Tehisintellekti arendamise kolm etappi ja nende potentsiaal ettevõtetele – miks on sellest kasu just väikeettevõtetele

Ennustamine, loomine, tegutsemine: igaüks, kes neid kolme tehisintellekti etappi ei mõista, asendatakse peagi konkurentidega

Tehisintellekt on palju enamat kui lihtsalt tööriist, mis kirjutab e-kirju või analüüsib Exceli tabeleid – ometi hoiab see mittetäielik pilt paljusid otsustajaid endiselt vangistuses. Kuigi enamik ettevõtteid alles hakkab genereerivat tehisintellekti, näiteks ChatGPT-d, oma igapäevategevusse integreerima, on järgmine tohutu paradigma muutus juba käimas: hüpe "agentse tehisintellekti" poole. See kolmas arenguetapp ei paku enam pelgalt lahendusi, vaid teeb iseseisvaid otsuseid ja rakendab neid aktiivselt süsteemides. See on ajalooline pöördepunkt, eriti Saksamaa VKEde jaoks. Arvestades oskustööliste tohutut puudust, pakub see uus tehnoloogia rätsepatööna valminud lahendust personaliprobleemide ületamiseks ja enneolematu tootlikkuse kasvu saavutamiseks. Siit saate teada, miks tehisintellekti turg 2026. aastaks radikaalselt muutub, milliseid kolme arenguetappi peate juhina kindlasti mõistma ja miks ootamine on nüüd kõige kallim variant.

Sellega seotud:

• Igapäevased rutiinid ja töövood: teha ise, automatiseerida klassikaliselt või jätta tehisintellekti agentide hooleks?

Need, kes ei mõista ennustamise, loomise ja tegutsemise erinevust, ei jää konkurentidest maha, vaid asendatakse uutega

Tehisintellekti strateegiline integreerimine äriprotsessidesse on selle kümnendi üks pakilisemaid juhtimisprobleeme. Enamik otsustajaid tegutseb aga mittetäieliku pildiga: nad teavad tehisintellekti kui tööriista, mis genereerib tekste või analüüsib arvutustabeleid, jättes tähelepanuta asjaolu, et selle üldmõiste taga peituvad kolm põhimõtteliselt erinevat tehnoloogilist taset, millest igaüks lahendab täiesti erinevaid äriprobleeme, nõuab täiesti erinevat investeerimisloogikat ja avab täiesti erineva väärtusloome potentsiaali. Hüpe ühelt tasemelt teisele ei ole lineaarne edasiminek, vaid paradigma muutus. Ja see paradigma muutus toimub praegu tempos, mis tabab enamikku organisatsioone ettevalmistamata.

Juhtivad analüütikud ennustavad, et 2026. aasta tähistab pöördepunkti: Gartner prognoosib, et selle aasta lõpuks sisaldab umbes 40 protsenti kõigist ettevõtte rakendustest ülesandespetsiifilisi tehisintellekti agente, mis on dramaatiline kasv võrreldes eelmise aasta vähem kui 5 protsendiga. McKinsey hindab ainuüksi generatiivse tehisintellekti globaalseks väärtusloome potentsiaaliks 2,6–4,4 triljonit dollarit aastas. Samal ajal näitab MIT uuring, et kuni 95 protsenti kõigist tehisintellekti projektidest jäävad ootustest maha. Potentsiaali ja reaalsuse lahknevus on tohutu ning sellel on selge põhjus: arusaamatus sellest, milline tehisintellekti tase millist probleemi lahendab.

Mustrituvastusmasinad: mida klassikaline tehisintellekt tegelikult teha suudab

Kommertskasutusel oleva tehisintellekti esimene ja vanim etapp põhineb mustrituvastusel, statistilisel modelleerimisel ja ennustaval analüüsil. Selle tugevus seisneb tõenäosuste tuletamises ajaloolistest andmetest ja nende rakendamises uutele andmepunktidele reaalajas. Äripraktikas avaldub see kolmes põhivaldkonnas: ennustav analüüs, klassifitseerimissüsteemid ja anomaaliate tuvastamine.

Ennustav analüüs on lugematute äriotsuste alus. Müügiprognoosid, nõudluse planeerimine, hinna optimeerimine ja tootmisvõimsuse haldamine põhinevad nüüd suures osas masinõppe algoritmidel, mis ennustavad klientide käitumist, nõudluse trende ja äririske ajalooliste andmete analüüsimise abil. Need mudelid ei anna absoluutset kindlust, kuid vähendavad oluliselt otsuste tegemise ebakindlust. Jaemüüja, kes haldab varusid tehisintellektil põhinevate nõudlusprognooside põhjal, saab vähendada nii ülevarusid kui ka puudust, mõjutades otseselt varudega seotud kapitali ja kasumimarginaali.

Klassifitseerimissüsteemid sorteerivad, sildistavad ja marsruutivad andmeid automaatselt. Alates sissetulevate meilide ja tugiteenuse piletite automaatsest määramisest kuni raamatupidamistehingute kategoriseerimiseni vabastavad need operatiivmeeskonnad korduvatest otsustest, mis küll nõuavad vähe intellektuaalset pingutust, kuid tarbivad suurtes kogustes töötlemisel märkimisväärseid ressursse. Selle taga olev majanduslik loogika on lihtne: iga minut, mida oskuslik töötaja ei kuluta sorteerimisele, on saadaval väärtust lisavate tegevuste jaoks.

Anomaaliate tuvastamine on traditsioonilise tehisintellekti üks majanduslikult väärtuslikumaid rakendusi. Finantssektoris tuvastavad tehisintellekti mudelid pettustele, süsteemitõrgetele või turvarikkumistele viitavaid mustreid, analüüsides millisekundites miljoneid tehinguid. Tavapäraste reeglipõhiste süsteemide valepositiivsete tulemuste määr on 90–95 protsenti, samal ajal kui tegelikest pettusejuhtumitest jääb tuvastamata 40–50 protsenti. Kaasaegsed masinõppel põhinevad tehisintellekti mudelid ületavad neid jäiku lähenemisviise kaugelt, kuna nad suudavad pidevalt kohaneda uute pettusemustritega. Juhtiv autotootja teatab, et tehisintellektil põhineva anomaaliate tuvastamise kasutamine tema tootmisüksustes on vähendanud tootmisvigu 35 protsenti ja parandanud ennustava hoolduse täpsust 42 protsenti.

Selle etapi majanduslik piirang seisneb selle loomupärases passiivsuses. Traditsiooniline tehisintellekt pakub teadmisi ja ennustusi; see ei tegutse. See optimeerib olemasolevaid protsesse, kuid ei loo uusi võimeid. Selle loogika on jäik ja fookus kitsas. See on ideaalne efektiivsuse suurendamiseks määratletud parameetrite piires. See ei ole aga piisav ärimudelite muutmiseks.

Sisu nupuvajutusega: generatiivse tehisintellekti majanduslik võimsus ja varjatud piirangud

Teine etapp, generatiivne tehisintellekt, on alates 2022. aasta lõpust põhjalikult muutnud avalikkuse arusaama tehisintellektist. Tööriistad nagu ChatGPT, Midjourney ja GitHub Copilot on esmakordselt andnud miljonitele kasutajatele otsese juurdepääsu tehisintellekti võimalustele, mis ulatuvad pelgast analüüsist kaugemale. Generatiivne tehisintellekt loob etteantud spetsifikatsioonide põhjal mustandeid, tekste, pilte, koodi ja kujundusi. See automatiseerib töövoo samme, nagu e-kirjade sortimine, märkmete tegemine ja andmete puhastamine. Ja see varustab niinimetatud teadmussüsteeme ettevõttepõhise teabega, mis suudab otsingu abil laiendatud genereerimise kaudu vastata küsimustele sisemiste protsesside kohta.

Tootlikkuse mõjud on mõõdetavad ja paljudel juhtudel märkimisväärsed. Uuringu kohaselt kinnitab 71 protsenti Saksa ettevõtetest, et generatiivsed tehisintellekti tööriistad suurendavad tootlikkust. Kõnekeskuses läbi viidud juhtumiuuring dokumenteeris generatiivse tehisintellekti kasutamise abil kuni 35-protsendilise tootlikkuse kasvu. Laiemas uuringus teatas 82 protsenti vastanutest tootlikkuse kasvust, mis on keskmiselt 13 protsenti aastas. PwC andmetel kogevad ettevõtted, kes on tehisintellekti järjepidevalt oma põhiprotsessidesse integreerinud, kolm korda suuremat tulude kasvu kui ettevõtted, kus tehisintellekti integratsioon puudub.

Ligikaudu 75 protsenti generatiivse tehisintellekti pakutavast väärtusloome potentsiaalist jaguneb nelja valdkonda: klienditeenindus, turundus ja müük, tarkvaraarendus ning teadus- ja arendustegevus. Nendes valdkondades on võimendus eriti oluline, kuna generatiivne tehisintellekt murrab läbi sisu loomise kitsaskohtade. Turundusmeeskond, kes varem vajas kampaania jaoks kahte nädalat, saab disainiprotsessi kokku suruda päevadega. Arendusmeeskond, mis automatiseerib koodi ülevaatuse ja dokumentatsiooni, suurendab arhitektuuriliste otsuste ja innovatsiooni suutlikkust.

Ja ometi: generatiivne tehisintellekt pakub välja, see ei tegutse. See genereerib küll disaine, aga ei vii otsuseid ellu. See kiirendab loomingut, aga ei võta vastutust teostuse eest. Praktikas tähendab see, et iga väljund vajab inimesepoolset ülevaatust, genereerimisvead tuleb tuvastada ja parandada ning viimane rakendamisetapp jääb enamikul kasutusjuhtudel käsitsi tehtaks. Kuigi Google Cloudi uuring näitab, et 52 protsenti ettevõtetest on tehisintellekti agendid juba kindlalt oma tegevusse integreerinud ja enam kui pooled juurutavad uusi tehisintellekti rakendusi produktiivselt kolme kuni kuue kuu jooksul, näitab MIT analüüs, et enamik ettevõtteid ei ole veel saavutanud mõõdetavat lisaväärtust, sest edu ei sõltu mitte mudeli kvaliteedist, vaid inimestest, organisatsioonist ja protsessidest.

Digitaalse transformatsiooni uus dimensioon hallatud tehisintellekti (AI) abil – platvormi 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 kõikehõlmav ja muretu tehisintellekti lahendus. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsessidega tegelemise asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava valmislahenduse – sageli vaid mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

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

🔒 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 hoolitseme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hoolduse eest.

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

Lisateavet leiate siit:

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

Digitaalsed mängijad: miks agendi tehisintellekt muudab mängureegleid põhimõtteliselt

Kolmas ja uusim etapp, agentiivne tehisintellekt, kujutab endast kvalitatiivset läbimurret. See ühendab traditsioonilise tehisintellekti analüütilised võimed generatiivse tehisintellekti loominguliste võimetega ning lisab selle, mis mõlemal puudub: tegutsemisvõime. Agentne tehisintellekt mäletab kontekste, teeb otsuseid määratletud suuniste alusel, kasutab väliseid tööriistu ja API-sid, integreerib erinevaid süsteeme ja juhib autonoomselt terveid protsesse.

See ei ole enam abistamine. See on agentuur sõna algupärases tähenduses: võime tegutseda iseseisvalt käsundiandja nimel. Äripraktikas tähendab see, et ostuosakonna tehisintellektiga agent mitte ainult ei paku tellimusi, vaid jälgib ka laoseisu, genereerib nõudluse prognoose, koostab automaatselt ostutaotlusi ja käivitab iseseisvalt tellimusi kindlaksmääratud eelarve piires, ilma et oleks vaja olemasolevas ERP-maastikul põhimõttelisi muudatusi teha. Klienditeeninduses tegeleb agent päringutega täielikult, alates staatusepäringutest ja logistika ning raamatupidamisega koordineerimisest kuni järelkontrollini. Rahvusvaheline tervishoiuettevõte, kus töötab umbes 100 000 töötajat, on juba rakendanud ostuosakonnas kaaspilootagendi, mis vastab automaatselt igapäevastele standardpäringutele tellimuste, tarne staatuse ja arvete kohta, pääsedes otse juurde SAP-andmetele.

Selle tehnoloogilise etapi majandusnäitajad erinevad põhimõtteliselt eelkäijate omadest. Analüütikute sõnul pakub tehisintellektil põhinev automatiseerimine investeeringutasuvust (ROI) 250–300 protsenti, võrreldes traditsioonilise automatiseerimise vaid 10–20 protsendiga. Tasuvusaeg väheneb 12–18 kuult 3–6 kuule, edukuse määr suureneb 60–70 protsendilt 85–95 protsendile ja hoolduskulud langevad 20–30 protsendilt 5–10 protsendile saavutatud kasust. PwC andmetel kasutab 79 protsenti küsitletud organisatsioonidest mingil kujul tehisintellekti agente, kusjuures 88 protsenti suurendas oma eelarvet spetsiaalselt agentide võimekuse jaoks ja 62 protsenti ootas investeeringutasuvust üle 100 protsendi.

Gartner ennustab, et 2027. aastaks on agentide spetsialiseerumine arenenud punktini, kus 70 protsenti mitme agentiga süsteemidest sisaldavad kitsalt fokuseeritud rollidega agente. 2028. aastaks eeldatakse, et 40 protsenti generatiivsete tehisintellekti teenustega suhtlemisest kasutab ülesannete täitmiseks tegevusmudeleid ja autonoomseid agente. Deloitte'i andmetel kahekordistub agentide süsteeme testivate ettevõtete osakaal veerandilt 2025. aastal poolele 2027. aastaks.

Sellega seotud:

• Jäta jäigad skriptid hüvasti: kuidas autonoomsed tehisintellekti agendid võtavad ettevõtetes üle terved töövood

Keskerakond teelahkmel: miks väiksemad ettevõtted sellest kõige rohkem kasu saavad

See areng on eriti oluline Saksamaa VKEde jaoks, kuna siin koonduvad kaks struktuurilist jõudu: krooniline oskustööliste puudus ja kasvav surve digitaalseks transformatsiooniks. 2025. aasta teises kvartalis oli Saksamaal umbes 1,6 miljonit vaba töökohta. Ainuüksi IT-sektoris on puudu 137 000 oskustöölist, samas kui insenerisektoris on puudu 120 000. IT-ametikohtade keskmine vabade ametikohtade periood on seitse kuud. Lihtsalt rohkemate töötajate palkamine pole enam teostatav, kuna kandidaate pole saadaval.

Tehisintellektil põhinev automatiseerimine ei paku küll täielikku lahendust, kuid see on ainus skaleeritav vastus. Ekspertide hinnangul saab ettevõtetes 30–40 protsenti ülesannetest automatiseerida, mis võrdub 800 000 virtuaalse täiskohaga ametikohaga. Olemasolevaid töötajaid ei asendata, vaid nende tootlikkust muudetakse 30–40 protsenti suuremaks. Praktikas tähendab see, et seitsmest töötajast koosnev meeskond saab tehisintellekti toel saavutada väljundi, milleks varem oli vaja kümmet töötajat.

Asjaolu, et keskmise suurusega ettevõtted sobivad paradoksaalsel kombel eriti hästi agendipõhise tehisintellekti kasutamiseks, tuleneb nende struktuurilistest iseärasustest. Väiksemad ja paindlikumad otsustusprotsessid võimaldavad kiiremat juurutamist. Tüüpiline ettevõtte suurus võimaldab hallatavaid pilootprojekte kiiresti mõõdetavate tulemustega. Ja kaasaegsed agentplatvormid on saadaval vähese koodiga või koodita lahendustena, mis ei vaja spetsiaalset tehisintellekti osakonda ega andmeteaduse meeskondi. Keskmise suurusega tootmisettevõte Baden-Württembergi liidumaal suutis vähendada oma arvete töötlemise aega kahelt päevalt alla ühe tunnini praktiliselt laitmatu täpsusega. Sellised tulemused ei ole erandid, vaid reprodutseeritavad mustrid.

Saksamaal tuginevad eri sektorite tuntud ettevõtted, näiteks keemiaettevõte Brenntag, protsessitehnoloogia pakkuja Endress+Hauser ja hotellikett Hey Lou Hotels, juba agentiivsetele tehisintellekti platvormidele automatiseeritud klienditeenindusprotsesside rakendamiseks. Need platvormid lahendavad autonoomselt ööpäevaringselt levinud probleeme, kiirendavad tehnilist tuge ja tegelevad selliste ülesannetega nagu andmete puhastamine. Tehisintellekti turu suuruseks Saksamaal hinnati 2024. aastal umbes 10 miljardit dollarit ja prognooside kohaselt kasvab see 2032. aastaks üle 54 miljardi dollari, aastase kasvumääraga ligi 24 protsenti. 68 protsenti Saksamaa tegevjuhtidest nimetab tehisintellekti oma peamiseks investeerimiseesmärgiks ja 80 protsenti plaanib lühiajaliselt investeerida tehisintellekti vähemalt 10 protsenti oma eelarvest. Ligi 40 protsenti Saksa ettevõtetest kinnitab juba, et nad kasutavad tehisintellekti aktiivselt.

Alahinnatud tegur: orkestreerimine individuaalsete lahenduste asemel

Kolme tehisintellekti taseme vaatlemine eraldi tehnoloogiatena on liiga lihtsustatud. Nende tõeline potentsiaal realiseerub alles nende interaktsiooni kaudu. Näiteks keskmise suurusega masinaehitusettevõtte mitme agentiga süsteem võiks alata hinnapakkumiste agendiga, kes analüüsib klientide päringuid ja genereerib esialgsed kuluhinnangud. Hiljem lisatakse tootmise planeerimise agent, kes kontrollib võimsusi ja pakub välja tarnekuupäevi. Samm-sammult tekib digitaalsete assistentide võrgustik, mis läbib kogu väärtusloome protsessi. Iga agent on keskendunud spetsialiseeritud ülesandele, kuid standardiseeritud liideste kaudu toimuv suhtlus võimaldab orkestreeritud üldist jõudlust, mis ületab kaugelt selle osade summa.

IBM kirjeldab seda üleminekut kui „agentlikku nihet“ ja määratleb 2026. aastaks neli strateegilist prioriteeti: mitme agendi orkestreerimise edendamine, autonoomsete süsteemide juhtimise ja usalduse loomine, turvalisuse integreerimine igasse agentlikku juurutusse ning tehisintellekti investeeringute sidumine mõõdetavate äritulemustega. Kontseptsiooni tõestamise etapp on läbi. Väljakutse ei ole enam selles, kas agentlik tehisintellekt toimib, vaid selles, kas seda saab usaldusväärselt ulatuslikult juurutada.

Oracle ennustab, et pilveinfrastruktuure kujundanud ökosüsteemi loogika domineerib 2026. aastaks ka ettevõtete tehisintellektis. Süsteemiintegraatorid ja sõltumatud tarkvaramüüjad pakuvad üha enam valideeritud, valdkonnapõhiseid agente keerukate funktsionaalsete nõuete jaoks, mida saab avastada, testida ja integreerida otse olemasolevatesse töövoogudesse mõne päevaga. See demokratiseerib radikaalselt juurdepääsu kõrgelt spetsialiseerunud tehisintellekti võimalustele.

Investeerimisvõrrand: miks ootamine on kallim kui tegutsemine

Tehisintellekti investeeringud on astronoomilised. Suured pangad ja konsultatsioonifirmad, nagu JPMorgan Chase ja McKinsey, eeldavad, et tehisintellekti investeeringute kogumaht ületab 2030. aastaks 5 triljonit dollarit. Ainuüksi hüperskaleerijad plaanivad 2026. aastaks investeeringuid umbes 400 miljardit dollarit, mis on rohkem kui eelmise aasta 165 miljardit dollarit. Forrester hoiatab aga, et 25 protsenti kavandatud tehisintellekti kulutustest võidakse 2027. aastaks edasi lükata investeeringute tasuvusega seotud murede tõttu.

See dünaamika loob asümmeetrilise riskiprofiili. Ettevõtted, kes investeerivad varakult ja strateegiliselt, koguvad andmeid, kogemusi ja protsesside eeliseid, mis aja jooksul süvenevad ja mida konkurentidel on üha raskem korrata. Ettevõtted, kes ootavad, riskivad mitte ainult oma valdkonna tootlikkuse kasvus maha jääda, vaid ka kaotada juurdepääsu tipptalentidele, kes soovivad üha enam töötada tehisintellektiga integreeritud keskkondades. PwC andmed näitavad, et tehisintellekti oskustega töötajad teenivad juba 56 protsenti kõrgemat palka kui nende kolleegid, kellel tehisintellekti oskused puuduvad.

Seega ei ole oluline strateegiline küsimus mitte see, kas tehisintellekti investeerida, vaid see, millises etapis ja millises järjekorras. IBM-i lähenemisviis soovitab alustada selgelt määratletud kasutusjuhtudest, kehtestada ärispetsiifilised KPI-d tegevuse efektiivsuse ja kliendikogemuse jaoks, määratleda edumõõdikud enne juurutamist ning rakendada jälgimissüsteeme, mis omistavad äritulemused konkreetsetele tehisintellekti võimalustele. Kõige edukamad juhid on need, kes suudavad mitte ainult sõnastada, mida nende tehisintellekt teeb, vaid ka seda, milliseid probleeme see lahendab ja millist mõõdetavat lisaväärtust see loob.

Traditsioonilise, generatiivse ja agentiivse tehisintellekti erinevust saab illustreerida mitmete dimensioonide abil.

Ülesannete automatiseerimise valdkonnas on traditsioonilise tehisintellekti jõudlus mõõdukas ja piirdub reeglipõhiste lihtsate ülesannetega, samas kui generatiivne tehisintellekt on samuti mõõdukas, kuid toimib õppimise kaudu ja nõuab suuremat kontrolli. Agentuurne tehisintellekt saavutab kõrge automatiseerimisastme autonoomse tegevuse kaudu, mis põhineb mälul ja loogikal.

Traditsioonilisel tehisintellektil on sisu loomisel minimaalne roll, kuna see annab vaid teadmisi, kuid ei loo uut sisu. Seevastu generatiivsel tehisintellektil on suur võimekus ja see hõlmab teksti, piltide ja koodi genereerimist. Agentne tehisintellekt saavutab maksimaalse jõudluse detsentraliseeritult tegutsedes, ülesandeid delegeerides ja neid eskaleerides.

Traditsioonilisel tehisintellektil on oma jäiga ja raskesti kohandatava loogikaga protsesside kujundamisel piiratud rakendatavus. Generatiivne tehisintellekt täiustab olemasolevaid protsesse mõõdukalt ja kasutab uut lähenemisviisi. Agentuurne tehisintellekt seevastu on teerajaja ja suudab rolle, tööriistu ja loogikat koordineerides kõrgel tasemel orkestreerida terveid protsesse.

Ka investeeringutasuvuse profiil on märkimisväärselt erinev: traditsiooniline tehisintellekt saavutab 10–20 protsendilise investeeringutasuvuse 12–18 kuu pikkuse tasuvusajaga. Generatiivse tehisintellekti puhul on investeeringutasuvus varieeruv, samas kui agentlik tehisintellekt lubab suurimat kasumlikkust 250–300 protsendi juures vaid 3–6 kuu pikkuse tasuvusajaga.

Tüüpilised sisenemispunktid on samuti erinevad: traditsioonilist tehisintellekti kasutatakse sageli pettuste avastamiseks ja prognoosimiseks, generatiivset tehisintellekti turundustekstide või koodi kujundamiseks ning agentlikku tehisintellekti sellistes valdkondades nagu ostmine, klienditeenindus ja tellimuste töötlemine.

Üleskutse tegutsemisele, mis ei jäta valikut

Üleminek abitarkvaralt toimivatele süsteemidele on põhimõtteline nihe, mida juhid peavad mõistma, et mitte ainult järk-järgult oma organisatsioone optimeerida, vaid ka oluliselt muuta. Turukeskkonnas, kus 92 protsenti Saksa juhtidest plaanib 2026. aastaks oma tehisintellekti eelarvet suurendada, kus agentiivsed tehisintellekti platvormid on saadaval valmis pilvelahendustena ja kus oskustööliste puudus lämmatab igasuguse alternatiivse kasvustrateegia, on otsus toimiva tehisintellekti kasutamisest loobuda majanduslikust vaatenurgast vaevalt õigustatud.

Esimene konkreetne samm ei ole tehnoloogiline otsus, vaid protsessianalüüs: korduva äriprotsessi tuvastamine, mis praegu hõlmab käsitsi tehtavaid samme, tarbib märkimisväärselt personali aega ja järgib määratletud reegleid. Olgu selleks arvete töötlemine, tellimuste haldamine, klientide päringud või kvaliteedikontroll, igaüks neist protsessidest on kandidaat tehisintellekti agendi juurutamiseks, mis mitte ainult ei abista, vaid tegutseb ka autonoomselt, eskaleerib ülesandeid ja aja jooksul paraneb. Tehnoloogia on küps. Ainus järelejäänud küsimus on, millised ettevõtted astuvad sammu ja millised ootavad, kuni konkurents teed näitab.

☑️ Meie ärikeel on inglise või saksa keel

☑️ UUS: Kirjavahetus teie emakeeles!

Konrad Wolfenstein

Mina ja minu meeskond oleme hea meelega teie käsutuses teie isikliku nõustajana.

Võite minuga ühendust võtta, täites siinse kontaktvormi või helistades mulle numbril +49 89 89 674 804 ( München) . Minu e-posti aadress on: [email protected]

Ootan põnevusega meie ühist projekti.

☑️ VKEde tugi strateegia, konsultatsioonide, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ Digitaalse strateegia loomine või ümberkorraldamine ja digitaliseerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ Pioneer Äriarendus / Turundus / PR / Messid