Autonóm MI és vállalati rendszerek, mint versenyelőny: Miért nem elegendőek a MI asszisztensek?

Felejtsük el a mesterséges intelligencia asszisztenseit: Miért a jövő az autonóm rendszereké?

Drága játéktól az autonóm értékteremtőig: Miért kell újragondolni a mesterséges intelligencia forradalmát?

A globális gazdaság mesterséges intelligencia aranylázon megy keresztül: Csak tavaly 30-40 milliárd dollár közötti összeg áramlott generatív mesterséges intelligencia rendszerekbe. A digitális átalakulás csillogó homlokzata mögött azonban egy csendes válság fortyog. Miközben a vállalatok rekordsebességgel vezetnek be mesterséges intelligencia asszisztenseket és chatbotokat, a termelékenység ígért ugrása sok helyen nem valósul meg. Ehelyett a vállalatok a „munkafolyamatokkal” – a digitális adatzsúfoltsággal, amely több időbe kerül, mint amennyit megtakarít – és a kísérleti projektekkel küzdenek, amelyek soha nem válnak működőképessé. A kijózanító eredmény: a vállalatok 95 százaléka még nem tapasztal mérhető megtérülést a befektetésére (ROI).

Ez a cikk feltárja a vállalatok által jelenleg elkövetett strukturális hibákat, és bemutatja, miért zsákutca az MI-asszisztensek egyszerű bevezetése. Az igazi forradalom nem a parancsokra váró chatbotokban rejlik, hanem az „ügynöki MI-ben” – olyan autonóm rendszerekben, amelyek proaktívan kezelik a folyamatokat és önállóan törekszenek a céljaik elérésére.

Tudja meg az alábbiakban, miért fontosabbak a tiszta folyamatszabványok a legújabb algoritmusoknál, miért határozza meg az adatminőség a sikert vagy a kudarcot, és melyik hatlépéses stratégia teszi lehetővé a vállalatok számára, hogy a mesterséges intelligencia trükkjeiről a valódi, autonóm értékteremtésre váltsanak. Azok, akik megértik ezt a paradigmaváltást, döntő versenyelőnyre tesznek szert, mielőtt a jelenlegi hype-buborék kipukkadna.

A nagy illúzió: Milliárdok a határtermelékenység-növekedésért

A vállalati világ jelenlegi mesterséges intelligencia általi átalakulása egy olyan mintát követ, amelyet a gazdaságtörténészek felismernek. A hatalmas beruházások nem egyértelmű stratégiákba ütköznek, a technológiai eufória ütközik a működési valósággal, és a megtérülések elmaradnak a várakozásoktól. Ami felszínesen digitális forradalomnak tűnik, közelebbről megvizsgálva költséges kísérletnek bizonyul, amely a résztvevők többsége számára marginális hozamot biztosít.

A számok magukért beszélnek. A vállalatok világszerte 30 és 40 milliárd dollár közötti összeget fektettek be generatív MI-rendszerekbe, mégis ezeknek a szervezeteknek a 95 százaléka nem számolt be mérhető megtérülésről ezekre a befektetésekre. Egy részletes MIT-tanulmány, amely mintegy 300 nyilvános MI-implementációt vizsgált 2025 januárja és júniusa között, és 153 vezetőt kérdezett meg különböző iparágakból, még riasztóbb képet tárt fel: a kezdeti kísérleti projekteknek csak öt százaléka éri el a valódi üzleti értéket teremtő produktív állapotot. A kutatók a „GenAI-szakadék” kifejezést alkották meg erre a jelenségre – alapvető különbséget jelent a mesterséges intelligenciából ténylegesen profitáló vállalatok kis csoportja és a végtelen kísérleti fázisokban rekedt nagy többség között.

Különösen sokatmondó a „munkafolyamat-elmaradás” problémája, ahogy a BetterUp Labs és a Stanford Social Media Lab kutatói nevezik, a rosszul megvalósított mesterséges intelligencia kezdeményezések széles körben elterjedt következményét. Ez a mesterséges intelligencia által generált tartalomra utal, amely felületesen professzionálisnak tűnik, de teljesen tartalmatlan. A megkérdezett teljes munkaidős alkalmazottak negyven százaléka kapott ilyen digitális hulladékot a vizsgálati időszak alatt; átlagosan az összes munkatartalom 15,4 százaléka tartozik ebbe a kategóriába. Minden egyes munkafolyamat-elmaradás átlagosan két óra utómunkát igényel alkalmazottanként – megfejtést, kutatást és tisztázást –, ami érintett személyenként havi 186 eurós termelékenységkiesést jelent. Az eredmény nemcsak pénzügyi veszteség, hanem a kollégák közötti bizalom mérhető csökkenése, valamint az ilyen tartalmakat megosztók kompetenciájának és megbízhatóságának alacsonyabb érzékelése is.

Ezek a hibák nem a hibás technológia, hanem a megvalósítás strukturális hibáinak eredményei. A hiba elsődleges forrása nem magában a mesterséges intelligenciában rejlik, hanem abban, hogy a technológiát megfelelő szervezeti, eljárási és stratégiai előkészítés nélkül próbálják bevezetni. A vállalatok nagymértékben alábecsülik az integráció, az irányítás és a skálázódás követelményeit. Miközben a legmodernebb algoritmusokba fektetnek be, figyelmen kívül hagyják azokat az alapvető előfeltételeket, amelyek lehetővé tennék azok hatékony alkalmazását.

A vakfolt: Miért jelentik a folyamatszabványok az igazi problémát?

Itt egy paradox minta bontakozik ki: Miközben a vállalatok sietve integrálják a generatív mesterséges intelligenciát az infrastruktúrájukba, elhanyagolják a folyamatoptimalizálás alapvető munkáját. Ez egy gyakori stratégiai hiba a digitalizált gazdaságban. Az első kulcsfontosságú felismerés tehát az, hogy az autonóm rendszerekre való áttérés nem kezdődhet a technológiával – a folyamatokkal kell kezdődnie.

Egy közepes méretű gyártóvállalat, amely egy integrált ERP rendszer bevezetésével optimalizálta raktárgazdálkodását, termeléstervezését és ügyfélszolgálatát, figyelemre méltó eredményeket ért el: a készletszintek 20 százalékkal csökkentek, a termelékenység jelentősen nőtt, és az ügyfél-elégedettség javult a gyorsabb válaszidők miatt. A döntő elem itt nem egy fejlett mesterséges intelligencia megoldás volt, hanem inkább az átgondolt szabványosítás és a központosított adattárolás. A legtöbb vállalat, amely megpróbálja integrálni a mesterséges intelligencia rendszereket a kaotikus folyamatkörnyezetbe, az ellenkezőjét éri el: a rendetlenséget magasabb technológiai szinten állandósítja.

A gazdasági valóság egyértelmű: minden egyes dollár után, amelyet a vállalatok generatív mesterséges intelligenciába fektetnek, átlagosan öt dollárt költenek adatelőkészítésre. Ez az arány jól szemlélteti az MI bevezetésének valódi költségproblémáját. Nem a modellek használata drága, hanem az adatok, amelyeket használható állapotba kell hozni. A megkérdezett vállalatok 55 százaléka az adatminőség javítását jelölte meg a folyamatoptimalizálás második legnagyobb potenciáljaként. Ehhez azonban először is széleskörű adatszabványosításra, az elavult adatkészletek megtisztítására és egységes adatirányítási struktúrák létrehozására van szükség – mindezek olyan feladatok, amelyek gyorsaságot igényelnek, de időt vesznek igénybe.

Azok a vállalatok, amelyek sikert arattak a mesterséges intelligencia rendszerekkel, következetes sorrendet követnek: Először szabványosítják folyamataikat, egyértelmű követelményeket és mérhető sikermutatókat határoznak meg, és csak ezután vezetnek be automatizálási megoldásokat. Egy pénzügyi szolgáltató 50 százalékkal tudta csökkenteni a feldolgozási idejét a jóváhagyási munkafolyamatok strukturált automatizálásával. Egy másik cég jelentősen csökkenteni tudta a minőségellenőrzés hibaszázalékát a szisztematikus folyamatoptimalizálás révén – nem generatív mesterséges intelligencia, hanem szilárd alapokra épülő intelligens folyamatautomatizálás révén.

A következő lépés: Autonóm rendszerek a reaktív asszisztensek helyett

Míg a generatív MI-asszisztensek fokozott termelékenységi eszközökként működnek – jobbak a szöveggenerálásban, a kódjavaslatokban és a gyors problémamegoldásban –, az igazi érték az autonóm rendszerekben rejlik, amelyek nem várnak felhasználói utasításokra, hanem proaktívan törekszenek a célok elérésére és a folyamatok összehangolására. Az ágentikus MI alapvető elmozdulást jelent: eltávolodva a reaktív eszközöktől az autonóm ágensek felé, amelyek független döntéseket hoznak, összetett folyamatokat koordinálnak a rendszerhatárokon átívelően, és folyamatosan tanulnak a visszajelzésekből.

A technológiai különbség pontos. Míg a hagyományos szoftverek pontos utasításokat követnek, és a generatív mesterséges intelligencia válaszol a kérdésekre, az ágentikus rendszerek valódi autonómiával és célorientáltsággal rendelkeznek. Például egy ágentikus mesterséges intelligencia rendszer képes önállóan elemezni egy hibás ügyfélszolgálati esetet, releváns információkat gyűjteni több adatforrásból, azonosítani a kiváltó okot, megoldást megvalósítani, értesíteni az ügyfelet, és optimalizálni a rendszert hasonló esetekre – mindezt további útmutatás nélkül. Ezzel szemben egy mesterséges intelligencia asszisztens minden lépésnél megerősítést vagy új kérdést igényel.

A tapasztalati sikertörténetek jelentősek. Az Ocado raktárüzemeltető átalakította a komissiózási rendszerét több ezer összekapcsolt raktári robot telepítésével, amelyeket mesterséges intelligencia által vezérelt algoritmusok vezéreltek. Az eredmény: a komissiózási hatékonyság több mint 300 százalékkal nőtt a manuális raktárakhoz képest, miközben a hibaszázalék egyidejűleg 0,05 százalék alá csökkent. Ez nem marginális termelékenységnövekedés – ez működési kiválóság. Egy pénzügyi vállalat, amely mesterséges intelligencia által vezérelt ügynököket használ a biztonsági jegyek kezelésére, 70 százalékkal csökkentette a megoldás átlagos idejét, így az informatikai csapatok a stratégiai projektekre koncentrálhattak.

Azok a vállalatok, amelyek következetesen autonóm rendszereket építettek ki, egységes mintát mutatnak: akár 70 százalékkal is csökkenthetik a válaszidőket, egy százalék alá csökkenthetik a hibaszázalékot, és a fáradtság jelei nélkül lehetővé teszik a 24/7-es működést. Bevált esettanulmányok 40 százalékos folyamathatékonyság-növekedést dokumentáltak az átfutási idők egyidejű 60 százalékos csökkenésével. A kritikus előfeltétel azonban továbbra is állandó: Ezek a rendszerek csak szabványosított, megbízható folyamatok és kiváló minőségű adatok alapján működnek.

A stratégiai dimenzió: A mesterséges intelligenciának az üzleti stratégiából kell származnia

A jelenlegi MI-átalakítások egyik strukturális problémája, hogy ezeket gyakran a vállalati stratégiától elszigetelt technológiai projektekként indítják el. A vállalatok azért vezetnek be MI-rendszereket, mert a versenytársak ezt teszik, vagy mert a felhajtás sürgősségérzetet kelt. Az eredmény széttagolt, átfogó koncepció nélküli MI-kezdeményezések, az erőfeszítések megkettőzése, a szinergiák hiánya és elszigetelt technológiai megoldások, amelyek nem alkotnak koherens értékteremtést.

A legsikeresebb vállalatok következetes diagnózisa azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia alapú átalakulás öt integrált dimenziót igényel: stratégiát, szervezetet, technológiát, irányítást és kultúrát. Az átalakulási vezetők mind az ötre nagy hangsúlyt fektetnek a mesterséges intelligencia kontextusában. Ezzel szemben az empirikus elemzések azt sugallják, hogy e dimenziók egyikét sem lehet elhanyagolni anélkül, hogy veszélyeztetnénk a mesterséges intelligencia alapú átalakulás sikerét. A kiváló technológiára és a gyenge szervezeti struktúrára való támaszkodás kudarchoz vezet. A kulturális összehangolás nélküli világos stratégia hatástalan marad.

A stratégiai komponensnek meg kell előznie a technológiát. Minden mesterséges intelligenciával kapcsolatos kezdeményezésnek szisztematikusan a vállalat vállalati és digitális stratégiájából kell származnia. A következetesség csak akkor érhető el, ha egyértelmű, hogy a vállalat milyen célokat követ az autonóm rendszerekkel, és ezek hogyan járulnak hozzá az átfogó jövőképhez. Erre építve egy koherens célzott működési modell határozza meg a szervezet, a folyamatok, a technológia és az adatok kölcsönhatását, ezáltal megteremtve az alapot az autonóm rendszerek osztályok közötti hatékonyságához.

A pozitív megtérüléssel rendelkező vállalatok következetesen arról számolnak be, hogy 74 százalékuk mérhető megtérülést ér el az első évben, és sokan már három-hat hónap után produktív működésre váltanak. Ez azonban csak akkor lehetséges, ha létezik egy egyértelmű stratégiai horgonyfunkció. Németország ebben a tekintetben élen jár: a megkérdezett vállalatok 89 százaléka számolt be arról, hogy sikeresen monetizálta mesterséges intelligencia beruházásait, ami jelentősen meghaladja a 66 százalékos globális átlagot. Ez a német vállalati kultúrában a folyamatok szabványosításának és a minőségorientációnak az erősebb hagyományának köszönhető.

A szervezeti emelő: A változásmenedzsment mint az átalakulás alapja

A technológia önmagában nem hoz változást – az emberek igen. Ezt az egyszerű felismerést gyakran figyelmen kívül hagyják a jelenlegi MI-eufóriában. Az élénk MI-kultúra megteremti azt a keretet, amelyben az alkalmazottak megértik, elfogadják és aktívan alakítják a változást. Az autonóm rendszereket nemcsak a folyamatokba, hanem az értékekbe, a gondolkodásmódokba és a rutinokba is rögzíti.

A sikeres vállalatok következetes, ötlépéses megközelítést alkalmaznak a változásmenedzsmentben. Az első lépés a tudatosság és az oktatás: az alkalmazottaknak és a vezetőknek meg kell érteniük, hogy miért relevánsak az autonóm rendszerek, és hogyan járulnak hozzá a stratégiai célok eléréséhez. Ezt workshopok, képzések és tájékoztató rendezvények révén érik el. A második lépés a mesterséges intelligencia kompetenciáinak célzott fejlesztése – mind a technikai készségek, mind a konkrét üzleti kontextusok megértése terén. A személyre szabott képzési programok és a külső szakértőkkel való együttműködés alapvető szerepet játszanak ebben.

A harmadik lépés a struktúrák és folyamatok adaptálása. A vállalatoknak fel kell készülniük arra, hogy megkérdőjelezzék a hagyományos munkamódszereket, és új, agilisabb megközelítéseket alkalmazzanak. Ez magában foglalhatja új kommunikációs csatornák bevezetését, a döntéshozatali folyamatok adaptálását vagy a munkafolyamatok alapvető átalakítását. A negyedik lépés a kulturális integráció: Az autonóm rendszereket nem külső elemként, hanem a vállalati kultúra szerves részének kell tekinteni. Ehhez nyitott és innovatív gondolkodásmódra van szükség, amely felismeri az adatok értékét és az adatvezérelt döntéshozatalban rejlő lehetőségeket. Végül az ötödik lépés a vezetés példamutatáson keresztüli előmozdítása. A vezetők kulcsszerepet játszanak, és nemcsak a víziót és a stratégiát kell meghatározniuk, hanem meg kell testesíteniük az autonóm, mesterséges intelligencia által vezérelt kultúra értékeit is.

Egy gyakorlati példa szemlélteti ennek a megközelítésnek a hatékonyságát: Egy közepes méretű gyártóvállalat mesterséges intelligenciával működő prediktív karbantartási rendszert vezetett be. Egy átfogó változáskezelési megközelítés révén, amely tájékoztató üléseket, képzéseket és az alkalmazottak aktív bevonását is magában foglalta, a vállalat nemcsak csökkenteni tudta az állásidőt, hanem jelentősen növelni tudta az autonóm rendszerek elfogadottságát és lelkesedését a munkaerő körében. Az alkalmazottak integrálása az átalakítási folyamatba kulcsfontosságúnak bizonyult a siker szempontjából.

A jelenlegi kihívások jól mutatják, miért olyan kritikus ez a kulturális szempont. A mesterséges intelligencia projektek gyakran elszakadnak a vállalati stratégiától, hiányzik belőlük egy átfogó, stratégiailag megalapozott vízió, amely iránymutatást adna. A széttöredezett mesterséges intelligencia kezdeményezések az erőfeszítések megkettőzéséhez és a szinergia hiányához vezetnek. Alapvető fontosságú egy olyan élő kultúra, amely az autonóm rendszereket olyan eszközökként értelmezi, amelyekkel feladatokat delegálhatnak az emberektől az intelligens rendszereknek – nem fenyegetésként, hanem a magasabb értékű tevékenységek felszabadításának eszközeként.

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• A menedzselt mesterséges intelligencia megoldás - Ipari mesterséges intelligencia szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatások, az ipar és a gépészet szektorában

A technológiai valóság: Építészet az alkalmazás előtt

Az autonóm rendszereket sikeresen skálázó vállalatok egy kulcsfontosságú szempontban különböznek a sikertelen megvalósításoktól: először az architektúrát építik fel, majd az alkalmazásokat. A fordított megközelítés – először az egyes használati esetek, majd az átfogó infrastruktúra – elszigetelt fejlesztéshez, technológiai inkonzisztenciákhoz és hatalmas költségekhez vezet a későbbi integráció során.

Egy robusztus MI-architektúrának számos követelménynek kell megfelelnie. Stabilnak kell lennie, és legalább öt évig életképesnek kell maradnia, ahogy a környező technológiai környezet fejlődik. Biztonságosnak kell lennie, zéró bizalomra épülő megközelítéseket kell alkalmaznia, ahol minden ügynöki műveletet validálnak, és minden adathozzáférést auditálnak. Zökkenőmentesen integrálódnia kell a meglévő IT-környezetbe anélkül, hogy destabilizálná azokat. És rugalmas modellválasztást kell lehetővé tennie – a klasszikus gépi tanulási megközelítésektől a legmodernebb nyelvi modellekig – szállítóhoz kötöttség nélkül.

A „mesterséges intelligencia működési modelljének” koncepciója, mint skálázható platform a mesterséges intelligencia produktív telepítéséhez a teljes vállalaton belül, a gyakorlatban sikeresnek bizonyult. Egy ilyen operációs rendszer autonóm rendszerek számára számos kritikus funkciót kínál: Rendszerhatárokon átívelő szolgáltatásokat irányít, emberközpontú mechanizmusokat biztosít, ahol az emberek validálhatják a kritikus döntéseket, és kezdettől fogva integrálja az irányítási struktúrákat. Az autonómia és az ellenőrzés közötti egyensúly elengedhetetlen – az ágenseknek képesnek kell lenniük merész döntéseket hozni, de soha nem szabad ellenőrizetlenül cselekedniük.

A többügynökös rendszerek, amelyekben több specializált MI-ügynök működik együtt összehangolt módon összetett feladatok megoldása érdekében, a jelenlegi technológiai lehetőségek határait jelentik. Egy példa az ellátási láncból: az egyik ügynök a készletet, a másik a logisztikát, a harmadik a kereslet-előrejelzéseket kezeli – mindezt szinkronizálva, a megosztott adatok és célok alapján. Ez az architektúra lehetővé teszi a skálázhatóságot, a rugalmasságot és a mélyebb problémamegoldást.

Egy másik kritikus pont az adatminőség, amely elősegítheti vagy akadályozhatja a folyamatot. A megkérdezett vállalatok 67 százaléka az adatminőséget jelölte meg az ágensalapú rendszerek skálázásának legnagyobb akadályaként. Ez nem pusztán technikai probléma – hanem szervezeti jellegű is. A kiváló minőségű adatok szabványosítás, irányítás és folyamatos monitorozás révén jönnek létre. A vállalatoknak robusztus adatkezelési stratégiákat kell bevezetniük, amelyek magukban foglalják a folyamatos tisztítást és a hibaészlelést. Az automatizálás is szerepet játszik itt, mivel a manuális adattisztítás nem hatékony és hibákra hajlamos.

A bevezetési modell: Szekvenálás a Big Bang helyett

Azok a vállalatok, amelyek sikeresen skálázták az autonóm rendszereket, egy bevált bevezetési modellt követnek. Nem azzal kezdik, hogy egyszerre automatizálják az összes folyamatot. Ehelyett egy strukturált, szekvenciális megközelítést alkalmaznak. A klasszikus sorrend: marketing, majd értékesítés, majd adminisztráció, végül értékteremtő folyamatok. Ez számos előnnyel jár. A kevésbé kritikus területeken elért korai sikerek lendületet és kulturális elfogadottságot generálnak. A vállalat gyorsan megtanulja, hogy mely architekturális megközelítések működnek, és milyen problémák merülnek fel. A nem kritikus folyamatokban felmerülő problémák az üzleti működés veszélyeztetése nélkül korrigálhatók.

Ez a sorrend azonban egyértelmű sikermutatókat és irányítási struktúrákat igényel. A folyamatok sebességét, az adatminőséget, a felhasználói elfogadottságot, a költségellenőrzést és a hatékonyságnövekedést folyamatosan mérni kell. Szisztematikus monitorozás nélkül lehetetlen különbséget tenni a valódi előrelépés és a látszólagos hatékonyság között. Azok a vállalatok, amelyek ezt a fegyelem-alapú megközelítést követik, az automatizált folyamatok feldolgozási idejének 50 százalékos csökkenéséről, az egy százalék alatti hibaarányról és jelentős költségmegtakarításról számolnak be.

Egy négyszakaszos megvalósítási megközelítés hatékonynak bizonyult. Az első fázis a tervezésből és elemzésből áll: az automatizálandó folyamatok azonosításából és rangsorolásából, a KPI-k meghatározásából, valamint az egyes folyamatok üzleti esettanulmány-elemzéséből. A második fázis a megfelelő eszközök és technológiák kiválasztását foglalja magában – a rugalmasság kulcsfontosságú, hogy elkerüljük a zárt megoldásokhoz való ragaszkodást. A harmadik fázis a megvalósítás és a tesztelés, párhuzamos dokumentációval és iteratív tanulással. A negyedik fázis a folyamatos monitorozás és optimalizálás, automatizált életciklus-kezeléssel.

A kellemetlen igazság: A mesterséges intelligencia iránti felhajtás ki fog törni

A jelenlegi mesterséges intelligencia eufóriája valószínűleg egy valóságellenőrzésnek ad majd otthont. Ez nem egy pesszimista forgatókönyv, hanem egy realisztikus, a technológiai ciklusokon és a piaci dinamikán alapuló forgatókönyv. Bármi, ami nem hoz egyértelműen mérhető megtérülést (ROI), eltűnik, vagy az „MI-ezotéria” kategóriájába kerül – homályos koncepciókká, gyakorlati üzleti alkalmazások nélkül. A mesterséges intelligencia téle nem garantált, de valószínűsíthető az elmozdulás a felfújt elvárásokról a mérhető termelékenység felé.

Ez az időbeli eltolódás aránytalanul nagy hatással lesz azokra a vállalatokra, amelyeknek nincs egyértelmű stratégiájuk, nem szabványosították folyamataikat, és nem alakították ki az adatgazdálkodást. Ezek a vállalatok továbbra is kísérleti projektekben fognak ragadni. Azok, akik ma vállalják a folyamatok szabványosításának, az adatok előkészítésének és a szervezeti átalakításnak a nehéz munkáját, három-öt éven belül sokkal nagyobb versenyelőnnyel fognak rendelkezni, mint mindenki más.

Az átalakulás sebességét a technológia elérhetősége is meghatározza. Míg néhány évvel ezelőtt egy vállalatnak két-három évre volt szüksége ahhoz, hogy egy mesterséges intelligencia kezdeményezést a koncepciótól a gyártásig eljuttasson, a jelenlegi adatok azt mutatják, hogy ez a folyamat a magasan strukturált vállalatoknál három-hat hónapra is lerövidülhet. Ez tovább fokozza a lemaradókra nehezedő nyomást. A stratégiai cselekvésre rendelkezésre álló időablakok szűkülnek.

Sikertényező elemzés: Miért nyernek egyes vállalatok?

Az autonóm rendszerekkel mérhető sikereket elért vállalatok következetes jellemzőkkel rendelkeznek. Az úgynevezett „ügynöki mesterséges intelligencia korai alkalmazóinak” 87 százaléka egyértelmű megtérülésről számolt be – ami jelentősen meghaladja a 74 százalékos átlagot. Ez a csoport tudatosan fekteti be jövőbeli mesterséges intelligencia-költségvetésének legalább 50 százalékát specializáltabb ügynöki rendszerekbe, a generatív mesterséges intelligencia asszisztensek helyett.

Sikerarányuk jelentősen magasabb. Negyvenhárom százalékuk pozitív eredményeket ér el az ügyfélélmény terén (szemben az átlagos 36 százalékkal), negyvenegy százalékuk számol be javulásról a marketingben (szemben a 33 százalékkal), negyven százalékuk javulásról a biztonsági műveletekben (szemben a 30 százalékkal), és harminchét százalékuk a szoftverfejlesztés terén elért előrelépésről számolt be (szemben a 27 százalékkal). Ezek a számok nem mondanak ellent annak az állításnak, hogy nagyobb siker is lehetséges – azt mutatják, hogy ez a siker nem véletlen.

Ezen sikeres vállalatok legmeglepőbb jellemzője a felkészülésben mutatott türelmük és a skálázásban mutatott türelmetlenségük. Hónapokat fektetnek a folyamatelemzésbe, az adatszabványosításba és az architektúra tervezésébe, mielőtt elkezdenék az automatizálási megoldások fejlesztését. De miután az alapok a helyükön vannak, agresszívan skáláznak. Egy olyan vállalat, amely három hónapot tölt az architektúrával, a következő kilenc hónapban tíz vagy tizenöt folyamatot automatizálhat. Egy olyan vállalat, amelynek nincs egyértelmű architektúrája, amely azonnal az egyes folyamatautomatizálásokkal kezdi, egy év múlva három vagy négy elszigetelt, inkompatibilis megoldással fog rendelkezni.

Gyakorlati útmutató: Strukturált átalakulási út

Azoknak a vállalatoknak, amelyek sikeresen át szeretnének állni az autonóm rendszerekre, egy bevált utat kell követniük, amely eltér a jelenlegi MI-eufóriától. Az első lépés a folyamatokkal kezdeni, nem a technológiával. Minden vállalatnak vannak rutinszerű folyamatai, amelyek még mindig kaotikusak vagy optimalizálatlanok. Ezen folyamatok szabványosítása – a lépések dokumentálása, a szűk keresztmetszetek azonosítása és a redundanciák kiküszöbölése – alapvető munka, de abszolút elengedhetetlen.

A második lépés a stratégia tisztázása, a mesterséges intelligenciától függetlenül. Mi szeretne lenni a vállalat öt év múlva? Mik az üzleti céljai? Hogyan járul hozzá az automatizálás ezeknek a céloknak az eléréséhez? Ez nem túl csillogó vagy technikai, de elengedhetetlen. Az egyértelmű stratégia nélküli vállalatok olyan MI-rendszereket fognak építeni, amelyekre senkinek sincs szüksége.

A harmadik lépés a vállalat összekapcsolódó folyamatok rendszereként való megértése. Nem elszigetelt részlegekként vagy rendszerekként, hanem olyan munkafolyamatok hálózataként, amelyek értéket teremtenek az ügyfelek számára. Ekkor merül fel a kritikus kérdés: Hogyan tudnának ezek a folyamatok önállóan működni? Mire lenne szükség? Ez közvetlenül az adatszabványok, az integrációs követelmények és az irányítási struktúrák azonosításához vezet.

A negyedik lépés a mesterséges intelligencia architektúrájának és automatizálásának valódi szakértelmének megszerzése. Ez fejleszthető belsőleg vagy külsőleg is megvásárolható, de nem hagyható ki. A ma meghozott építészeti döntések évekre meghatározzák a technológiai lehetőségeket. Az itt elkövetett hibák költségesek és hosszú távú kijavítást igényelnek.

Az ötödik lépés a szisztematikus végrehajtás. Először felépíted az architektúrát, majd lépésről lépésre végighaladsz az üzleti folyamatokon. A bevált sorrend a marketing, majd az értékesítés, az adminisztráció, végül pedig az alapvető értékteremtő területek. Minden egyes iterációval a vállalat gyorsabbá válik, mert az architektúra stabil, és a csapatok tapasztalatot szereznek. Az első sikeres automatizálás után a továbbiak sokszor gyorsabbak lesznek.

A hatodik lépés a rugalmasság megőrzése. A ma optimalizált folyamatok hat hónapon belül teljesen elavulttá válhatnak, mert az üzleti követelmények megváltoznak, vagy az új technológiák más lehetőségeket nyitnak meg. Az architektúrának modulárisnak és visszafordíthatónak kell lennie; az automatizálásoknak gyorsan adaptálhatónak kell lenniük. Ez különbözteti meg a sikeres transzformációkat a sikertelenektől.

Következtetés: A versenyelőny a rendszer képességeiben rejlik

A központi tézist – miszerint egyetlen ismert vállalat sem tett valódi előrelépést az elszigetelt MI-asszisztensek terén, míg azok a vállalatok, amelyek képesek autonóm rendszereket tisztán, megbízhatóan és megismételhetően telepíteni, jelentős versenyelőnyre tesznek szert – kiterjedt empirikus bizonyítékok támasztják alá. A jövő azoké lesz, akik az elejétől a végéig autonóm rendszerekkel tudják felépíteni értékláncukat – nem technológiai kiegészítésként, hanem integrális működési elvként.

Ez egy alapvető különbség. Az asszisztensek segítenek az alkalmazottaknak gyorsabban dolgozni. Az autonóm rendszerek megváltoztatják a vállalkozások működését. Az egyik megközelítés fokozatos, a másik strukturális. A jelenlegi MI-eufória elmúlik, és beköszönt a valóság. Akkor világossá válik, hogy azok a vállalatok, amelyek ma keményen dolgoznak a folyamataikon, az adatminőségükön és a szervezeti képességeiken az autonóm rendszerek skálázása érdekében, domináns helyzetben vannak. Mindenki más drága technológiai ereklyékkel fog rendelkezni, amelyek pénzbe kerülnek, és nem hoznak megtérülést – vagy akkor kezdik meg az utat, amikor a lehetőségek ablaka már lényegesen szűkebb, mint ma.

A valóban autonóm vállalati rendszerekre való áttérés elsősorban nem technikai probléma – hanem stratégiai, szervezeti és kulturális probléma. Azok, akik ezt megértik és ennek megfelelően cselekszenek, alakítják majd a következő évtizedet.

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

 

Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.

Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nagyon várom a közös projektünket.

 

 

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron