Keadaan penggunaan AI saat ini di perusahaan: Tantangan dalam implementasi produktif AI

Antara Teori dan Praktek: Kelemahan Tersembunyi dari Teknologi AI Modern

Buatan Kecerdasan (AI) telah mengalami perkembangan yang mengesankan dalam beberapa tahun terakhir dan menginspirasi keterampilan mereka di berbagai bidang aplikasi. Namun demikian, banyak perusahaan dihadapkan pada situasi paradoks bahwa sistem AI dapat menguasai tugas -tugas kompleks, tetapi sering gagal karena tantangan yang seharusnya sederhana. Perbedaan antara potensi teoretis dan implementasi praktis ini menimbulkan pertanyaan penting yang akan kita jelaskan secara lebih rinci dalam artikel ini.

Cocok untuk:

• AI Integrasi platform AI independen dan lintas-data untuk semua masalah perusahaan

Keadaan penggunaan AI saat ini di perusahaan

Di dunia kerja saat ini, menjadi normal bagi semakin banyak karyawan untuk mengintegrasikan alat AI seperti chatgpt ke dalam pekerjaan sehari -hari mereka. Penggunaan selektif ini biasanya mencakup tugas -tugas seperti penelitian internet, terjemahan teks atau penulisan bagian kode perangkat lunak yang lebih kecil. Di perusahaan besar khususnya, portal AI in-house telah menjadi mapan yang memungkinkan akses hukum dan perlindungan data ke model suara eksternal atau memfasilitasi akses ke pengetahuan bisnis internal.

Studi saat ini menunjukkan bahwa 35% perusahaan besar Jerman sudah menggunakan teknologi AI, sedangkan untuk perusahaan kecil dan menengah tingkat adopsi secara signifikan lebih rendah sekitar 12%. Angka -angka ini memperjelas bahwa AI semakin pindah ke dunia korporat, tetapi masih jauh dari diterapkan di seluruh papan. Sangat mengejutkan bahwa meskipun penyebaran alat AI yang semakin meningkat, jumlah contoh di mana AI sebenarnya menyebabkan peningkatan mendasar dalam proses bisnis tetap sangat rendah.

Area khas penerapan AI di perusahaan

Penggunaan AI saat ini di perusahaan terutama berfokus pada bidang -bidang berikut:

1. Layanan Pelanggan: Analisis umpan balik otomatis dan bot obrolan AI untuk pemenuhan kebutuhan pelanggan yang lebih cepat dan lebih efisien.
2. Posisi Teks dan Gambar: Alat AI untuk pembuatan teks, gambar, dan video yang lebih cepat dan lebih murah untuk pemasaran, buletin, dan konten lainnya.
3. Rapat: Program yang merekam, menulis, dan merangkum panggilan video dan mendukung mereka dalam menemukan janji temu.
4. Perekrutan: Meningkatkan efisiensi dan menghemat waktu dalam proses perekrutan melalui pra-pemilihan dan analisis aplikasi berbasis AI.
5. Pemantauan: Proses pemantauan, deteksi dini sumber kesalahan dan tren yang akan datang serta dukungan dalam evaluasi kampanye.

Terlepas dari berbagai kemungkinan penggunaan ini, efek transformatif AI pada proses perusahaan sering kali tetap berada di belakang harapan. Perbedaan antara potensi teoritis dan implementasi praktis menunjukkan tantangan mendasar yang melampaui kesulitan pengantar teknologi baru.

Paradoks produktivitas AI

Menariknya, penelitian menunjukkan bahwa alat AI seperti chatgpt dapat meningkatkan produktivitas pekerja kantor hingga 40%, khususnya saat membuat teks dan tugas kreatif lainnya. Peringkat independen mengkonfirmasi rata -rata 18%. Angka-angka ini bertentangan dengan sejumlah kecil transformasi AI yang sukses di seluruh perusahaan.

Paradoks ini sebagian dapat dijelaskan oleh fakta bahwa penggunaan selektif alat AI oleh karyawan individu dapat meningkatkan produktivitas masing -masing, tetapi tidak secara otomatis mengarah pada transformasi komprehensif proses bisnis. Integrasi AI yang sukses dalam proses perusahaan membutuhkan lebih dari sekadar penyediaan alat - itu membutuhkan pemikiran ulang mendasar dalam cara bagaimana pekerjaan diatur dan dieksekusi.

Perbedaan antara penggunaan selektif dan transformasi nyata

Penggunaan selektif alat AI oleh karyawan individu dapat menyebabkan peningkatan efisiensi lokal, tetapi seringkali tetap terisolasi dan tidak mengarah pada transformasi sistemik dari proses perusahaan. Transformasi AI yang nyata, di sisi lain, mencakup integrasi strategis AI dalam proses inti perusahaan dan mengarah pada perubahan mendasar dalam cara kerja dan model bisnis.

Menurut sebuah studi oleh IBM Institute for Business Value, perusahaan yang mengintegrasikan AI ke dalam proses transformasi mereka seringkali lebih sukses daripada pesaing mereka. Namun, transformasi seperti itu membutuhkan lebih dari sekadar menerapkan teknologi baru -ini membutuhkan perubahan dalam strategi dan budaya perusahaan. Perubahan mendalam ini menghadirkan banyak perusahaan dengan tantangan besar yang melampaui aspek teknis murni.

Hambatan sentral untuk implementasi AI

Alasan kegagalan atau keterlambatan pengenalan proyek AI di perusahaan beragam dan kompleks. Hambatan terpenting diperiksa di bawah ini:

1. Kualitas dan ketersediaan data

Salah satu tantangan terbesar dalam mengimplementasikan AI adalah kualitas dan ketersediaan data. Sistem AI sama baiknya dengan data tempat mereka dilatih. Banyak perusahaan berjuang dengan data yang tidak terstruktur atau salah, yang secara signifikan dapat merusak efektivitas aplikasi AI.

Sebuah studi saat ini menunjukkan bahwa 42% perusahaan menunjukkan bahwa lebih dari setengah proyek AI mereka telah ditunda karena masalah dengan penyediaan data atau belum membawa hasil yang diharapkan. Untuk perusahaan di mana kurang dari setengah data mereka terpusat, 68% dari penjualan karena laporan proyek AI yang gagal atau tertunda.

Tantangan di bidang kualitas data meliputi:

• Data dalam silo di berbagai departemen
• Format data yang tidak konsisten
• Kurangnya data historis untuk pelatihan AI
• Perlindungan data dan masalah keamanan yang membatasi akses data

Kurangnya spesialis yang memenuhi syarat

Pembentukan tim sains data yang kompeten adalah rintangan yang signifikan bagi banyak perusahaan. Pasar untuk teknologi AI masih pada tahap awal, dan permintaan untuk para ahli AI telah meningkat tajam dalam beberapa tahun terakhir, sementara jumlah spesialis yang tersedia belum mampu mengikuti pertumbuhan ini.

Menurut laporan LinkedIn, permintaan untuk para ahli AI telah meningkat sebesar 74% dalam empat tahun terakhir. Perusahaan kecil dan menengah khususnya mengalami kesulitan menemukan dan membiayai para ahli yang diperlukan. Hanya 25% manajer di Jerman merasa siap untuk AI, sedangkan rata -rata global hanya 8%.

Untuk melawan kekurangan pekerja terampil ini, perusahaan harus:

• Berinvestasi dalam pelatihan karyawan mereka yang sudah ada
• Untuk berkonsultasi dengan para ahli eksternal
• Menciptakan budaya pertukaran pengetahuan

3. Integrasi dengan sistem yang ada

Integrasi solusi AI ke dalam infrastruktur TI yang ada menimbulkan tantangan besar bagi banyak perusahaan. Sistem yang lebih tua khususnya yang belum dirancang untuk integrasi AI dapat menyebabkan masalah yang signifikan. Tantangannya meliputi:

• Infrastruktur usang yang tidak dapat memenuhi persyaratan AI modern
• Kurangnya antarmuka standar untuk koneksi yang mulus
• Sistem penyimpanan data yang tidak kompatibel
• Biaya tinggi sehubungan dengan modernisasi infrastruktur

Menurut sebuah survei, 67% perusahaan yang mengelola data mereka secara terpusat menerapkan lebih dari 80% sumber daya teknis mereka untuk memelihara jalur pipa data. Ikatan sumber daya yang tinggi ini untuk tugas -tugas pemeliharaan menghambat pengembangan dan implementasi solusi AI inovatif.

4. Tujuan dan harapan yang tidak jelas

Kesalahan yang sering dalam proyek AI adalah kurangnya tujuan yang jelas dan terukur. Perusahaan sering memulai inisiatif AI tanpa definisi yang tepat tentang apa yang ingin mereka capai. Ini mengarah pada harapan yang tidak realistis dan pada akhirnya mengecewakan jika AI tidak memberikan hasil yang diinginkan.

Definisi tujuan yang jelas, realistis dan terukur sangat penting untuk keberhasilan proyek AI. Perusahaan harus bertanya pada diri sendiri:

• Masalah spesifik apa yang harus dipecahkan AI?
• Bagaimana kesuksesan dapat diukur?
• Sumber daya mana yang diperlukan untuk implementasi?
• Kerangka waktu mana yang realistis?

5. Penerimaan dan Perubahan Budaya

Pengenalan teknologi AI dapat memicu kekhawatiran kehilangan pekerjaan atau peningkatan beban kerja untuk karyawan. Karena itu, manajemen perubahan yang baik sangat penting untuk menciptakan penerimaan dan berhasil merancang transformasi.

Dukungan dari manajemen puncak memainkan peran sentral dalam hal ini. Tanpa komitmen tingkat manajemen, menjadi sulit untuk menyediakan sumber daya yang diperlukan dan mengimplementasikan perubahan organisasi yang diperlukan. Pelatihan dan pelatihan lebih lanjut dari karyawan juga penting untuk memastikan keberhasilan transformasi AI.

Pengadaan B2B: Rantai Pasokan, Perdagangan, Pasar & Sumber yang Didukung AI dengan Accio.com-Image: Xpert.Digital

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Temukan Produk dan Wawasan B2B dengan AI / Saran dan Dukungan

Contoh Sukses: Saat AI Mengubah Proses Bisnis

Terlepas dari banyak tantangan, ada perusahaan yang berhasil menggunakan AI untuk mengubah proses bisnis mereka. Contoh -contoh ini menunjukkan bahwa dengan strategi yang tepat dan implementasi AI sebenarnya dapat mengarah pada perbaikan mendasar.

Siemens: pemeliharaan prediktif dalam produksi

Siemens menggunakan KI untuk mengimplementasikan pemeliharaan prediktif (pemeliharaan depan -pencarian) dalam proses pembuatannya. Dengan menganalisis sejumlah besar data dari mesin dan sistem, Siemens dapat mengenali potensi kegagalan pada tahap awal dan secara proaktif merencanakan langkah -langkah pemeliharaan. Ini meminimalkan downtime dan meningkatkan produktivitas. Sistem AI Siemens terus belajar apa yang lebih lanjut meningkatkan keakuratan prediksi dari waktu ke waktu.

JP Morgan: Pengakuan Penipuan di Sektor Keuangan

JP Morgan menggunakan AI untuk mengenali pola penipuan dalam transaksi keuangan. AI menganalisis sejumlah besar data transaksi secara real time dan mengidentifikasi kegiatan mencurigakan yang dapat menunjukkan penipuan. JP Morgan membantu teknologi ini untuk meningkatkan keamanan layanan keuangan Anda dan mengurangi kerugian finansial. Sistem berbasis AI dapat beradaptasi dengan pola penipuan baru, yang terus meningkatkan efisiensi dan keakuratan pengakuan penipuan.

Beiersdorf: Inovasi AI di Area Perawatan Kulit

Manajemen inovasi perusahaan perawatan kulit Beiersdorf mempromosikan penggunaan alat AI yang mengatur tren. Perusahaan telah mengambil fungsi pilot antara TI dan departemen spesialis untuk secara efektif menerapkan teknologi AI. Pada tahun 2019, perusahaan yang berbasis di Hamburg memperkenalkan bot obrolan yang cerdas, yang kemudian dilengkapi dengan instance internal chatgpt. Tujuan dari sistem AI generatif ini adalah untuk memperluas dan tidak menggantikan kekuatan karyawan.

Contoh -contoh ini menunjukkan bahwa AI sebenarnya memiliki potensi untuk meningkatkan proses bisnis secara fundamental. Namun, keberhasilan seperti itu membutuhkan strategi yang dipikirkan dengan baik, sumber daya yang cukup dan pemahaman yang mendalam tentang aspek teknologi dan organisasi dari implementasi AI.

Pendekatan Solusi untuk Transformasi AI yang Berhasil

Untuk mengatasi tantangan penerapan AI dan mencapai transformasi yang sukses, perusahaan dapat mengejar berbagai strategi:

1. Perencanaan yang solid dan tujuan yang jelas

Perencanaan yang solid adalah dasar dari proyek AI yang sukses. Pada awalnya ada definisi yang jelas tentang tujuan: apa sebenarnya yang harus dicapai dengan solusi AI? Ini membutuhkan analisis aktual yang komprehensif dari kondisi dan proses teknologi saat ini di perusahaan. Pemilihan sumber data yang sesuai dan memastikan kualitas data juga penting.

Proses perencanaan harus berulang, dengan pemeriksaan dan penyesuaian rutin agar dapat bereaksi secara fleksibel terhadap perubahan. Perusahaan harus terlebih dahulu fokus pada proyek yang lebih kecil dan ditentukan dengan baik yang memungkinkan keberhasilan cepat dan berfungsi sebagai dasar untuk transformasi yang lebih komprehensif.

2. Metode Agile untuk Implementasi AI

Metode gesit, yang diketahui dari pengembangan perangkat lunak, juga memiliki keunggulan ketika menerapkan proyek AI. Melalui proses pengembangan berulang dan umpan balik rutin, tim proyek dapat dengan cepat bereaksi terhadap persyaratan dan temuan baru. Scrum dan Kanban adalah contoh dari pendekatan gesit yang memungkinkan cara fokus dan fleksibel untuk bekerja melalui siklus dan sprint pengembangan singkat.

Pendekatan ini sangat penting untuk proyek AI, karena ini sering dikaitkan dengan ketidakpastian dan perubahan persyaratan. Dengan cek dan penyesuaian rutin, perusahaan dapat memastikan bahwa proyek AI mereka tetap di jalur dan memberikan hasil yang diinginkan.

3. Manajemen Perubahan yang Efektif

Pengenalan AI membawa perubahan besar dalam proses kerja dan struktur perusahaan. Oleh karena itu manajemen perubahan yang solid sangat diperlukan untuk mengurangi resistensi dan meningkatkan penerimaan karyawan. Penting untuk memasukkan semua pemangku kepentingan pada tahap awal dan untuk berkomunikasi secara transparan atas tujuan dan keunggulan proyek AI.

Pelatihan dan pelatihan lebih lanjut memainkan peran sentral dalam mempersiapkan karyawan untuk bekerja dengan AI dan mengurangi ketakutan. Berkat keterlibatan aktif karyawan dalam proses transformasi, perusahaan tidak hanya dapat mengurangi resistensi, tetapi juga mendapatkan umpan balik dan ide yang berharga untuk mengoptimalkan solusi AI.

4. Membangun Kompetensi AI

Untuk melawan kurangnya spesialis yang memenuhi syarat, perusahaan harus berinvestasi dalam pembentukan kompetensi AI internal. Ini dapat dicapai melalui berbagai langkah:

• Pelatihan karyawan yang ada dalam keterampilan yang relevan dengan AI
• Pengaturan Pakar AI untuk Posisi Kunci
• Kerja sama dengan konsultan eksternal dan penyedia layanan
• Kemitraan dengan universitas dan lembaga penelitian

Pembentukan tim interdisipliner yang menggabungkan pengetahuan teknis dan pengetahuan industri sangat penting untuk keberhasilan proyek AI. Dengan menggabungkan berbagai perspektif, perusahaan dapat memastikan bahwa solusi AI mereka secara teknis solid dan relevan bisnis.

5. Peningkatan infrastruktur data

Karena kualitas dan ketersediaan data merupakan tantangan utama dalam implementasi AI, perusahaan harus berinvestasi dalam meningkatkan infrastruktur data mereka. Ini termasuk:

• Konsolidasi silo data dan pembuatan database pusat
• Implementasi Proses Manajemen Kualitas Data
• Membangun arsitektur data yang dapat diskalakan dan fleksibel
• Memastikan perlindungan dan keamanan data

Infrastruktur data yang solid membentuk dasar untuk proyek AI yang sukses dan memungkinkan perusahaan untuk mengeksploitasi potensi penuh dari data mereka. Dengan berinvestasi dalam manajemen data dan pemerintah, perusahaan dapat memastikan bahwa sistem AI mereka didasarkan pada data berkualitas tinggi dan relevan.

Cocok untuk:

• Platform AI independen sebagai alternatif strategis untuk perusahaan Eropa

Masa depan AI di perusahaan

Transformasi AI akan terus meningkat di tahun -tahun mendatang dan berkembang menjadi bagian integral dari kehidupan dan pekerjaan sehari -hari. Teknologi baru akan membuat batas antara dunia digital dan dunia fisik kabur dan menawarkan peluang inovatif untuk jaringan, menciptakan sesuatu atau bekerja lebih baik bersama.

Asisten AI yang dipersonalisasi

Apa yang dimulai dengan alat -alat sederhana seperti ChatGPT sekarang menjadi jauh lebih kuat: agen AI yang dipersonalisasi menjadi pengubah permainan. Asisten AI ini akan semakin berubah pada kebutuhan individu dan cara orang mengelola kehidupan sehari -hari dan kehidupan kerja mereka akan berubah dengan serius.

Dari asisten pribadi yang membantu karyawan mengelola waktu mereka hingga analisis AI yang dibuat khusus-agen yang dipersonalisasi ini akan memberi pengguna kesempatan untuk membawa data mereka sendiri dan menawarkan wawasan dan fungsi kepada mereka yang sebelumnya hanya disediakan untuk perusahaan besar dengan sumber daya keuangan yang cukup besar.

Integrasi AI dalam proses bisnis

Integrasi AI dalam proses bisnis akan menjadi lebih mulus dan komprehensif di masa depan. Dengan menggabungkan AI dengan model proses bisnis yang ada, pengenalan teknologi AI ke dalam perusahaan membuatnya lebih mudah dari sebelumnya. Integrasi teknologi AI secara langsung melalui pemodelan BPMN grafis, yang berarti bahwa data bisnis dapat secara cerdas terkait dengan proses bisnis.

Integrasi ini memungkinkan otomatisasi tugas rutin dan optimalisasi proses bisnis, yang mengarah pada peningkatan efisiensi dan produktivitas. Perusahaan yang berinvestasi di awal integrasi ini akan mendapatkan keunggulan strategis dibandingkan pesaing mereka.

Keuntungan kompetisi melalui AI

Dengan meningkatnya penyebaran AI, perusahaan di masa depan akan dapat dibagi menjadi dua kategori: mereka yang menggunakan AI secara efektif dan mereka yang tetap. Perusahaan yang berinvestasi di awal pelatihan dan infrastruktur yang tepat mendapatkan keuntungan strategis dan dapat menguji apa yang berhasil dan apa yang tidak dalam praktik.

Integrasi Chatt dan alat AI lainnya di perusahaan akan cepat atau lambat akan memutuskan daya saing. Siapa pun yang menutup teknologi baru tidak akan dapat menang terhadap perusahaan yang bersaing setidaknya dalam jangka panjang - pengalaman yang telah dibuat dalam digitalisasi.

Pemikiran baru untuk solusi AI

Tantangan dalam implementasi produktif AI di perusahaan beragam dan kompleks. Mulai dari rintangan teknis seperti kualitas data dan integrasi dengan sistem yang ada hingga kurangnya spesialis yang memenuhi syarat untuk aspek organisasi seperti tujuan dan oposisi yang tidak jelas dalam angkatan kerja.

Keseragaman perusahaan gagal dengan transformasi nyata melalui AI menunjukkan masalah yang mendalam. Ini bukan hanya tentang memperkenalkan teknologi baru, tetapi tentang pemikiran ulang dasar dalam cara kami merancang dan mengimplementasikan solusi TI.

Transformasi AI yang sukses membutuhkan pendekatan holistik yang memperhitungkan aspek teknologi, organisasi, dan budaya. Perusahaan harus berpikir lagi dan tidak menganggap AI sebagai alat yang terisolasi, tetapi sebagai bagian integral dari strategi mereka.

Masa depan adalah milik perusahaan yang berhasil mengintegrasikan AI dengan mulus ke dalam proses bisnis mereka dan untuk membangun budaya inovasi dan adaptasi berkelanjutan. Melalui tujuan yang jelas, metode gesit, manajemen perubahan yang efektif, membangun kompetensi AI dan infrastruktur data yang solid, perusahaan dapat mengatasi tantangan implementasi AI dan mengeksploitasi potensi penuh dari teknologi transformatif ini.

Implementasi AI yang produktif membutuhkan pemikiran baru - jauh dari proyek teknologi yang terisolasi ke transformasi holistik yang memperhitungkan orang, proses, dan teknologi secara setara. Ini adalah satu -satunya cara untuk mengatasi kesenjangan antara potensi teoritis dan implementasi praktis AI dan mencapai keunggulan kompetitif nyata.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus