AI praegune seisund ettevõtetes: väljakutsed AI produktiivses rakendamisel

Teooria ja praktika vahel: tänapäevase AI tehnoloogia varjatud nõrkused

Tehisintellekt (AI) on viimastel aastatel läbi teinud muljetavaldava arengu ja inspireerivad nende oskusi paljudes rakendusvaldkondades. Sellegipoolest seisavad paljud ettevõtted silmitsi paradoksaalse olukorraga, mille kohaselt AI -süsteemid suudavad keerulisi ülesandeid omandada, kuid sageli ebaõnnestuvad väidetavalt lihtsate väljakutsete tõttu. See lahknevus teoreetilise potentsiaali ja praktilise rakendamise vahel tõstatab olulisi küsimusi, mida selles artiklis üksikasjalikumalt valgustame.

Sobib selleks:

• Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi AI integreerimine kogu ettevõtte jaoks

AI praegune olukord ettevõtetes

Tänapäeva töömaailmas on muutumas normaalseks, et üha enam töötajaid integreerib AI -tööriistu, näiteks Chatgpt oma igapäevasesse töösse. See valikuline kasutamine hõlmab tavaliselt selliseid ülesandeid nagu Interneti -uuringud, teksti tõlked või väiksemate tarkvarakoodi sektsioonide kirjutamine. Eelkõige suurtes ettevõtetes on väljakujunenud ettevõttesisesed AI-portaalid, mis võimaldavad juriidilisi ja andmekaitsega ühilduvat juurdepääsu välistele häälmudelitele või hõlbustavad juurdepääsu sisemistele äriteadmistele.

Praegused uuringud näitavad, et 35% suurtest Saksamaa ettevõtetest kasutab juba AI-tehnoloogiaid, samas kui väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete jaoks on lapsendamise määr oluliselt madalam, umbes 12%. Need arvud teevad selgeks, et AI liigub üha enam korporatiivmaailma, kuid on siiski kaugeltki mitte kaugeltki rakendatud. Eriti silmatorkav on see, et hoolimata AI -tööriistade kasvavast levikust, on AI näidete arv, milles AI tegelikult äriprotsesside põhimõttelisi parandusi viis, üllatavalt madal.

AI tüüpilised rakendusalad ettevõtetes

AI praegune kasutamine ettevõtetes keskendub peamiselt järgmistele valdkondadele:

1. Klienditeenindus: automatiseeritud tagasiside analüüsid ja AI -vestlusbotid klientide vajaduste kiiremaks ja tõhusamaks täitmiseks.
2. Teksti ja pildipositsioon: AI -tööriistad tekstide, piltide ja videote kiiremaks ja odavamaks loomiseks turunduse, infolehte ja muu sisu jaoks.
3. Koosolekud: programmid, mis salvestavad, kirjutavad ja võtavad kokku videokõned ning toetavad neid kohtumise leidmisel.
4. Värbamine: tõhususe ja säästmise aja suurendamine värbamisel AI-põhise eelvaliku ja rakenduste analüüsimise kaudu.
5. Jälgimine: jälgimisprotsessid, vigade allikate varajane avastamine ja eelseisvad suundumused ning toetus kampaaniate hindamisel.

Vaatamata nendele mitmekesistele võimalikele kasutusaladele jääb AI transformatiivne mõju ettevõtte protsessidele sageli ootustest. Teoreetilise potentsiaali ja praktilise rakendamise erinevus näitab põhilisi väljakutseid, mis ületavad uute tehnoloogiate tavapäraseid sissejuhatavaid raskusi.

AI tootlikkuse paradoks

Huvitav on see, et uuringud näitavad, et sellised AI -tööriistad nagu ChatGPT võivad suurendada kontoritöötajate tootlikkust kuni 40%, eriti tekstide ja muude loominguliste ülesannete loomisel. Sõltumatud hinnangud kinnitavad keskmiselt 18%. Need numbrid on ilmses vastuolus ettevõttes kogu ettevõtte edukate AI ümberkujundamiste vähese arvuga.

Seda paradoksi saab osaliselt seletada asjaoluga, et üksikute töötajate AI -tööriistade valikuline kasutamine võib suurendada nende individuaalset tootlikkust, kuid ei põhjusta automaatselt äriprotsesside põhjalikku ümberkujundamist. AI edukas integreerimine ettevõtte protsessidesse nõuab enamat kui lihtsalt tööriistade pakkumist - see nõuab töö korraldamise ja teostamise viisi põhimõttelist ümbermõtestamist.

Erinevus valikulise kasutamise ja tegeliku muundamise vahel

AI -tööriistade valikuline kasutamine üksikute töötajate poolt võib viia kohaliku tõhususe suurenemiseni, kuid jääb sageli isoleerituks ega põhjusta ettevõtte protsesside süsteemse muutmise. Tegelik AI ümberkujundamine seevastu hõlmab AI strateegilist integreerimist ettevõtte põhiprotsessidesse ja viib töö- ja ärimudelite põhimõtteliste muutusteni.

IBM -i ettevõtte väärtuse instituudi uuringu kohaselt on AI integreerunud ettevõtted oma ümberkujundamise protsessi sageli edukamad kui nende konkurendid. Selline ümberkujundamine nõuab aga enamat kui lihtsalt uute tehnoloogiate rakendamist -see nõuab ettevõtte strateegiate ja kultuuride muutmist. Need sügavad muudatused pakuvad paljudele ettevõtetele märkimisväärseid väljakutseid, mis ületavad puhtalt tehnilisi aspekte.

AI rakendamise kesksed takistused

Ebaõnnestumise põhjused või AI -projektide hilinenud kasutuselevõtt on mitmekesised ja keerulised. Allpool uuritakse kõige olulisemaid takistusi:

1. andmete kvaliteet ja kättesaadavus

Üks suurimaid väljakutseid AI rakendamisel on andmete kvaliteet ja kättesaadavus. AI -süsteemid on sama head kui andmed, millele neid koolitatakse. Paljud ettevõtted võitlevad struktureerimata või valede andmetega, mis võib oluliselt kahjustada AI -rakenduste tõhusust.

Käesolev uuring näitab, et 42% ettevõtetest näitab, et enam kui pooled nende AI projektidest on andmete pakkumisega seotud probleemide tõttu edasi lükatud või pole loodetud tulemusi andnud. Ettevõtete jaoks, kus vähem kui pooled nende andmetest on tsentraliseeritud, 68% müügist ebaõnnestunud või hilinenud AI projektide aruande tõttu.

Andmekvaliteedi valdkonna väljakutsed hõlmavad järgmist:

• Andmed silodes erinevates osakondades
• Ebajärjekindlad andmevormingud
• AI AI koolituse ajalooliste andmete puudumine
• Andmekaitse ja turbeprobleemid, mis piiravad andmetele juurdepääsu

2. kvalifitseeritud spetsialistide puudumine

Pädeva andmeteaduste meeskonna loomine on paljude ettevõtete jaoks oluline takistus. AI -tehnoloogia turg on alles varases staadiumis ja AI ekspertide nõudlus on viimastel aastatel järsult tõusnud, samas kui saadaolevate spetsialistide arv pole selle kasvuga sammu pidanud.

Linkedini raporti kohaselt on AI ekspertide nõudlus viimase nelja aasta jooksul kasvanud 74%. Eelkõige väikestel ja keskmise suurusega ettevõtetel on vajalike ekspertide leidmise ja finantseerimisega raskusi. Ainult 25% Saksamaa juhtidest tunneb end AI jaoks hästi valmis, samas kui globaalne keskmine on vaid 8%.

Selle kvalifitseeritud töötajate puuduse vastu võitlemiseks peavad ettevõtted:

• Investeerige olemasolevate töötajate koolitamisse
• Välisteekspertidega konsulteerimiseks
• Looge teadmistevahetuse kultuur

3. integreerimine olemasolevate süsteemidega

AI -lahenduste integreerimine olemasolevatesse IT -infrastruktuuridesse on paljudele ettevõtetele suuri väljakutseid. Eriti vanemad süsteemid, mis pole AI integreerimiseks mõeldud, võivad põhjustada olulisi probleeme. Väljakutsete hulka kuulub:

• Vananenud infrastruktuur, mis ei vasta tänapäevase AI nõuetele
• Standardiseeritud liideste puudumine sujuvate ühenduste jaoks
• Kokkusobimatud andmesalvestussüsteemid
• Suured kulud seoses infrastruktuuri moderniseerimisega

Uuringu kohaselt kohaldavad 67% oma andmeid haldavatest ettevõtetest andmetorustiku säilitamiseks keskselt üle 80% tehnilistest ressurssidest. See kõrge ressursside sidumine hooldusülesannete jaoks takistab uuenduslike AI -lahenduste väljatöötamist ja rakendamist.

4. Ebaselged eesmärgid ja ootused

Sagedane viga AI projektides on selgete ja mõõdetavate eesmärkide puudumine. Ettevõtted alustavad sageli AI algatusi ilma täpse määratluseta selle kohta, mida nad soovivad saavutada. See põhjustab ebareaalseid ootusi ja lõppkokkuvõttes pettumusi, kui AI ei anna soovitud tulemusi.

AI projektide õnnestumiseks on ülioluline selgete, realistlike ja mõõdetavate eesmärkide määratlus. Ettevõtted peaksid endalt küsima:

• Millist konkreetset probleemi peaks AI lahendama?
• Kuidas saab edu mõõta?
• Milliseid ressursse on vaja rakendamiseks?
• Milline ajakava on realistlik?

5. aktsepteerimine ja kultuurilised muutused

AI -tehnoloogiate kasutuselevõtt võib põhjustada hirme töökohtade kaotamise ees või töötajate suurenenud töökoormus. Hea muutuste juhtimine on seetõttu ülioluline, et luua aktsepteerimine ja ümberkujundamine edukalt.

Tippjuhtkonna tugi mängib selles keskset rolli. Ilma juhtkonna taseme pühendumiseta on keeruline pakkuda vajalikke ressursse ja rakendada vajalikke organisatsioonilisi muudatusi. Töötajate koolitus ja täiendav koolitus on samuti ülioluline, et tagada AI ümberkujundamise edu.

B2B Hanged: tarneahelad, kauplemine, turuplatsid ja AI toetatud hankimine koos Accio.com-kujutisega: xpert.digital

Lisateavet selle kohta siin:

• Leidke tooteid ja B2B teadmisi koos AI / nõuande ja toetusega

Edu näited: kui AI muudab äriprotsesse

Vaatamata arvukatele väljakutsetele on ettevõtteid, kes kasutavad AI -d edukalt oma äriprotsesside muutmiseks. Need näited näitavad, et AI õige strateegia ja rakendamise korral võivad tegelikult viia põhimõtteliste parandusteni.

Siemens: ennustav hooldus tootmises

Siemens kasutab Ki oma tootmisprotsessides ennustava hoolduse (tulevikku suunatud hoolduse) rakendamiseks. Analüüsides masinate ja süsteemide suures koguses andmeid, saavad SIEMENID ära tunda potentsiaalsed tõrked varases staadiumis ja ennetavalt kavandada hooldusmeetmeid. See minimeerib seisakuid ja suurendab tootlikkust. Siemensi AI -süsteemid õpivad pidevalt, mis veelgi parandab ennustuste täpsust aja jooksul.

JP Morgan: pettuste tunnustamine finantssektoris

JP Morgan kasutab AI -d finantstehingute pettusmustrite äratundmiseks. AI analüüsib reaalajas tohutul hulgal tehinguandmeid ja tuvastab kahtlased tegevused, mis võivad pettuse näidata. JP Morgan aitas sellel tehnoloogial suurendada teie finantsteenuste turvalisust ja vähendada rahalisi kahjusid. AI-põhised süsteemid on võimelised kohanema uute pettusmustritega, mis parandab pidevalt pettuste äratundmise tõhusust ja täpsust.

Beiersdorf: AI uuendused nahahoolduspiirkonnas

Nahahoolduseettevõtte Beiersdorf innovatsioonijuhtimine edendab trendide seadistavate AI-tööriistade kasutamist. AI -tehnoloogiate tõhusaks rakendamiseks on ettevõte võtnud pilootfunktsiooni IT ja spetsialiseerunud osakondade vahel. 2019. aastal tutvustas Hamburgipõhine ettevõte intelligentset vestluspuldi, millele hiljem täiendas ChatGPT sisemine juhtum. Nende generatiivsete AI -süsteemide eesmärk on laiendada ja mitte asendada töötajate tugevusi.

Need näited näitavad, et AI -l on tegelikult potentsiaal äriprotsesse põhjalikult parandada. Sellised õnnestumised nõuavad aga hästi läbimõeldud strateegiat, piisavaid ressursse ja sügavat mõistmist AI rakendamise nii tehnoloogilistest kui ka organisatsioonilistest aspektidest.

Lahenduse lähenemisviis AI edukaks muutmiseks

AI rakendamise väljakutsetest ülesaamiseks ja eduka ümberkujundamise saavutamiseks saavad ettevõtted jätkata mitmesuguseid strateegiaid:

1. kindel planeerimine ja selge eesmärk

Kindel planeerimine on AI edukate projektide alus. Alguses on eesmärkide selge määratlus: mida tuleks AI lahendusega täpselt saavutada? See nõuab ettevõtte praeguste tehnoloogiliste tingimuste ja protsesside põhjalikku analüüsi. Samuti on ülioluline valida sobivate andmeallikate valimine ja andmete kvaliteedi tagamine.

Planeerimisprotsess peaks olema iteratiivne, regulaarsete kontrollide ja muudatustega, et muutustele paindlikult reageerida. Ettevõtted peaksid kõigepealt keskenduma väiksematele, täpselt määratletud projektidele, mis võimaldavad kiireid edusamme ja on põhjalikumate muutuste aluseks.

2. AI -meetodid AI rakendamiseks

AIL -i arendamisel tuntud agiilsed meetodid on ka AI projektide rakendamisel oma eelised. Iteratiivsete arendusprotsesside ja regulaarse tagasiside kaudu saavad projektimeeskonnad kiiresti uutele nõuetele ja leidudele reageerida. Scrum ja Kanban on näited vilgas lähenemisviisidest, mis võimaldavad keskendunud ja paindlikku tööviisi lühikeste arendustsüklite ja sprintide kaudu.

See lähenemisviis on eriti oluline AI -projektide jaoks, kuna neid seostatakse sageli ebakindluste ja muutuvate nõuetega. Regulaarsete kontrollide ja muudatuste abil saavad ettevõtted tagada, et nende AI -projektid püsivad kursi ja annavad soovitud tulemusi.

3. Tõhus muutuste juhtimine

AI kasutuselevõtt toob kaasa põhjalikud muutused tööprotsessides ja ettevõtete struktuurides. Tahke muutuste juhtimine on seetõttu hädavajalik, et vähendada vastupanu ja suurendada töötajate aktsepteerimist. Oluline on kaasata kõik sidusrühmad varases staadiumis ja suhelda läbipaistvalt AI projektide eesmärkide ja eeliste üle.

Koolitusel ja edasisel koolitusel on keskne roll töötajate ettevalmistamisel AI -ga töötamiseks ja hirmude vähendamisel. Tänu töötajate aktiivsele kaasamisele ümberkujundamisprotsessis saavad ettevõtted mitte ainult vähendada vastupanu, vaid ka väärtuslikku tagasisidet ja ideid AI -lahenduste optimeerimiseks.

4. AI kompetentside loomine

Kvalifitseeritud spetsialistide puudumise vastu peaksid ettevõtted investeerima AI sisemise pädevuste loomisse. Seda on võimalik saavutada mitmesuguste meetmete abil:

• Olemasolevate töötajate koolitamine AI-oluliste oskuste alal
• AI ekspertide seadistamine võtmepositsioonide jaoks
• Koostöö väliste konsultantide ja teenusepakkujatega
• Partnerlus ülikoolide ja uurimisasutustega

Interdistsiplinaarse meeskonna loomine, mis ühendab nii tehnilisi oskusteabe kui ka tööstuse teadmisi, on AI projektide õnnestumiseks ülioluline. Erinevate vaatenurkade ühendamise kaudu saavad ettevõtted tagada, et nende AI -lahendused on nii tehniliselt kindlad kui ka ärilised.

5. Andmete infrastruktuuri parandamine

Kuna andmete kvaliteet ja kättesaadavus on AI rakendamise keskne väljakutse, peaksid ettevõtted investeerima oma andmeinfrastruktuuri parandamisse. See hõlmab järgmist:

• Andmesilode konsolideerimine ja keskne andmebaasi loomine
• Andmete kvaliteedihaldusprotsesside rakendamine
• Skaleeritava ja paindliku andmearhitektuuri loomine
• Andmekaitse ja turvalisuse tagamine

Kindel andmeinfrastruktuur on AI edukate projektide aluseks ja võimaldab ettevõtetel oma andmete täielikku potentsiaali ära kasutada. Investeerides andmehaldusesse ja valitsusesse, saavad ettevõtted tagada, et nende AI -süsteemid põhinevad kõrgel kvaliteedil ja asjakohasel andmetel.

Sobib selleks:

• Sõltumatud AI platvormid kui Euroopa ettevõtete strateegiline alternatiiv

AI tulevik ettevõtetes

AI ümberkujundamine kiireneb järgmistel aastatel ja areneb igapäevaelu ja töö lahutamatuks osaks. Uued tehnoloogiad muudavad piirid digitaalse ja füüsilise maailma vahel ning pakuvad uuenduslikke võimalusi võrgustiku võrgustamiseks, asjade loomiseks või koos paremaks töötamiseks.

