Az AI használatának jelenlegi állapota a vállalatokban: Az AI produktív megvalósításának kihívásai

Az elmélet és a gyakorlat között: A modern AI technológia rejtett gyengeségei

A mesterséges intelligencia (AI) az utóbbi években lenyűgöző fejlesztésen ment keresztül, és számos alkalmazási területen inspirálja képességeiket. Ennek ellenére sok vállalat szembesül azzal a paradox helyzetgel, hogy az AI rendszerek elsajátíthatják az összetett feladatokat, de gyakran kudarcot vallnak az állítólag egyszerű kihívások miatt. Az elméleti potenciál és a gyakorlati megvalósítás közötti eltérés fontos kérdéseket vet fel, amelyeket részletesebben megvilágítunk ebben a cikkben.

Alkalmas:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

Az AI -használat jelenlegi állapota a vállalatokban

A mai munka világban egyre több és több alkalmazott egyre normálissá válik az AI eszközök, például a CHATGPT integrálására a mindennapi munkájukba. Ez a szelektív felhasználás általában olyan feladatokat tartalmaz, mint az internetes kutatás, a szöveges fordítások vagy a kisebb szoftverkód -szakaszok írása. Különösen a nagyvállalatokban a házon belüli AI portálok kialakultak, amelyek lehetővé teszik a jogi és az adatvédelemnek megfelelő hozzáférést a külső hangmodellekhez, vagy megkönnyítik a belső üzleti ismeretekhez való hozzáférést.

A jelenlegi tanulmányok azt mutatják, hogy a nagy német vállalatok 35% -a már használja az AI technológiákat, míg a kis- és középvállalatoknál az elfogadási arány jelentősen alacsonyabb, mintegy 12%. Ezek a számadatok egyértelművé teszik, hogy az AI egyre inkább beköltözik a vállalati világba, de még mindig messze nem valósul meg. Különösen feltűnő, hogy az AI -eszközök egyre növekvő elterjedése ellenére az AI valójában az üzleti folyamatok alapvető javulásához vezette a példákat.

Az AI alkalmazási területei a vállalatokban

Az AI jelenlegi felhasználása a vállalatokban elsősorban a következő területekre összpontosít:

1. Ügyfélszolgálat: Automatizált visszacsatolási elemzések és AI csevegőbotok az ügyfelek igényeinek gyorsabb és hatékonyabb teljesítéséhez.
2. Szöveg- és képpozíció: AI eszközök a szövegek, képek és videók gyorsabb és olcsóbb létrehozásához a marketing, a hírlevél és az egyéb tartalmak számára.
3. Találkozók: Olyan programok, amelyek rögzítik, írják és összefoglalják a videohívásokat, és támogatják őket a találkozó megtalálásában.
4. Toborzás: A hatékonyság növelése és az időmegtakarítás a folyamatok toborzásában az AI-alapú előválasztás és az alkalmazások elemzése révén.
5. Monitoring: A folyamatok megfigyelése, a hibaforrások korai felismerése és a közelgő tendenciák, valamint a kampányok értékelésében történő támogatás.

E változatos lehetséges felhasználások ellenére az AI transzformáló hatása a vállalati folyamatokra gyakran marad az elvárások mögött. Az elméleti potenciál és a gyakorlati megvalósítás közötti eltérés az alapvető kihívásokat jelzi, amelyek túlmutatnak az új technológiák szokásos bevezető nehézségeiben.

Az AI termelékenységi paradoxonja

Érdekes módon a tanulmányok azt mutatják, hogy az AI eszközök, például a CHATGPT, akár 40%-kal növelhetik az irodai dolgozók termelékenységét, különösen szövegek és más kreatív feladatok létrehozásakor. A független minősítések átlagosan 18%-ot erősítik meg. Ezek a számok nyilvánvalóan ellentmondásban vannak a sikeres vállalati szintű AI-átalakítások kis számával.

Ez a paradoxon részben magyarázható azzal a ténnyel, hogy az AI -eszközök szelektív használata az egyes alkalmazottak számára növelheti az egyéni termelékenységüket, de nem vezet automatikusan az üzleti folyamatok átfogó átalakulásához. Az AI sikeres integrációja a vállalati folyamatokba nem csupán az eszközök biztosítását igényli - ez alapvető átgondolást igényel a munka megszervezésének és végrehajtásának módjában.

A különbség a szelektív felhasználás és a valós átalakulás között

Az AI eszközök szelektív használata az egyes alkalmazottak számára a helyi hatékonyság növekedéséhez vezethet, de gyakran elszigetelten marad, és nem vezet a vállalati folyamatok szisztémás átalakulásához. A valódi AI -átalakulás viszont magában foglalja az AI stratégiai integrációját a vállalat alapvető folyamatain, és alapvető változásokhoz vezet a munka és az üzleti modellek módjában.

Az IBM Business Institute tanulmánya szerint az AI -t integráló vállalatok az átalakulási folyamatba gyakran sikeresebbek, mint a versenytársak. Az ilyen átalakulás azonban nem csupán az új technológiák végrehajtását igényli -ez megköveteli a vállalati stratégiák és kultúrák megváltoztatását. Ezek a mély változások sok olyan vállalatot jelentenek, amelyek jelentős kihívásokkal rendelkeznek, amelyek túlmutatnak a tisztán műszaki szempontokon.

Az AI végrehajtásának központi akadályai

A kudarc okai vagy az AI -projektek késleltetett bevezetése a vállalatokban változatos és összetett. Az alábbiakban megvizsgáljuk a legfontosabb akadályokat:

1. Adat minősége és elérhetősége

Az AI végrehajtásának egyik legnagyobb kihívása az adatok minősége és rendelkezésre állása. Az AI rendszerek ugyanolyan jóak, mint az adatok, amelyekről képzettek. Számos vállalat küzd a strukturálatlan vagy helytelen adatokkal, amelyek jelentősen befolyásolhatják az AI alkalmazások hatékonyságát.

Egy jelenlegi tanulmány azt mutatja, hogy a vállalatok 42% -a azt jelzi, hogy AI-projektjeik több mint fele késleltette az adatszolgáltatás problémáit, vagy nem hozta meg a reményt a reményt. Azoknál a vállalatoknál, amelyekben adataik kevesebb mint fele központosul, a sikertelen vagy késleltetett AI projektek jelentése miatt az értékesítés 68% -a.

Az adatok minőségének kihívásai a következők:

• Adatok silókban a különböző osztályokon
• Következetlen adatformátumok
• Az AI képzés történelmi adatok hiánya
• Adatvédelmi és biztonsági aggályok, amelyek korlátozzák az adathozzáférést

2. képzett szakemberek hiánya

Az illetékes adattudományi csapat létrehozása sok vállalat számára jelentős akadályt jelent. Az AI technológia piaca még mindig korai szakaszban van, és az AI szakértők iránti kereslet az utóbbi években hirtelen növekedett, míg a rendelkezésre álló szakemberek száma nem volt képes lépést tartani ezzel a növekedéssel.

A LinkedIn -jelentés szerint az AI szakértők iránti kereslet 74% -kal nőtt az elmúlt négy évben. Különösen a kis- és közepes méretű vállalatoknak nehézségekbe ütközik a szükséges szakértők megtalálása és finanszírozása. A németországi vezetőknek csak 25% -a érzi magát jól felkészült az AI -re, míg a globális átlag csak 8%.

A képzett munkavállalók hiányának elkerülése érdekében a vállalatoknak:

• Fektessen be meglévő alkalmazottaik képzésébe
• A külső szakértők konzultációja
• Hozzon létre egy tudáscsere kultúráját

3. Integráció a meglévő rendszerekkel

Az AI megoldások integrálása a meglévő informatikai infrastruktúrákba sok vállalat számára komoly kihívásokat jelent. Különösen az AI integrációjára nem tervezett régebbi rendszerek jelentős problémákhoz vezethetnek. A kihívások között szerepel:

• Elavult infrastruktúra, amely nem felel meg a modern AI követelményeinek
• A szabványos interfészek hiánya a zökkenőmentes kapcsolatokhoz
• Összeegyeztethetetlen adattároló rendszerek
• Az infrastruktúra modernizációjával kapcsolatos magas költségek

Egy felmérés szerint az adatok központilag kezelő vállalatok 67% -a alkalmazza műszaki erőforrásainak több mint 80% -át az adatvezetékek karbantartása érdekében. Ez a magas erőforrás -kötés a karbantartási feladatokhoz akadályozza az innovatív AI megoldások fejlesztését és megvalósítását.

4. Nem egyértelmű célok és elvárások

Az AI projektek gyakori hibája az egyértelmű és mérhető célok hiánya. A vállalatok gyakran az AI kezdeményezéseket indítják anélkül, hogy pontosan meghatároznák, amit elérni akarnak. Ez irreális elvárásokhoz és végül csalódásokhoz vezet, ha az AI nem nyújtja a kívánt eredményeket.

A világos, reális és mérhető célok meghatározása elengedhetetlen az AI projektek sikeréhez. A vállalatoknak fel kell kérdezniük magukat:

• Milyen konkrét problémát kell megoldania az AI?
• Hogyan lehet mérni a sikert?
• Mely forrásokra van szükség a végrehajtáshoz?
• Melyik időkeret reális?

5. Elfogadás és kulturális változás

Az AI technológiák bevezetése félelmet válthat ki a munkahelyi veszteségektől vagy a munkavállalók fokozott munkaterhelésétől. Ezért a jó változáskezelés elengedhetetlen az elfogadás megteremtéséhez és az átalakulás sikeres megtervezéséhez.

A Top Management támogatása központi szerepet játszik ebben. A menedzsment szint elkötelezettsége nélkül nehéz lesz biztosítani a szükséges erőforrásokat és végrehajtani a szükséges szervezeti változásokat. A munkavállalók képzése és továbbképzése szintén döntő jelentőségű az AI -átalakulás sikerének biztosításához.

B2B beszerzés: ellátási láncok, kereskedelem, piacok és AI-támogatott beszerzés az ACCIO.com-IMAGE-val: XPert.Digital

Bővebben itt:

• Keressen termékeket és a B2B betekintést az AI / tanácsadással és támogatással

Sikeres példák: Amikor az AI átalakítja az üzleti folyamatokat

A számos kihívás ellenére vannak olyan vállalatok, amelyek sikeresen használják az AI -t üzleti folyamataik átalakításához. Ezek a példák azt mutatják, hogy az AI megfelelő stratégiájával és végrehajtásával valójában alapvető javulásokhoz vezethet.

Siemens: prediktív karbantartás a termelésben

A Siemens a KI -t használja a prediktív karbantartás (előre -kereső karbantartás) megvalósításához a gyártási folyamatokban. A gépekből és rendszerekből származó nagy mennyiségű adat elemzésével a Siemens korai szakaszban felismeri a lehetséges hibákat, és proaktívan megtervezi a karbantartási intézkedéseket. Ez minimalizálja az állásidőt és növeli a termelékenységet. A Siemens AI rendszerei folyamatosan megtanulják, mi javítja az előrejelzések pontosságát az idő múlásával.

JP Morgan: Csalások elismerése a pénzügyi szektorban

A JP Morgan az AI -t használja a pénzügyi tranzakciók csalásmintáinak felismerésére. Az AI valós időben hatalmas mennyiségű tranzakciós adatot elemez, és azonosítja a gyanús tevékenységeket, amelyek a csalásokat jelezhetik. A JP Morgan segített ennek a technológiának a pénzügyi szolgáltatások biztonságának növelésében és a pénzügyi veszteségek csökkentésében. Az AI-alapú rendszerek képesek alkalmazkodni az új csalásmintákhoz, ami folyamatosan javítja a csalások felismerésének hatékonyságát és pontosságát.

Beiersdorf: AI innovációk a bőrápolási területen

A BeiersDorf bőrápoló társaság innovációs menedzsmentje elősegíti a trendkészítő AI eszközök használatát. A társaság kísérleti funkciót vett fel az IT és a speciális osztályok között az AI technológiák hatékony végrehajtása érdekében. 2019 -ben a hamburgi alapú társaság bevezetett egy intelligens chat -botot, amelyet később a CHATGPT belső példánya egészített ki. Ezen generatív AI rendszerek célja, hogy kibővítse és ne cserélje ki a munkavállalók erősségeit.

Ezek a példák azt mutatják, hogy az AI valójában alapvetően javíthatja az üzleti folyamatokat. Az ilyen sikereknek azonban jól átgondolt stratégiát, elegendő erőforrást és mély megértést igényelnek az AI végrehajtásának technológiai és szervezeti szempontjainak mind a technológiai és szervezeti szempontjainak.

Megoldási megközelítések a sikeres AI -átalakuláshoz

Az AI végrehajtásának és a sikeres átalakulás elérésének kihívásainak leküzdése érdekében a vállalatok különféle stratégiákat folytathatnak:

1. Szilárd tervezés és egyértelmű cél

A szilárd tervezés a sikeres AI projektek alapja. Az elején a célok egyértelmű meghatározása van: mit kell pontosan elérni az AI megoldással? Ehhez szükség van a társaság jelenlegi technológiai feltételeinek és folyamatainak átfogó tényleges elemzésére. A megfelelő adatforrások kiválasztása és az adatminőség biztosítása szintén döntő jelentőségű.

A tervezési folyamatnak iteratívnak kell lennie, rendszeres ellenőrzésekkel és kiigazításokkal, hogy rugalmasan reagálhasson a változásokra. A vállalatoknak először a kisebb, jól meghatározott projektekre kell összpontosítaniuk, amelyek lehetővé teszik a gyors sikereket, és alapul szolgálnak az átfogóbb átalakulásokhoz.

2. Agilis módszerek az AI megvalósításához

A szoftverfejlesztésből ismert agilis módszerek szintén előnyei vannak az AI projektek végrehajtásakor. Az iteratív fejlesztési folyamatok és a rendszeres visszajelzések révén a projektcsoportok gyorsan reagálhatnak az új követelményekre és eredményekre. A Scrum és a Kanban az agilis megközelítések példái, amelyek lehetővé teszik a rövid fejlesztési ciklusok és sprintek révén fókuszált és rugalmas módszert.

Ez a megközelítés különösen fontos az AI -projekteknél, mivel ezeket gyakran társítják a bizonytalanságokkal és a változó követelményekkel. Rendszeres ellenőrzésekkel és kiigazításokkal a vállalatok biztosíthatják, hogy AI -projektjeik folyamatban maradjanak, és biztosítsák a kívánt eredményeket.

3. Hatékony változáskezelés

Az AI bevezetése mély változásokat hoz a munkafolyamatokban és a vállalati struktúrákban. A szilárd változáskezelés tehát nélkülözhetetlen az ellenállás csökkentésére és a munkavállalók elfogadásának növelésére. Fontos, hogy az összes érdekelt felet egy korai szakaszba vonja be, és átláthatóan kommunikáljon az AI -projektek céljain és előnyein.

A képzés és a továbbképzés központi szerepet játszik az alkalmazottak felkészítésében az AI -vel való együttműködésre és a félelmek csökkentésére. Az alkalmazottak aktív részvételének köszönhetően az átalakulási folyamatban a vállalatok nemcsak csökkenthetik az ellenállást, hanem értékes visszajelzéseket és ötleteket is szerezhetnek az AI megoldások optimalizálására.

4. AI kompetenciák építése

A képesített szakemberek hiányának elkerülése érdekében a vállalatoknak befektetniük kell a belső AI kompetenciák létrehozásába. Ez különféle intézkedésekkel érhető el:

• A meglévő alkalmazottak képzése az AI szempontból releváns készségekkel
• AI szakértők beállítása a kulcspozíciókhoz
• Együttműködés a külső tanácsadókkal és szolgáltatókkal
• Partnerségek az egyetemekkel és kutatóintézetekkel

Az AI projektek sikeréhez elengedhetetlen egy interdiszciplináris csapat létrehozása, amely ötvözi a műszaki know-how-t és az ipari ismereteket. A különböző perspektívák kombinálásával a vállalatok biztosíthatják, hogy AI -megoldásaik technikailag szilárd és üzleti szempontból relevánsak legyenek.

5. Az adatinfrastruktúra fejlesztése

Mivel az adatminőség és a rendelkezésre állás központi kihívása az AI végrehajtásában, a vállalatoknak befektetniük kell az adatinfrastruktúra fejlesztésébe. Ez magában foglalja:

• Az adat silók konszolidációja és egy központi adatbázis létrehozása
• Az adatminőség -kezelési folyamatok végrehajtása
• Méretezhető és rugalmas adat -architektúra kiépítése
• Az adatvédelem és a biztonság biztosítása

A szilárd adatinfrastruktúra képezi a sikeres AI -projektek alapját, és lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy kiaknázzák adataik teljes potenciálját. Az adatkezelésbe és a kormányba történő befektetéssel a vállalatok biztosíthatják, hogy AI rendszereik magas színvonalú és releváns adatokon alapuljanak.

Alkalmas:

• Független AI platformok mint stratégiai alternatíva az európai vállalatok számára

Az AI jövője a vállalatokban

Az AI -átalakulás az elkövetkező években továbbra is felgyorsul, és a mindennapi élet és a munka szerves részévé válik. Az új technológiák elmosódnak a digitális és a fizikai világ közötti határokhoz, és innovatív lehetőségeket kínálnak a hálózat létrehozására, a dolgok létrehozására vagy a jobb együttmûködésre.

Személyre szabott AI asszisztens

Ami az egyszerű eszközökkel kezdődött, mint például a Chatgpt, sokkal erősebbé válik: a személyre szabott AI ügynökök játékváltókká válnak. Ezek az AI -asszisztensek egyre inkább megváltoznak az egyéni igényekre, és az, ahogyan az emberek kezelik a mindennapi életüket, és a munka életük komolyan megváltozik.

A személyi asszisztensektől kezdve, akik segítenek az alkalmazottaknak kezelni az idejüket, hogy testreszabják az AI elemzéseket-ezek a személyre szabott ügynökök lehetőséget adnak a felhasználóknak, hogy saját adataikat behozzák, és olyan betekintést és funkciókat kínáljanak, amelyeket korábban csak a jelentős pénzügyi forrásokkal rendelkező nagyvállalatok számára tartottak fenn.

Az AI integrálása az üzleti folyamatokba

Az AI integrálása az üzleti folyamatokba a jövőben még zökkenőmentes és átfogóbb lesz. Az AI és a meglévő üzleti folyamatmodellek kombinálásával az AI technológiák bevezetése a vállalatokba megkönnyíti, mint valaha. Az AI technológiák integrációja közvetlenül egy grafikus BPMN modellezéssel történik, ami azt jelenti, hogy az üzleti adatok intelligensen összekapcsolhatók az üzleti folyamatokkal.

Ez az integráció lehetővé teszi a rutin feladatok automatizálását és az üzleti folyamatok optimalizálását, ami a hatékonyság és a termelékenység növekedéséhez vezet. Azok a vállalatok, amelyek ebbe az integrációba korán fektetnek be, stratégiai előnyt kapnak versenytársaikkal szemben.

A verseny előnye az AI -n keresztül

Az AI egyre növekvő elterjedésével a vállalatok a jövőben két kategóriába sorolhatók: azok, akik hatékonyan használják az AI -t, és azokat, akik megmaradnak. Azok a vállalatok, amelyek korán befektetnek a képzésbe és a megfelelő infrastruktúrába, stratégiai előnyt kapnak, és kipróbálhatják, mi működik, és mi nem a gyakorlatban.

A Chatt és más AI eszközök integrálása a vállalatokba előbb vagy utóbb dönt a versenyképességről. Bárki, aki bezárja az új technológiákat, legalább hosszú távon nem lesz képes uralkodni a versengő vállalatokkal szemben - ezt a tapasztalatot már a digitalizálás terén.

Új gondolkodás az AI megoldásokhoz

Az AI produktív megvalósításának kihívásai a vállalatokban sokszínűek és összetettek. Ezek a műszaki akadályoktól, például az adatminőségtől és a meglévő rendszerekkel való integrációtól kezdve a képzett szakemberek hiányáig, a szervezeti szempontokig, például a nem egyértelmű célokig és a munkaerő elleni ellenzékig terjednek.

Az az egységesség, amellyel a vállalatok kudarcot vallnak az AI -n keresztüli valódi átalakulással, mély problémát jeleznek. Nemcsak az új technológiák bevezetéséről szól, hanem egy alapvető átgondolásról, az IT -megoldások megtervezésének és megvalósításának módjáról.

A sikeres AI -átalakulásokhoz holisztikus megközelítést igényel, amely figyelembe veszi a technológiai, a szervezeti és a kulturális szempontokat. A vállalatoknak újra gondolkodniuk kell, és nem tekintik az AI -t izolált eszköznek, hanem stratégiájuk szerves részének.

A jövő azoknak a vállalatoknak tartozik, amelyek sikertelenül integrálni az AI -t üzleti folyamataikba, és létrehozni a folyamatos innováció és az alkalmazkodás kultúráját. Világos célok, agilis módszerek, hatékony változáskezelés, AI kompetenciák és szilárd adatinfrastruktúra kiépítése révén a vállalatok legyőzhetik az AI megvalósításának kihívásait, és kihasználhatják ennek az átalakító technológiának a teljes potenciálját.

Az AI produktív megvalósítása új gondolkodást igényel - az elszigetelt technológiai projektektől távol a holisztikus átalakulásig, amely egyformán figyelembe veszi az embereket, a folyamatot és a technológiát. Ez az egyetlen módja annak, hogy legyőzzék az elméleti potenciál és az AI gyakorlati megvalósítása közötti szakadékot, és valódi versenyelőnyöket érjenek el.

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

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus