Kiedy sztuczna inteligencja tworzy realną wartość? Przewodnik dla firm: czy korzystać z zarządzanej sztucznej inteligencji, czy nie.

Rzeczywistość kryjąca się za szumem wokół sztucznej inteligencji

Dyskusja na temat sztucznej inteligencji w niemieckich firmach osiągnęła punkt zwrotny. Jeszcze dwa lata temu technologia ta była postrzegana głównie jako narzędzie eksperymentalne, dziś 91% niemieckich firm postrzega AI jako kluczową dla swojego przyszłego modelu biznesowego. Ta radykalna zmiana w postrzeganiu znajduje również odzwierciedlenie w konkretnych liczbach: obecnie 40,9% firm wykorzystuje już AI w swoich procesach biznesowych – to znaczący wzrost w porównaniu z 27% w ubiegłym roku.

Niemniej jednak, kluczowe pytanie pozostaje: kiedy sztuczna inteligencja faktycznie tworzy realną wartość i jak można zmierzyć ten sukces? Przygnębiająca rzeczywistość pokazuje, że pomimo zainwestowanych miliardów dolarów, zdecydowana większość projektów AI nie przynosi oczekiwanego zwrotu z inwestycji. Badanie MIT ujawnia, że ​​95% generatywnych projektów pilotażowych AI w firmach kończy się porażką i nie osiąga żadnego mierzalnego zwrotu z inwestycji.

Ta rozbieżność między oczekiwaniami a rzeczywistością pokazuje, że sukces inicjatyw w zakresie sztucznej inteligencji zależy mniej od technicznej wydajności modeli, a bardziej od strategicznej integracji z istniejącymi procesami biznesowymi i zdolności do ciągłej optymalizacji na podstawie informacji zwrotnych z praktyki.

Nadaje się do:

• Raport Unframedotyczący trendów w dziedzinie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach: od eksperymentów ze sztuczną inteligencją w 2024 r. do mierzalnego wpływu w 2025 r.

Identyfikuj i mierz rzeczywistą wartość dodaną

Ilościowe kryteria oceny sukcesu sztucznej inteligencji

Wartość dodana zastosowań AI przejawia się na różnych poziomach, z których każdy wymaga systematycznego pomiaru. Podstawą jest klasyczny wzór na zwrot z inwestycji (ROI): zwrot z inwestycji (ROI) równa się sumie korzyści pomniejszonej o koszty całkowite, podzielonej przez sumę kosztów całkowitych i pomnożonej przez 100%. Jednak to uproszczone podejście jest niewystarczające w przypadku inwestycji w AI, ponieważ zarówno koszty, jak i korzyści charakteryzują się bardziej złożoną strukturą.

Strona kosztów obejmuje nie tylko oczywiste wydatki na licencje i sprzęt, ale także ukryte wydatki na czyszczenie danych, szkolenia pracowników i bieżącą konserwację systemu. Szczególnie istotne są często niedoszacowane koszty zarządzania zmianą, które pojawiają się, gdy pracownicy muszą uczyć się nowych procesów.

Po stronie korzyści można wyróżnić różne kategorie: bezpośrednie korzyści finansowe w postaci oszczędności kosztów lub wzrostu sprzedaży są najłatwiejsze do zmierzenia. Na przykład, jeden sprzedawca detaliczny osiągnął zwrot z inwestycji (ROI) na poziomie 380% w ciągu trzech lat dzięki optymalizacji zapasów wspomaganej przez sztuczną inteligencję. Mniej oczywiste, ale często cenne, są korzyści pośrednie, takie jak lepsza jakość decyzji, niższy wskaźnik błędów czy wzrost satysfakcji klienta.

Kluczowe wskaźniki operacyjne jako wskaźniki sukcesu

Oprócz wskaźników finansowych, wskaźniki operacyjne odgrywają kluczową rolę w ocenie wartości dodanej sztucznej inteligencji. Efektywność procesów można mierzyć oszczędnością czasu na powtarzalnych zadaniach. Na przykład, dzięki optymalizacji łańcucha dostaw wspomaganej przez sztuczną inteligencję, Microsoft był w stanie zredukować ręczne procesy planowania o 50% i zwiększyć terminowość planowania o 75%.

Redukcja błędów to kolejny kluczowy wskaźnik. Systemy AI mogą w wielu obszarach przewyższać precyzją decyzje podejmowane przez ludzi, co przekłada się bezpośrednio na niższe koszty dzięki mniejszej liczbie poprawek i reklamacji. Dostawca usług finansowych osiągnął zwrot z inwestycji (ROI) na poziomie 250% w ciągu jednego roku dzięki wykrywaniu oszustw opartemu na sztucznej inteligencji.

Skalowalność rozwiązań AI oferuje szczególną zaletę: po wdrożeniu często można je rozszerzyć, aby objąć większe zbiory danych lub więcej przypadków użycia, bez proporcjonalnego wzrostu kosztów. Te korzyści skali znacząco zwiększają długoterminowy zwrot z inwestycji (ROI).

Jakościowe wymiary wartości dodanej

Nie wszystkie korzyści płynące ze sztucznej inteligencji (AI) można od razu skwantyfikować. Poprawa jakości podejmowania decyzji, możliwa dzięki analityce opartej na danych, może przynieść znaczącą wartość długoterminową, nawet jeśli trudno ją skwantyfikować. Firmy zgłaszają poprawę planowania strategicznego, korzystając z analiz i prognoz rynkowych opartych na AI.

Satysfakcja pracowników może wzrosnąć, gdy sztuczna inteligencja przejmie powtarzalne zadania, pozwalając im skupić się na czynnościach o większej wartości dodanej. Prowadzi to do zmniejszenia rotacji i wzrostu produktywności, którego wartość można ostatecznie określić w kategoriach pieniężnych.

Innowacyjność i konkurencyjność to kolejne jakościowe wymiary. Firmy, które z powodzeniem wykorzystują sztuczną inteligencję, mogą rozwijać nowe produkty i usługi lub personalizować istniejącą ofertę. Efekty tych innowacji są trudne do przewidzenia, ale mogą mieć transformacyjny wpływ na model biznesowy.

Zarządzana sztuczna inteligencja jako opcja strategiczna

Definicja i różnicowanie usług zarządzanych AI

Zarządzane usługi AI stanowią alternatywę dla samodzielnego opracowywania i wdrażania rozwiązań AI. Wyspecjalizowany dostawca usług przejmuje odpowiedzialność za cały cykl życia AI: od początkowej koncepcji, przez rozwój modelu, po ciągłą optymalizację i utrzymanie w środowisku produkcyjnym.

To podejście zasadniczo różni się od tradycyjnych ofert oprogramowania jako usługi (Software-as-a-Service), ponieważ obejmuje nie tylko dostarczanie gotowych narzędzi AI, ale także doradztwo strategiczne, przygotowywanie danych i dostosowywanie ich do specyficznych wymagań biznesowych. Dostawca zarządzanej AI przejmuje zarówno odpowiedzialność techniczną, jak i operacyjną za aplikacje AI.

Zalety i wyzwania zarządzanej sztucznej inteligencji

Główną zaletą zarządzanej sztucznej inteligencji (Managed AI) jest redukcja złożoności technicznej dla firmy, która z niej korzysta. Zamiast budować własną wiedzę specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji, firmy mogą korzystać ze specjalistycznej wiedzy dostawcy usług. Zmniejsza to zarówno początkową inwestycję, jak i ryzyko błędów wdrożeniowych.

Elastyczność i skalowalność usług Managed AI pozwala firmom dostosować wykorzystanie AI do swoich potrzeb. Jest to szczególnie korzystne dla małych i średnich przedsiębiorstw, które nie dysponują zasobami na rozbudowane wewnętrzne działy AI.

Zarządzana sztuczna inteligencja (AI) wiąże się jednak również z wyzwaniami. Zależność od zewnętrznych dostawców usług może prowadzić do utraty kontroli nad kluczowymi procesami biznesowymi. Firmy muszą starannie rozważyć, które aplikacje AI mogą zlecić na zewnątrz, nie narażając swojej konkurencyjności.

Struktury kosztów i rozważania dotyczące zwrotu z inwestycji w zarządzaną sztuczną inteligencję

Zarządzane usługi AI zazwyczaj działają w oparciu o modele subskrypcyjne, które umożliwiają przewidywalne koszty miesięczne lub roczne. Ułatwia to planowanie budżetu i zmniejsza ryzyko finansowe w porównaniu z rozwiązaniami wewnętrznymi, które często wiążą się z nieprzewidywalnymi wzrostami kosztów.

Kalkulacja zwrotu z inwestycji (ROI) w zarządzaną sztuczną inteligencję różni się od kalkulacji zwrotu z inwestycji w rozwój wewnętrzny. Chociaż początkowa inwestycja jest zazwyczaj niższa, występują stałe koszty operacyjne. Wieloletnia analiza całkowitych kosztów często pokazuje, że zarządzane usługi sztucznej inteligencji mogą być bardziej opłacalne, pomimo wyższych kosztów bieżących, ponieważ są wdrażane szybciej i wiążą się z niższym ryzykiem.

Niezależność kontra usługi zarządzane

Debata na temat autonomii w zastosowaniach sztucznej inteligencji

Wybór między niezależnym rozwojem sztucznej inteligencji a usługami zarządzanymi rodzi fundamentalne pytania o suwerenność cyfrową. Wiele niemieckich firm sceptycznie podchodzi do swojej zależności od zewnętrznych dostawców sztucznej inteligencji, zwłaszcza tych z USA lub Azji. Z niedawnego badania Bitkom wynika, że ​​78% firm w Niemczech uważa swoją zależność od amerykańskich dostawców usług chmurowych za problematyczną.

Obawy te nie są bezpodstawne. Usługi AI oparte na chmurze stwarzają ryzyko związane z ochroną danych, zgodnością z przepisami i kontrolą strategiczną. Jednocześnie zapewniają one dostęp do zaawansowanych modeli AI, które trudno byłoby odtworzyć wewnętrznie.

Lokalna sztuczna inteligencja jako alternatywa dla uzależnienia od chmury

Wdrożenia AI w środowisku lokalnym, w których dane są przetwarzane wyłącznie na serwerach wewnętrznych, stanowią alternatywę dla uzależnienia od chmury. Takie podejście zapewnia zgodność z RODO i maksymalną kontrolę nad poufnymi danymi firmowymi.

Do zalet lokalnej sztucznej inteligencji (AI) należą niskie opóźnienia, ponieważ nie jest wymagany transfer danych do serwerów zewnętrznych, a także niezależność od zewnętrznych dostawców usług i ich potencjalnych awarii. Lokalna AI może być lepszym wyborem, szczególnie w przypadku aplikacji działających w czasie rzeczywistym lub obszarów wrażliwych na dane.

Jednak lokalne rozwiązania AI również stwarzają wyzwania. Wymagana jest znaczna wiedza specjalistyczna do wdrożenia i utrzymania, a początkowa inwestycja w sprzęt i personel może być znacząca. Ponadto skalowalność jest często ograniczona w porównaniu z rozwiązaniami opartymi na chmurze.

Podejścia hybrydowe jako kompromis

Wiele firm decyduje się na rozwiązania hybrydowe, które łączą zalety obu podejść. Aplikacje krytyczne i wrażliwe na dane są uruchamiane lokalnie, natomiast zadania mniej krytyczne lub wymagające dużej mocy obliczeniowej są zlecane usługom chmurowym.

Ta hybrydowa strategia pozwala zachować kontrolę nad kluczowymi procesami biznesowymi, jednocześnie korzystając z wydajności i opłacalności usług chmurowych. Jednak złożoność architektury znacznie wzrasta, co wymaga odpowiednich zasobów administracyjnych.

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Skalowalność jako wskaźnik sukcesu

Od projektów pilotażowych do wdrożenia w całej firmie

Możliwość skalowania aplikacji AI jest uważana za jeden z najważniejszych wskaźników rzeczywistej wartości dodanej. Wiele firm tkwi w fazie pilotażowej, nie wdrażając skutecznie swoich inicjatyw AI w regularne działania. Tylko około 5% projektów pilotażowych przechodzi do etapu skalowanej produkcji.

Skuteczne skalowanie wymaga czegoś więcej niż tylko doskonałości technicznej. Równie istotne są adaptacje organizacyjne, programy szkoleniowe dla pracowników oraz integracja z istniejącymi procesami biznesowymi. Firmy muszą ustanowić zasady zarządzania sztuczną inteligencją (AI), które określają standardy jakości danych, walidacji modeli i zarządzania ryzykiem.

Nadaje się do:

• Koniec szkolenia AI? Strategie AI w fazie przejściowej: podejście „planowe” zamiast gór danych – Przyszłość AI w firmach

Wymagania infrastrukturalne dotyczące skalowania

Skalowalne systemy AI wymagają solidnej infrastruktury IT, która nadąży za rosnącymi wolumenami danych i bardziej złożonymi wymaganiami. Rozwiązania chmurowe często oferują przewagę dzięki swojej wrodzonej skalowalności, podczas gdy systemy lokalne mogą wymagać dodatkowych inwestycji w sprzęt.

Architektura danych odgrywa kluczową rolę w skalowalności. Systemy sztucznej inteligencji są tak dobre, jak dane, z którymi pracują. Firmy muszą inwestować w wysokiej jakości systemy zarządzania danymi, które zapewnią zarówno ich jakość, jak i dostępność.

Metryki skutecznego skalowania

Sukces skalowania AI można mierzyć różnymi wskaźnikami. Bezpośrednim wskaźnikiem jest liczba przypadków użycia, które pomyślnie przeszły z fazy pilotażowej do produkcyjnej. Równie ważna jest szybkość, z jaką można wdrażać nowe aplikacje AI.

Akceptacja użytkowników w organizacji to kolejny kluczowy czynnik. Wysokie wskaźniki adopcji wśród pracowników pokazują, że rozwiązania AI rzeczywiście generują wartość dodaną, a nie są jedynie technicznymi sztuczkami.

Skalowalność ekonomiczna znajduje odzwierciedlenie w rozwoju kosztów na przypadek użycia lub na przetworzony punkt danych. Udane wdrożenia sztucznej inteligencji charakteryzują się malejącymi kosztami krańcowymi, ponieważ koszty stałe można rozłożyć na większą liczbę aplikacji.

Czynniki sukcesu specyficzne dla branży i wielkości

Wdrażanie sztucznej inteligencji według wielkości firmy

Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) znacząco różni się w zależności od wielkości firmy. Podczas gdy 56% dużych firm korzysta z AI, odsetek ten wynosi zaledwie 38% w przypadku małych i średnich przedsiębiorstw oraz zaledwie 31% w przypadku mikroprzedsiębiorstw. Tę rozbieżność można wyjaśnić zróżnicowaną dostępnością zasobów i korzyściami skali.

Duże firmy dysponują większymi zasobami finansowymi, technologicznymi i ludzkimi, co ułatwia inwestycje w sztuczną inteligencję. Korzystają również bardziej z efektu skali, ponieważ wysokie początkowe koszty inwestycyjne amortyzują się szybciej przy większych wolumenach produkcji.

Z drugiej strony, małe firmy borykają się z ograniczeniami w zakresie zasobów, które utrudniają wdrażanie innowacyjnych technologii. Ograniczone możliwości finansowania, brak wykwalifikowanego personelu oraz wysokie początkowe nakłady inwestycyjne stanowią istotne bariery.

Wzorce zastosowań specyficzne dla branży

Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) znacznie różni się w zależności od branży. W reklamie i badaniach rynku 84,3% firm już korzysta z AI, następnie dostawcy usług IT (73,7%) i branża motoryzacyjna (70,4%).

Różnice te odzwierciedlają zarówno zamiłowanie do technologii cyfrowych, jak i specyficzne możliwości ich zastosowania. Branże dysponujące dużą ilością danych i ujednoliconymi procesami często mogą łatwiej wdrażać sztuczną inteligencję i czerpać z niej korzyści.

Bardziej tradycyjne branże, takie jak hotelarstwo, produkcja żywności i tekstylia, wciąż wahają się przed wdrożeniem sztucznej inteligencji. Wynika to częściowo z niższego poziomu cyfryzacji, ale również z braku świadomości istotnych przypadków użycia.

Ryzyko i przeszkody na drodze do sukcesu

Bariery techniczne i organizacyjne

Najczęstsze przyczyny niepowodzeń projektów AI leżą nie tyle w samej technologii, co w niedociągnięciach organizacyjnych. Niewystarczające dane, brak dostępności i jakości danych oraz niejasny podział obowiązków często prowadzą do wstrzymania projektów.

Struktury silosowe w firmach utrudniają skuteczne wdrażanie sztucznej inteligencji (AI), ponieważ uniemożliwiają holistyczne myślenie procesowe. Projekty AI wymagają interdyscyplinarnej współpracy między IT, działami biznesowymi i kierownictwem.

Brak przejrzystości w pomiarze korzyści stanowi kolejną przeszkodę. Bez jasnych KPI i kryteriów sukcesu nie da się ani zmierzyć postępów, ani zidentyfikować usprawnień. Prowadzi to do słabnącego wsparcia ze strony kierownictwa, a ostatecznie do zakończenia projektu.

Wyzwania związane ze zgodnością i zarządzaniem

Wraz z wejściem w życie unijnego rozporządzenia w sprawie sztucznej inteligencji (AI) w sierpniu 2024 r., wymogi zgodności stały się kluczowym czynnikiem sukcesu. Firmy muszą zapewnić zgodność swoich aplikacji AI z wymogami regulacyjnymi, co generuje dodatkową złożoność i koszty.

Ustanowienie odpowiednich struktur zarządzania sztuczną inteligencją wymaga jasno określonych obowiązków, standardów i mechanizmów kontroli. Wiele firm nie docenia nakładu pracy wymaganego do tych zmian organizacyjnych.

Wytyczne etyczne i transparentność w procesie decyzyjnym dotyczącym sztucznej inteligencji (AI) stają się coraz ważniejsze, zarówno ze względu na zgodność z przepisami, jak i akceptację wśród pracowników i klientów. Budowanie niezbędnych kompetencji i procesów wymaga czasu i zasobów.

Przyszłe perspektywy i trendy

Rozwój niemieckiego rynku sztucznej inteligencji

Niemiecki rynek sztucznej inteligencji (AI) przeżywa znaczące przyspieszenie. Gotowość firm do inwestowania stale rośnie: 82% planuje zwiększyć swoje budżety na AI w ciągu najbliższych dwunastu miesięcy, a ponad połowa o co najmniej 40%.

Rozwój ten wynika z rosnącej świadomości, że sztuczna inteligencja nie jest już rozwiązaniem opcjonalnym, lecz staje się warunkiem koniecznym konkurencyjności. 51 procent przedsiębiorstw uważa obecnie, że bez wykorzystania sztucznej inteligencji nie mają przyszłości.

Rozwój technologiczny i nowe obszary zastosowań

Multimodalne systemy sztucznej inteligencji, które potrafią przetwarzać różne typy danych, takie jak tekst, obrazy i dźwięk, stoją u progu przełomu w powszechnym użyciu. Technologie te otwierają nowe obszary zastosowań i mogą znacząco udoskonalić istniejące rozwiązania.

Zautomatyzowane uczenie maszynowe i platformy bezkodowe demokratyzują dostęp do technologii AI. Nawet firmy bez dogłębnej wiedzy technicznej mogą w coraz większym stopniu korzystać z AI.

Integracja sztucznej inteligencji z procesami DevOps, znana jako AIOps, zmienia sposób zarządzania operacjami IT. Dzięki przewidywaniu i automatyzacji procesów IT firmy mogą zwiększyć wydajność i skrócić przestoje.

Nadaje się do:

• Optymalizacja biznesu dzięki sztucznej inteligencji: dystrybutor IT z RPA skraca tworzenie ofert do kilku kliknięć i sekund

Strategiczne zalecenia dla firm

Firmy powinny dostosować swoją strategię AI do długoterminowego tworzenia wartości, a nie do krótkoterminowego wzrostu efektywności. Inwestowanie w jakość danych i zmiany organizacyjne są często ważniejsze niż wybór najlepszych algorytmów.

Rozwijanie wewnętrznych umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji pozostaje kluczowe, nawet w przypadku korzystania z usług zarządzanych. Firmy muszą zrozumieć, jak działa sztuczna inteligencja i które przypadki użycia są istotne dla ich działalności.

Iteracyjne podejście z małymi, mierzalnymi krokami zmniejsza ryzyko i umożliwia ciągłą naukę. Projekty pilotażowe powinny być projektowane z myślą o skalowalności od samego początku.

Wybór odpowiednich partnerów, czy to w zakresie usług zarządzanych, czy doradztwa, często decyduje o sukcesie lub porażce. Firmy powinny poszukiwać sprawdzonych ekspertów i doświadczenia w danej branży.

Praktyczne koncepcje wdrażania i pomiaru

Opracowanie ram zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję

Ustrukturyzowane ramy pomiaru zwrotu z inwestycji (ROI) zaczynają się od jasnego zdefiniowania celów biznesowych i przełożenia ich na mierzalne wskaźniki KPI. Powinny one obejmować zarówno wskaźniki wyprzedzające, które dają wczesne sygnały sukcesu lub porażki, jak i wskaźniki opóźnione, które mierzą długoterminowe efekty.

Pomiary bazowe przed wdrożeniem sztucznej inteligencji są kluczowe dla późniejszej oceny sukcesu. Bez dokładnej znajomości sytuacji początkowej nie da się określić ilościowo ulepszeń.

Regularne przeglądy i modyfikacje koncepcji pomiaru są konieczne, ponieważ zarówno systemy sztucznej inteligencji, jak i wymagania biznesowe stale ewoluują. Pomiar zwrotu z inwestycji (ROI) należy postrzegać jako proces iteracyjny, a nie jednorazową czynność.

Strategie wdrażania dla różnych typów firm

Małe i średnie firmy powinny zacząć od jasno zdefiniowanych przypadków użycia, które umożliwią szybki sukces. Rozwiązania w chmurze lub usługi zarządzane mogą pomóc ograniczyć początkowe inwestycje.

Duże firmy mogą uruchamiać równoległe projekty pilotażowe w różnych obszarach, aby identyfikować synergie i rozwijać najlepsze praktyki. Ustanowienie centralnej kompetencji w zakresie sztucznej inteligencji może przyspieszyć skalowanie w całej firmie.

Niezależnie od wielkości firmy, zaangażowanie działów biznesowych od samego początku jest kluczowe. Projektów AI nie należy postrzegać wyłącznie jako inicjatyw informatycznych, lecz raczej jako projektów transformacyjnych ukierunkowanych na biznes.

Sztuczna inteligencja ma potencjał, by fundamentalnie przekształcić niemieckie firmy i stworzyć nowe przewagi konkurencyjne. Sukces zależy jednak nie tylko od wybranej technologii, ale także od strategicznego podejścia, wdrożenia organizacyjnego oraz ciągłego pomiaru i optymalizacji. Zarządzane usługi AI mogą stanowić cenną opcję, szczególnie dla firm, które chcą szybko czerpać korzyści z AI bez konieczności budowania rozległej, wewnętrznej wiedzy specjalistycznej.

Decyzja o wyborze rozwoju wewnętrznego lub usług zewnętrznych powinna być podejmowana w oparciu o konkretne wymagania biznesowe, dostępne zasoby i cele strategiczne. Ważniejsze od decyzji technologicznej jest konsekwentne skupienie się na mierzalnej wartości biznesowej oraz gotowość do ciągłego dostosowywania i ulepszania systemów AI.

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn