Mikor teremt valódi értéket a mesterséges intelligencia? Útmutató vállalatoknak arról, hogy használjanak-e felügyelt mesterséges intelligenciát vagy sem – Kép: Xpert.Digital
Milliárdokat égetnek el mesterséges intelligenciára? Az MI-projektek 95%-a kudarcot vall - A menedzselt MI, mint játékváltoztató? Miért a kiszervezés a jobb stratégia sok vállalat számára?
A valóság a mesterséges intelligencia felhajtása mögött
A mesterséges intelligenciáról szóló vita fordulóponthoz ért a német vállalatoknál. Míg két évvel ezelőtt a technológiát elsősorban kísérleti eszköznek tekintették, ma a német vállalatok 91 százaléka tekinti a mesterséges intelligenciát kritikus fontosságúnak a jövőbeli üzleti modelljük szempontjából. Ez a drámai szemléletbeli változás konkrét számokban is tükröződik: Jelenleg a vállalatok 40,9 százaléka már használ mesterséges intelligenciát üzleti folyamataiban – ez jelentős növekedés a tavalyi 27 százalékhoz képest.
Mindazonáltal egy kulcsfontosságú kérdés továbbra is fennáll: Mikor teremt valódi értéket a mesterséges intelligencia, és hogyan mérhető ez a siker? A kijózanító valóság azt mutatja, hogy a befektetett dollármilliárdok ellenére a mesterséges intelligencia projektek túlnyomó többsége nem hozza meg a várt megtérülést. Egy MIT-tanulmány szerint a vállalatok generatív mesterséges intelligencia kísérleti projektjeinek 95 százaléka kudarcot vall, és nem ér el mérhető megtérülést.
Ez az eltérés az elvárások és a valóság között rávilágít arra, hogy a mesterséges intelligencia kezdeményezések sikere kevésbé függ a modellek technikai teljesítményétől, mint inkább a meglévő üzleti folyamatokba való stratégiai integrációtól és a gyakorlatból származó visszajelzések alapján történő folyamatos optimalizálás képességétől.
Alkalmas:
A valódi hozzáadott érték azonosítása és mérése
A mesterséges intelligencia sikerének mennyiségi értékelési kritériumai
A mesterséges intelligencia alkalmazások hozzáadott értéke különböző szinteken nyilvánul meg, és mindegyik szisztematikus mérést igényel. Az alapot a klasszikus ROI-képlet képezi: a befektetés megtérülése egyenlő a teljes haszon mínusz a teljes költség, osztva a teljes költséggel, szorozva 100 százalékkal. Ez az egyszerűsített nézet azonban nem elegendő a mesterséges intelligencia beruházások esetében, mivel mind a költségek, mind a hasznok összetettebb struktúrákat mutatnak.
A költségoldal nemcsak a licencek és a hardverek nyilvánvaló költségeit tartalmazza, hanem az adattisztítás, az alkalmazottak képzése és a folyamatos rendszerkarbantartás rejtett költségeit is. Különösen kritikusak a gyakran alábecsült változáskezelési költségek, amelyek akkor merülnek fel, amikor az alkalmazottaknak új munkafolyamatokat kell elsajátítaniuk.
Az előnyök oldalán különböző kategóriák különböztethetők meg: A költségmegtakarításon vagy a megnövekedett értékesítésen keresztül elért közvetlen pénzügyi előnyök a legkönnyebben számszerűsíthetők. Például egy kiskereskedő három éven belül 380 százalékos megtérülést ért el mesterséges intelligencia által támogatott készletoptimalizálással. Kevésbé nyilvánvaló, de gyakran értékesek a közvetett előnyök, mint például a jobb döntésminőség, a csökkent hibaszázalék vagy a megnövekedett ügyfél-elégedettség.
Működési kulcsmutatók, mint a siker mutatói
A pénzügyi mutatók mellett a működési mutatók is kulcsfontosságú szerepet játszanak a mesterséges intelligencia hozzáadott értékének értékelésében. A folyamatok hatékonysága az ismétlődő feladatok időmegtakarításával mérhető. Például a Microsoft 50 százalékkal csökkenteni tudta a manuális tervezési folyamatokat, és 75 százalékkal növelni az időben történő tervezést a mesterséges intelligencia által támogatott ellátási lánc optimalizálásával.
A hibacsökkentés egy másik kulcsfontosságú mutató. A mesterséges intelligencia által működtetett rendszerek számos területen felülmúlhatják az emberi döntések pontosságát, ami közvetlenül a költségek csökkenéséhez vezet a kevesebb átdolgozás és panasz révén. Egy pénzügyi szolgáltató egy éven belül 250 százalékos megtérülést ért el mesterséges intelligencia alapú csalásészlelés révén.
A mesterséges intelligencia megoldások skálázhatósága különleges előnyt kínál: megvalósítás után gyakran bővíthetők nagyobb adathalmazok vagy több felhasználási eset lefedésére a költségek arányos növekedése nélkül. Ezek a méretgazdaságossági előnyök jelentősen növelik a hosszú távú megtérülést (ROI).
Minőségi hozzáadott érték dimenziók
A mesterséges intelligencia nem minden előnyét lehet azonnal számszerűsíteni. Az adatvezérelt elemzések által lehetővé tett jobb döntéshozatali minőség jelentős hosszú távú értéket teremthet, még akkor is, ha ezt az értéket nehéz számszerűsíteni. A vállalatok a stratégiai tervezés javulásáról számolnak be, amikor mesterséges intelligenciára épülő piaci elemzéseket és előrejelzéseket használnak.
A munkavállalói elégedettség növekedhet, ha a mesterséges intelligencia átveszi az ismétlődő feladatokat, lehetővé téve az alkalmazottak számára, hogy a hozzáadott értékű tevékenységekre koncentráljanak. Ez a fluktuáció csökkenéséhez és a termelékenység növekedéséhez vezet, amelynek értéke végső soron pénzben is mérhető.
Az innováció és a versenyképesség további minőségi dimenziókat képvisel. Azok a vállalatok, amelyek sikeresen használják a mesterséges intelligenciát, új termékeket és szolgáltatásokat fejleszthetnek ki, vagy személyre szabhatják a meglévő ajánlataikat. Ezeket az innovációs hatásokat nehéz megjósolni, de átalakító hatással lehetnek az üzleti modellre.
A menedzselt mesterséges intelligencia, mint stratégiai lehetőség
A felügyelt mesterséges intelligencia szolgáltatások meghatározása és megkülönböztetése
A menedzselt mesterséges intelligencia szolgáltatások alternatívát kínálnak a mesterséges intelligencia megoldások független fejlesztésével és megvalósításával szemben. Egy specializált szolgáltató felelősséget vállal a teljes mesterséges intelligencia életciklusáért: a kezdeti koncepciótól a modellfejlesztésen át a folyamatos optimalizálásig és karbantartásig az éles környezetben.
Ez a megközelítés alapvetően eltér a hagyományos szoftver-as-a-service ajánlatoktól, mivel nemcsak a kész MI-eszközök biztosítását foglalja magában, hanem a stratégiai tanácsadást, az adatelőkészítést és az adott üzleti igényekhez való adaptálást is. A menedzselt MI-szolgáltató mind technikai, mind operatív felelősséget vállal a MI-alkalmazásokért.
A menedzselt mesterséges intelligencia előnyei és kihívásai
A menedzselt mesterséges intelligencia fő előnye a technikai bonyolultság csökkentése a felhasználó vállalat számára. Ahelyett, hogy saját MI-szakértelmet építenének ki, a vállalatok a szolgáltató speciális know-how-jára támaszkodhatnak. Ez csökkenti mind a kezdeti befektetést, mind a megvalósítási hibák kockázatát.
A felügyelt mesterséges intelligencia szolgáltatások rugalmassága és skálázhatósága lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy a mesterséges intelligencia használatát az igényeikhez igazítsák. Ez különösen előnyös a kis- és középvállalkozások számára, amelyeknek nincsenek erőforrásaik kiterjedt belső mesterséges intelligencia részlegek létrehozására.
A menedzselt mesterséges intelligencia azonban kihívásokat is jelent. A külső szolgáltatóktól való függőség a kritikus üzleti folyamatok feletti kontroll elvesztéséhez vezethet. A vállalatoknak gondosan mérlegelniük kell, hogy mely MI-alkalmazásokat szervezhetik ki versenyképességük veszélyeztetése nélkül.
Költségszerkezetek és megtérülési szempontok a felügyelt mesterséges intelligenciához
A menedzselt mesterséges intelligencia szolgáltatások jellemzően előfizetéses modelleken működnek, amelyek lehetővé teszik a kiszámítható havi vagy éves költségeket. Ez megkönnyíti a költségvetés-tervezést és csökkenti a pénzügyi kockázatot a házon belüli fejlesztésekhez képest, amelyek gyakran kiszámíthatatlan költségnövekedéssel járnak.
A menedzselt mesterséges intelligencia megtérülési számítása eltér a belső fejlesztésekétől. Bár a kezdeti befektetés általában alacsonyabb, folyamatos működési költségek merülnek fel. A többéves teljes költségelemzés gyakran azt mutatja, hogy a menedzselt mesterséges intelligencia szolgáltatások költséghatékonyabbak lehetnek a magasabb folyamatos költségek ellenére is, mivel gyorsabban valósulnak meg és alacsonyabb kockázattal járnak.
Függetlenség kontra felügyelt szolgáltatások
Az autonómiavita a mesterséges intelligencia alkalmazásokban
A független MI-fejlesztés és a menedzselt szolgáltatások közötti döntés alapvető kérdéseket vet fel a digitális szuverenitást illetően. Sok német vállalat szkeptikus a külső MI-szolgáltatóktól való függőségét illetően, különösen az amerikai vagy ázsiai szolgáltatóktól. Egy nemrégiben készült Bitkom-tanulmány szerint a német vállalatok 78 százaléka problémásnak találja az amerikai felhőszolgáltatóktól való függőségét.
Ezek az aggodalmak nem alaptalanok. A felhőalapú mesterséges intelligencia szolgáltatások kockázatokat jelentenek az adatvédelem, a megfelelés és a stratégiai kontroll szempontjából. Ugyanakkor hozzáférést biztosítanak kifinomult mesterséges intelligencia modellekhez is, amelyeket nehéz lenne belsőleg lemásolni.
Helyi mesterséges intelligencia, mint alternatíva a felhőfüggőségre
A helyszíni mesterséges intelligencia implementációk, ahol az adatokat kizárólag házon belüli szervereken dolgozzák fel, alternatívát kínálnak a felhőalapú függőségre. Ezek a megközelítések biztosítják a GDPR-megfelelőséget és a bizalmas vállalati adatok feletti maximális kontrollt.
A lokális MI előnyei közé tartozik az alacsony késleltetés, mivel nincs szükség adatátvitelre külső szerverekre, valamint a külső szolgáltatóktól és azok esetleges meghibásodásaitól való függetlenség. A lokális MI jobb választás lehet, különösen valós idejű alkalmazások vagy adatérzékeny területek esetén.
A helyszíni mesterséges intelligencia azonban kihívásokat is jelent. A megvalósításhoz és karbantartáshoz jelentős szakértelem szükséges, és a hardverbe és a személyzetbe történő kezdeti beruházás jelentős lehet. Ezenkívül a skálázhatóság gyakran korlátozott a felhőalapú megoldásokhoz képest.
Hibrid megközelítések kompromisszumként
Sok vállalat hibrid megoldásokat választ, amelyek ötvözik mindkét megközelítés előnyeit. A kritikus és adatérzékeny alkalmazásokat helyben futtatják, míg a kevésbé kritikus vagy számításigényes feladatokat kiszervezik a felhőszolgáltatásokba.
Ez a hibrid stratégia lehetővé teszi a kulcsfontosságú üzleti folyamatok feletti ellenőrzés fenntartását, miközben kihasználja a felhőszolgáltatások teljesítményét és költséghatékonyságát. Az architektúra összetettsége azonban jelentősen megnő, ami megfelelő felügyeleti kapacitásokat igényel.
🤖🚀 Felügyelt MI platform: Gyorsabb, biztonságosabb és intelligensebb MI megoldások UNFRAME.AI-val
Felügyelt mesterséges intelligencia platform - Kép: Xpert.Digital
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 kísérleti projekttől a gyártásig: Gyakorlati stratégiák a mesterséges intelligencia skálázására a kkv-knál
A skálázhatóság, mint a siker mutatója
A kísérleti projektektől a vállalati szintű megvalósításig
A mesterséges intelligencia alkalmazásai skálázhatóságának képességét a valódi hozzáadott érték egyik legfontosabb mutatójának tekintik. Sok vállalat a kísérleti fázisban ragad anélkül, hogy sikeresen átültetné mesterséges intelligencia kezdeményezéseit a rendszeres működésbe. A kísérleti projekteknek csak körülbelül 5 százaléka lép be a méretezett termelésbe.
A sikeres skálázáshoz nem csupán technikai kiválóságra van szükség. A szervezeti adaptációk, az alkalmazottak képzési programjai és a meglévő üzleti folyamatokba való integráció ugyanilyen kritikus fontosságú. A vállalatoknak olyan mesterséges intelligencia alapú irányítást kell létrehozniuk, amely meghatározza az adatminőség, a modellvalidáció és a kockázatkezelés szabványait.
Alkalmas:
A skálázás infrastrukturális követelményei
A skálázható MI-rendszerekhez robusztus IT-infrastruktúrára van szükség, amely lépést tud tartani a növekvő adatmennyiségekkel és az összetettebb követelményekkel. A felhőalapú megoldások gyakran előnyöket kínálnak a benne rejlő skálázhatóságuk révén, míg a helyszíni rendszerek további hardverberuházásokat igényelhetnek.
Az adatarchitektúra kulcsfontosságú szerepet játszik a skálázhatóságban. A mesterséges intelligencia rendszerek csak annyira jók, mint az adatok, amelyekkel dolgoznak. A vállalatoknak olyan kiváló minőségű adatkezelő rendszerekbe kell befektetniük, amelyek biztosítják mind az adatok minőségét, mind az elérhetőségét.
A sikeres skálázás metrikái
A mesterséges intelligencia skálázásának sikerét különféle mérőszámokkal lehet mérni. A kísérleti fázisból a termelési fázisba sikeresen áttért használati esetek száma közvetlen mutató. Ugyanilyen fontos az új mesterséges intelligencia alkalmazások megvalósításának sebessége is.
A felhasználók szervezeten belüli elfogadottsága egy másik kritikus tényező. A magas alkalmazotti elfogadási arány azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia által nyújtott megoldások valóban hozzáadott értéket teremtenek, és nem csupán technikai trükkök.
A gazdasági skálázhatóság tükröződik a felhasználási esetenkénti vagy feldolgozott adatpontonkénti költségek alakulásában. A sikeres mesterséges intelligencia-implementációk csökkenő határköltségeket mutatnak, mivel a fix költségek több alkalmazás között oszthatók el.
Iparág- és méretspecifikus sikertényezők
Mesterséges intelligencia alkalmazása vállalati méret szerint
A mesterséges intelligencia használata jelentősen eltér a vállalat méretétől függően. Míg a nagyvállalatok 56 százaléka használ mesterséges intelligenciát, a kis- és középvállalkozások esetében ez az arány mindössze 38 százalék, a mikrovállalkozások esetében pedig mindössze 31 százalék. Ez az eltérés az erőforrások eltérő elérhetőségével és a méretgazdaságossággal magyarázható.
A nagyvállalatok kiterjedtebb pénzügyi, technológiai és emberi erőforrásokkal rendelkeznek, ami megkönnyíti a mesterséges intelligenciába történő beruházásokat. A méretgazdaságosságból is jobban profitálnak, mivel a magas kezdeti beruházási költségek gyorsabban megtérülnek a nagyobb termelési volumenekkel.
A kisvállalkozások ezzel szemben erőforrásokkal kapcsolatos korlátokkal szembesülnek, amelyek akadályozzák az innovatív technológiák bevezetését. A korlátozott finanszírozási lehetőségek, a képzett személyzet hiánya és a magas kezdeti beruházások kihívása jelentős akadályt jelent.
Iparágspecifikus alkalmazási minták
A mesterséges intelligencia használata iparáganként jelentősen eltér. A reklámozásban és a piackutatásban a vállalatok 84,3 százaléka már használ mesterséges intelligenciát, ezt követik az IT-szolgáltatók 73,7 százalékkal, az autóipar pedig 70,4 százalékkal.
Ezek a különbségek tükrözik mind a digitális technológiák iránti affinitást, mind a specifikus alkalmazási lehetőségeket. A nagy mennyiségű adattal és szabványosított folyamatokkal rendelkező iparágak gyakran könnyebben bevezethetik és profitálhatnak a mesterséges intelligenciából.
A hagyományosabb iparágak, mint például a vendéglátás, az élelmiszeripar és a textilgyártás, továbbra is vonakodnak a mesterséges intelligencia bevezetésétől. Ez részben az alacsonyabb digitalizációs szintnek, részben pedig a releváns felhasználási esetek ismeretének hiányának tudható be.
Kockázatok és akadályok a sikerhez
Technikai és szervezési akadályok
A mesterséges intelligencia projektek kudarcának leggyakoribb okai kevésbé magukban a technológiában, mint inkább a szervezeti hiányosságokban rejlenek. A nem megfelelő adatok, az adatok elérhetőségének és minőségének hiánya, valamint a nem egyértelmű felelősségi körök gyakran vezetnek projektek leállásához.
A vállalatoknál a silóstruktúrák akadályozzák a sikeres mesterséges intelligencia bevezetését, mivel megakadályozzák a holisztikus folyamatszemléletet. A mesterséges intelligenciaprojektek interdiszciplináris együttműködést igényelnek az informatikai, az üzleti osztályok és a vezetőség között.
Az előnyök mérésének átláthatóságának hiánya további akadályt jelent. Világos KPI-k és sikerkritériumok nélkül sem a haladás nem mérhető, sem a fejlesztések nem azonosíthatók. Ez a vezetői támogatás csökkenéséhez, és végül a projekt leállításához vezet.
Megfelelőségi és irányítási kihívások
Az EU mesterséges intelligencia rendeletének 2024 augusztusi hatálybalépésével a megfelelési követelmények kritikus sikertényezővé váltak. A vállalatoknak biztosítaniuk kell, hogy mesterséges intelligencia alkalmazásaik megfeleljenek a szabályozási követelményeknek, ami további bonyolultságot és költségeket eredményez.
A megfelelő MI-irányítási struktúrák kialakításához egyértelmű felelősségi körök, szabványok és ellenőrzési mechanizmusok szükségesek. Sok vállalat alábecsüli az ilyen szervezeti kiigazításokhoz szükséges erőfeszítéseket.
Az etikai irányelvek és az átláthatóság egyre fontosabbá válik a mesterséges intelligencia alapú döntéshozatalban, mind a megfelelés, mind az alkalmazottak és az ügyfelek körében az elfogadottság szempontjából. A szükséges kompetenciák és folyamatok kiépítése időt és erőforrásokat igényel.
A jövőbeni kilátások és trendek
A német mesterséges intelligencia piac fejlődése
A német mesterséges intelligencia piac jelentős gyorsulást tapasztal. A vállalatok beruházási hajlandósága folyamatosan növekszik: 82 százalékuk tervezi növelni mesterséges intelligencia-költségvetését a következő tizenkét hónapban, több mint a felük legalább 40 százalékkal.
Ezt a fejlődést az a növekvő felismerés vezérli, hogy a mesterséges intelligencia már nem opcionális, hanem a versenyképesség előfeltételévé válik. A vállalatok 51 százaléka úgy véli, hogy a vállalatoknak nincs jövőjük mesterséges intelligencia használata nélkül.
Technológiai fejlesztések és új alkalmazási területek
A különböző adattípusokat, például szöveget, képeket és hangot kombinálva feldolgozni képes multimodális mesterséges intelligencia rendszerek áttörést hoznak a széles körű elterjedés küszöbén. Ezek a technológiák új alkalmazási területeket nyitnak meg, és jelentősen javíthatják a meglévő megoldásokat.
Az automatizált gépi tanulás és a kód nélküli platformok demokratizálják a mesterséges intelligencia technológiáihoz való hozzáférést. Még a mélyreható műszaki szakértelemmel nem rendelkező vállalatok is egyre inkább profitálhatnak a mesterséges intelligenciából.
A mesterséges intelligencia DevOps folyamatokba való integrálása, más néven AIOps, átalakítja az IT-műveletek irányításának módját. Az IT-folyamatok előrejelzésével és automatizálásával a vállalatok növelhetik a hatékonyságot és csökkenthetik az állásidőt.
Alkalmas:
Stratégiai ajánlások a vállalatok számára
A vállalatoknak a mesterséges intelligencia stratégiájukat a hosszú távú értékteremtéssel, nem pedig a rövid távú hatékonyságnövekedéssel kell összehangolniuk. Az adatminőségbe és a szervezeti kiigazításokba való befektetés gyakran fontosabb, mint a legjobb algoritmusok kiválasztása.
A belső mesterséges intelligencia készségek fejlesztése továbbra is kritikus fontosságú, még felügyelt szolgáltatások használata esetén is. A vállalatoknak meg kell érteniük, hogyan működik a mesterséges intelligencia, és mely használati esetek relevánsak az üzleti tevékenységük szempontjából.
Az iteratív megközelítés, amely kis, mérhető lépésekkel halad, csökkenti a kockázatokat és lehetővé teszi a folyamatos tanulást. A kísérleti projekteket már a kezdetektől fogva skálázhatóvá kell tervezni.
A megfelelő partnerek kiválasztása, legyen szó akár menedzselt szolgáltatásokról, akár tanácsadásról, gyakran meghatározza a sikert vagy a kudarcot. A vállalatoknak bizonyított szakértelmet és iparágspecifikus tapasztalatot kell keresniük.
Gyakorlati megvalósítás és mérési koncepciók
AI ROI keretrendszer fejlesztése
A befektetésarányos megtérülés mérésére szolgáló strukturált keretrendszer az üzleti célok egyértelmű meghatározásával és mérhető KPI-kká való lefordításával kezdődik. Ennek tartalmaznia kell mind a sikert vagy kudarcot jelző vezető mutatókat, mind a hosszú távú hatásokat mérő késleltető mutatókat.
A mesterséges intelligencia bevezetése előtti alapmérések kulcsfontosságúak a későbbi sikerértékeléshez. A kezdeti helyzet pontos ismerete nélkül a fejlesztések nem számszerűsíthetők.
A mérési koncepció rendszeres felülvizsgálata és módosítása szükséges, mivel mind a mesterséges intelligencia rendszerek, mind az üzleti követelmények folyamatosan fejlődnek. A megtérülés mérését iteratív folyamatnak, nem pedig egyszeri tevékenységnek kell tekinteni.
Különböző vállalati típusok megvalósítási stratégiái
A kis- és középvállalkozásoknak egyértelműen meghatározott felhasználási esetekkel kell kezdeniük, amelyek gyors sikert tesznek lehetővé. A felhőalapú megoldások vagy a felügyelt szolgáltatások segíthetnek a kezdeti beruházások korlátozásában.
A nagyvállalatok párhuzamos kísérleti projekteket indíthatnak különböző területeken a szinergiák azonosítása és a legjobb gyakorlatok kidolgozása érdekében. Egy központi MI-kompetencia létrehozása felgyorsíthatja a vállalatszintű skálázást.
A vállalat méretétől függetlenül kritikus fontosságú az üzleti osztályok bevonása a kezdetektől fogva. A mesterséges intelligencia projekteket nem szabad pusztán informatikai kezdeményezéseknek tekinteni, hanem inkább üzletvezérelt átalakítási projekteknek.
A mesterséges intelligencia alapvetően átalakíthatja a német vállalatokat és új versenyelőnyöket teremthet. A siker azonban nem kizárólag a választott technológiától függ, hanem a stratégiai megközelítéstől, a szervezeti megvalósítástól, valamint a folyamatos méréstől és optimalizálástól. A menedzselt MI-szolgáltatások értékes lehetőséget jelenthetnek, különösen azoknak a vállalatoknak, amelyek gyorsan szeretnék kihasználni a mesterséges intelligencia előnyeit anélkül, hogy kiterjedt belső szakértelmet építenének ki.
A házon belüli fejlesztés és a külső szolgáltatások közötti döntést az adott üzleti igények, a rendelkezésre álló erőforrások és a stratégiai célok alapján kell meghozni. A technológiai döntésnél fontosabb a mérhető üzleti értékre való következetes összpontosítás, valamint a mesterséges intelligenciarendszerek folyamatos adaptálására és fejlesztésére való hajlandóság.
Töltse le Unframe 2025-ös vállalati mesterséges intelligencia trendjelentését
Töltse le Unframe 2025-ös vállalati mesterséges intelligencia trendjelentését
Kattints ide a letöltéshez:
Tanács - Tervezés - Végrehajtás
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.
a kapcsolatot velem Wolfenstein ∂ Xpert.Digital
hívj +49 89 674 804 (München) alatt