Lo stato attuale dell'UI utilizzato nelle aziende: le sfide nell'attuazione produttiva di AI

Tra teoria e pratica: i punti deboli nascosti della moderna tecnologia AI

L'intelligenza artificiale (AI) ha subito uno sviluppo impressionante negli ultimi anni e ispira le loro abilità in numerose aree di applicazione. Tuttavia, molte aziende devono affrontare la situazione paradossale che i sistemi di intelligenza artificiale possono padroneggiare compiti complessi, ma spesso falliscono a causa di sfide apparentemente semplici. Questa discrepanza tra il potenziale teorico e l'implementazione pratica solleva importanti domande che illumineremo in modo più dettagliato in questo articolo.

Adatto a:

• Integrazione AI di una piattaforma AI indipendente e incrociata per tutte le questioni aziendali

Lo stato attuale dell'IA utilizza nelle aziende

Nel mondo di lavoro di oggi, sta diventando normale per sempre più dipendenti integrare strumenti di intelligenza artificiale come Chatgpt nel loro lavoro quotidiano. Questo uso selettivo include in genere attività come la ricerca su Internet, le traduzioni di testo o la scrittura di sezioni di codice software più piccole. Nelle grandi aziende in particolare, sono stati stabiliti portali di intelligenza artificiale interni che consentono l'accesso legale alla protezione legale e dei dati a modelli vocali esterni o facilitano l'accesso alle conoscenze aziendali interne.

Gli studi attuali dimostrano che il 35% delle grandi aziende tedesche sta già utilizzando tecnologie di intelligenza artificiale, mentre per le piccole e medie dimensioni il tasso di adozione è significativamente inferiore a circa il 12%. Queste cifre chiariscono che l'intelligenza artificiale si sta trasferendo sempre più nel mondo aziendale, ma è ancora lungi dall'essere implementata su tutta la linea. È particolarmente sorprendente che, nonostante la crescente diffusione degli strumenti di intelligenza artificiale, il numero di esempi in cui l'IA ha effettivamente portato a miglioramenti fondamentali nei processi aziendali rimane sorprendentemente basso.

Aree tipiche di applicazione dell'IA nelle aziende

L'attuale uso di AI nelle aziende si concentra principalmente sulle seguenti aree:

1. Servizio clienti: analisi di feedback automatizzate e robot di chat di intelligenza artificiale per un adempimento più rapido ed efficiente delle esigenze dei clienti.
2. Posizione di testo e immagine: strumenti AI per la creazione più rapida ed economica di testi, immagini e video per marketing, newsletter e altri contenuti.
3. Riunioni: programmi che registrano, scrivono e riassumono le videochiamate e li supportano nella ricerca di un appuntamento.
4. Reclutamento: aumento dell'efficienza e risparmiare tempo nei processi di reclutamento attraverso la preselezione basata sull'intelligenza artificiale e l'analisi delle applicazioni.
5. Monitoraggio: processi di monitoraggio, rilevamento precoce di fonti di errore e tendenze imminenti, nonché supporto nella valutazione delle campagne.

Nonostante questi diversi usi possibili, l'effetto trasformativo dell'intelligenza artificiale sui processi aziendali rimane spesso dietro le aspettative. La discrepanza tra il potenziale teorico e l'implementazione pratica indica sfide fondamentali che vanno oltre le solite difficoltà introduttive delle nuove tecnologie.

Il paradosso della produttività dell'IA

È interessante notare che gli studi dimostrano che strumenti di intelligenza artificiale come CHATGPT possono aumentare la produttività degli impiegati fino al 40%, in particolare quando si creano testi e altri compiti creativi. Le valutazioni indipendenti confermano una media del 18%. Questi numeri sono in apparente contraddizione con il piccolo numero di trasformazioni di intelligenza artificiale a livello aziendale di successo.

Questo paradosso può essere parzialmente spiegato dal fatto che l'uso selettivo degli strumenti di intelligenza artificiale da parte dei singoli dipendenti può aumentare la loro produttività individuale, ma non porta automaticamente a una trasformazione completa dei processi aziendali. L'integrazione riuscita dell'IA nei processi aziendali richiede più di una semplice fornitura di strumenti: richiede un ripensamento fondamentale nel modo in cui il lavoro è organizzato ed eseguito.

La differenza tra uso selettivo e trasformazione reale

L'uso selettivo degli strumenti di intelligenza artificiale da parte dei singoli dipendenti può portare ad aumenti di efficienza locale, ma spesso rimane isolato e non porta a una trasformazione sistemica dei processi dell'azienda. Una vera trasformazione di intelligenza artificiale, d'altra parte, include l'integrazione strategica dell'intelligenza artificiale nei processi di base dell'azienda e porta a cambiamenti fondamentali in termini di lavoro e modelli di business.

Secondo uno studio dell'IBM Institute for Business Value, le aziende che integrano l'IA nel loro processo di trasformazione hanno spesso più successo dei loro concorrenti. Tuttavia, una tale trasformazione richiede molto più che implementare nuove tecnologie: richiede un cambiamento nelle strategie e nelle culture aziendali. Questi profondi cambiamenti presentano molte aziende con notevoli sfide che vanno oltre gli aspetti puramente tecnici.

Ostacoli centrali all'implementazione dell'IA

Le ragioni del fallimento o l'introduzione ritardata di progetti di intelligenza artificiale nelle aziende sono diversi e complessi. Gli ostacoli più importanti sono esaminati di seguito:

1. Qualità e disponibilità dei dati

Una delle maggiori sfide nell'implementazione dell'IA è la qualità e la disponibilità dei dati. I sistemi AI sono buoni quanto i dati su cui sono addestrati. Molte aziende lottano con dati non strutturati o errati, che possono compromettere significativamente l'efficacia delle applicazioni di intelligenza artificiale.

Uno studio attuale mostra che il 42% delle aziende indica che oltre la metà dei loro progetti di intelligenza artificiale è stata ritardata a causa di problemi con la fornitura di dati o non ha portato i risultati sperati. Per le aziende in cui meno della metà dei loro dati sono centralizzati, il 68% delle vendite a causa del rapporto di progetti di intelligenza artificiale fallito o ritardato.

Le sfide nell'area della qualità dei dati includono:

• Dati in silos in diversi dipartimenti
• Formati di dati incoerenti
• Mancanza di dati storici per la formazione dell'IA
• Protezioni di protezione dei dati e problemi di sicurezza che limitano l'accesso ai dati

2a mancanza di specialisti qualificati

L'istituzione di un team di scienze dei dati competente è un ostacolo significativo per molte aziende. Il mercato della tecnologia AI è ancora in una fase iniziale e la domanda di esperti di intelligenza artificiale è aumentata bruscamente negli ultimi anni, mentre il numero di specialisti disponibili non è stato in grado di tenere il passo con questa crescita.

Secondo un rapporto LinkedIn, la domanda di esperti di intelligenza artificiale è aumentata del 74% negli ultimi quattro anni. Le società di piccole e medie dimensioni in particolare hanno difficoltà a trovare e finanziare gli esperti necessari. Solo il 25% dei manager in Germania si sente ben preparato per l'IA, mentre la media globale è solo dell'8%.

Per contrastare questa carenza di lavoratori qualificati, le aziende devono:

• Investire nella formazione dei loro dipendenti esistenti
• Consultare esperti esterni
• Crea una cultura dello scambio di conoscenze

3. Integrazione con i sistemi esistenti

L'integrazione delle soluzioni AI nelle infrastrutture IT esistenti pone importanti sfide per molte aziende. I sistemi più vecchi in particolare che non sono stati progettati per l'integrazione dell'intelligenza artificiale possono portare a problemi significativi. Le sfide includono:

• Infrastruttura obsoleta che non può soddisfare i requisiti della moderna AI
• Mancanza di interfacce standardizzate per connessioni senza soluzione di continuità
• Sistemi di archiviazione dei dati incompatibili
• Alti costi in relazione alla modernizzazione dell'infrastruttura

Secondo un sondaggio, il 67% delle aziende che gestisce i loro dati applicano centralmente oltre l'80% delle loro risorse tecniche per mantenere le condutture di dati. Questo elevato vincolo delle risorse per i compiti di manutenzione ostacola lo sviluppo e l'implementazione di soluzioni AI innovative.

4. Obiettivi e aspettative poco chiare

Un frequente errore nei progetti di intelligenza artificiale è la mancanza di obiettivi chiari e misurabili. Le aziende spesso iniziano iniziative di intelligenza artificiale senza una definizione precisa di ciò che vogliono ottenere. Ciò porta a aspettative non realistiche e, in definitiva, delusioni se l'IA non fornisce i risultati desiderati.

La definizione di obiettivi chiari, realistici e misurabili è cruciale per il successo dei progetti di intelligenza artificiale. Le aziende dovrebbero chiedersi:

• Quale problema specifico dovrebbe risolvere l'IA?
• Come può essere misurato il successo?
• Quali risorse sono richieste per l'implementazione?
• Quale lasso di tempo è realistico?

5. Accettazione e cambiamento culturale

L'introduzione delle tecnologie AI può innescare i timori di perdite di lavoro o un aumento del carico di lavoro per i dipendenti. La buona gestione del cambiamento è quindi fondamentale per creare accettazione e progettare con successo la trasformazione.

Il supporto del top management svolge un ruolo centrale in questo. Senza l'impegno del livello di gestione, diventa difficile fornire le risorse necessarie e attuare le modifiche organizzative necessarie. La formazione e l'ulteriore formazione dei dipendenti sono anche fondamentali per garantire il successo della trasformazione dell'IA.

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Esempi di successo: quando l'IA trasforma i processi aziendali

Nonostante le numerose sfide, ci sono aziende che usano con successo l'IA per trasformare i loro processi aziendali. Questi esempi mostrano che con la giusta strategia e l'implementazione dell'IA può effettivamente portare a miglioramenti fondamentali.

Siemens: manutenzione predittiva in produzione

Siemens utilizza KI per implementare la manutenzione predittiva (manutenzione in avanti) nei suoi processi di produzione. Analizzando grandi quantità di dati da macchine e sistemi, Siemens può riconoscere potenziali guasti in una fase iniziale e pianificare proattivamente misure di manutenzione. Ciò riduce al minimo i tempi di inattività e aumenta la produttività. I sistemi AI di Siemens imparano continuamente a ciò che migliora ulteriormente l'accuratezza delle previsioni nel tempo.

JP Morgan: riconoscimento delle frodi nel settore finanziario

JP Morgan usa l'IA per riconoscere i modelli di frode nelle transazioni finanziarie. L'IA analizza enormi quantità di dati di transazione in tempo reale e identifica attività sospette che potrebbero indicare frode. JP Morgan ha aiutato questa tecnologia ad aumentare la sicurezza dei tuoi servizi finanziari e ridurre le perdite finanziarie. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di adattarsi a nuovi modelli di frode, che migliorano continuamente l'efficienza e l'accuratezza del riconoscimento delle frodi.

Beiersdorf: Innovazioni AI nell'area di cura della pelle

La gestione dell'innovazione della società di cura della pelle Beiersdorf promuove l'uso di strumenti di intelligenza artificiale. La società ha preso una funzione pilota tra IT e dipartimenti specialistici per implementare efficacemente le tecnologie di intelligenza artificiale. Nel 2019, la società a base di Amburgo ha introdotto un bot di chat intelligente, che è stato successivamente integrato da un'istanza interna di CHATGPT. Lo scopo di questi sistemi AI generativi è di espandere e non sostituire i punti di forza dei dipendenti.

Questi esempi mostrano che l'IA ha effettivamente il potenziale per migliorare fondamentalmente i processi aziendali. Tuttavia, tali successi richiedono una strategia ben ponderata, risorse sufficienti e una profonda comprensione degli aspetti tecnologici e organizzativi dell'implementazione dell'IA.

Approcci di soluzione per la trasformazione dell'intelligenza artificiale di successo

Al fine di superare le sfide dell'attuazione dell'IA e ottenere una trasformazione di successo, le aziende possono perseguire varie strategie:

1. Pianificazione solida e obiettivo chiaro

La solida pianificazione è la base di progetti di intelligenza artificiale di successo. All'inizio c'è la chiara definizione degli obiettivi: cosa dovrebbe essere raggiunto esattamente con la soluzione AI? Ciò richiede un'analisi effettiva completa delle attuali condizioni tecnologiche e processi nell'azienda. Anche la selezione delle fonti di dati adeguate e la garanzia della qualità dei dati è cruciale.

Il processo di pianificazione dovrebbe essere iterativo, con controlli e regolazioni regolari per poter reagire in modo flessibile alle modifiche. Le aziende dovrebbero prima concentrarsi su progetti più piccoli e ben definiti che consentono successi rapidi e fungono da base per trasformazioni più complete.

2. Metodi agili per l'implementazione dell'IA

I metodi Agile, noti dallo sviluppo del software, hanno anche i loro vantaggi nell'implementazione di progetti di intelligenza artificiale. Attraverso processi di sviluppo iterativo e feedback regolari, i team di progetto possono reagire rapidamente a nuovi requisiti e risultati. Scrum e Kanban sono esempi di approcci agili che consentono un modo focalizzato e flessibile di lavorare attraverso brevi cicli di sviluppo e sprint.

Questo approccio è particolarmente importante per i progetti di intelligenza artificiale, poiché questi sono spesso associati a incertezze e requisiti mutevoli. Con controlli e aggiustamenti regolari, le aziende possono garantire che i loro progetti di intelligenza artificiale rimangono in corso e forniscano i risultati desiderati.

3. Efficace gestione del cambiamento

L'introduzione di AI offre profondi cambiamenti nei processi di lavoro e nelle strutture aziendali. La gestione del cambiamento solido è quindi indispensabile per ridurre la resistenza e aumentare l'accettazione dei dipendenti. È importante includere tutte le parti interessate in una fase iniziale e comunicare in modo trasparente gli obiettivi e i vantaggi dei progetti di intelligenza artificiale.

La formazione e l'ulteriore formazione svolgono un ruolo centrale nella preparazione dei dipendenti per lavorare con l'IA e ridurre le paure. Grazie al coinvolgimento attivo dei dipendenti nel processo di trasformazione, le aziende possono non solo ridurre la resistenza, ma anche ottenere feedback e idee preziose per ottimizzare le soluzioni di intelligenza artificiale.

4. Costruire le competenze di intelligenza artificiale

Al fine di contrastare la mancanza di specialisti qualificati, le aziende dovrebbero investire nella creazione di competenze interne dell'IA. Questo può essere ottenuto attraverso varie misure:

• Formazione dei dipendenti esistenti nelle competenze rilevanti per l'IA
• Impostazione di esperti di intelligenza artificiale per le posizioni chiave
• Cooperazione con consulenti esterni e fornitori di servizi
• Partnership con università e istituti di ricerca

L'istituzione di un team interdisciplinare che combina sia il know-how tecnico che le conoscenze del settore è cruciale per il successo dei progetti di intelligenza artificiale. Combinando diverse prospettive, le aziende possono garantire che le loro soluzioni AI siano sia tecnicamente solide che pertinenti al business.

5. Miglioramento dell'infrastruttura di dati

Poiché la qualità e la disponibilità dei dati sono una sfida centrale nell'implementazione dell'IA, le aziende dovrebbero investire nel migliorare la propria infrastruttura di dati. Questo include:

• Consolidamento dei silos di dati e creazione di un database centrale
• Implementazione dei processi di gestione della qualità dei dati
• Costruire un'architettura dati scalabile e flessibile
• Garantire la protezione e la sicurezza dei dati

Una solida infrastruttura di dati costituisce la base per progetti di intelligenza artificiale di successo e consente alle aziende di sfruttare il pieno potenziale dei loro dati. Investendo nella gestione dei dati e nel governo, le aziende possono garantire che i loro sistemi di intelligenza artificiale siano basati su dati di alta qualità e pertinenti.

Adatto a:

• Piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti come alternativa strategica per le aziende europee

Il futuro dell'IA nelle aziende

La trasformazione dell'IA continuerà ad accelerare nei prossimi anni e si svilupperà in una parte integrante della vita e del lavoro quotidiano. Le nuove tecnologie renderanno sfocati i confini tra il mondo digitale e fisico e offriranno opportunità innovative per fare rete, creare cose o lavorare meglio insieme.

Assistente di AI personalizzato

Ciò che è iniziato con strumenti semplici come Chatgpt sta diventando molto più potente: gli agenti AI personalizzati diventano cambiamenti di gioco. Questi assistenti di intelligenza artificiale cambieranno sempre più alle esigenze individuali e al modo in cui le persone gestiscono la loro vita quotidiana e la vita lavorativa cambierà sul serio.

Dai assistenti personali che aiutano i dipendenti a gestire il loro tempo per analisi AI su misura: questi agenti personalizzati offriranno agli utenti l'opportunità di portare i propri dati e offrire loro approfondimenti e funzioni che erano precedentemente riservate solo alle grandi aziende con notevoli risorse finanziarie.

Integrazione dell'intelligenza artificiale nei processi aziendali

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nei processi aziendali diventerà ancora più fluida e completa in futuro. Combinando l'IA con i modelli di processi aziendali esistenti, l'introduzione di tecnologie AI nelle aziende rende più facile che mai. L'integrazione delle tecnologie AI è direttamente tramite una modellazione grafica BPMN, il che significa che i dati aziendali possono essere in modo intelligente collegati ai processi aziendali.

Questa integrazione consente l'automazione delle attività di routine e l'ottimizzazione dei processi aziendali, il che porta ad un aumento dell'efficienza e della produttività. Le aziende che investono all'inizio di questa integrazione otterranno un vantaggio strategico rispetto ai loro concorrenti.

Vantaggio della concorrenza attraverso l'IA

Con la crescente diffusione dell'IA, le aziende in futuro potranno essere divise in due categorie: coloro che usano l'IA in modo efficace e coloro che rimangono. Le aziende che investono all'inizio della formazione e l'infrastruttura appropriata ottengono un vantaggio strategico e possono testare ciò che funziona e ciò che non è in pratica.

L'integrazione di Chatt e altri strumenti di intelligenza artificiale nelle aziende deciderà prima o poi la competitività. Chiunque chiuda le nuove tecnologie non sarà in grado di prevalere contro le società in competizione almeno a lungo termine - un'esperienza che è già stata fatta nella digitalizzazione.

Un nuovo pensiero per le soluzioni di intelligenza artificiale

Le sfide nell'attuazione produttiva dell'IA nelle aziende sono diverse e complesse. Vanno da ostacoli tecnici come la qualità dei dati e l'integrazione con i sistemi esistenti alla mancanza di specialisti qualificati a aspetti organizzativi come obiettivi non chiari e opposizione nella forza lavoro.

L'uniformità con cui le aziende falliscono con una vera trasformazione attraverso l'IA indica un problema profondo. Non si tratta solo di introdurre nuove tecnologie, ma di un ripensamento di base nel modo in cui progettiamo e implementiamo soluzioni IT.

Le trasformazioni di intelligenza artificiale di successo richiedono un approccio olistico che tenga conto degli aspetti tecnologici, organizzativi e culturali. Le aziende devono ripensarci e non considerano l'IA come uno strumento isolato, ma come parte integrante della loro strategia.

Il futuro appartiene alle aziende che riescono a integrare perfettamente l'intelligenza artificiale nei loro processi aziendali e per stabilire una cultura di innovazione e adattamento continui. Attraverso obiettivi chiari, metodi agili, una gestione efficace del cambiamento, costruzione di competenze di intelligenza artificiale e solide infrastrutture di dati, le aziende possono superare le sfide dell'implementazione dell'IA e sfruttare il pieno potenziale di questa tecnologia trasformativa.

L'implementazione produttiva dell'IA richiede un nuovo pensiero, lontano da progetti tecnologici isolati a una trasformazione olistica che tiene conto delle persone, del processo e della tecnologia allo stesso modo. Questo è l'unico modo per superare il divario tra il potenziale teorico e l'implementazione pratica dell'IA e ottenere vantaggi competitivi reali.

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