AI praegune seisund ettevõtetes: väljakutsed AI produktiivses rakendamisel

Teooria ja praktika vahel: tänapäevase tehisintellekti tehnoloogia varjatud nõrkused

Tehisintellekt (AI) on viimastel aastatel läbi teinud muljetavaldava arengu, demonstreerides oma võimekust arvukates rakendusvaldkondades. Sellest hoolimata seisavad paljud ettevõtted silmitsi paradoksaalse olukorraga, kus kuigi tehisintellekti süsteemid saavad hakkama keerukate ülesannetega, ebaõnnestuvad nad sageli näiliselt lihtsate väljakutsete puhul. See lahknevus teoreetilise potentsiaali ja praktilise rakendamise vahel tekitab olulisi küsimusi, mida me selles artiklis üksikasjalikumalt uurime.

Sobib selleks:

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

Tehisintellekti kasutamise praegune olukord ettevõtetes

Tänapäeva töömaailmas on üha tavalisem, et töötajad integreerivad oma igapäevatöösse tehisintellekti tööriistu, näiteks ChatGPT. See aeg-ajalt kasutatav rakendus hõlmab tavaliselt selliseid ülesandeid nagu internetiotsing, teksti tõlkimine või tarkvarakoodi väikeste osade kirjutamine. Eriti suurettevõtetes on loodud ettevõttesisesed tehisintellekti portaalid, mis võimaldavad juriidiliselt ja andmekaitsenõuetele vastavat juurdepääsu välistele keelemudelitele või hõlbustavad juurdepääsu ettevõtte sisestele teadmistele.

Praegused uuringud näitavad, et 35% Saksa suurettevõtetest kasutab juba tehisintellekti tehnoloogiaid, samas kui väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete (VKEde) seas on kasutuselevõtu määr oluliselt madalam, umbes 12%. Need arvud näitavad, et kuigi tehisintellekt leiab üha enam teed ärimaailma, on see veel kaugel laialdasest rakendamisest. Eriti silmatorkav on asjaolu, et hoolimata tehisintellekti tööriistade kasvavast levikust on näidete arv, kus tehisintellekt on tegelikult viinud äriprotsesside põhjaliku täiustamiseni, üllatavalt väike.

Tehisintellekti tüüpilised rakendused ettevõtetes

Tehisintellekti praegune kasutamine ettevõtetes keskendub peamiselt järgmistele valdkondadele:

1. Klienditeenindus: automatiseeritud tagasiside analüüs ja tehisintellektil põhinevad vestlusrobotid klientide vajaduste kiiremaks ja tõhusamaks rahuldamiseks.
2. Teksti ja pildi loomine: tehisintellekti tööriistad tekstide, piltide ja videote kiiremaks ja kulutõhusamaks loomiseks turunduse, uudiskirjade ja muu sisu jaoks.
3. Koosolekud: programmid, mis salvestavad, transkribeerivad ja kokku võtavad videokõnesid ning aitavad ka koosolekuid ajastada.
4. Värbamine: Tehisintellekti toega eelvaliku ja avalduste analüüsi abil suurendatakse värbamisprotsesside tõhusust ja ajasäästu.
5. Monitooring: Protsesside monitooring, veaallikate ja tekkivate trendide varajane avastamine ning kampaaniate hindamise toetamine.

Vaatamata mitmekesistele rakendustele jääb tehisintellekti transformeeriv mõju äriprotsessidele sageli oodatust väiksemaks. Teoreetilise potentsiaali ja praktilise rakendamise lahknevus viitab olulistele väljakutsetele, mis ulatuvad kaugemale uute tehnoloogiate omaksvõtmise tavapärastest raskustest.

Tehisintellekti tootlikkuse paradoks

Huvitaval kombel näitavad uuringud, et tehisintellekti tööriistad, näiteks ChatGPT, võivad kontoritöötajate tootlikkust suurendada kuni 40%, eriti tekstiloomes ja muudes loomingulistes ülesannetes. Sõltumatud hinnangud kinnitavad keskmist tootlikkuse kasvu 18%. Need arvud näivad olevat vastuolus väikese arvu edukate ettevõtteüleste tehisintellekti ümberkujundamiste andmetega.

Seda paradoksi saab osaliselt seletada asjaoluga, et kuigi tehisintellekti tööriistade valikuline kasutamine üksikute töötajate poolt võib suurendada nende individuaalset tootlikkust, ei too see automaatselt kaasa äriprotsesside terviklikku ümberkujundamist. Tehisintellekti edukas integreerimine äriprotsessidesse nõuab enamat kui lihtsalt tööriistade pakkumist – see nõuab töö korraldamise ja teostamise põhimõttelist ümbermõtestamist.

Erinevus juhusliku kasutamise ja tõelise muutumise vahel

Kuigi tehisintellekti tööriistade valikuline kasutamine üksikute töötajate poolt võib kaasa tuua lokaalset efektiivsuse kasvu, jääb see sageli isoleerituks ega too kaasa äriprotsesside süsteemset ümberkujundamist. Tõeline tehisintellekti ümberkujundamine seevastu hõlmab tehisintellekti strateegilist integreerimist ettevõtte põhiprotsessidesse ning toob kaasa põhimõttelisi muutusi töömeetodites ja ärimudelites.

IBM-i Äriväärtuse Instituudi uuringu kohaselt on ettevõtted, kes integreerivad tehisintellekti oma ümberkujundamisprotsessi, sageli edukamad kui nende konkurendid. Selline ümberkujundamine nõuab aga enamat kui lihtsalt uute tehnoloogiate rakendamist – see nõuab muutusi ettevõtte strateegiates ja kultuurides. Need sügavad muutused esitavad paljudele ettevõtetele olulisi väljakutseid, mis ulatuvad kaugemale pelgalt tehnilistest aspektidest.

Tehisintellekti rakendamise peamised takistused

Tehisintellekti projektide ebaõnnestumise või rakendamise viibimise põhjused ettevõtetes on arvukad ja keerulised. Kõige olulisemaid takistusi vaadeldakse allpool üksikasjalikumalt:

1. Andmete kvaliteet ja kättesaadavus

Üks suurimaid väljakutseid tehisintellekti rakendamisel on andmete kvaliteet ja kättesaadavus. Tehisintellekti süsteemid on sama head kui andmed, mille peal neid treenitakse. Paljud ettevõtted näevad vaeva struktureerimata või vigaste andmetega, mis võivad tehisintellekti rakenduste tõhusust oluliselt kahjustada.

Hiljutine uuring näitab, et 42% ettevõtetest teatab, et enam kui pooled nende tehisintellekti projektidest hilinesid või ei andnud oodatud tulemusi andmete kättesaadavuse probleemide tõttu. Ettevõtete seas, kus vähem kui pool andmetest on tsentraliseeritud, tõuseb see näitaja 68%-ni, kusjuures 68% teatab ebaõnnestunud või hilinenud tehisintellekti projektide tõttu tekkinud tulude vähenemisest.

Andmete kvaliteedi valdkonna väljakutsete hulka kuuluvad:

• Andmed eri osakondades eraldi hoiustatud kujul
• Ebajärjekindlad andmevormingud
• Tehisintellekti treenimiseks ajalooliste andmete puudumine
• Andmete privaatsuse ja turvalisusega seotud probleemid, mis piiravad andmetele juurdepääsu

2. Kvalifitseeritud spetsialistide puudus

Kompetentse andmeteaduse meeskonna loomine on paljudele ettevõtetele märkimisväärne takistus. Tehisintellekti tehnoloogia turg on alles algusjärgus ja tehisintellekti ekspertide nõudlus on viimastel aastatel järsult kasvanud, samas kui saadaolevate spetsialistide arv pole selle kasvuga sammu pidanud.

LinkedIni aruande kohaselt on tehisintellekti ekspertide nõudlus viimase nelja aasta jooksul suurenenud 74%. Eriti väikestel ja keskmise suurusega ettevõtetel (VKEdel) on raskusi vajalike ekspertide leidmise ja rahastamisega. Vaid 25% Saksamaa juhtidest tunneb end tehisintellektiks hästi ette valmistatud, samas kui maailma keskmine on vaid 8%.

Selle oskuste puuduse lahendamiseks peavad ettevõtted:

• Investeerimine oma olemasolevate töötajate koolitusse
• Konsulteerige välisekspertidega
• Loo teadmiste vahetamise kultuur

3. Integreerimine olemasolevate süsteemidega

Tehisintellekti lahenduste integreerimine olemasolevatesse IT-taristutesse tekitab paljudele ettevõtetele olulisi väljakutseid. Eriti vanemad süsteemid, mis ei ole tehisintellekti integreerimiseks loodud, võivad kaasa tuua märkimisväärseid probleeme. Nende väljakutsete hulka kuuluvad:

• Vananenud infrastruktuur, mis ei vasta tänapäevase tehisintellekti nõuetele
• Sujuvate ühenduste jaoks standardiseeritud liideste puudumine
• Ühilduvad andmesalvestussüsteemid
• Taristu moderniseerimisega seotud suured kulud

Uuringu kohaselt pühendab 67% ettevõtetest, kes haldavad oma andmeid tsentraalselt, üle 80% oma tehnilistest ressurssidest ainuüksi andmekanalite haldamisele. See suur ressursikulu hooldustöödele takistab uuenduslike tehisintellekti lahenduste väljatöötamist ja rakendamist.

4. Ebaselged eesmärgid ja ootused

Tehisintellekti projektide puhul on levinud viga selgete ja mõõdetavate eesmärkide puudumine. Ettevõtted käivitavad tehisintellekti algatusi sageli ilma täpse määratluseta, mida nad saavutada tahavad. See viib ebareaalsete ootusteni ja lõpuks pettumuseni, kui tehisintellekt ei suuda soovitud tulemusi saavutada.

Selgete, realistlike ja mõõdetavate eesmärkide seadmine on tehisintellekti projektide edukuse seisukohalt ülioluline. Ettevõtted peaksid endalt küsima:

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

5. Aktsepteerimine ja kultuuriline muutus

Tehisintellekti tehnoloogiate kasutuselevõtt võib töötajates tekitada hirmu töökoha kaotuse või töökoormuse suurenemise ees. Seetõttu on tõhus muudatuste juhtimine ülioluline, et edendada aktsepteerimist ja tagada edukas ümberkujundamine.

Tippjuhtkonna toetus mängib üliolulist rolli. Ilma juhtkonna pühendumuseta on vajalike ressursside pakkumine ja vajalike organisatsiooniliste muudatuste elluviimine keeruline. Töötajate koolitamine ja arendamine on samuti tehisintellekti transformatsiooni edukuse tagamiseks hädavajalik.

B2B hange: tarneahelad, kaubandus, turuplatsid ja tehisintellektil põhinev hankimine ACCIO.com-iga - pilt: Xpert.Digital

Lisateavet selle kohta siin:

• Leidke tooteid ja saage B2B-alaseid teadmisi tehisintellekti / konsultatsiooni ja toe abil

Edulood: kui tehisintellekt muudab äriprotsesse

Vaatamata arvukatele väljakutsetele kasutavad mõned ettevõtted tehisintellekti edukalt oma äriprotsesside muutmiseks. Need edulood näitavad, et õige strateegia ja rakendamise korral võib tehisintellekt tõepoolest viia oluliste edusammudeni.

Siemens: Ennustav hooldus tootmises

Siemens kasutab tehisintellekti ennustava hoolduse rakendamiseks oma tootmisprotsessides. Masinatelt ja süsteemidelt saadud suurte andmemahtude analüüsimise abil saab Siemens varakult tuvastada potentsiaalsed rikked ja ennetavalt planeerida hooldusmeetmeid. See minimeerib seisakuid ja suurendab tootlikkust. Siemensi tehisintellekti süsteemid õpivad pidevalt, parandades aja jooksul ennustuste täpsust.

JP Morgan: Pettuste avastamine finantssektoris

JP Morgan kasutab tehisintellekti finantstehingute pettusemustrite tuvastamiseks. Tehisintellekt analüüsib reaalajas tohutul hulgal tehinguandmeid ja tuvastab kahtlase tegevuse, mis võib viidata pettusele. See tehnoloogia on aidanud JP Morganil suurendada oma finantsteenuste turvalisust ja vähendada rahalisi kahjusid. Tehisintellektil põhinevad süsteemid suudavad kohaneda uute pettusemustritega, parandades pidevalt pettuste avastamise tõhusust ja täpsust.

Beiersdorf: tehisintellekti uuendused nahahoolduses

Nahahooldusettevõtte Beiersdorf innovatsioonijuhtimise meeskond edendab teedrajavate tehisintellekti tööriistade kasutamist. Ettevõte on võtnud IT- ja spetsialiseeritud osakondade vahel juhtrolli tehisintellekti tehnoloogiate tõhusaks rakendamiseks. 2019. aastal võttis Hamburgis asuv ettevõte kasutusele intelligentse vestlusroboti, mida hiljem täiendati sisemise ChatGPT eksemplariga. Nende generatiivsete tehisintellekti süsteemide eesmärk on töötajate tugevuste suurendamine, mitte asendamine.

Need edulood näitavad, et tehisintellektil on tõepoolest potentsiaali äriprotsesse põhjalikult parandada. Sellised edusammud nõuavad aga läbimõeldud strateegiat, piisavaid ressursse ja sügavat arusaamist nii tehisintellekti rakendamise tehnoloogilistest kui ka organisatsioonilistest aspektidest.

Lahendused edukaks tehisintellekti ümberkujundamiseks

Tehisintellekti rakendamisega kaasnevate väljakutsete ületamiseks ja eduka ümberkujundamise saavutamiseks saavad ettevõtted rakendada mitmesuguseid strateegiaid:

1. Kindel planeerimine ja selged eesmärgid

Edukate tehisintellekti projektide aluseks on korralik planeerimine. See algab eesmärkide selgest määratlemisest: mida täpselt tehisintellekti lahendusega saavutada tuleks? See nõuab ettevõtte praeguse tehnoloogilise infrastruktuuri ja protsesside põhjalikku analüüsi. Oluline on see, et see hõlmab ka sobivate andmeallikate valimist ja andmete kvaliteedi tagamist.

Planeerimisprotsess peaks olema iteratiivne, regulaarsete ülevaadete ja kohandustega, et võimaldada paindlikkust muutustele reageerimisel. Ettevõtted peaksid algselt keskenduma väiksematele, täpselt määratletud projektidele, mis annavad kiireid võite ja võivad olla aluseks laiematele muutustele.

2. Agiilsed meetodid tehisintellekti rakendamiseks

Tarkvaraarendusest tuntud agiilsed meetodid pakuvad eeliseid ka tehisintellekti projektide elluviimisel. Iteratiivsete arendusprotsesside ja regulaarse tagasiside abil saavad projektimeeskonnad kiiresti reageerida uutele nõuetele ja teadmistele. Scrum ja Kanban on näited agiilsetest lähenemisviisidest, mis lühikeste arendustsüklite ja sprintide kaudu võimaldavad keskendunud, kuid paindlikku tööviisi.

See lähenemisviis on eriti oluline tehisintellekti projektide puhul, kuna need on sageli seotud ebakindluse ja muutuvate nõuetega. Regulaarsed ülevaated ja kohandused võimaldavad ettevõtetel tagada, et nende tehisintellekti projektid püsiksid õigel teel ja saavutaksid soovitud tulemused.

3. Tõhus muutuste juhtimine

Tehisintellekti kasutuselevõtt toob kaasa põhjalikke muutusi töövoogudes ja organisatsioonilistes struktuurides. Seetõttu on tugev muudatuste juhtimine hädavajalik, et vähendada vastupanu ja suurendada töötajate aktsepteerimist. Oluline on kaasata kõik sidusrühmad varakult ja suhelda läbipaistvalt tehisintellekti projektide eesmärkide ja eeliste kohta.

Koolitus ja professionaalne areng mängivad töötajate tehisintellektiga töötamiseks ettevalmistamisel ja ärevuse leevendamisel üliolulist rolli. Töötajate aktiivse kaasamisega ümberkujundamisprotsessi saavad ettevõtted mitte ainult vähendada vastupanu, vaid ka saada väärtuslikku tagasisidet ja ideid tehisintellekti lahenduste optimeerimiseks.

4. Tehisintellekti oskuste arendamine

Kvalifitseeritud spetsialistide puuduse lahendamiseks peaksid ettevõtted investeerima sisemisse tehisintellekti oskusteabe arendamisse. Seda saab saavutada mitmete meetmete abil:

• Olemasolevate töötajate koolitamine tehisintellektiga seotud oskustes
• Tehisintellekti ekspertide palkamine võtmepositsioonidele
• Koostöö väliste konsultantide ja teenusepakkujatega
• Partnerlussuhted ülikoolide ja teadusasutustega

Tehisintellekti projektide edukuse seisukohalt on ülioluline moodustada interdistsiplinaarne meeskond, mis ühendab nii tehnilise oskusteabe kui ka valdkonnaalased teadmised. Erinevaid vaatenurki kombineerides saavad ettevõtted tagada, et nende tehisintellekti lahendused on nii tehniliselt usaldusväärsed kui ka äriliselt asjakohased.

5. Andmeinfrastruktuuri täiustamine

Kuna andmete kvaliteet ja kättesaadavus on tehisintellekti rakendamisel peamised väljakutsed, peaksid ettevõtted investeerima oma andmeinfrastruktuuri täiustamisse. See hõlmab järgmist:

• Andmesilode konsolideerimine ja keskse andmebaasi loomine
• Andmekvaliteedi juhtimise protsesside rakendamine
• Skaleeritava ja paindliku andmearhitektuuri loomine
• Andmekaitse ja -turvalisuse tagamine

Tugev andmeinfrastruktuur on edukate tehisintellekti projektide aluseks ja võimaldab ettevõtetel oma andmete potentsiaali täielikult ära kasutada. Andmehaldusse ja -valitsemisse investeerides saavad ettevõtted tagada, et nende tehisintellekti süsteemid põhinevad kvaliteetsetel ja asjakohastel andmetel.

Sobib selleks:

• Sõltumatud AI platvormid kui Euroopa ettevõtete strateegiline alternatiiv

Tehisintellekti tulevik äris

Tehisintellekti transformatsioon kiireneb lähiaastatel jätkuvalt, saades igapäevaelu ja töö lahutamatuks osaks. Uued tehnoloogiad hägustavad piire digitaalse ja füüsilise maailma vahel, pakkudes uuenduslikke viise tõhusamaks ühenduse loomiseks, loomiseks ja koostööks.

Personaalsed tehisintellektiga assistendid

See, mis algas lihtsate tööriistadega nagu ChatGPT, on nüüd arenemas millekski palju võimsamaks: personaalsed tehisintellektiga agendid on muutumas mängumuutjateks. Need tehisintellektiga assistendid kohandatakse üha enam individuaalsetele vajadustele, muutes drastiliselt seda, kuidas inimesed oma igapäeva- ja tööelu korraldavad.

Alates isiklikest assistentidest, mis aitavad töötajatel oma aega hallata, kuni kohandatud tehisintellekti analüütikani, võimaldavad need isikupärastatud agendid kasutajatel oma andmeid lisada ning pakuvad neile teadmisi ja funktsioone, mis varem olid reserveeritud suurtele ettevõtetele, kellel on märkimisväärsed rahalised vahendid.

Tehisintellekti integreerimine äriprotsessidesse

Tehisintellekti integreerimine äriprotsessidesse muutub tulevikus veelgi sujuvamaks ja põhjalikumaks. Tehisintellekti ühendamine olemasolevate äriprotsesside mudelitega muudab tehisintellekti tehnoloogiate kasutuselevõtu ettevõtetes lihtsamaks kui kunagi varem. Tehisintellekti tehnoloogiad integreeritakse otse graafilise BPMN-modelleerimise kaudu, võimaldades äriandmete intelligentset ühendamist äriprotsessidega.

See integratsioon võimaldab automatiseerida rutiinseid ülesandeid ja optimeerida äriprotsesse, mis suurendab tõhusust ja tootlikkust. Ettevõtted, kes investeerivad sellesse integratsiooni varakult, saavutavad strateegilise eelise konkurentide ees.

Konkurentsieelis tehisintellekti kaudu

Tehisintellekti leviku kasvades jagunevad ettevõtted üha enam kahte kategooriasse: need, kes tehisintellekti tõhusalt kasutavad, ja need, kes maha jäävad. Ettevõtted, kes investeerivad varakult koolitusse ja sobivasse taristusse, saavad strateegilise eelise ning saavad praktikas katsetada, mis toimib ja mis mitte.

ChatGPT ja teiste tehisintellekti tööriistade integreerimine ettevõtetesse määrab lõppkokkuvõttes nende konkurentsivõime. Need, kes uutele tehnoloogiatele vastu seisavad, ei suuda konkurentidest jagu saada, vähemalt mitte pikas perspektiivis – see on õppetund, mida digitaliseerimisprotsessi käigus juba õpiti.

Uus mõtteviis tehisintellekti lahenduste jaoks

Tehisintellekti produktiivse rakendamise väljakutsed ettevõtetes on mitmekesised ja keerukad. Need ulatuvad tehnilistest takistustest, nagu andmete kvaliteet ja integreerimine olemasolevate süsteemidega, kvalifitseeritud spetsialistide puuduseni ja organisatsiooniliste aspektideni, nagu ebaselged eesmärgid ja töötajate vastuseis.

See ühtsus, millega ettevõtted tehisintellekti tõelise ümberkujundamise ebaõnnestuvad, viitab sügavamale probleemile. Asi pole ainult uute tehnoloogiate kasutuselevõtus, vaid IT-lahenduste kavandamise ja rakendamise põhimõttelises ümbermõtestamises.

Edukad tehisintellekti ümberkujundamised nõuavad terviklikku lähenemist, mis arvestab võrdselt tehnoloogiliste, organisatsiooniliste ja kultuuriliste aspektidega. Ettevõtted peavad oma äriprotsessid ümber mõtlema ja vaatama tehisintellekti mitte isoleeritud tööriistana, vaid oma strateegia lahutamatu osana.

Tulevik kuulub ettevõtetele, mis integreerivad tehisintellekti sujuvalt oma äriprotsessidesse ning loovad pideva innovatsiooni ja kohanemise kultuuri. Selgete eesmärkide, agiilsete metoodikate, tõhusa muutuste juhtimise, tehisintellekti oskusteabe arendamise ja tugeva andmeinfrastruktuuri abil saavad ettevõtted ületada tehisintellekti rakendamisega seotud väljakutsed ja avada selle murrangulise tehnoloogia täieliku potentsiaali.

Tehisintellekti produktiivne rakendamine nõuab uut mõtteviisi – eemaldumist isoleeritud tehnoloogiaprojektidest ja tervikliku ümberkujundamise poole, mis arvestab inimesi, protsesse ja tehnoloogiat võrdselt. Ainult sel viisil saavad ettevõtted ületada lõhe tehisintellekti teoreetilise potentsiaali ja praktilise rakendamise vahel ning saavutada reaalseid konkurentsieeliseid.

☑️ 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