Tehisintellekti otsustusprotsess ja otsustusprotsessid ettevõtetes: strateegilisest tõukejõust praktilise rakendamiseni

Rohkem kui lihtsalt tööriist: miks tehisintellekti valimine muudab kogu teie ettevõtet

Tehisintellekti ümbritsev elevus on endiselt murdumatu ning Saksa ettevõtete juhatustes valitseb kullapalaviku mentaliteet. Paljud näevad tehisintellekti kasutuselevõttu kiire ja operatiivse otsusena – lihtsalt järjekordse efektiivsust lubava tarkvaravahendina. Kuid see eeldus on kulukas viga ja peamine põhjus, miks šokeerivalt 80 protsenti kõigist tehisintellekti projektidest ebaõnnestub. Tegelikkus on see, et otsus tehisintellekti strateegiliselt ettevõttesse integreerida ei ole sprint, vaid maraton, mis võtab kuus kuni üheksa kuud, enne kui esimene koodirida üldse kirjutatakse.

Selle keerukuse põhjus ei peitu tehnoloogias, vaid protsessis. Erinevalt tavapärasest tarkvarast nõuab tehisintellekt ettevõtte strateegia, juhtimisstruktuuride ja riskihindamise põhjalikku ümberkorraldamist. Pärast ChatGPT läbimurret ja ELi tehisintellekti seaduse jõustumist pole mittesiduv eksperimenteerimine enam võimalik. Iga tänapäeva tehisintellekti algatus peab olema integreeritud rangesse õiguslikku, eetilisse ja finantsraamistikku.

See artikkel on teie teejuht läbi selle nõudliku, kuid üliolulise protsessi. See jagab keerulise tee esialgsetest strateegilistest kaalutlustest kuni rakendusvalmis otsuseni seitsmeks konkreetseks ja arusaadavaks etapiks. Praktiliste näidete, kuluanalüüside ja kõige levinumate lõksude abil saate teada, miks tegelik töö algab ammu enne tehnilist rakendamist ja kuidas seada teed edukale tehisintellekti ümberkujundamisele – strateegilise ettenägelikkuse, mitte pimeda aktivismi abil.

Strateegiline dilemma: miks tehisintellekti otsused võtavad kauem aega, kui ettevõtted arvavad

Tehisintellekti ettevõttesse juurutamise otsust peetakse sageli kiireks operatiivseks valikuks. Tegelikkus on aga oluliselt keerulisem. Tehisintellekti juurutamise otsustusprotsess ei ole ühekordne hetk, vaid pigem strateegiliste, operatiivsete, organisatsiooniliste ja tehniliste hinnangute pesastatud jada, mis võtab aega kuus kuni üheksa kuud enne esimese juurutamise etapi algust. Kui teiste tehnoloogiavaldkondade ettevõtted saavad töötada väljakujunenud otsustusmaatriksitega, siis tehisintellekti otsustusprotsess on põhimõtteliselt erinev: see nõuab lisaks tehniliste parameetrite hindamisele ka juhtimisstruktuuride, muutuste juhtimise strateegiate ja riskihindamiste ümbermõtestamist, mis organisatsioonides sageli veel sellisel kujul institutsionaliseeritud ei ole.

Paljude ettevõtete tragöödia seisneb selles, et nad alahindavad selle otsuse olulisust. Juhtimisaruteludes võrdsustatakse tehisintellekti sageli teiste tarkvararakendustega, kuigi selle keerukus on mitu korda suurem. See viib alarahastatud projektideni, optimistlike ajahinnanguteni ja lõpuks kurikuulsate ebaõnnestumisteni, mida kirjanduses kirjeldatakse: praegused uuringud näitavad, et 80 protsenti kõigist tehisintellekti projektidest ebaõnnestub. Suur osa neist ebaõnnestumistest ei ole tehnilised, vaid pigem protseduurilised. Need tekivad seetõttu, et otsustusprotsess ei olnud piisavalt rangelt üles ehitatud.

Ajalooline areng: utoopiast pragmaatilise valitsemiseni

Tänapäeva otsustusprotsessi mõistmiseks on vaja uurida arenguid, mis selleni viisid. Tehisintellekti kasutuselevõtu esimest lainet ettevõtetes iseloomustas eufooria ja tehnoloogiline optimism. 2010. aastatel uurisid tehisintellekti peamiselt suured tehnoloogiaettevõtted ja hästi kapitaliseeritud idufirmad. Traditsioonilised ettevõtted olid alguses skeptilised ja hiljem kõhklevad. Tol ajal olid otsused lihtsad: kaasati väliseid konsultante, testiti akadeemilisi mudeleid ja kui miski ei toiminud, siis projekt vaikselt katkestati.

See mittesiduva arengu periood lõppes järsult ChatGPT avaldamisega 2022. aasta novembris. Järsku polnud tehisintellekt enam abstraktne ja teaduslik, vaid käegakatsutav ja kõikjalolev. See tõi kaasa ettevõtete juhatuste huviavalduste tohutu kiirenemise. Teist lainet, mida me praegu kogeme, iseloomustab regulatiivne surve, konkurentsisurve ja tehisintellekti strateegilise tähtsuse tunnustamine. 2025. aasta augustis jõustunud ELi tehisintellekti seadus ja sarnased regulatiivsed raamistikud teistes riikides on otsuste tegemise põhimõtteliselt struktureerinud. Ettevõtted ei saa enam katsetada ilma pühendumuseta; iga tehisintellekti algatus peab olema integreeritud õiguslikku ja eetilisse raamistikku.

Selle arengu kolmas mõõde on professionaliseerumine. Gartneri andmetel kasutab 2025. aasta lõpuks 75 protsenti ettevõtetest tehisintellekti. See kujutab endast massilist kasutuselevõttu. Selle laialdase kasutuselevõtuga kaasnevad muidugi standardid, parimad tavad ja juhtimisraamistikud, mis varem olid ebavajalikud. Ettevõtted, kes tänapäeval tehisintellekti rakendavad, saavad toetuda väljakujunenud teadmistele ja kogemustele, mis muudab otsuste tegemise struktureeritumaks, aga ka keerukamaks. Otsustusprotsess ei ole tänapäeval kiirem, kuid põhjalikum ja paremini dokumenteeritud. See on keskne areng, mis määratleb tänapäevase tehisintellekti otsustusprotsessi.

Otsustusprotsessi põhimehhanismid

Tehisintellektiga seotud otsustusprotsess ettevõtetes ei järgi universaalset skeemi, vaid pigem väljakujunenud mustreid, mis tekivad küpsemates organisatsioonides. Neid protsesse saab aga jagada konkreetseteks etappideks, millel igal on oma kriteeriumid, sidusrühmad ja kriitilised punktid.

Esimene etapp on strateegilise hindamise või hindamise etapp, mis kestab kaks kuni neli nädalat.

Selles etapis tuleb esmalt vastata küsimusele: milline on meie ettevõtte positsioon tehisintellekti osas? Seda tehakse struktureeritud tehisintellekti küpsusanalüüsi abil, mille käigus intervjueeritakse erinevate osakondade juhte – IT-st ja rahandusest kuni äriarenduseni. Eesmärk on tabada lisaks tehnilisele valmisolekule ka organisatsioonilist küpsust. Ettevõtted, mis selles etapis ärevaks muutuvad ja soovivad kiiresti järgmisse etappi liikuda, teevad põhimõttelise vea. Hindamisfaas on alus, millele tuginevad kõik järgnevad otsused.

Teine etapp on strateegia ja eesmärkide väljatöötamine, mis kestab neli kuni kaheksa nädalat.

Siin määratleb ettevõte, milline tehisintellekt peaks tema äri jaoks olema. See ei ole eelkõige tehniline, vaid äriline küsimus. Näited küsimustest on järgmised: kas tehisintellekt peaks eelkõige võimaldama efektiivsuse kasvu või looma uusi ärimudeleid? Kas see tuleks integreerida olemasolevatesse protsessidesse või luua eraldi osakonnad? Millistel tööstusharudel või funktsionaalsetel valdkondadel on suurim potentsiaal? See strateegiline selgitus nõuab juhatuse tasandil intensiivseid arutelusid. Paljud ettevõtted alahindavad selle etapi aega, sest nad peavad seda pelgaks retoorikaks. See ei ole. Selgus ettevõtte visiooni osas tehisintellekti osas määrab kõik järgnevad otsused. Ettevõtted, millel puudub selge strateegia, lõpetavad tehisintellekti projektidega, millel puudub käegakatsutav äriline väärtus.

Kolmas etapp on kasutusjuhtumite tuvastamine ja prioriseerimine, mis võtab aega kuus kuni kaksteist nädalat.

See on strateegilise etapi operatiivseks muudetud versioon. Siin tuvastatakse konkreetsed, äritulemustele orienteeritud kasutusjuhud. Ettevõte kogub ideid erinevatelt osakondadelt: kuidas tehisintellekt saaks teid konkreetselt aidata? See kogum on tahtlikult struktureerimata. Järgneb süstemaatiline prioriseerimine, mis põhineb hindamismaatriksil, mis arvestab selliseid tegureid nagu äripotentsiaal, tehniline teostatavus, andmete küpsus ja riskipotentsiaal. Prioriseerimisprotsess on selle etapi kõige kriitilisem punkt, kuna see toob kokku optimistlikud äriosakonnad ja realistlikud tehnilised osakonnad. Nende pingete maandamine ja põhjendatud prioriteedi saavutamine on juhtimisoskus, mitte tehniline. Ettevõtted, kes valivad oma kümme parimat kasutusjuhtu lihtsa hääletuse teel, raiskavad hiljem aega kahjumlikele projektidele.

Neljas etapp on riski- ja vastavushindamine, mis kestab neli kuni kaheksa nädalat.

See on etapp, mida tehisintellekti kasutuselevõtu esimeses laines (enne 2023. aastat) praktiliselt eirati, kuid mis on nüüd ülioluline. Selles etapis hinnatakse järgmist: Millised regulatiivsed nõuded mõjutavad kavandatud tehisintellekti rakendusi? Milliseid andmeid on vaja ja milline on nende õiguslik vastuvõetavus? Millised eetilised küsimused tekivad? Millised vastutuse ja vastavusega seotud riskid tekivad? Ideaalis viib selle etapi läbi meeskond, kuhu kuuluvad juristid, vastavusspetsialistid, andmekaitseametnikud ja tehnilised eksperdid. See ei ole valikuline. Ettevõtted, kes selle etapi vahele jätavad või seda pealiskaudselt läbi viivad, loovad endale hiljem tohutuid probleeme.

Viies etapp on finantsplaneerimine ja äriplaani väljatöötamine, mis võtab aega neli kuni kuus nädalat.

Siin koondatakse konkreetsed investeerimisnäitajad. Tehisintellekti juurutamise kulud varieeruvad projekti ulatusest olenevalt oluliselt. Iseteeninduslike tehisintellekti lahenduste hind võib alata 4000–25 000 eurost kuus. Kohandatud arenduste maksumus prototüübi puhul on 15 000–32 000 eurot ja ulatuda 50 000–100 000 euroni või rohkem. Lisategur on infrastruktuurikulud, mis võivad olenevalt pilvelahendusest ulatuda 500–15 000 euroni kuus. Lisaks on veel varjatud kulud: töötajate koolitus (300–4000 eurot inimese kohta), muudatuste haldamine, andmete ettevalmistamine (mis võib moodustada 60–80 protsenti projekti eelarvest) ja pidev optimeerimine. Keskmise suurusega ja suurte ettevõtete tehisintellekti projektid võivad alata 250 000 euro suuruse eelarvega. Äriplaani väljatöötamine on siinkohal ülioluline. Ettevõtted peavad lisaks investeeringutele ka oodatavale tulule demonstreerima. Tehisintellekti juurutamise konservatiivne investeeringutasuvus on viie aasta jooksul 214 protsenti; Optimistlikud hinnangud võivad ulatuda kuni 761 protsendini. See vahemik rõhutab realistlike eelduste vajalikkust.

Kuues etapp on organisatsiooniline ettevalmistus ja juhtimisstruktuur, mis kestab neli kuni kaheksa nädalat.

See on etapp, mis sageli kulgeb paralleelselt teistega, kuid väärib omaette staatust. Siin defineeritakse järgmised küsimused: Kes teeb otsuseid tehisintellekti projektide kohta? Milline juhtimisstruktuur on vajalik? Kas tehisintellekti juht on vajalik? Kuidas integreeritakse tehisintellekt olemasolevatesse otsustushierarhiatesse? Suured ettevõtted, millel on keerukamad juhtimisnõuded, loovad tehisintellekti juhtimisnõukogu, mis koosneb äriüksuste, IT, vastavuse, personaliosakonna ja rahanduse esindajatest. Väiksemad ettevõtted saavad sellega tegeleda mitteametlikumalt, kuid peaksid siiski kehtestama selged vastutuspiirid. See etapp on kriitilise tähtsusega, kuna see annab tehisintellekti algatusele legitiimsuse ja struktuuri. Ettevõtted, millel puudub selge juhtimine, ebaõnnestuvad hiljem konkureerivate algatuste või otsustusprotsessi vastutuse puudumise tõttu.

Seitsmes etapp on sidusrühmade mobiliseerimine ja muutuste juhtimise ettevalmistus, mis kestab neli kuni kümme nädalat.

See etapp ennetab vastupanu ja valmistab organisatsiooni selleks ette. Tehisintellekti klassikaline muutuste juhtimise protsess järgib tõestatud struktuuri: esimese kahe kuni kolme kuu jooksul tõstetakse teadlikkust. Töötajatele teatatakse, et tehisintellekt ei tule mitte ohuna nende töökohtadele, vaid vahendina nende võimestamiseks. Järgneva kolme kuni kuue kuu jooksul edendatakse eksperimenteerimisvaimu. Demonstreeritakse kiireid võite. Moodustatakse vabatahtlike pilootrühmad. Järgnevad kuus kuni kaksteist kuud on pühendatud skaleerimisele. Parimad tavad dokumenteeritakse ja koolitus institutsionaliseeritakse. Sidusrühmade kaasamine on ülioluline: 78 protsenti juhtidest näeb tehisintellekti toetatud otsuseid strateegilise eelisena, kuid see ei ole automaatne. See veendumus tuleb võita. Ettevõtted, mis selle etapi vahele jätavad, loovad mitte ainult rakendamise vastupanu, vaid ka pikaajalisi kultuurilisi probleeme.

Alles pärast neid seitset etappi, mis kokku kestavad kuus kuni üheksa kuud, on ettevõte valmis käivitama konkreetseid pilootprojekte. See on kriitiline punkt, mida paljud otsustajad valesti mõistavad. Nad arvavad, et tehisintellekti rakendamise otsus on praktilise töö lähtepunkt. Tegelikult on otsus ise kuus kuni üheksa kuud kestev protsess ja alles pärast seda algab rakendamine.

Meie EL-i ja Saksamaa valdkonna asjatundlikkus äriarenduse, müügi ja turunduse alal - pilt: Xpert.Digital

Tööstusharu fookus: B2B, digitaliseerimine (tehisintellektist XR-ini), masinaehitus, logistika, taastuvenergia ja tööstus

Lisateavet selle kohta siin:

• Xpert Business Hub

Teemakeskus koos teadmiste ja ekspertiisiga:

• Teadmisplatvorm globaalse ja regionaalse majanduse, innovatsiooni ja tööstusharude suundumuste kohta
• Analüüside, impulsside ja taustteabe kogumine meie fookusvaldkondadest
• Koht ekspertiisi ja teabe saamiseks äri- ja tehnoloogiavaldkonna praeguste arengute kohta
• Teemakeskus ettevõtetele, kes soovivad õppida turgude, digitaliseerimise ja valdkonna uuenduste kohta

Status quo: otsuste langetamine ettevõtte reaalsusena

Tehisintellekti otsustusprotsessi praegune olukord on rabav. Ühelt poolt on tegemist regulatiivse pakilisusega. Kuna ELi tehisintellekti seadusest on saamas siduv raamistik, peavad Euroopa ettevõtted oma tehisintellekti kasutamise integreerima dokumenteeritud juhtimissüsteemi. See muudab otsuste tegemise vastavusvajaduseks, mitte ainult strateegiliseks valikuks. 77 protsenti organisatsioonidest rakendab juba aktiivselt tehisintellekti juhtimisprogramme. See ei ole valikuline, vaid laialdane. See laialdane kasutuselevõtt tähendab, et ettevõtted saavad tugineda väljakujunenud mustritele. Tehisintellekti juhtimisvahendite ja konsultatsioonide turg kasvab igal aastal 36,7 protsenti ja ulatub 2033. aastaks 29,6 miljardi dollarini. See tähendab, et otsuste tegemine on tänapäeval professionaalsem kui kunagi varem.

Teisest küljest on otsused reaalsemad ja sidusrühmadest lähtuvamad kui varem. 47 protsenti organisatsioonidest peab tehisintellekti juhtimist strateegiliseks prioriteediks. See tähendab, et otsuseid ei tehta IT-osakondades, vaid juhatuse tasandil. See suurendab protsessi rangust, sest juhatustel on tavaliselt formaalsemad otsustusprotsessid kui IT-juhtidel. Kuigi see on üldiselt positiivne, toob see kaasa ka olulisi rakendamise viivitusi.

Praktiline reaalsus näitab samuti killustatud maastikku. Ettevõtted, kes edukalt tehisintellekti kasutuselevõttu edendavad, järgivad struktureeritud neljafaasilist mudelit: uurimine (kaks kuni kolm kuud), standardiseerimine (kaks kuni neli kuud), integreerimine (kuus kuni kaksteist kuud) ja lõpuks ümberkujundamine. Need etapid ei ole valikulised ega kiirelt läbitavad, vaid olulised verstapostid. Ettevõtted, kes need etapid vahele jätavad või ülekoormavad, ebaõnnestuvad süstemaatiliselt.

Praeguse olukorra teine ​​aspekt on kulude reaalsus. Tehisintellekti juurutamise projektide vastavuskulud on keskmiselt 344 000 eurot, samas kui teadus- ja arendustegevuse kulud on umbes 150 000 eurot. See tähendab 229% suuremat halduskulu võrreldes arenduskuludega. See selgitab, miks otsuste tegemine nii kaua aega võtab: otsuse tegemine ise on muutunud kalliks.

Praktikast: kaks juhtumianalüüsi reaalsest otsustusprotsessist

Esimene juhtumiuuring käsitleb keskmise suurusega Berliinis asuvat e-kaubanduse ettevõtet, kus töötab umbes 500 inimest.

Ettevõte mõistis, et tema logistikaprotsessid vajavad optimeerimist. Traditsiooniline lähenemisviis oleks olnud uue tarkvara juurutamine. Selle asemel plaaniti tehisintellekti algatus. Otsustusprotsess võttis aega kaheksa kuud. Hindamisfaasis kaardistati olemasolevad logistikaprotsessid, hinnati andmete kvaliteeti ja olemasolevaid IT-süsteeme. Selgus, et andmete kvaliteet oli oodatust oluliselt halvem. Strateegiafaasis määratleti, et tehisintellekti tuleks peamiselt kasutada tarnemarsruutide planeerimise optimeerimiseks. Kasutusjuhtumite etapis tuvastati seitseteist kasutusjuhtu ja need jaotati neljaks: marsruutide optimeerimine, varude prognoosimine, klienditeeninduse automatiseerimine ja pettuste avastamine. Riskihindamise etapis tehti kindlaks, et enamik kasutusjuhtumeid olid regulatiivsest vaatenurgast probleemivabad, kuid kliendiandmete käitlemine pettuste avastamiseks tuli dokumenteerida vastavalt isikuandmete kaitse üldmäärusele. Finantsfaasis määrati kaheteistkümneks kuuks esialgne eelarve 150 000 eurot. Moodustati spetsiaalne tehisintellekti töörühm. Kaheksa kuu pärast käivitati marsruutide optimeerimise pilootprojekt. Pärast kuuekuulist pilootprojekti (kokku 14 kuud pärast esialgset otsust) olid tulemused mõõdetavad: tarneaegade keskmine lühenemine 18 protsenti ja logistikakulude vähenemine 12 protsenti. Need edusammud viisid projekti laiendamiseni teistele kasutusjuhtudele.

Teine juhtumiuuring käsitleb rahvusvahelist korporatiivset valdusettevõtet RSBG SE, millel on üle 80 tütarettevõtte.

Otsus tehisintellekti juurutamiseks kogu ettevõttes võttis aega üheksa kuud. Kriitiline erinevus võrreldes väiksemate organisatsioonidega oli vajadus luua järjepidevus väga detsentraliseeritud struktuuris. Hindamisfaasis hinnati iga tütarettevõtte tehisintellekti küpsust eraldi. Selgus, et küpsusastmed olid väga erinevad. Samal ajal kui mõned ettevõtted juba katsetasid tehisintellektiga, olid teised täiesti kogenematud. Strateegiafaasis otsustati, et tehisintellekti tuleks peamiselt kasutada haldusprotsesside tõhususe suurendamiseks – see oleks rakendus, millel on valdkondadeülene tähtsus. Kasutusjuhtumid koguti detsentraliseeritult tsentraalse koordineerimisega. Esitati kaheksakümmend individuaalset rakenduse ideed. Need jaotati kiireteks võitudeks (lahendatavad ühe kuni kolme kuuga) ja strateegilisteks projektideks (kuue kuni kaheteistkümne kuuga). Riskifaasis oli peamiseks väljakutseks see, et vastavusnõuded erinevad riigiti. Töötati välja minimalistlik juhtimisraamistik, kasutades alusena ELi nõudeid. Valiti tsentraalne tehisintellekti platvorm. Pärast üheksa kuud kestnud otsustusprotsessi alustati skaleerimisprotsessi. Kolme kuu jooksul oli platvormil aktiivsed 60 protsenti ettevõtetest. Tuvastati üle 80 kasutusjuhtumi ja alustati tööd nende rakendamisega. Aasta jooksul säästis tehisintellekt üle 400 tunni kuus. See on näide edukast skaleeritud otsuste langetamisest.

Probleemid ja vastuolud: kus otsused ebaõnnestuvad

Tehisintellektil põhineva otsustusprotsessi peamine puudus on ebaselged eesmärgid. Paljud ettevõtted otsustavad tehisintellekti rakendada ilma selgelt määratlemata, mida nad saavutada tahavad. Nad võtavad tehisintellekti kasutusele, kuna see on trendikas, mitte seepärast, et see lahendab äriprobleeme. See viib projektideni, millel pole käegakatsutavat kasu. Empiirilised tõendid näitavad, et 80 protsenti kõigist tehisintellekti projektidest ebaõnnestub ja suur osa neist ebaõnnestumistest on protseduurilised, mitte tehnilised. Need tulenevad otsustest, mis on tehtud ilma selge ärieesmärgita.

Teine oluline viga on andmete kvaliteedi ja ettevalmistamise alahindamine. Paljud ettevõtted eeldavad, et tehisintellekti süsteemid suudavad töötada mis tahes andmetega. Tegelikkus on palju kriitilisem. Tavaliselt kulub 60–80 protsenti tehisintellekti projekti eelarvest andmete ettevalmistamisele ja puhastamisele. Ettevõtted, kes seda ette ei näe, kogevad tohutuid eelarve ületamisi ja viivitusi. Seetõttu peab tehisintellekti juurutamise otsus alati hõlmama andmete kvaliteedi auditit.

Kolmas peamine viga on muutustele vastupanu ja kultuuriliste muutuste vajaduse alahindamine. Paljud ettevõtted eeldavad, et kui tehniline lahendus on hea, võtavad töötajad selle automaatselt omaks. See on psühholoogiliselt naiivne. Inimesed kardavad, et tehisintellekt ohustab nende töökohti, et nende oskusteave vananeb ja et masinate otsused võtavad neilt kontrolli ära. Hea muutuste juhtimise programm ei ole valikuline, vaid edu saavutamiseks hädavajalik. Ettevõtted, mis seda alahindavad, loovad tehnilisi lahendusi, mis praktikas ebaõnnestuvad, sest töötajad neid ei kasuta.

Neljas viga on ebapiisav projektijuhtimine ja ressursside planeerimine. Tehisintellekti projektid on keerulised. Need nõuavad samaaegselt tehnilist oskusteavet, valdkonnaalaseid teadmisi ja projektijuhtimist. Paljud ettevõtted alahindavad vajalikku aega ja ressursse. Nad määravad tehisintellekti projektid kõrvaltöödeks töötajatele, kes juba töötavad täisvõimsusel. See toob kaasa hilinenud ajakavasid ja optimaalsest madalamaid tulemusi. Seetõttu peab tehisintellekti rakendamise otsusega alati kaasnema ressursside planeerimine, mis eeldab realistlikke võimekusi.

Viies kriitiline viga on edu mõõtmise ja pideva optimeerimise puudumine. Ettevõtted ei suuda sageli mõõdetavalt defineerida, mida edu tähendab. Nad käivitavad tehisintellekti projekte ilma selgete tulemusnäitajateta. See viib olukorrani, kus projekti lõpus pole selge, kas see oli edukas või mitte. Hea tehisintellektil põhinev otsustusprotsess määratleb mõõdetavad edunäitajad: aja kokkuhoid, kulude vähenemine, kvaliteedi paranemine ja klientide rahulolu suurenemine. Ilma nende definitsioonideta muutub projekt poliitiliseks, mitte empiiriliseks küsimuseks.

Lõpuks on veel juhtimise ja vastavusega seotud küsimused. ELi tehisintellekti seadus muudab need küsimused kohustuslikuks. Ettevõtted, kes rakendavad tehisintellekti ilma oma vastavusnõudeid hindamata, tekitavad endale hiljem tohutuid probleeme. Eriti reguleeritud sektorites (finantsteenused, tervishoid, kindlustus) ei ole vastavuse etapp valikuline. See selgitab ka seda, miks otsustusprotsess võtab kauem aega, kui paljud ettevõtted eeldavad: see peab olema regulatiivsest vaatenurgast kaitstav.

Tehisintellekti otsustusprotsessi tulevik: trendid ja võimalikud häired

Ettevõtete tehisintellekti otsustusprotsessi tulevikku kujundavad mitmed olulised trendid.

Esimene trend on üleminek generatiivselt tehisintellektilt agentiivsele tehisintellektile.

See tähendab autonoomseid tehisintellekti agente, mis mitte ainult ei anna soovitusi, vaid teevad ka iseseisvaid otsuseid ja viivad ellu protsesse. See muudab otsuste langetamist põhjalikult. Kui tehisintellekti süsteemid mitte ainult ei analüüsi, vaid ka tegutsevad, tekivad uued juhtimisnõuded. Ettevõtted ei pea enam otsustama, mida tehisintellekt soovitab, vaid kuidas tehisintellekt autonoomselt tegutseb. See muudab juhtimise veelgi keerukamaks. Gartner ennustab, et 2028. aastaks integreerib umbes 33 protsenti kõigist ettevõtte rakendustest tehisintellekti agente – see on tohutu kasv võrreldes vähem kui 1 protsendiga 2024. aastal. See tähendab, et otsuste langetamine ei muutu lähiaastatel kiiremaks, vaid keerukamaks.

Teine trend on tehisintellekti demokratiseerimine.

Koodivabad ja madala koodiga tehisintellekti platvormid võimaldavad tehisintellekti lahendusi arendada mitte ainult tehnilistel ekspertidel, vaid ka äriosakondadel. See viib tehisintellekti detsentraliseeritud kasutuselevõtuni, mida on raskem hallata. See muudab juhtimisnõudeid. Ülalt-alla otsuste tegemise asemel peavad ettevõtted tegelema alt-üles tehisintellekti algatustega. See võib muuta otsuste tegemise kiiremaks, kuid tähendab ka suuremat vajadust kontrolli järele.

Kolmas trend on tehisintellekti integreerimine olemasolevatesse äritööriistadesse.

Microsoft 365 Copilot, Google Workspace'i tehisintellekt ja sarnased integratsioonivõimalused tähendavad, et tehisintellekt ei ole enam eraldiseisev tehnoloogia, vaid igapäevaste tööriistade lahutamatu osa. See lihtsustab tehnilisest vaatenurgast kasutuselevõttu, kuid muudab otsuste tegemise keerulisemaks, kuna IT- ja äriotsuste vahelised piirid hägustuvad.

Neljas trend on regulatiivne konsolideerumine.

Kui EL-i tehisintellekti seadus on kehtestatud standard ja sarnased regulatsioonid kehtivad ka teistes jurisdiktsioonides, muutub valitsemine vähem killustatuks. Pikas perspektiivis võib see otsuste tegemist standardiseerida ja seega kiirendada. Lühiajaliselt (järgmise kahe kuni kolme aasta jooksul) suurendab regulatiivne kohandamine aga keerukust.

Viies trend on tehisintellekti otsustusprotsessi enda toimivus.

Eeldatakse, et tehisintellekti süsteemid ei toeta tulevikus mitte ainult andmete analüüsi, vaid ka juhtimist ennast. Intelligentsed süsteemid võiksid simuleerida otsustusprotsesse, läbida stsenaariume ja hinnata riske enne, kui inimesed otsuse langetavad. See võiks parandada otsuste kvaliteeti, aga tähendaks ka seda, et tehisintellekt toetab otsuste langetamist ennast – refleksiivne paradoks, mis tekitab omaette küsimusi.

Mida me sellest protsessist õppida saame

Tehisintellektiga seotud otsustusprotsess ettevõtetes ei ole ühekordne hetk, vaid struktureeritud protsess, mis kestab kuus kuni üheksa kuud ja hõlmab seitset erinevat etappi: strateegiline hindamine, strateegia ja eesmärkide väljatöötamine, kasutusjuhtude tuvastamine ja prioriseerimine, riski- ja vastavushindamine, finantsplaneerimine, organisatsiooniline ettevalmistus ja sidusrühmade kaasamine. Alles pärast neid etappe algab tegelik rakendamine. See ajakava peletab eemale paljusid ettevõtteid, kes unistavad kiirematest lahendustest, kuid see on vajalik. Ettevõtted, kes neid etappe kiirendavad või vahele jätavad, loovad endale süstemaatiliselt tegevusalaseid probleeme.

Protsess on range, sest otsus on kriitilise tähtsusega. Tehisintellekti investeeringud on tänapäeval strateegiliselt olulised. Need võivad ettevõtteid muuta või eksiteele viia. Otsuste tegemine ei ole seega rutiinne haldusülesanne, vaid juhtimispädevus. Ettevõtted, mis on edukalt läbinud tehisintellekti transformatsioonid, erinevad neist, mis ebaõnnestuvad mitte tehnoloogiliste ülivõrdluste, vaid range otsuste langetamise kaudu. Neil on selged eesmärgid. Nad on süstemaatiliselt hinnanud riske. Nad on kaasanud sidusrühmi. Nad on määratlenud edukriteeriumid. Need juhtimisvoorused ei ole uued – need on tehisintellekti kontekstis lihtsalt selgesõnaliselt vajalikud.

Tulevik näitab, kas otsuste tegemine muutub kiiremaks või aeglasemaks. Praegune dünaamika viitab sellele, et see muutub keerukamaks. Agentse tehisintellekti, regulatiivse konsolideerimise ja detsentraliseeritud tehisintellekti algatustega juhtimisnõuded suurenevad, mitte ei vähene. Ettevõtted, kes seda keerukust ette näevad, on paremas positsioonis kui need, kes unistavad kiiretest ja intuitiivsetest otsustest. Peamine järeldus on see, et tehisintellekti otsuste tegemine ei seisne kiiruses, vaid täpsuses. See on peamine õppetund ettevõtetele, kes seda teekonda alustavad.

Sõltumatud tehisintellekti platvormid kui strateegiline alternatiiv Euroopa ettevõtetele - Pilt: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: kõige paindlikumad AI-platvormi-saba-valmistatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatud tehisintellekti platvormid vs hüperskaleerijad: milline lahendus teile sobib?

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

minuga ühendust võtta Wolfenstein ∂ xpert.digital

Helistage mulle lihtsalt alla +49 89 674 804 (München)

Linkedin
 

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