohuna, vaid kui vahendina kõrgema väärtusega tegevuste vabastamiseks.

Digitaalse transformatsiooni uus dimensioon hallatud tehisintellekti (AI) abil – platvorm ja B2B-lahendus | Xpert Consulting - pilt: Xpert.Digital

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

Tehnoloogiline reaalsus: arhitektuur enne rakendust

Ettevõtted, mis on autonoomseid süsteeme edukalt skaleerinud, erinevad ebaõnnestunud rakendustest ühe olulise aspekti poolest: nad ehitavad kõigepealt arhitektuuri ja seejärel rakendused. Vastupidine lähenemisviis – kõigepealt individuaalsed kasutusjuhud, hiljem terviklik infrastruktuur – toob kaasa killustatud arenduse, tehnoloogilised ebajärjekindlused ja tohutud kulud järgneva integreerimise ajal.

Tugev tehisintellekti arhitektuur peab vastama mitmele nõudele. See peab olema stabiilne ja jääma elujõuliseks viis aastat või kauem, arvestades ümbritseva tehnoloogiamaastiku arengut. See peab olema turvaline, kasutades nullusalduspõhimõtteid, kus iga agendi toiming valideeritakse ja iga andmetele juurdepääsu auditeeritakse. See peab sujuvalt integreeruma olemasolevate IT-maastikega, ilma et see destabiliseeruks. Ja see peab võimaldama paindlikku mudelivalikut – klassikalistest masinõppe lähenemisviisidest kuni tipptasemel keelemudeliteni – ilma tarnijast sõltuvuseta.

„Tehisintellekti operatsioonimudeli” kontseptsioon kui skaleeritav platvorm tehisintellekti produktiivseks juurutamiseks kogu ettevõttes on praktikas edukaks osutunud. Selline autonoomsete süsteemide operatsioonisüsteem pakub mitmeid kriitilisi funktsioone: see korraldab teenuseid üle süsteemipiiride, pakub inimese kaasamise mehhanisme, kus inimesed saavad kriitilisi otsuseid valideerida, ja integreerib juhtimisstruktuurid algusest peale. Autonoomia ja kontrolli vaheline tasakaal on oluline – agendid peaksid suutma teha julgeid otsuseid, kuid mitte kunagi tegutsema kontrollimatult.

Mitmeagentsüsteemid, kus mitu spetsialiseerunud tehisintellekti agenti töötavad koordineeritult koos keerukate ülesannete lahendamiseks, esindavad praeguste tehnoloogiliste võimaluste piire. Näide tarneahelast: üks agent haldab laoseisu, teine ​​logistikat, kolmas nõudluse prognoose – kõik sünkroniseeritud ühiste andmete ja eesmärkide alusel. See arhitektuur võimaldab skaleeritavust, vastupidavust ja sügavamat probleemide lahendamist.

Teine kriitiline punkt on andmete kvaliteet, mis võib toimida nii võimaldajana kui ka takistajana. Kuuskümmend seitse protsenti küsitletud ettevõtetest pidas agentipõhiste süsteemide skaleerimise suurimaks takistuseks andmete kvaliteeti. See ei ole ainult tehniline probleem – see on organisatsiooniline. Kvaliteetsed andmed luuakse standardiseerimise, juhtimise ja pideva jälgimise abil. Ettevõtted peavad rakendama tugevaid andmehaldusstrateegiaid, mis hõlmavad pidevat puhastamist ja vigade tuvastamist. Siin mängib rolli ka automatiseerimine, kuna käsitsi andmete puhastamine on ebaefektiivne ja altid vigadele.

Kasutuselevõtu mudel: järjestamine Suure Paugu asemel

Ettevõtted, mis on autonoomseid süsteeme edukalt skaleerinud, järgivad tõestatud juurutamismudelit. Nad ei alusta kõigi protsesside korraga automatiseerimisest. Selle asemel järgivad nad struktureeritud järjestikust lähenemisviisi. Klassikaline järjestus on: turundus, seejärel müük, seejärel administratsioon ja seejärel väärtusloome protsessid. See pakub mitmeid eeliseid. Varased edusammud vähem kriitilistes valdkondades loovad hoogu ja kultuurilist aktsepteerimist. Ettevõte õpib kiiresti, millised arhitektuurilised lähenemisviisid toimivad ja millised probleemid tekivad. Mittekriitiliste protsesside probleeme saab parandada ilma äritegevust ohtu seadmata.

See järjestamine nõuab aga selgeid edumõõdikuid ja juhtimisstruktuure. Protsessi kiirust, andmete kvaliteeti, kasutajate aktsepteerimist, kulude kontrolli ja efektiivsuse paranemist tuleb pidevalt mõõta. Ilma süstemaatilise jälgimiseta on võimatu eristada tegelikku edu näilisest efektiivsusest. Ettevõtted, kes järgivad seda distsipliinipõhist lähenemisviisi, teatavad automatiseeritud protsesside töötlemisaja 50-protsendilisest lühenemisest, alla ühe protsendi langevast veamäärast ja märkimisväärsest kulude kokkuhoiust.

Neljaastmeline juurutamismeetod on osutunud tõhusaks. Esimene etapp koosneb planeerimisest ja analüüsist: automatiseeritavate protsesside tuvastamine ja prioriseerimine, KPI-de määratlemine ja iga protsessi ärijuhtumi analüüs. Teine etapp hõlmab õigete tööriistade ja tehnoloogiate valimist – paindlikkus on siin ülioluline, et vältida patenteeritud lahenduste külge klammerdumist. Kolmas etapp on juurutamine ja testimine koos paralleelse dokumenteerimise ja iteratiivse õppimisega. Neljas etapp on pidev jälgimine ja optimeerimine koos automatiseeritud elutsükli haldamisega.

Ebamugav tõde: tehisintellekti hype plahvatab

Praegune tehisintellekti eufooria annab tõenäoliselt teed reaalsuskontrollile. See pole pessimistlik stsenaarium, vaid realistlik, mis põhineb tehnoloogiatsüklitel ja turudünaamikal. Kõik, mis ei anna selgelt mõõdetavat investeeringutasuvust, kaob või lõpetab "tehisintellekti esoteerikas" – ebamäärastes kontseptsioonides ilma praktiliste ärirakendusteta. Tehisintellekti talv pole kindel, kuid nihe paisutatud ootustelt mõõdetavale tootlikkusele on tõenäoline.

See ajakava nihe mõjutab ebaproportsionaalselt neid ettevõtteid, kellel puudub selge strateegia, kes pole oma protsesse standardiseerinud ega ole loonud andmehaldust. Nad jäävad pilootprojektidesse kinni. Need, kes täna ette võtavad protsesside standardiseerimise, andmete ettevalmistamise ja organisatsioonilise ümberkujundamise raske töö, saavad kolme kuni viie aasta pärast palju suurema konkurentsieelise kui kõik teised.

Ümberkujundamise kiirust määrab ka tehnoloogia kättesaadavus. Kui veel mõned aastad tagasi kulus ettevõttel tehisintellekti algatuse ideest tootmiseni viimiseks kaks või kolm aastat, siis praegused andmed näitavad, et kõrgelt struktureeritud ettevõtete puhul võib see protsess lüheneda kolme kuni kuue kuuni. See suurendab veelgi survet mahajääjatele. Strateegiliste tegevuste võimaluste aknad kitsenevad.

Edutegurite analüüs: miks mõned ettevõtted võidavad

Ettevõtted, mis on autonoomsete süsteemidega saavutanud mõõdetavat edu, jagavad ühtseid omadusi. 87% nn agentliku tehisintellekti varajastest kasutuselevõtjatest teatavad selgest investeeringutasuvusest (ROI) – see on oluliselt üle keskmise 74%. See rühm investeerib teadlikult vähemalt 50% oma tulevasest tehisintellekti eelarvest pigem spetsialiseeritumatesse agentaalsetesse süsteemidesse kui generatiivsetesse tehisintellekti assistentidesse.

Nende edukuse määr on oluliselt kõrgem. 43 protsenti saavutab positiivseid tulemusi kliendikogemuse osas (võrreldes keskmiselt 36 protsendiga), 41 protsenti teatab turunduse paranemisest (võrreldes 33 protsendiga), 40 protsenti edusammudest turvatoimingutes (võrreldes 30 protsendiga) ja 37 protsenti teatab edusammudest tarkvaraarenduses (võrreldes 27 protsendiga). Need arvud ei ole vastuolus väitega, et suurem edu on võimalik – need näitavad, et see edu ei ole juhuslik.

Nende edukate ettevõtete kõige üllatavam omadus on kannatlikkus ettevalmistustes ja kannatamatus skaleerimisel. Enne automatiseerimislahenduste väljatöötamise alustamist investeerivad nad kuid protsesside analüüsi, andmete standardiseerimisse ja arhitektuuri planeerimisse. Aga kui alus on paigas, skaleerivad nad agressiivselt. Ettevõte, mis kulutab arhitektuurile kolm kuud, saab järgmise üheksa kuu jooksul automatiseerida kümme või viisteist protsessi. Ettevõttel, millel puudub selge arhitektuur, mis alustab kohe üksikute protsesside automatiseerimisega, on aasta pärast kolm või neli isoleeritud, ühildumatut lahendust.

Praktiline juhend: struktureeritud ümberkujundamise teekond

Ettevõtted, kes soovivad edukalt autonoomsetele süsteemidele üle minna, peaksid järgima tõestatud teed, mis erineb praegusest tehisintellekti eufooriast. Esimene samm on alustada protsessidest, mitte tehnoloogiast. Igal ettevõttel on rutiinsed protsessid, mis on endiselt kaootilised või optimeerimata. Nende protsesside standardiseerimine – sammude dokumenteerimine, kitsaskohtade tuvastamine ja koondamiste kõrvaldamine – on fundamentaalne töö, kuid absoluutselt hädavajalik.

Teine samm on strateegia selgitamine, tehisintellektist sõltumatult. Milline ettevõte soovib olla viie aasta pärast? Millised on selle ärieesmärgid? Kuidas automatiseerimine nende eesmärkide saavutamisele kaasa aitab? See pole glamuurne ega tehniline, aga see on oluline. Ettevõtted, millel puudub selge strateegia, ehitavad tehisintellekti süsteeme, mida keegi ei vaja.

Kolmas samm on mõista ettevõtet kui omavahel ühendatud protsesside süsteemi. Mitte isoleeritud osakondade või süsteemidena, vaid kui töövoogude võrgustikku, mis loob klientidele väärtust. Seejärel tekib kriitiline küsimus: kuidas saaksid need protsessid autonoomselt toimida? Mis oleks vajalik? See viib otse andmestandardite, integratsiooninõuete ja juhtimisstruktuuride kindlakstegemiseni.

Neljas samm on tehisintellekti arhitektuuri ja automatiseerimise alal tõelise ekspertiisi omandamine. Seda saab arendada ettevõttesiseselt või osta väljastpoolt, kuid seda ei saa vahele jätta. Täna tehtud arhitektuurilised otsused määravad tehnoloogilised valikud aastateks. Siinsed vead on kulukad ja vajavad pikaajalist parandamist.

Viies samm on süstemaatiline teostus. Esmalt ehitatakse üles arhitektuur, seejärel liigutakse samm-sammult läbi äriprotsesside. Tõestatud järjestus on turundus, seejärel müük, seejärel administratsioon ja lõpuks põhiväärtuse loomise valdkonnad. Iga iteratsiooniga muutub ettevõte kiiremaks, kuna arhitektuur on stabiilne ja meeskonnad saavad kogemusi. Pärast esimest edukat automatiseerimist on järgnevad mitu korda kiiremad.

Kuues samm on paindlikkuse säilitamine. Täna optimeeritud protsessid võivad kuue kuu pärast olla täiesti vananenud, kuna ärinõuded muutuvad või uued tehnoloogiad avavad uusi võimalusi. Arhitektuur peab olema modulaarne ja pööratav; automatiseeringud peavad olema kiiresti kohandatavad. See eristab edukaid transformatsioone ebaõnnestunutest.

Järeldus: Konkurentsieelis peitub süsteemi võimekuses

Keskne tees – et ükski teadaolev ettevõte pole isoleeritud tehisintellekti abilistega teinud tõelist hüpet edasi, samas kui ettevõtted, mis suudavad autonoomseid süsteeme puhtalt, usaldusväärselt ja korduvalt juurutada, saavutavad märkimisväärse konkurentsieelise – on toetatud ulatuslike empiiriliste tõenditega. Tulevik kuulub neile, kes suudavad oma väärtusahela algusest lõpuni autonoomsete süsteemidega üles ehitada – mitte tehnoloogilise lisandina, vaid lahutamatu tööpõhimõttena.

See on põhimõtteline erinevus. Assistendid aitavad töötajatel kiiremini töötada. Autonoomsed süsteemid muudavad ettevõtete toimimist. Üks lähenemisviis on järkjärguline, teine ​​struktuurne. Praegune tehisintellekti eufooria hääbub ja reaalsus saabub. Siis saab selgeks, et ettevõtted, kes täna oma protsesside, andmete kvaliteedi ja organisatsiooniliste võimete kallal kõvasti tööd teevad, et autonoomseid süsteeme skaleerida, on domineerivas positsioonis. Kõigile teistele jäävad kallid tehnoloogilised reliktid, mis maksavad raha ja ei too mingit tulu – või alustavad nad teekonda siis, kui võimaluste aken on juba oluliselt kitsam kui praegu.

Üleminek tõeliselt autonoomsetele ettevõtte süsteemidele ei ole eelkõige tehniline probleem – see on strateegiline, organisatsiooniline ja kultuuriline. Need, kes seda mõistavad ja vastavalt tegutsevad, kujundavad järgmist kümnendit.

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

Konrad Wolfenstein

Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.

Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ootan meie ühist projekti.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajajate äriarendus / turundus / PR / mõõde

Saage kasu Xpert.Digitali ulatuslikust, viiekordsest asjatundlikkusest terviklikus teenustepaketis | Teadus- ja arendustegevus, XR, PR ja digitaalse nähtavuse optimeerimine - Pilt: Xpert.Digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus