המצב הנוכחי של השימוש ב- AI בחברות: האתגרים ביישום היצרני של AI

בין תיאוריה לפרקטיקה: החולשות הנסתרות של טכנולוגיית AI המודרנית

בינה מלאכותית (AI) עברה התפתחות מרשימה בשנים האחרונות ומעוררת את כישוריהם בתחומי יישום רבים. עם זאת, חברות רבות מתמודדות עם המצב הפרדוקסאלי שמערכות AI יכולות לשלוט במשימות מורכבות, אך לעתים קרובות נכשלות בגלל אתגרים פשוטים כביכול. אי התאמה זו בין הפוטנציאל התיאורטי ליישום המעשי מעלה שאלות חשובות שנאיר ביתר פירוט במאמר זה.

מתאים לכך:

• שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

המצב הנוכחי של השימוש ב- AI בחברות

בעולם העובד של ימינו זה הופך להיות נורמלי עבור יותר ויותר עובדים לשלב כלים AI כמו Chatgpt בעבודה היומיומית שלהם. שימוש סלקטיבי זה כולל בדרך כלל משימות כמו מחקר באינטרנט, תרגומי טקסט או כתיבת קטעי קוד תוכנה קטנים יותר. בחברות גדולות בפרט, פורטלי AI פנימיים התבססו המאפשרים גישה משפטית והגנה על נתונים למודלים קוליים חיצוניים או מאפשרים גישה לידע עסקי פנימי.

מחקרים עדכניים מראים כי 35% מהחברות הגרמניות הגדולות כבר משתמשות בטכנולוגיות AI, ואילו עבור חברות קטנות ובינוניות שיעור האימוץ נמוך משמעותית בסביבות 12%. נתונים אלה מבהירים כי AI עובר יותר ויותר לעולם התאגידים, אך עדיין רחוק מלהיות מיושם בכל רחבי הלוח. זה בולט במיוחד שלמרות ההתפשטות ההולכת וגוברת של כלי AI, מספר הדוגמאות בהן AI הוביל למעשה לשיפורים מהותיים בתהליכים עסקיים נותר נמוך באופן מפתיע.

אזורים אופייניים ליישום AI בחברות

השימוש הנוכחי ב- AI בחברות מתמקד בעיקר בתחומים הבאים:

1. שירות לקוחות: ניתוח משוב אוטומטי ובוטי צ'אט AI לקבלת מילוי מהיר ויעיל יותר של צרכי הלקוח.
2. מיקום טקסט ותמונה: כלי AI ליצירת מהירה וזולה יותר של טקסטים, תמונות וסרטונים לשיווק, עלון ותכנים אחרים.
3. פגישות: תוכניות שמקליטות, כותבות ומסכמות שיחות וידאו ותומכות בהן במציאת פגישה.
4. גיוס: הגדלת היעילות וחיסכון זמן בגיוס תהליכי באמצעות בחירה מקדימה של AI וניתוח של יישומים.
5. ניטור: תהליכי ניטור, איתור מוקדם של מקורות שגיאה ומגמות קרובות וכן תמיכה בהערכת קמפיינים.

למרות השימושים האפשריים המגוונים הללו, ההשפעה הטרנספורמטיבית של AI על תהליכים ארגוניים נותרת לעתים קרובות מאחורי הציפיות. הפער בין הפוטנציאל התיאורטי ליישום המעשי מעיד על אתגרים מהותיים החורגים מקשיים מבוא רגילים של טכנולוגיות חדשות.

פרדוקס הפרודוקטיביות של AI

מעניין לציין כי מחקרים מראים כי כלי AI כמו ChatGPT יכולים להגדיל את התפוקה של עובדי המשרד עד 40%, בפרט בעת יצירת טקסטים ומשימות יצירתיות אחרות. דירוגים עצמאיים מאשרים בממוצע 18%. מספרים אלה נמצאים בסתירה לכאורה למספר הקטן של טרנספורמציות AI מצליחות ברחבי החברה.

ניתן להסביר חלקית את הפרדוקס הזה על ידי העובדה שהשימוש הסלקטיבי בכלי AI על ידי עובדים בודדים יכול להגדיל את התפוקה האישית שלהם, אך אינו מוביל אוטומטית לשינוי מקיף של תהליכים עסקיים. השילוב המוצלח של AI בתהליכים ארגוניים דורש יותר מסתם מתן כלים - הוא דורש חשיבה מהותית באופן שבו העבודה מסודרת ומבוצעת.

ההבדל בין שימוש סלקטיבי לשינוי אמיתי

השימוש הסלקטיבי בכלי AI על ידי עובדים בודדים יכול להוביל לעליית יעילות מקומית, אך לעיתים קרובות נותר מבודד ואינו מוביל לשינוי מערכתי של תהליכי החברה. לעומת זאת, טרנספורמציה אמיתית של AI כוללת את האינטגרציה האסטרטגית של AI בתהליכי ליבה של החברה ומובילה לשינויים מהותיים בדרך לעבודה ועסקים.

על פי מחקר שנערך על ידי מכון יבמ לערך עסקי, חברות שמשלבות AI בתהליך הטרנספורמציה שלהן הן לרוב מצליחות יותר מהמתחרים שלהן. עם זאת, טרנספורמציה כזו דורשת יותר מסתם יישום טכנולוגיות חדשות -זה דורש שינוי באסטרטגיות ובתרבויות של התאגידים. שינויים עמוקים אלה מציגים חברות רבות עם אתגרים ניכרים החורגים בהיבטים טכניים גרידא.

מכשולים מרכזיים ליישום AI

הסיבות לכישלון או הצגה מאוחרת של פרויקטים של AI בחברות הם מגוונים ומורכבים. המכשולים החשובים ביותר נבדקים להלן:

1. איכות הנתונים וזמינות

אחד האתגרים הגדולים ביותר ביישום AI הוא איכות הנתונים והזמינות. מערכות AI טובות באותה מידה כמו הנתונים עליהם הם מאומנים. חברות רבות נאבקות עם נתונים לא מובנים או שגויים, שיכולים לפגוע באופן משמעותי ביעילותם של יישומי AI.

מחקר נוכחי מראה כי 42% מהחברות מצביעים על כך שיותר ממחצית מפרויקטי ה- AI שלהם התעכבו בגלל בעיות במתן נתונים או לא הביאו את התוצאות המקווים. עבור חברות בהן פחות ממחצית מהנתונים שלהן ריכוזיות, 68% מהמכירות עקב דוח פרויקטים של AI כושלים או עיכוב.

האתגרים בתחום איכות הנתונים כוללים:

• נתונים בממגורות על פני מחלקות שונות
• פורמטי נתונים לא עקביים
• היעדר נתונים היסטוריים לאימוני AI
• הגנת נתונים וחששות אבטחה המגבילים את גישה לנתונים

היעדר שני מומחים מוסמכים

הקמת צוות מדעי נתונים מוסמך מהווה מכשול משמעותי עבור חברות רבות. השוק לטכנולוגיית AI עדיין נמצא בשלב מוקדם, והביקוש למומחי AI עלה בחדות בשנים האחרונות, בעוד שמספר המומחים הזמינים לא הצליח לעמוד בקצב הצמיחה הזו.

על פי דוח לינקדאין, הביקוש למומחי AI גדל ב -74% בארבע השנים האחרונות. חברות קטנות ובינוניות בפרט מתקשות למצוא ולממן את המומחים הדרושים. רק 25% מהמנהלים בגרמניה מרגישים מוכנים היטב ל- AI, ואילו הממוצע העולמי הוא רק 8%.

כדי להתמודד עם מחסור זה בעובדים מיומנים, חברות חייבות:

• השקיעו בהכשרה של עובדיהם הקיימים
• להתייעץ עם מומחים חיצוניים
• ליצור תרבות של חילופי ידע

3. שילוב עם מערכות קיימות

שילוב פתרונות AI בתשתיות IT קיימות מהווה אתגרים גדולים עבור חברות רבות. מערכות ישנות במיוחד שלא תוכננו לשילוב של AI יכולות להוביל לבעיות משמעותיות. האתגרים כוללים:

• תשתיות מיושנות שאינן יכולות לעמוד בדרישות ה- AI המודרני
• היעדר ממשקים סטנדרטיים לחיבורים חלקים
• מערכות אחסון נתונים לא תואמות
• עלויות גבוהות בקשר למודרניזציה של התשתית

על פי סקר, 67% מהחברות המנהלות את הנתונים שלהן חלות באופן מרכזי מעל 80% מהמשאבים הטכניים שלהן כדי לשמור על צינורות נתונים. קשירת משאבים גבוהה זו למשימות תחזוקה מעכבת פיתוח ויישום של פתרונות AI חדשניים.

4. יעדים וציפיות לא ברורים

טעות תכופה בפרויקטים של AI היא היעדר יעדים ברורים ומדידים. חברות פועלות לעתים קרובות ביוזמות AI ללא הגדרה מדויקת של מה שהם רוצים להשיג. זה מוביל לציפיות לא מציאותיות ולאכזבות בסופו של דבר אם ה- AI אינו מספק את התוצאות הרצויות.

ההגדרה של יעדים ברורים, מציאותיים ומדידים היא מכריעה להצלחתם של פרויקטים של AI. חברות צריכות לשאול את עצמן:

• איזו בעיה ספציפית על ה- AI לפתור?
• כיצד ניתן למדוד הצלחה?
• אילו משאבים נדרשים ליישום?
• איזו מסגרת זמן מציאותית?

5. קבלה ושינוי תרבותי

הצגת טכנולוגיות AI יכולה לעורר חששות מפני הפסדי עבודה או עומס עבודה מוגבר לעובדים. לכן ניהול שינויים טוב הוא קריטי ליצירת קבלה ולעיצוב בהצלחה של הטרנספורמציה.

התמיכה מההנהלה הבכירה ממלאת תפקיד מרכזי בכך. ללא המחויבות של רמת הניהול, קשה לספק את המשאבים הדרושים וליישם את השינויים הארגוניים הנדרשים. הכשרה והכשרה נוספת של העובדים הם גם מכריעים בכדי להבטיח את הצלחת טרנספורמציית ה- AI.

רכש B2B: שרשראות אספקה, מסחר, מקומות שוק ומקור נתמך על ידי AI עם Accio.com- image: xpert.digital

עוד על זה כאן:

• מצא מוצרים ותובנות B2B עם AI / ייעוץ ותמיכה

דוגמאות להצלחה: כאשר AI הופך תהליכים עסקיים

למרות האתגרים הרבים, ישנן חברות שמשתמשות בהצלחה ב- AI כדי לשנות את התהליכים העסקיים שלהן. דוגמאות אלה מראות שעם האסטרטגיה והיישום הנכונים של AI יכולים למעשה להוביל לשיפורים מהותיים.

סימנס: תחזוקה חזויה בייצור

סימנס משתמש ב- KI כדי ליישם תחזוקה חזויה (תחזוקה צופה קדימה) בתהליכי הייצור שלו. על ידי ניתוח כמויות גדולות של נתונים ממכונות ומערכות, סימנס יכול לזהות כשלים פוטנציאליים בשלב מוקדם ולתכנן באופן יזום אמצעי תחזוקה. זה ממזער את השבתה ומגדיל את הפרודוקטיביות. מערכות ה- AI של סימנס לומדות ברציפות מה משפרים עוד יותר את דיוק התחזיות לאורך זמן.

ג'יי.פי מורגן: הכרת הונאה במגזר הפיננסי

ג'יי.פי מורגן משתמש ב- AI כדי להכיר דפוסי הונאה בעסקאות פיננסיות. ה- AI מנתח כמויות אדירות של נתוני עסקה בזמן אמת ומזהה פעילויות חשודות שיכולות להצביע על הונאה. ג'יי.פי מורגן עזר לטכנולוגיה זו להגביר את האבטחה של השירותים הפיננסיים שלך ולהפחית את ההפסדים הכספיים. המערכות המבוססות על AI מסוגלות להסתגל לדפוסי הונאה חדשים, המשפרים ברציפות את היעילות והדיוק של הכרת ההונאה.

Beiersdorf: חידושי AI באזור טיפוח העור

ניהול החדשנות של חברת טיפוח העור Beiersdorf מקדם את השימוש בכלי AI קביעת מגמה. החברה קיבלה פונקציה פיילוטית בינה לבין מחלקות מומחים ליישום אפקטיבי טכנולוגיות AI. בשנת 2019 הציגה החברה המבוססת על המבורג בוט צ'אט אינטליגנטי, שאחר כך הושלם על ידי מופע פנימי של צ'אט. מטרת מערכות ה- AI הגנוציות הללו היא להרחיב ולא להחליף את חוזקות העובדים.

דוגמאות אלה מראות של- AI יש למעשה פוטנציאל לשפר באופן מהותי תהליכים עסקיים. עם זאת, הצלחות כאלה דורשות אסטרטגיה מחושבת היטב, משאבים מספיקים והבנה מעמיקה של ההיבטים הטכנולוגיים והארגוניים כאחד של יישום AI.

גישות פתרונות לשינוי AI מוצלח

על מנת להתגבר על האתגרים ביישום AI ולהשיג טרנספורמציה מוצלחת, חברות יכולות להמשיך באסטרטגיות שונות:

1. תכנון מוצק ומטרה ברורה

תכנון מוצק הוא הבסיס לפרויקטים מצליחים של AI. בהתחלה יש את ההגדרה הברורה של המטרות: מה בדיוק צריך להשיג עם פיתרון AI? זה דורש ניתוח מקיף בפועל של התנאים והתהליכים הטכנולוגיים הנוכחיים בחברה. בחירת מקורות הנתונים המתאימים והבטחת איכות הנתונים היא גם מכריעה.

תהליך התכנון צריך להיות איטרטיבי, עם בדיקות והתאמות קבועות על מנת להיות מסוגל להגיב בגמישות לשינויים. על חברות להתמקד תחילה בפרויקטים קטנים יותר ומוגדרים היטב המאפשרים הצלחות מהירות ומשמשות בסיס לשינוי מקיף יותר.

2. שיטות זריזות ליישום AI

לשיטות Agile, הידועות מפיתוח תוכנה, יש גם יתרונותיהן בעת ​​יישום פרויקטים של AI. באמצעות תהליכי פיתוח איטרטיבי ומשוב קבוע, צוותי הפרויקט יכולים להגיב במהירות לדרישות וממצאים חדשים. Scrum ו- Kanban הם דוגמאות לגישות זריזות המאפשרות דרך ממוקדת וגמישה לעבוד באמצעות מחזורי פיתוח קצרים וספרינטים.

גישה זו חשובה במיוחד לפרויקטים של AI, מכיוון שלעתים קרובות אלה קשורים לאי וודאות ולדרישות משתנות. עם בדיקות והתאמות קבועות, חברות יכולות להבטיח שפרויקטים של AI שלהם יישארו במסלול ויספקו את התוצאות הרצויות.

3. ניהול שינויים אפקטיבי

הצגת AI מביאה שינויים עמוקים בתהליכי עבודה ובמבנים ארגוניים. לפיכך, ניהול שינויים מוצקים חיוני להפחתת ההתנגדות ולהגביר את קבלת העובדים. חשוב לכלול את כל בעלי העניין בשלב מוקדם ולתקשר בשקיפות על המטרות והיתרונות של פרויקטים של AI.

הכשרה והדרכה נוספת ממלאים תפקיד מרכזי בהכנת עובדים לעבודה עם AI והפחתת הפחדים. הודות למעורבות הפעילה של העובדים בתהליך הטרנספורמציה, חברות יכולות לא רק להפחית את ההתנגדות, אלא גם להשיג משוב ורעיונות יקרי ערך למיטוב פתרונות AI.

4. בניית מיומנויות AI

על מנת להתמודד עם היעדר מומחים מוסמכים, חברות צריכות להשקיע בהקמת מיומנויות AI פנימיות. ניתן להשיג זאת באמצעות מדדים שונים:

• הכשרה של עובדים קיימים במיומנויות רלוונטיות ל- AI
• הגדרת מומחי AI לתפקידי מפתח
• שיתוף פעולה עם יועצים חיצוניים וספקי שירותים
• שותפויות עם אוניברסיטאות ומוסדות מחקר

הקמת צוות בינתחומי המשלב הן ידע טכני והן ידע בתעשייה הוא קריטי להצלחתם של פרויקטים של AI. על ידי שילוב של נקודות מבט שונות, חברות יכולות להבטיח שפתרונות ה- AI שלהן הם מוצקים מבחינה טכנית ועסקית רלוונטית.

5. שיפור תשתית הנתונים

מכיוון שאיכות הנתונים וזמינות הם אתגר מרכזי ביישום AI, חברות צריכות להשקיע בשיפור תשתית הנתונים שלהן. זה כולל:

• איחוד ממגורות נתונים ויצירת מסד נתונים מרכזי
• יישום תהליכי ניהול איכות נתונים
• בניית ארכיטקטורת נתונים מדרגית וגמישה
• הבטחת הגנת נתונים ואבטחה

תשתית נתונים מוצקה מהווה את הבסיס לפרויקטים מצליחים של AI ומאפשרת לחברות לנצל את מלוא הפוטנציאל של הנתונים שלהן. על ידי השקעה בניהול נתונים ובממשלה, חברות יכולות להבטיח שמערכות ה- AI שלהן מבוססות על נתונים איכותיים ורלוונטיים.

מתאים לכך:

• פלטפורמות AI עצמאיות כחלופה אסטרטגית עבור חברות אירופאיות

העתיד של AI בחברות

טרנספורמציית ה- AI תמשיך להאיץ בשנים הקרובות ולהתפתח לחלק בלתי נפרד מחיי היומיום והעבודה. טכנולוגיות חדשות יהפכו את הגבולות בין העולם הדיגיטלי לעולם הפיזי ומציעים הזדמנויות חדשניות לרשת, ליצור דברים או לעבוד טוב יותר יחד.

עוזר AI מותאם אישית

מה שהתחיל בכלים פשוטים כמו ChatGPT הופך כעת לחזק הרבה יותר: סוכני AI מותאמים אישית הופכים למחלפי משחקים. עוזרי AI אלה ישתנו יותר ויותר לצרכים האישיים ולאופן בו אנשים מנהלים את חיי היומיום שלהם ואת חיי העבודה שלהם ישתנו ברצינות.

מעוזרים אישיים שעוזרים לעובדים לנהל את זמנם לניתוחי AI המתאימים להתאמה אישית-סוכנים מותאמים אישית אלה ייתן למשתמשים אפשרות להביא נתונים משלהם ולהציע להם תובנות ופונקציות שהיו בעבר שמורות רק לחברות גדולות עם משאבים פיננסיים ניכרים.

שילוב AI בתהליכים עסקיים

שילוב AI בתהליכים עסקיים יהפוך להיות חלק יותר ומקיף בעתיד. על ידי שילוב AI עם מודלים של תהליכים עסקיים קיימים, הצגת AI Technologies לחברות מקלה מתמיד. שילוב ה- AI Technologies הוא ישירות באמצעות דוגמנות BPMN גרפית, מה שאומר שניתן לקשר באופן מושכל נתונים עסקיים לתהליכים עסקיים.

שילוב זה מאפשר אוטומציה של משימות שגרתיות ואופטימיזציה של תהליכים עסקיים, מה שמוביל לעלייה ביעילות ובפרודוקטיביות. חברות שמשקיעות בשלב מוקדם של שילוב זה יקבלו יתרון אסטרטגי על פני המתחרים שלהן.

יתרון תחרות באמצעות AI

עם ההתפשטות הגוברת של AI, חברות יוכלו בעתיד להיות מחולקות לשתי קטגוריות: אלה שמשתמשים ב- AI ביעילות ובאלה שנשארים. חברות שמשקיעות מוקדם בהכשרה והתשתית המתאימה מקבלות יתרון אסטרטגי ויכולות לבדוק מה עובד ומה לא בפועל.

שילוב צ'אט וכלי AI אחרים בחברות יחליטו במוקדם או במאוחר על התחרותיות. כל מי שסוגר טכנולוגיות חדשות לא יוכל לנצח מול חברות מתחרות לפחות בטווח הארוך - חוויה שכבר נעשתה בדיגיטציה.

חשיבה חדשה לפתרונות AI

האתגרים ביישום היצרני של AI בחברות הם מגוונים ומורכבים. הם נעים בין מכשולים טכניים כמו איכות נתונים ושילוב עם מערכות קיימות ועד היעדר מומחים מוסמכים ועד היבטים ארגוניים כמו יעדים לא ברורים והתנגדות בכוח העבודה.

האחידות בה חברות נכשלות בטרנספורמציה אמיתית באמצעות AI מעידה על בעיה עמוקה. לא מדובר רק בהצגת טכנולוגיות חדשות, אלא על חשיבה מחדש בסיסית באופן בו אנו מעצבים ומיישמים פתרונות IT.

טרנספורמציות AI מצליחות דורשות גישה הוליסטית המובילה בחשבון היבטים טכנולוגיים, ארגוניים ותרבותיים כאחד. חברות צריכות לחשוב שוב ולא רואים ב- AI ככלי מבודד, אלא כחלק בלתי נפרד מהאסטרטגיה שלהן.

העתיד שייך לחברות שמצליחות לשלב בצורה חלקה את AI בתהליכים העסקיים שלהן ולהקים תרבות של חדשנות והתאמה מתמשכת. באמצעות יעדים ברורים, שיטות זריזות, ניהול שינויים אפקטיבי, בניית מיומנויות AI ותשתיות נתונים מוצקות, חברות יכולות להתגבר על האתגרים של יישום AI ולנצל את מלוא הפוטנציאל של טכנולוגיה טרנספורמטיבית זו.

היישום היצרני של AI דורש חשיבה חדשה - הרחק מפרויקטים טכנולוגיים מבודדים לשינוי הוליסטי שלוקח בחשבון אנשים, תהליכים וטכנולוגיה באופן שווה. זו הדרך היחידה להתגבר על הפער בין הפוטנציאל התיאורטי ליישום מעשי של AI ולהשיג יתרונות תחרותיים אמיתיים.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

קונרד וולפנשטיין

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus