企業でのAI使用の現在の状態：AIの生産的実装における課題

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公開：2025年6月19日 /更新：2025年6月19日 - 著者： Konrad Wolfenstein

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AIシステムが複雑なタスクで輝くのはなぜですか？

理論と実践の間：現代のAIテクノロジーの隠れた弱点

人工知能（AI）は近年、印象的な発展を遂げており、多くのアプリケーション分野でのスキルを刺激しています。それにもかかわらず、多くの企業は、AIシステムが複雑なタスクを習得できるという逆説的な状況に直面していますが、おそらく単純な課題のために失敗することがよくあります。理論的可能性と実際の実装の間のこの矛盾は、この記事でより詳細に照らす重要な質問を提起します。

に適し：

AIすべての会社のための独立したクロスデータソース全体のAIプラットフォームの統合

企業でのAI使用の現在の状態

今日の仕事の世界では、ChatGptなどのAIツールを日常の仕事に統合することがますます多くの従業員が普通になっています。この選択的使用には、通常、インターネット調査、テキスト翻訳、または小規模なソフトウェアコードセクションの執筆などのタスクが含まれます。特に大企業では、社内のAIポータルが確立されており、法的およびデータ保護に準拠した外部音声モデルへのアクセスを可能にしたり、内部ビジネス知識へのアクセスを促進したりしています。

現在の研究では、ドイツの大企業の35％がすでにAIテクノロジーを使用していますが、中小企業では養子縁組率は約12％で大幅に低くなっています。これらの数字は、AIがますます企業の世界に移動していることを明らかにしていますが、まだ全面的に実装されているとはほど遠いことです。 AIツールの広がりの拡大にもかかわらず、AIが実際にビジネスプロセスの根本的な改善につながった例の数が驚くほど低いことは特に顕著です。

企業におけるAIの適用の典型的な分野

企業でのAIの現在の使用は、主に次の領域に焦点を当てています。

カスタマーサービス：自動化されたフィードバック分析とAIチャットボットは、顧客のニーズをより速く、より効率的に履行します。
テキストと画像の位置：AIツールマーケティング、ニュースレター、その他のコンテンツのためのテキスト、画像、ビデオのより速く安価な作成。
会議：ビデオ通話を記録、書き込み、要約し、予約を見つけるのをサポートするプログラム。
採用：AIベースの事前選択とアプリケーションの分析を通じて、採用プロセスの効率を高め、時間を節約します。
監視：監視プロセス、エラーの原因の早期検出、今後の傾向、およびキャンペーンの評価におけるサポート。

これらの多様な可能性のある使用にもかかわらず、企業プロセスに対するAIの変革効果は、多くの場合、期待の背後にとどまります。理論的可能性と実際の実装の矛盾は、新しいテクノロジーの通常の入門的な困難を超える基本的な課題を示しています。

AIの生産性パラドックス

興味深いことに、CHATGPTなどのAIツールは、特にテキストやその他の創造的なタスクを作成する際に、オフィスワーカーの生産性を最大40％向上させる可能性があることが調査されています。独立した評価は、平均18％を確認しています。これらの数値は、全社的なAI変換が少数の少数であることと明らかに矛盾しています。

このパラドックスは、個々の従業員によるAIツールの選択的使用が個々の生産性を向上させる可能性があるが、ビジネスプロセスの包括的な変革に自動的につながることはないという事実によって部分的に説明できます。企業プロセスにおけるAIの統合を成功させるには、ツールの提供以上のものが必要です。これは、仕事の編成方法と実行方法に基本的な再考が必要です。

選択的使用と実際の変換の違い

個々の従業員によるAIツールの選択的使用は、地域の効率の向上につながる可能性がありますが、多くの場合、孤立したままであり、企業プロセスの体系的な変換につながりません。一方、実際のAI変換には、会社のコアプロセスにおけるAIの戦略的統合が含まれ、作業モデルとビジネスモデルの根本的な変化につながります。

IBM Institute for Business Valueの調査によると、AIを変革プロセスに統合する企業は、競合他社よりも成功していることがよくあります。ただし、このような変革には、新しいテクノロジーを実装するだけではありません。企業戦略と文化の変更が必要です。これらの深い変化は、純粋に技術的な側面を超えるかなりの課題を抱えている多くの企業を提示しています。

AI実装の中心的な障害

企業でのAIプロジェクトの失敗または遅延の導入の理由は多様で複雑です。最も重要な障害を以下で検討します。

1。データの品質と可用性

AIの実装における最大の課題の1つは、データの品質と可用性です。 AIシステムは、トレーニングされているデータと同じくらい優れています。多くの企業は、構造化されていないまたは誤ったデータに苦労しており、AIアプリケーションの有効性を大幅に損なう可能性があります。

現在の調査では、企業の42％が、データ提供の問題のためにAIプロジェクトの半分以上が遅れたか、期待されている結果をもたらしていないことを示していることを示しています。データの半分未満が集中化されている企業の場合、AIプロジェクトレポートが失敗または遅延したため、売上の68％が販売の68％です。

データ品質の分野における課題は次のとおりです。

さまざまな部門のサイロのデータ
一貫性のないデータ形式
AIトレーニングのための履歴データの不足
データの保護とセキュリティの懸念は、データアクセスを制限しています

資格のある専門家の2番目の欠如

有能なデータサイエンスチームの設立は、多くの企業にとって重要なハードルです。 AIテクノロジーの市場は依然として初期段階にあり、AIの専門家の需要は近年急激に上昇していますが、利用可能な専門家の数はこの成長に追いつくことができませんでした。

LinkedInのレポートによると、AIの専門家の需要は過去4年間で74％増加しています。特に中小企業は、必要な専門家を見つけて資金を提供するのが困難です。ドイツのマネージャーの25％のみがAIの準備ができていると感じていますが、世界平均はわずか8％です。

この熟練労働者の不足に対抗するには、企業は次のことをしなければなりません。

既存の従業員のトレーニングに投資します
外部の専門家に相談する
知識交換の文化を作成します

3。既存のシステムとの統合

AIソリューションの既存のITインフラストラクチャへの統合は、多くの企業にとって大きな課題をもたらします。特にAIを統合するために設計されていない古いシステムは、重大な問題につながる可能性があります。課題には次のものがあります。

現代のAIの要件を満たすことができない時代遅れのインフラストラクチャ
シームレスな接続のための標準化されたインターフェイスの欠如
互換性のないデータストレージシステム
インフラストラクチャの近代化に関連する高コスト

調査によると、データのパイプラインを維持するために、データパイプラインを維持するために、データを管理する企業の67％が技術リソースの80％以上を適用しています。メンテナンスタスクのためのこの高いリソース結合は、革新的なAIソリューションの開発と実装を妨げます。

4.不明確な目標と期待

AIプロジェクトの頻繁な間違いは、明確で測定可能な目標がないことです。企業は、多くの場合、達成したいことを正確に定義せずにAIイニシアチブを開始します。これは、AIが望ましい結果を提供しない場合、非現実的な期待と最終的に失望につながります。

明確で現実的で測定可能な目標の定義は、AIプロジェクトの成功に不可欠です。企業は自問する必要があります：

AIはどのような特定の問題を解決すべきですか？
成功はどのように測定できますか？
実装に必要なリソースはどれですか？
どの時間枠が現実的ですか？

5。受け入れと文化的変化

AIテクノロジーの導入は、失業の恐怖や従業員のワークロードの増加を引き起こす可能性があります。したがって、適切な変更管理は、受け入れを生み出し、変換をうまく設計するために重要です。

トップマネジメントからのサポートは、これにおいて中心的な役割を果たします。管理レベルのコミットメントがなければ、必要なリソースを提供し、必要な組織の変更を実装することが困難になります。従業員のトレーニングとさらなるトレーニングも重要です。

B2B調達：サプライチェーン、貿易、市場、AIサポートソーシング

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Siemens、JP Morgan、Beiersdorf Show：So Transformerki本当に彼らのビジネスプロセス

成功例：AIがビジネスプロセスを変換するとき

多くの課題にもかかわらず、AIを使用してビジネスプロセスを変革する企業があります。これらの例は、AIの適切な戦略と実装により、実際に基本的な改善につながる可能性があることを示しています。

シーメンス：生産における予測メンテナンス

SiemensはKIを使用して、製造プロセスに予測メンテナンス（将来の見通しメンテナンス）を実装しています。機械とシステムからの大量のデータを分析することにより、Siemensは初期段階で潜在的な障害を認識し、メンテナンス対策を積極的に計画することができます。これにより、ダウンタイムが最小限に抑えられ、生産性が向上します。 SiemensのAIシステムは、時間の経過とともに予測の精度をさらに改善するものを継続的に学習します。

JPモーガン：金融セクターにおける詐欺の認識

JP MorganはAIを使用して、金融取引の詐欺パターンを認識しています。 AIは、膨大な量のトランザクションデータをリアルタイムで分析し、詐欺を示す可能性のある疑わしいアクティビティを特定します。 JPモルガンは、この技術が金融サービスのセキュリティを高め、金融の損失を減らすのを支援しました。 AIベースのシステムは、新しい詐欺パターンに適応することができ、詐欺認識の効率と精度を継続的に改善します。

Beiersdorf：スキンケアエリアのAIイノベーション

スキンケア会社Beiersdorfのイノベーション管理は、トレンド設定AIツールの使用を促進しています。同社は、AIテクノロジーを効果的に実施するために、ITおよび専門部門の間にパイロット機能を採用しています。 2019年、ハンブルクに拠点を置く会社はインテリジェントなチャットボットを導入しました。これは後にChatGptの内部インスタンスによって補足されました。これらの生成AIシステムの目的は、従業員の強みを拡大し、置き換えることではありません。

これらの例は、AIが実際にビジネスプロセスを根本的に改善する可能性があることを示しています。ただし、このような成功には、よく考え抜かれた戦略、十分なリソース、およびAI実装の技術的および組織的側面の両方を深く理解する必要があります。

ソリューションがAI変換を成功させるためのアプローチ

AIの実施の課題を克服し、成功した変革を達成するために、企業はさまざまな戦略を追求できます。

1。堅実な計画と明確な目的

堅実な計画は、成功するAIプロジェクトの基盤です。最初に目標の明確な定義があります。AIソリューションで正確に達成すべきですか？これには、会社の現在の技術的条件とプロセスの包括的な実際の分析が必要です。適切なデータソースの選択とデータの品質の確保も重要です。

計画プロセスは、変化に柔軟に対応できるように、定期的なチェックと調整により、反復的でなければなりません。企業はまず、迅速な成功を可能にし、より包括的な変革の基礎として機能する、より小さく定義されたプロジェクトに焦点を当てる必要があります。

2。AI実装のアジャイルメソッド

ソフトウェア開発から知られているアジャイル方法には、AIプロジェクトを実装する際にも利点があります。反復開発プロセスと定期的なフィードバックを通じて、プロジェクトチームは新しい要件と調査結果に迅速に対応できます。スクラムとカンバンは、短い開発サイクルとスプリントを通じて焦点を絞った柔軟な作業方法を可能にするアジャイルアプローチの例です。

このアプローチは、AIプロジェクトにとって特に重要です。これは、不確実性と要件の変化に関連していることが多いためです。定期的なチェックと調整により、企業はAIプロジェクトがコースにとどまることを保証し、望ましい結果を提供することができます。

3。効果的な変更管理

AIの導入は、作業プロセスと企業構造に大きな変化をもたらします。したがって、強固な変更管理は、抵抗を減らし、従業員の受け入れを増やすために不可欠です。すべての利害関係者を初期段階に含め、AIプロジェクトの目標と利点について透過的にコミュニケーションをとることが重要です。

トレーニングとさらなるトレーニングは、AIとの協力と恐怖を軽減するための従業員の準備において中心的な役割を果たします。変革プロセスへの従業員の積極的な関与のおかげで、企業は抵抗を減らすだけでなく、AIソリューションを最適化するための貴重なフィードバックとアイデアを得ることができます。

4。AIコンピテンシーの構築

資格のある専門家の不足に対抗するために、企業は内部AI能力の確立に投資する必要があります。これは、さまざまな手段を通じて達成できます。

AI関連のスキルにおける既存の従業員のトレーニング
重要なポジションのAI専門家の設定
外部コンサルタントおよびサービスプロバイダーとの協力
大学や研究機関とのパートナーシップ

技術的なノウハウと業界の知識の両方を組み合わせた学際的なチームの設立は、AIプロジェクトの成功に不可欠です。さまざまな視点を組み合わせることで、企業はAIソリューションが技術的に堅実であり、ビジネスに関連することを保証できます。

5。データインフラストラクチャの改善

データの品質と可用性はAIの実装における中心的な課題であるため、企業はデータインフラストラクチャの改善に投資する必要があります。これには次のものが含まれます。

データサイロの統合と中央データベースの作成
データ品質管理プロセスの実装
スケーラブルで柔軟なデータアーキテクチャの構築
データ保護とセキュリティの確保

強固なデータインフラストラクチャは、AIプロジェクトを成功させるための基礎を形成し、企業がデータの最大限の可能性を活用できるようにします。データ管理と政府に投資することにより、企業はAIシステムが高品質で関連するデータに基づいていることを確認できます。

に適し：

ヨーロッパ企業の戦略的代替としての独立したAIプラットフォーム

企業のAIの未来

AIの変換は今後数年間で加速し続け、日常生活と仕事の不可欠な部分に発展します。新しいテクノロジーは、デジタルと物理の世界の境界を曖昧にし、ネットワーク、物事を創造する、またはより良く働くための革新的な機会を提供します。

パーソナライズされたAIアシスタント

ChatGptのようなシンプルなツールで始まったものは、今ではより強力になりつつあります。パーソナライズされたAIエージェントはゲームチェンジャーになります。これらのAIアシスタントは、個々のニーズと、人々が日常生活と労働生活を管理する方法にますます変化するようになります。

従業員がAI分析に合わせて時間を管理するのを支援するパーソナルアシスタントから、これらのパーソナライズされたエージェントは、ユーザーが独自のデータを提供し、以前はかなりの財政的資源を持つ大企業のためだけに予約されていた洞察と機能を提供する機会を提供します。

ビジネスプロセスにおけるAIの統合

ビジネスプロセスにおけるAIの統合は、将来さらにシームレスで包括的になります。 AIと既存のビジネスプロセスモデルを組み合わせることにより、AIテクノロジーを企業に導入することで、これまで以上に簡単になります。 AIテクノロジーの統合は、グラフィックBPMNモデリングを介して直接行われます。つまり、ビジネスデータはビジネスプロセスにインテリジェントにリンクできます。

この統合により、日常的なタスクの自動化とビジネスプロセスの最適化が可能になり、効率と生産性が向上します。この統合に早期に投資する企業は、競合他社よりも戦略的な利点を獲得します。

AIによる競争の利点

AIの拡散が増加するにつれて、企業は将来、AIを効果的に使用する人と残っている人の2つのカテゴリに分けることができます。トレーニングと適切なインフラストラクチャに早期に投資する企業は、戦略的な優位性を獲得し、何が機能し、実際に何が機能していないかをテストできます。

企業におけるチャットやその他のAIツールの統合は、遅かれ早かれ競争力を決定します。新しいテクノロジーを閉鎖する人は誰でも、少なくとも長期的には競合企業に勝つことはできません。これは、すでにデジタル化されている経験です。

AIソリューションの新しい考え方

企業におけるAIの生産的な実装における課題は、多様で複雑です。これらは、データ品質や既存のシステムとの統合などの技術的なハードルから、資格のある専門家の不足まで、不明確な目標や労働力の反対などの組織的側面にまで及びます。

企業がAIを介した真の変革で失敗する均一性は、深い問題を示しています。新しいテクノロジーを導入するだけでなく、ソリューションを設計および実装する方法の基本的な再考についてです。

AIの変換が成功するには、技術、組織、文化の側面を考慮に入れる全体的なアプローチが必要です。企業は再び考えなければならず、AIを孤立したツールとしてではなく、戦略の不可欠な部分として考慮しなければなりません。

未来は、AIをビジネスプロセスにシームレスに統合し、継続的な革新と適応の文化を確立することができた企業に属します。明確な目的、アジャイル方法、効果的な変更管理、AIコンピテンシーの構築、および強固なデータインフラストラクチャを通じて、企業はAIの実装の課題を克服し、この変革的テクノロジーの可能性を最大限に活用できます。

AIの生産的な実装には、孤立したテクノロジープロジェクトから、人々、プロセス、テクノロジーを等しく考慮した全体的な変革への新しい思考が必要です。これは、理論的可能性とAIの実際の実施との間のギャップを克服し、実際の競争上の利点を達成する唯一の方法です。

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