Isikupärastatud AI assistent

See, mis sai alguse lihtsatest tööriistadest nagu ChatGpt, on nüüd palju võimsamaks: isikupärastatud AI agentidest saavad mänguvahetajad. Need AI assistendid muutuvad üha enam individuaalsete vajaduste vastu ning viis, kuidas inimesed oma igapäevaelu ja tööelu haldavad, muutuvad tõsiselt.

Isiklikest abilistest, kes aitavad töötajatel hallata oma aega, et kohandada AI-analüüse-need isikupärased esindajad annavad kasutajatele võimaluse tuua oma andmed ja pakkuda neile teadmisi ja funktsioone, mis olid varem reserveeritud ainult märkimisväärsete rahaliste ressurssidega suurtele ettevõtetele.

AI integreerimine äriprotsessidesse

AI integreerimine äriprotsessidesse muutub tulevikus veelgi sujuvamaks ja põhjalikumaks. Kombineerides AI olemasolevate äriprotsessimudelitega, muudab AI -tehnoloogiate sisestamine ettevõtetesse lihtsamaks kui kunagi varem. AI -tehnoloogiate integreerimine toimub otse graafilise BPMN -i modelleerimise kaudu, mis tähendab, et äriandmeid saab arukalt seostada äriprotsessidega.

See integratsioon võimaldab rutiinsete ülesannete automatiseerimist ja äriprotsesside optimeerimist, mis suurendab tõhusust ja tootlikkust. Selle integratsiooni alguses investeerivad ettevõtted saavad konkurentide ees strateegilise eelise.

Konkurentsi eelis AI kaudu

AI suureneva levikuga saavad ettevõtted tulevikus jagada kahte kategooriasse: need, kes kasutavad AI -d tõhusalt, ja need, kes jäävad. Ettevõtted, kes investeerivad väljaõppe varakult ja sobiv infrastruktuur, saavad strateegilise eelise ja saavad testida, mis töötab ja mis pole praktikas.

Chatt ja teiste AI -tööriistade integreerimine ettevõtetesse otsustab varem või hiljem konkurentsivõime. Igaüks, kes sulgeb uusi tehnoloogiaid, ei suuda vähemalt pikas perspektiivis konkureerivate ettevõtete vastu valitseda - kogemus, mis on juba tehtud digiteerimisel.

AI -lahenduste uus mõtlemine

AI produktiivse rakendamise väljakutsed ettevõtetes on mitmekesised ja keerulised. Need ulatuvad sellistest tehnilistest takistustest nagu andmete kvaliteet ja olemasolevate süsteemide integreerimine kuni kvalifitseeritud spetsialistide puudumiseni organisatsiooniliste aspektideni nagu ebaselged eesmärgid ja vastuseisu tööjõus.

Ühtsus, millega ettevõtted AI kaudu reaalse ümberkujundamisega ebaõnnestuvad, näitab sügavat probleemi. See ei puuduta ainult uute tehnoloogiate tutvustamist, vaid ka põhilist ümbermõtestamist selle, kuidas me kujundame ja rakendame IT -lahendusi.

Edukad AI -muundumised nõuavad terviklikku lähenemist, mis võtab arvesse nii tehnoloogilisi, organisatsioonilisi kui ka kultuurilisi aspekte. Ettevõtted peavad uuesti mõtlema ja ei peaks pidama AI -d isoleeritud tööriistaks, vaid nende strateegia lahutamatuks osaks.

Tulevik kuulub ettevõtetele, kellel õnnestub AI sujuvalt integreerida oma äriprotsessidesse ning luua pideva innovatsiooni ja kohanemise kultuur. Selgete eesmärkide, paindlike meetodite, tõhusate muutuste haldamise, AI kompetentside ja kindla andmeinfrastruktuuri loomise kaudu saavad ettevõtted üle saada AI rakendamise väljakutsetest ja kasutada selle ümberkujundava tehnoloogia täielikku potentsiaali.

AI produktiivne rakendamine nõuab uut mõtlemist - eemal isoleeritud tehnoloogiaprojektidest tervikliku ümberkujundamiseni, mis võtab arvesse inimesi, protsessi ja tehnoloogiat võrdselt. See on ainus viis ületada lõhe teoreetilise potentsiaali ja AI praktilise rakendamise vahel ning saavutada reaalsed konkurentsieelised.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ AI strateegia loomine või ümberpaigutamine

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus