בינה מלאכותית כמאיץ עסקי בחברה טיפים מעשיים יותר להכנסת AI בחברות של אחת עשרה מנהלי ביניים

💡 בנוסף למאמר שלנו " מרכז מיומנות AI לצוותים היברידיים במקום קי-פופ בלבד ", טיפים מעשיים יותר למבוא KI בחברות.

🚀 המאמר מציע טיפים מעשיים ליישום פרויקטים של AI בהתבסס על חוויית מנהלי הביניים. נושאים שונים מטופלים, כולל שימוש רווחי ב- AI, Shadow AI, מבנה נתונים, בינה עסקית, דיווח על קיימות, תכנון אסטרטגי, למידה אחר זה, הכשרה, שיתוף פעולה עם מומחים חיצוניים, אחריות אתית וסיכויים עתידיים.

💰 שימוש רווחי ב- AI

מנהל הביניים אקהרט הילגנסטוק מדגיש כי פרויקט AI צריך לשלם עבור עצמו תוך 18 חודשים. אחרת יש סיכון שהוא יהיה מיושן תוך שנתיים -שלוש בגלל ההתפתחויות הטכנולוגיות המהירות. הערכה זו מבוססת על ניסיון מעשי וריצה כמטייל ללייט דרך הספר כולו, בו מחברים, כל המומחים מאזור DACH (גרמניה, אוסטריה, שוויץ), נותנים המלצות מבוססות על פרויקטים מוצלחים.

אקהרט הילגנסטוק הוא אחד עשר סופרי הספר "בינה מלאכותית כמאיץ עסקי בחברה" (ISBN 978-3-98674-110-5), המחלחל לייעוץ מעשי. כל המחברים הם מנהלי ביניים, כלומר מנהלים זמניים שכבר השלימו בהצלחה פרויקטים של AI בגרמניה, אוסטריה ושוויץ (גג). זה היה התנאי המוקדם שהעבודה תיכתב על ידי יונייטד ביניים, הקהילה המובילה עבור מנהלי ביניים באזור DACH, ומפעל החשיבה המועצה הדיפלומטית עם מעמד יועץ באו"ם.

🛡️ מאבק ב- Shadow AI

בעיה דחופה במיוחד בחברות רבות היא מה שמכונה Shadow AI. ד"ר הראלד שנפלד, מנכ"ל ייעוץ כוח אדם פרפרמנאגר, מזהיר כי לעיתים קרובות עובדים משתמשים בכלי AI כמו צ'טגפט או תאומים באופן עצמאי ללא רמת הניהול בשליטה. נוהל זה נושא סיכונים ניכרים בתחומי הציות, הגנה על נתונים ואבטחה. לפיכך, טיפול מבוקר ושקוף ב- AI חיוני כדי למנוע השלכות שליליות עבור החברה.

📊 הרי נתוני מבנה

לחברות לעיתים קרובות יש כמויות ענקיות ולא מובנות של נתונים. מנהלי הביניים ממליצים להזמין, לנתח ולהשתמש בנתונים אלה. אפילו כלי ניתוח פשוטים יכולים לספק כאן ידע חשוב: מיהם הלקוחות החשובים ביותר? אילו מוצרים נמכרים ביותר? אילו אזורים מביאים הפסדים? לעתים קרובות ניתן לענות על שאלות כאלה ללא AI מורכב, אך מבנה הנתונים יוצר בסיס ליישומי AI עתידיים.

🔄 שדרג ממודיעין עסקי לבינה מלאכותית

חברות רבות כבר עובדות עם בינה עסקית (BI). השלב ההגיוני הבא הוא ההרחבה של AI. בחירת הכלים הנכונים היא מכריעה. אלה צריכים להיות בעלי השפעה תומכת על ניתוח נתונים, תכנון פיננסי ומשימות חוזרות אוטומטיות. דוגמאות לכך הן ביקורת אוטומטית ותיאום חשבון. על פי מנהלי הביניים, שדרוג זה יכול בדרך כלל להשתלם תוך שנים עשר חודשים.

🌍 דיווחי קיימות עם AI

הנחיית דיווח הקיימות התאגידית החדשה (CSRD) מביאה חובות דיווח נוספות לחברות. AI יכולה להיות תמיכה יקרת ערך כאן על ידי הקלה על הקלטה והכנה של מידע לא פיננסי. לפיכך, ניתן לממש את ההחזר על ההשקעה (ROI) גם בתחום זה בהתראה קצרה. יישום AI בצעדים קטנים ונחשבים היטב הוא מכריע. פרויקטים קטנים וניתנים לניהול מאפשרים לצבור ניסיון, לייעל תהליכים ולמזער את הסיכונים.

🔍 זהה תכנון פוטנציאלי ואסטרטגי

לדברי אקהרט הילגנסטוק, חברות צריכות לנתח בדיוק באילו אזורים AI יכול להביא את התועלת הגדולה ביותר. בהתבסס על ניתוח זה, יש ליצור קווי זמן ברורים ליישום פרויקטים של AI. המוקד צריך להיות תחילה בפרויקטים המציעים זמני הפחתה קצרים ויתרונות ישירים.

📚 תוסף על ידי גישה למידה לפי עשייה

ידע תיאורטי מקיף של AI מועיל, אך בסופו של דבר ספירת היישום המעשי. חברות צריכות לנקוט בגישה למידה אחר דבר כדי להפיק את המיטב מפרויקטים של AI שלהן. על ידי בדיקות והתאמה רציפות, אתה יכול להגיב בגמישות לשינויים ולהתאים באופן אופטימלי את הטכנולוגיה לצרכים שלך.

👩‍🏫 קורסי הכשרה והכשרה נוספת

שילוב מוצלח של AI דורש עובדים מוסמכים. לכן אימונים והדרכה נוספת הם חיוניים. חברות צריכות להציע תוכניות לפיתוח מיומנויות כדי להבטיח שהצוותים שלהן יוכלו להשתמש ביעילות בטכנולוגיות החדשות. זה חל לא רק מומחי IT, אלא גם עובדים בתחומים אחרים כמו שיווק, מכירות וייצור.

🤝 שיתוף פעולה עם מומחים חיצוניים

פרויקטים של AI דורשים לעתים קרובות ידע מיוחד שאינו תמיד זמין בחברה שלך. שיתוף פעולה עם מומחים חיצוניים יכול אפוא להועיל. מנהלי ביניים ומומחים חיצוניים אחרים יכולים להביא דחפים יקרי ערך וידע כדי להאיץ ולייעל את היישום.

⚖️ אתיקה ואחריות בשימוש ב- AI

בנוסף להיבט הטכני והכלכלי, הממד האתי ממלא גם תפקיד חשוב. על חברות להבטיח כי יישומי ה- AI שלהם משמשים בשקיפות, בהגינות ואחראית. זה כולל גם שימוש בנתונים באופן אתי ובהתחשב בזהירות בהשפעות של AI על עובדים ולקוחות.

🚀 לקוחות פוטנציאליים וחדשנות עתידיים

השימוש ב- AI פותח מספר הזדמנויות חדשות. מגישה של לקוחות מותאמים אישית לתהליכי ייצור יעילים ועד מודלים עסקיים חדשניים - הפוטנציאל הוא עצום. חברות צריכות לחקור ברציפות תחומי יישום חדשים ולהיות פתוחים לחידושים. הנכונות לפתח ולשלב כל הזמן טכנולוגיות חדשות תוות בסופו של דבר את ההבדל בתחרות.

🎯 עם האסטרטגיה הנכונה

הצגת הבינה המלאכותית בחברות היא משימה מורכבת אך כדאית. עם האסטרטגיה הנכונה, גישות פרגמטיות והכשרה מתמשכת נוספת, KI יכול להפוך למאיץ עסקי מכריע. חברות המשתמשות בנתונים שלהן ביעילות, נמנעות מ- Shadow AI ומשקיעים באופן ספציפי בפרויקטים קטנים וניתנים לניהול מצוידים היטב לאתגרים וההזדמנויות של העתיד. שיתוף פעולה הדוק עם מומחים וטיפול באחריות אתית בטכנולוגיה סובל את השימוש המוצלח ב- AI.

📣 נושאים דומים

• 📣 טיפים מעשיים להכנסת AI מוצלחת בחברה
• 🚀 בינה מלאכותית כמאיץ עסקי: אסטרטגיות וגישות
• 🛡️ Shadow-KI: הימנע מסיכונים בתחום הציות והגנה על נתונים
• 🔍 מבנה נתונים: הצעד הראשון לעבר שימוש יעיל ב- AI
• 💡 מבינה עסקית לבינה מלאכותית: שלב הבא הגיוני
• 🌍 דיווח על קיימות: כיצד KI תומך בחברות
• 📊 זיהוי פוטנציאל: תכנון אסטרטגי לשימוש ב- AI
• 🎓 הכשרה והדרכה נוספת: עובדים מוסמכים הם המפתח
• 🤝 שיתוף פעולה עם מומחים: תמיכה חיצונית בפרויקטים מצליחים של AI
• ⚖️ אתיקה ואחריות: שימוש ב- AI שקוף והוגן בחברה

#️⃣ hashtags: #ki #datenschutz #businessineintelligence #sutainative #אימון

מספרים, נתונים, עובדות ורקע: בינה מלאכותית - נקודת מבט של הכלכלה הגרמנית - תמונה: xpert.digital

כרגע אנו כבר לא מציעים את ה- PDF החדשים שלנו להורדה. אלה זמינים רק מבקשה ישירה.

עם זאת, ניתן למצוא את ה- PDF "בינה מלאכותית - נקודת מבט של הכלכלה הגרמנית" (96 עמודים) שלנו

📜🗺️ פורטל infotainment 🌟 (e.xpert.digital)

תַחַת

https://xpert.digital/x/ai- כלכלי

עם הסיסמה: XKI

נוֹף.

איך טכנולוגיות הנוף התעשייתי של קי גרמניה כתמונת סיכוי לייצוא חדשה: xpert.digital

AI & XR-3D-Rendering Machine: חמש פעמים מומחיות מ- xpert.digital בחבילת שירות מקיפה, R&D XR, PR & SEM-Image: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

🔍 ההתפתחות המתקדמת של בינה מלאכותית (AI) משנה את עולם העסקים במהירות ובקיימות. חברות שרוצות להשתמש בטכנולוגיות מהפכניות אלה ברווחיות צריכות לזהות בתחילה באופן שיטתי את הפוטנציאל באזורי הפעלה השונים שלהן וליצור סרגל זמן מקיף של AI על בסיס זה. גישה זו מאפשרת צעדים ממוקדים להבטיח יתרונות תחרותיים ולמצב את עצמם ביעילות בשוק.

🔍 ניתוח פוטנציאל תפעולי

השלב הראשון מורכב בניתוח מפורט של אזורי ההפעלה הקיימים כדי לקבוע אילו פונקציות ותהליכים יכולים להפיק תועלת מרבית מהיישום של AI. זה דורש הבנה מעמיקה של תהליכים ומבנים עסקיים משלך וכן ידע מעמיק בטכנולוגיות ה- AI הזמינות השונות. לתחומים כמו שירות לקוחות, לוגיסטיקה, ייצור, שיווק ומימון יש את כל הצרכים והפוטנציאל השונים לשימוש ב- AI.

לדוגמה, ניתן להשתמש ב- KI בטיפול לקוחות בצורה של צ'אט בוטים כדי להגביר את שביעות רצון הלקוחות ולהפחתת עלויות השירות. בלוגיסטיקה, AI יכולה לייעל את שרשראות האספקה ​​על ידי שימוש במודלים חזויים לניהול יעיל של מניות ולקצר את זמני המסירה. בייצור ניתן להשתמש במערכות אוטומטיות וטכנולוגיות תעשיות 4.0 כדי להגדיל את היעילות ולמזער את שיעור השגיאות. בשיווק ובמחלקת הכספים ניתן להשתמש בניתוח נתונים נרחב וכלים חזויים כדי לפתח וליישם אסטרטגיות יעילות.

📅 יצירת סרגל זמן AI

לאחר זיהוי הפוטנציאל, חשוב להעביר ממצאים אלה לסרטי זמן מובנים של AI. ציר זמן זה אמור לא רק לכלול פרויקטים קצרי טווח, אלא גם לקחת בחשבון חזיונות ומטרות ארוכות לטווח הארוך לשימוש ב- AI ברחבי החברה. לוח זמנים ממוקד מסייע בתעדוף יישום טכנולוגיות AI ולהקצות משאבים ביעילות.

בהתחלה, יש לקחת בחשבון פרויקטים של AI שמביאים הפחתה מהירה ועלות מיידית או יתרונות תחרותיים. אלה יכולים להיות פרויקטים המשפרים את פתרונות האוטומציה הקיימים או מגדילים את היעילות באזורים בהם ניתן לצפות במהירות להצלחות מדידות. היבט חשוב נוסף כאן הוא הכשרה וחינוך נוסף של העובדים כדי להבטיח שילוב חלק של הטכנולוגיות החדשות.

🌟 דוגמאות להצלחה בפועל

חברות רבות כבר פיתחו ויישמו גישות מוצלחות ליישום AI. דוגמה בולטת היא השימוש בלמידה במכונה באמזון. החברה משתמשת באלגוריתמים כדי לנתח את התנהגות הלקוחות ולייצר המלצות מוצרים בהתאמה אישית, מה שהביא לעלייה משמעותית במכירות. דוגמא נוספת היא ענף הרכב, בו משתמשים יצרנים כמו טסלה קי כדי לפתח רכבים לנהיגה עצמית המגדילים הן את האבטחה והן משפרות את חווית הנהיגה.

🛠 אתגרים ופתרונות

למרות היתרונות הרבים, יישום AI מביא גם אתגרים. אחד המכשולים הגדולים ביותר הוא ניהול ותחזוקה של כמויות גדולות של נתונים הנחוצים להכשרה של דגמי AI. כאן חשוב לפתח אסטרטגיית נתונים חזקה ולהבטיח כי איכות הנתונים גבוהה ונצפים הנחיות הגנת נתונים.

בעיה נוספת היא שילוב של טכנולוגיות חדשות בתשתיות IT קיימות. פירוש הדבר לעיתים קרובות יש לעדכן מערכות ישנות או אפילו להחליף אותו לחלוטין, הדורש השקעות ותכנון ניכר. יצירת ארכיטקטורת IT גמישה וניתנת להרחבה יכולה לתקן זאת ולקחת בחשבון התפתחויות עתידיות.

ההיבטים האתיים וקבלת העובדים ממלאים גם הם תפקיד חשוב. AI Technologies יכולות לעורר פחדים, להחליף משרות ולשנות את הכישורים הדרושים. לפיכך, תקשורת שקופה ותוכניות הכשרה מקיפות הם מכריעים ליצירת אמון ולהשיג את כוח העבודה לשינוי.

🌐 חזיונות עתידיים ואסטרטגיות ארוכות טווח

בטווח הארוך השימוש בטכנולוגיות AI פותח מגוון אפשרויות החורגות הרבה מעבר לרווחים לטווח הקצר. דוגמאות לפרויקטים של AI המכוונים לעתיד הם מערכות אוטונומיות שניתן להשתמש בהן בתחומים שונים כמו חקלאות, תחבורה ותכנון עירוני. מערכות כאלה צריכות להגדיל באופן דרסטי את הפוטנציאל, היעילות והקיימות.

תחום מכוון לעתיד נוסף הוא פיתוח מערכות קוגניטיביות המסוגלות לפתור בעיות מורכבות באופן עצמאי ולפתח פתרונות יצירתיים. ניתן להשתמש ביישומים כאלה במחקר מדעי או בפיתוח מוצרים, למשל, לקידום חידושים.

הקמת מחלקת מחקר ופיתוח, העוסקת באופן ספציפי בחקירה של טכנולוגיות AI חדשות ויישומיהם, יכולה להיות יתרון רב עבור חברות. מחלקה זו יכולה לנתח מגמות עתידיות, לזהות הזדמנויות חדשות ולהבטיח שהחברה תמיד נמצאת בחזית הפיתוח הטכנולוגי.

🎯 גישה אסטרטגית

יישום טכנולוגיות AI בחברות דורש גישה אסטרטגית המבוססת על ניתוח מעמיק של הפוטנציאל התפעולי וסר זמן של AI מובנה בבירור. חשוב להתחיל עם פרויקטים, להבטיח הצלחה קצרה לטווח הקצר ובמקביל יש חזון להתפתחויות לטווח הארוך. על ידי התגברות על אתגרים, כמו ניהול נתונים ושילוב במערכות קיימות, כמו גם על ידי התחשבות בהיבטים אתיים ושילוב עובדים, חברות יכולות להשתמש ביתרונות המגוונים של טכנולוגיות AI. בטווח הארוך, חידושי AI מציעים פוטנציאל עצום לעלייה ביעילות, תחומי עסקים חדשים ותועלת סוציאלית.

📣 נושאים דומים

• 🔍 זהה פוטנציאל בחברה: צעדים ראשונים להצלחות AI
• 🗓️ יצירת סרגל זמן מקיף של AI: תכנן, יישום, תועלת
• 🛠️ ניתוח פוטנציאל תפעולי: איפה AI עושה את ההבדל הגדול ביותר
• 🤖 דוגמאות להצלחה בפועל: יישומי AI שמשתלמים
•  📈 אתגרים בשילוב AI וכיצד לשלוט בהם
• 💡 פתרונות לאתגרי AI: ניהול נתונים, IT ועוד
• 📊 חזיונות עתידיים עם AI: אסטרטגיות ארוכות טווח ופוטנציאל
• Adsist
• 🧠 מערכות קוגניטיביות והשימושים המהפכניים שלהן האפשריים שלהן
• 📚 גישה אסטרטגית: יישום AI מוצלח באמצעות תכנון והדרכה

#️⃣ hashtags: #artificial evestic #strategy #innovation #datenmanagement

☑️ מומחה בתעשייה, כאן עם רכזת תעשייה משלה

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