De huidige staat van AI -gebruik in bedrijven: de uitdagingen bij de productieve implementatie van AI

Tussen theorie en praktijk: de verborgen zwakke punten van moderne AI -technologie

Artificial Intelligence (AI) heeft de afgelopen jaren een indrukwekkende ontwikkeling ondergaan en inspireert hun vaardigheden op tal van toepassingsgebieden. Niettemin worden veel bedrijven geconfronteerd met de paradoxale situatie dat AI -systemen complexe taken kunnen beheersen, maar vaak falen vanwege zogenaamd eenvoudige uitdagingen. Deze discrepantie tussen het theoretische potentieel en de praktische implementatie roept belangrijke vragen op die we in dit artikel in meer detail zullen verlichten.

Geschikt hiervoor:

• AI-integratie van een onafhankelijk en cross-data bronbrede AI-platform voor alle bedrijfszaken

De huidige staat van AI -gebruik in bedrijven

In de werkende wereld van vandaag wordt het normaal voor meer en meer werknemers om AI -tools zoals Chatgpt te integreren in hun dagelijkse werk. Dit selectieve gebruik omvat meestal taken zoals internetonderzoek, tekstvertalingen of het schrijven van kleinere software -secties. Vooral in grote bedrijven zijn interne AI-portals vastgesteld die wettelijke en gegevensbescherming-compatibele toegang tot externe spraakmodellen mogelijk maken of de toegang tot interne zakelijke kennis vergemakkelijken.

Huidige studies tonen aan dat 35% van de grote Duitse bedrijven al AI-technologieën gebruikt, terwijl voor kleine en middelgrote bedrijven de adoptiegraad aanzienlijk lager is met ongeveer 12%. Deze cijfers maken duidelijk dat AI steeds meer naar de bedrijfswereld gaat, maar nog steeds verre van over de hele linie wordt geïmplementeerd. Het is vooral opvallend dat ondanks de groeiende verspreiding van AI -tools het aantal voorbeelden waarin AI daadwerkelijk leidde tot fundamentele verbeteringen in bedrijfsprocessen, verrassend laag blijft.

Typische toepassingsgebieden van AI in bedrijven

Het huidige gebruik van AI in bedrijven richt zich voornamelijk op de volgende gebieden:

1. Klantenservice: geautomatiseerde feedbackanalyses en AI -chatbots voor snellere en efficiëntere vervulling van de behoeften van de klant.
2. Tekst- en beeldpositie: AI -tools voor de snellere en goedkopere creatie van teksten, afbeeldingen en video's voor marketing, nieuwsbrief en andere inhoud.
3. Vergaderingen: programma's die videogesprekken opnemen, schrijven en samenvatten en deze ondersteunen bij het vinden van een afspraak.
4. Rekrutering: verhogen van de efficiëntie en het besparen van tijd bij het werven van processen door middel van AI-gebaseerde pre-selectie en analyse van toepassingen.
5. Monitoring: monitoringprocessen, vroege detectie van foutenbronnen en aankomende trends en ondersteuning bij de evaluatie van campagnes.

Ondanks dit diverse mogelijke gebruik, blijft het transformerende effect van AI op bedrijfsprocessen vaak achter de verwachtingen. De discrepantie tussen het theoretische potentieel en de praktische implementatie duidt op fundamentele uitdagingen die verder gaan dan de gebruikelijke inleidende problemen van nieuwe technologieën.

De productiviteitsparadox van AI

Interessant is dat studies aantonen dat AI -tools zoals CHATGPT de productiviteit van kantoormedewerkers met maximaal 40%kunnen verhogen, met name bij het maken van teksten en andere creatieve taken. Onafhankelijke beoordelingen bevestigen gemiddeld 18%. Deze cijfers zijn in een duidelijke tegenspraak met het kleine aantal succesvolle bedrijfsbrede AI-transformaties.

Deze paradox kan gedeeltelijk worden verklaard door het feit dat het selectieve gebruik van AI -tools door individuele werknemers hun individuele productiviteit kan verhogen, maar niet automatisch leidt tot een uitgebreide transformatie van bedrijfsprocessen. De succesvolle integratie van AI in bedrijfsprocessen vereist meer dan alleen het verstrekken van tools - het vereist een fundamentele heroverweging in de manier waarop werk wordt georganiseerd en uitgevoerd.

Het verschil tussen selectief gebruik en echte transformatie

Het selectieve gebruik van AI -tools door individuele werknemers kan leiden tot lokale efficiëntie, maar blijft vaak geïsoleerd en leidt niet tot een systemische transformatie van de bedrijfsprocessen. Een echte AI -transformatie daarentegen omvat de strategische integratie van AI in kernprocessen van het bedrijf en leidt tot fundamentele veranderingen in de manier van werken en bedrijfsmodellen.

Volgens een studie van het IBM Institute for Business Value zijn bedrijven die AI integreren in hun transformatieproces vaak succesvoller dan hun concurrenten. Een dergelijke transformatie vereist echter meer dan alleen het implementeren van nieuwe technologieën -het vereist een verandering in bedrijfsstrategieën en culturen. Deze diepgaande veranderingen vormen veel bedrijven met aanzienlijke uitdagingen die verder gaan dan puur technische aspecten.

Centrale obstakels voor AI -implementatie

De redenen voor falen of de vertraagde introductie van AI -projecten in bedrijven zijn divers en complex. De belangrijkste obstakels worden hieronder onderzocht:

1.. Gegevenskwaliteit en beschikbaarheid

Een van de grootste uitdagingen bij de implementatie van AI is de kwaliteit en beschikbaarheid van de gegevens. AI -systemen zijn net zo goed als de gegevens waarop ze zijn getraind. Veel bedrijven worstelen met ongestructureerde of onjuiste gegevens, die de effectiviteit van AI -toepassingen aanzienlijk kunnen beïnvloeden.

Een huidige studie toont aan dat 42% van de bedrijven aangeeft dat meer dan de helft van hun AI-projecten zijn vertraagd vanwege problemen met gegevensvoorziening of de gehoopte resultaten niet hebben opgeleverd. Voor bedrijven waarin minder dan de helft van hun gegevens gecentraliseerd zijn, is 68% van de omzet vanwege mislukte of vertraagde AI -projectenrapport.

De uitdagingen op het gebied van gegevenskwaliteit zijn:

• Gegevens in silo's op verschillende afdelingen
• Inconsistente gegevensformaten
• Gebrek aan historische gegevens voor AI -training
• Gegevensbescherming en beveiligingsproblemen die de toegang tot gegevens beperken

2e gebrek aan gekwalificeerde specialisten

De oprichting van een competent data science -team is voor veel bedrijven een belangrijke hindernis. De markt voor AI -technologie bevindt zich nog in een vroeg stadium en de vraag naar AI -experts is de afgelopen jaren sterk gestegen, terwijl het aantal beschikbare specialisten deze groei niet heeft kunnen bijhouden.

Volgens een LinkedIn -rapport is de vraag naar AI -experts de afgelopen vier jaar met 74% toegenomen. Vooral kleine en middelgrote bedrijven hebben moeite om de nodige experts te vinden en te financieren. Slechts 25% van de managers in Duitsland voelt zich goed voorbereid op AI, terwijl het wereldwijde gemiddelde slechts 8% is.

Om dit tekort aan geschoolde werknemers tegen te gaan, moeten bedrijven:

• Investeer in de opleiding van hun bestaande werknemers
• Om externe experts te raadplegen
• Creëer een cultuur van kennisuitwisseling

3. Integratie met bestaande systemen

De integratie van AI -oplossingen in bestaande IT -infrastructuren vormt voor veel bedrijven grote uitdagingen. Vooral oudere systemen die niet zijn ontworpen voor de integratie van AI kan leiden tot aanzienlijke problemen. De uitdagingen zijn onder meer:

• Verouderde infrastructuur die niet kan voldoen aan de vereisten van moderne AI
• Gebrek aan gestandaardiseerde interfaces voor naadloze verbindingen
• Incompatibele gegevensopslagsystemen
• Hoge kosten in verband met de modernisering van de infrastructuur

Volgens een enquête is 67% van de bedrijven die hun gegevens beheren centraal meer dan 80% van hun technische middelen toepassen om gegevenspijplijnen te onderhouden. Deze hoge bronnenbinding voor onderhoudstaken belemmert de ontwikkeling en implementatie van innovatieve AI -oplossingen.

4. Ononderbreide doelen en verwachtingen

Een frequente fout in AI -projecten is het ontbreken van duidelijke en meetbare doelen. Bedrijven beginnen vaak met AI -initiatieven zonder een precieze definitie van wat ze willen bereiken. Dit leidt tot onrealistische verwachtingen en uiteindelijk teleurstellingen als de AI niet de gewenste resultaten oplevert.

De definitie van duidelijke, realistische en meetbare doelen is cruciaal voor het succes van AI -projecten. Bedrijven moeten zich afvragen:

• Welk specifiek probleem moet de AI oplossen?
• Hoe kan succes worden gemeten?
• Welke middelen zijn vereist voor de implementatie?
• Welk tijdsbestek is realistisch?

5. Acceptatie en culturele verandering

De introductie van AI -technologieën kan de angst voor banenverlies of een verhoogde werklast voor werknemers veroorzaken. Goed verandermanagement is daarom cruciaal om acceptatie te creëren en de transformatie met succes te ontwerpen.

De ondersteuning van Top Management speelt hierin een centrale rol. Zonder de inzet van het managementniveau wordt het moeilijk om de nodige middelen te bieden en de nodige wijzigingen in de organisatie door te voeren. Training en verdere training van de werknemers zijn ook cruciaal om het succes van de AI -transformatie te waarborgen.

B2B inkoop: toeleveringsketens, handel, marktplaatsen en door AI ondersteunde inkoop met Accio.com-Image: Xpert.Digital

Meer hierover hier:

• Vind producten en B2B -inzichten met AI / advies en ondersteuning

Succesvoorbeelden: wanneer AI bedrijfsprocessen transformeert

Ondanks de vele uitdagingen zijn er bedrijven die AI met succes gebruiken om hun bedrijfsprocessen te transformeren. Deze voorbeelden tonen aan dat met de juiste strategie en implementatie van AI daadwerkelijk kan leiden tot fundamentele verbeteringen.

Siemens: voorspellend onderhoud in productie

Siemens gebruikt KI om voorspellend onderhoud (vooruitzienend onderhoud) te implementeren in zijn productieprocessen. Door grote hoeveelheden gegevens uit machines en systemen te analyseren, kunnen Siemens in een vroeg stadium potentiële fouten herkennen en proactief onderhoudsmaatregelen plannen. Dit minimaliseert downtime en verhoogt de productiviteit. De AI -systemen van Siemens leren continu om de nauwkeurigheid van de voorspellingen in de loop van de tijd verder te verbeteren.

JP Morgan: Fraude -erkenning in de financiële sector

JP Morgan gebruikt AI om fraudepatronen te herkennen bij financiële transacties. De AI analyseert enorme hoeveelheden transactiegegevens in realtime en identificeert verdachte activiteiten die fraude kunnen aangeven. JP Morgan heeft deze technologie geholpen om de beveiliging van uw financiële diensten te vergroten en de financiële verliezen te verminderen. De AI-gebaseerde systemen kunnen zich aanpassen aan nieuwe fraudepatronen, die de efficiëntie en nauwkeurigheid van fraudeherkenning continu verbetert.

Beierdorf: AI -innovaties in het huidverzorgingsgebied

Het innovatiebeheer van het huidverzorgingsbedrijf Beierdorf bevordert het gebruik van trendseting AI-tools. Het bedrijf heeft een pilootfunctie tussen IT en gespecialiseerde afdelingen genomen om AI -technologieën effectief te implementeren. In 2019 introduceerde het in Hamburg gevestigde bedrijf een intelligente chatbot, die later werd aangevuld met een interne instantie van Chatgpt. Het doel van deze generatieve AI -systemen is om de sterke punten van de werknemers uit te breiden en niet te vervangen.

Deze voorbeelden tonen aan dat AI eigenlijk het potentieel heeft om bedrijfsprocessen fundamenteel te verbeteren. Dergelijke successen vereisen echter een goed doordachte strategie, voldoende middelen en een diep begrip van zowel technologische als organisatorische aspecten van AI-implementatie.

Oplossingsbenaderingen voor succesvolle AI -transformatie

Om de uitdagingen van de implementatie van AI te overwinnen en succesvolle transformatie te bereiken, kunnen bedrijven verschillende strategieën nastreven:

1. Solide planning en duidelijk doel

Solide planning is de basis van succesvolle AI -projecten. In het begin is er de duidelijke definitie van de doelen: wat moet er precies worden bereikt met de AI -oplossing? Dit vereist een uitgebreide daadwerkelijke analyse van de huidige technologische omstandigheden en processen in het bedrijf. De selectie van de geschikte gegevensbronnen en het waarborgen van de gegevenskwaliteit is ook cruciaal.

Het planningsproces moet iteratief zijn, met regelmatige controles en aanpassingen om flexibel te kunnen reageren op wijzigingen. Bedrijven moeten zich eerst concentreren op kleinere, goed gedefinieerde projecten die snelle successen mogelijk maken en als basis dienen voor uitgebreidere transformaties.

2. Agile -methoden voor AI -implementatie

Agile -methoden, bekend van softwareontwikkeling, hebben ook hun voordelen bij de implementatie van AI -projecten. Via iteratieve ontwikkelingsprocessen en regelmatige feedback kunnen projectteams snel reageren op nieuwe vereisten en bevindingen. Scrum en Kanban zijn voorbeelden van wendbare benaderingen die een gerichte en flexibele manier van werken door korte ontwikkelingscycli en sprints mogelijk maken.

Deze aanpak is vooral belangrijk voor AI -projecten, omdat deze vaak worden geassocieerd met onzekerheden en veranderende vereisten. Met regelmatige controles en aanpassingen kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun AI -projecten op koers blijven en de gewenste resultaten opleveren.

3. Effectief verandermanagement

De introductie van AI veroorzaakt diepgaande veranderingen in werkprocessen en bedrijfsstructuren. Solid Change Management is daarom onmisbaar om de weerstand te verminderen en de acceptatie van werknemers te vergroten. Het is belangrijk om alle belanghebbenden in een vroeg stadium op te nemen en transparant te communiceren over de doelen en voordelen van de AI -projecten.

Training en verdere training spelen een centrale rol bij het voorbereiden van werknemers op het werken met AI en het verminderen van angsten. Dankzij de actieve betrokkenheid van werknemers bij het transformatieproces kunnen bedrijven niet alleen weerstand verminderen, maar ook waardevolle feedback en ideeën krijgen voor het optimaliseren van AI -oplossingen.

4. AI -competenties bouwen

Om het gebrek aan gekwalificeerde specialisten tegen te gaan, moeten bedrijven investeren in de oprichting van interne AI -competenties. Dit kan worden bereikt door verschillende maatregelen:

• Training van bestaande werknemers in AI-relevante vaardigheden
• AI -experts instellen voor sleutelposities
• Samenwerking met externe consultants en dienstverleners
• Partnerschappen met universiteiten en onderzoeksinstellingen

De oprichting van een interdisciplinair team dat zowel technische knowhow als industriële kennis combineert, is cruciaal voor het succes van AI-projecten. Door verschillende perspectieven te combineren, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun AI -oplossingen zowel technisch solide als zakelijk relevant zijn.

5. Verbetering van de gegevensinfrastructuur

Aangezien de gegevenskwaliteit en beschikbaarheid een centrale uitdaging is in de AI -implementatie, moeten bedrijven investeren in het verbeteren van hun gegevensinfrastructuur. Dit omvat:

• Consolidatie van gegevenssilo's en het maken van een centrale database
• Implementatie van datakwaliteitsmanagementprocessen
• Een schaalbare en flexibele gegevensarchitectuur bouwen
• Zorgen voor gegevensbescherming en beveiliging

Een solide gegevensinfrastructuur vormt de basis voor succesvolle AI -projecten en stelt bedrijven in staat om het volledige potentieel van hun gegevens te benutten. Door te investeren in gegevensbeheer en de overheid, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun AI -systemen gebaseerd zijn op hoge en relevante gegevens.

Geschikt hiervoor:

• Onafhankelijke AI -platforms als een strategisch alternatief voor Europese bedrijven

De toekomst van AI in bedrijven

De AI -transformatie zal de komende jaren blijven versnellen en zich ontwikkelen tot een integraal onderdeel van het dagelijks leven en werk. Nieuwe technologieën zullen de grenzen tussen de digitale en de fysieke wereld vervagen en innovatieve kansen bieden om te netwerken, dingen te creëren of beter te werken.

Gepersonaliseerde AI -assistent

Wat begon met eenvoudige tools zoals Chatgpt, wordt nu veel krachtiger: gepersonaliseerde AI -agenten worden game changers. Deze AI -assistenten zullen steeds vaker veranderen in individuele behoeften en de manier waarop mensen hun dagelijkse leven en werkende leven beheren, zullen serieus veranderen.

Van persoonlijke assistenten die werknemers helpen hun tijd te beheren tot op maat gemaakte AI-analyses-deze gepersonaliseerde agenten geven gebruikers de mogelijkheid om hun eigen gegevens mee te nemen en hen inzichten en functies te bieden die voorheen alleen waren gereserveerd voor grote bedrijven met aanzienlijke financiële middelen.

Integratie van AI in bedrijfsprocessen

De integratie van AI in bedrijfsprocessen zal in de toekomst nog naadloos en uitgebreider worden. Door AI te combineren met bestaande bedrijfsprocesmodellen, maakt de introductie van AI -technologieën in bedrijven het eenvoudiger dan ooit. De integratie van AI -technologieën is rechtstreeks via een grafische BPMN -modellering, wat betekent dat bedrijfsgegevens intelligent kunnen worden gekoppeld aan bedrijfsprocessen.

Deze integratie maakt de automatisering van routinetaken en de optimalisatie van bedrijfsprocessen mogelijk, wat leidt tot een toename van efficiëntie en productiviteit. Bedrijven die vroeg in deze integratie investeren, zullen een strategisch voordeel behalen ten opzichte van hun concurrenten.

Concurrentievoordeel via AI

Met de toenemende verspreiding van AI zullen bedrijven in de toekomst in twee categorieën kunnen worden verdeeld: degenen die AI effectief gebruiken en degenen die blijven. Bedrijven die vroeg in training investeren en de juiste infrastructuur krijgen een strategisch voordeel en kunnen testen wat werkt en wat niet in de praktijk is.

De integratie van Chatt en andere AI -tools in bedrijven zal vroeg of laat beslissen over concurrentievermogen. Iedereen die nieuwe technologieën sluit, zal niet in staat zijn om tegen concurrerende bedrijven te prevaleren, althans op de lange termijn - een ervaring die al is gedaan in digitalisering.

Een nieuw denken voor AI -oplossingen

De uitdagingen in de productieve implementatie van AI in bedrijven zijn divers en complex. Ze variëren van technische hindernissen zoals gegevenskwaliteit en integratie met bestaande systemen tot het ontbreken van gekwalificeerde specialisten tot organisatorische aspecten zoals onduidelijke doelen en oppositie in het personeelsbestand.

De uniformiteit waarmee bedrijven falen met echte transformatie door AI duidt op een diepgaand probleem. Het gaat niet alleen om het introduceren van nieuwe technologieën, maar over een basisoverhalve in de manier waarop we IT -oplossingen ontwerpen en implementeren.

Succesvolle AI -transformaties vereisen een holistische benadering die rekening houdt met technologische, organisatorische en culturele aspecten. Bedrijven moeten opnieuw nadenken en AI niet beschouwen als een geïsoleerd hulpmiddel, maar als een integraal onderdeel van hun strategie.

De toekomst is van de bedrijven die erin slagen AI naadloos te integreren in hun bedrijfsprocessen en om een ​​cultuur van continue innovatie en aanpassing op te zetten. Door duidelijke doelstellingen, agile methoden, effectief veranderingsbeheer, het bouwen van AI -competenties en solide gegevensinfrastructuur, kunnen bedrijven de uitdagingen van AI -implementatie overwinnen en het volledige potentieel van deze transformatieve technologie benutten.

De productieve implementatie van AI vereist een nieuw denken - weg van geïsoleerde technologieprojecten naar een holistische transformatie die rekening houdt met mensen, processen en technologie gelijk. Dit is de enige manier om de kloof tussen het theoretische potentieel en de praktische implementatie van AI te overwinnen en echte concurrentievoordelen te bereiken.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de AI -strategie

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus