Obecny stan wykorzystania sztucznej inteligencji w firmach: wyzwania w produktywnym wdrażaniu AI

Między teorią a praktyką: ukryte słabości współczesnej technologii AI

Sztuczna inteligencja (AI) przeszła imponujący rozwój w ostatnich latach i inspiruje ich umiejętności w wielu obszarach zastosowań. Niemniej jednak wiele firm stoi w obliczu paradoksalnej sytuacji, w której systemy AI mogą opanować złożone zadania, ale często zawodzą z powodu rzekomo prostych wyzwań. Ta rozbieżność między potencjałem teoretycznym a praktyczną wdrożeniem rodzi ważne pytania, które rozświetlimy bardziej szczegółowo w tym artykule.

Nadaje się do:

• Integracja AI niezależnej platformy AI w całej całej DATA dla wszystkich spraw firmowych

Obecny stan wykorzystania AI w firmach

W dzisiejszym świecie roboczym coraz więcej pracowników zintegrowuje narzędzia AI, takie jak Chatgpt do ich codziennej pracy. To selektywne zastosowanie zazwyczaj obejmuje zadania takie jak badania internetowe, tłumaczenia tekstowe lub pisanie mniejszych sekcji kodów oprogramowania. W szczególności w dużych firmach ustalono wewnętrzne portale AI, które umożliwiają dostęp do prawnych i zgodnych z danymi dostępem do zewnętrznych modeli głosowych lub ułatwiają dostęp do wewnętrznej wiedzy biznesowej.

Obecne badania pokazują, że 35% dużych niemieckich firm korzysta już z technologii AI, podczas gdy w przypadku małych i średnich firm wskaźnik adopcji jest znacznie niższy na około 12%. Liczby te wyjaśniają, że AI coraz częściej przenosi się do świata korporacyjnego, ale wciąż nie jest wdrażana na całym świecie. Szczególnie uderzające jest to, że pomimo rosnącego rozprzestrzeniania się narzędzi AI liczba przykładów, w których sztuczna inteligencja faktycznie doprowadziła do fundamentalnej poprawy procesów biznesowych, pozostaje zaskakująco niska.

Typowe obszary zastosowania sztucznej inteligencji w firmach

Obecne wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach koncentruje się głównie na następujących obszarach:

1. Obsługa klienta: Zautomatyzowane analizy informacji zwrotnej i boty czatu AI dla szybszego i bardziej wydajnego zaspokojenia potrzeb klientów.
2. Pozycja tekstu i obrazu: Narzędzia AI do szybszego i tańszego tworzenia tekstów, zdjęć i filmów do marketingu, biuletynu i innych treści.
3. Spotkania: programy, które nagrywają, piszą i podsumowują połączenia wideo i wspierają je w znalezieniu spotkania.
4. Rekrutacja: Zwiększenie wydajności i oszczędzania czasu w rekrutacji procesów poprzez wstępne selekcję i analizę aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.
5. Monitorowanie: procesy monitorowania, wczesne wykrywanie źródeł błędów i nadchodzących trendów, a także wsparcie w ocenie kampanii.

Pomimo tych różnorodnych możliwych zastosowań, transformacyjny wpływ sztucznej inteligencji na procesy korporacyjne często pozostaje za oczekiwaniami. Rozbieżność między potencjałem teoretycznym a praktycznym wdrożeniem wskazuje na podstawowe wyzwania, które wykraczają poza zwykłe trudności wprowadzające nowe technologie.

Paradoks wydajności AI

Co ciekawe, badania pokazują, że narzędzia AI, takie jak CHATGPT, mogą zwiększyć wydajność pracowników biurowych nawet o 40%, w szczególności przy tworzeniu tekstów i innych kreatywnych zadań. Niezależne oceny potwierdzają średnio 18%. Liczby te są pozornie sprzeczne z niewielką liczbą udanych transformacji AI w całej firmie.

Ten paradoks można częściowo wytłumaczyć faktem, że selektywne użycie narzędzi AI przez poszczególnych pracowników może zwiększyć ich indywidualną wydajność, ale nie prowadzi automatycznie do kompleksowej transformacji procesów biznesowych. Udana integracja sztucznej inteligencji w procesach korporacyjnych wymaga czegoś więcej niż tylko zapewnienia narzędzi - wymaga fundamentalnego przemyślenia w sposobie organizowania i wykonywania pracy.

Różnica między selektywnym użyciem a rzeczywistą transformacją

Selektywne użycie narzędzi AI przez poszczególnych pracowników może prowadzić do wzrostu wydajności lokalnej, ale często pozostaje odizolowana i nie prowadzi do systemowej transformacji procesów firmy. Z drugiej strony prawdziwa transformacja sztucznej inteligencji obejmuje strategiczną integrację sztucznej inteligencji w podstawowych procesach firmy i prowadzi do podstawowych zmian w modelach pracy i modelach biznesowych.

Według badań przeprowadzonych przez IBM Institute for Business Value, firmy, które integrują AI z procesem transformacji, są często bardziej skuteczne niż ich konkurenci. Jednak taka transformacja wymaga czegoś więcej niż tylko wdrażania nowych technologii -wymaga zmiany strategii i kultur korporacyjnych. Te głębokie zmiany stanowią wiele firm znaczne wyzwania, które wykraczają poza aspekty czysto techniczne.

Centralne przeszkody w wdrażaniu AI

Przyczyny niepowodzenia lub opóźnionego wprowadzenia projektów AI w firmach są zróżnicowane i złożone. Najważniejsze przeszkody są badane poniżej:

1. Jakość danych i dostępność danych

Jednym z największych wyzwań we wdrażaniu sztucznej inteligencji jest jakość i dostępność danych. Systemy AI są tak samo dobre, jak dane, na których są szkolone. Wiele firm zmaga się z nieustrukturyzowanymi lub niepoprawnymi danymi, które mogą znacznie pogorszyć skuteczność aplikacji AI.

Obecne badanie pokazuje, że 42% firm wskazuje, że ponad połowa ich projektów AI została opóźniona z powodu problemów z dostarczaniem danych lub nie przyniosło oczekiwanych wyników. W przypadku firm, w których mniej niż połowa ich danych jest scentralizowana, 68% sprzedaży z powodu nieudanego lub opóźnionego raportu projektów AI.

Wyzwania w dziedzinie jakości danych obejmują:

• Dane w silosach w różnych działach
• Niespójne formaty danych
• Brak danych historycznych do szkolenia AI
• Obawy dotyczące ochrony danych i bezpieczeństwa, które ograniczają dostęp do danych

2. brak wykwalifikowanych specjalistów

Ustanowienie kompetentnego zespołu nauki danych jest znaczącą przeszkodą dla wielu firm. Rynek technologii AI jest wciąż na wczesnym etapie, a popyt na ekspertów AI gwałtownie wzrósł w ostatnich latach, podczas gdy liczba dostępnych specjalistów nie była w stanie nadążyć za tym wzrostem.

Według raportu LinkedIn popyt na ekspertów AI wzrósł o 74% w ciągu ostatnich czterech lat. W szczególności małe i średnie firmy mają trudności z znalezieniem i finansowaniem niezbędnych ekspertów. Tylko 25% menedżerów w Niemczech czuje się dobrze przygotowanych na sztuczną inteligencję, podczas gdy średnia globalna wynosi tylko 8%.

Aby przeciwdziałać temu brakowi wykwalifikowanych pracowników, firmy muszą:

• Zainwestuj w szkolenie istniejących pracowników
• Aby skonsultować się z ekspertami zewnętrznymi
• Stwórz kulturę wymiany wiedzy

3. Integracja z istniejącymi systemami

Integracja rozwiązań AI z istniejącą infrastrukturą IT stanowi główne wyzwania dla wielu firm. W szczególności starsze systemy, które nie zostały zaprojektowane do integracji AI, mogą prowadzić do znaczących problemów. Wyzwania obejmują:

• Przestarzała infrastruktura, która nie może spełniać wymagań nowoczesnej sztucznej inteligencji
• Brak znormalizowanych interfejsów do bezproblemowych połączeń
• Niezgodne systemy przechowywania danych
• Wysokie koszty w związku z modernizacją infrastruktury

Według ankiety 67% firm, które zarządzają swoimi danymi centralnie, stosuje ponad 80% swoich zasobów technicznych w celu utrzymania danych. To wysokie powiązania zasobów do zadań konserwacyjnych utrudnia rozwój i wdrażanie innowacyjnych rozwiązań AI.

4. Niejasne cele i oczekiwania

Częstym błędem w projektach AI jest brak jasnych i wymiernych celów. Firmy często rozpoczynają inicjatywy AI bez precyzyjnej definicji tego, co chcą osiągnąć. Prowadzi to do nierealistycznych oczekiwań i ostatecznie rozczarowań, jeśli AI nie zapewnia pożądanych rezultatów.

Definicja jasnych, realistycznych i mierzalnych celów ma kluczowe znaczenie dla sukcesu projektów AI. Firmy powinny zadać sobie pytanie:

• Jaki konkretny problem powinien rozwiązać AI?
• Jak można mierzyć sukces?
• Które zasoby są wymagane do wdrożenia?
• Który rama czasowa jest realistyczna?

5. Akceptacja i zmiana kulturowa

Wprowadzenie technologii AI może wywołać obawy przed utratą pracy lub zwiększone obciążenie pracownikami. Dobre zarządzanie zmianami jest zatem kluczowe dla stworzenia akceptacji i pomyślnego zaprojektowania transformacji.

Wsparcie najwyższego kierownictwa odgrywa w tym kluczową rolę. Bez zaangażowania poziomu zarządzania trudno jest dostarczyć niezbędne zasoby i wdrożyć niezbędne zmiany organizacyjne. Szkolenie i dalsze szkolenie pracowników są również kluczowe dla zapewnienia sukcesu transformacji AI.

B2B Zakup: łańcuchy dostaw, handel, rynkowe i obsługiwane przez AI ROPERANCJA Z ACCIO.COM-IMAGE: xpert.digital

Więcej na ten temat tutaj:

• Znajdź produkty i spostrzeżenia B2B z AI / Porady i wsparcie

Przykłady sukcesu: Kiedy AI przekształca procesy biznesowe

Pomimo licznych wyzwań istnieją firmy, które z powodzeniem wykorzystują sztuczną inteligencję do przekształcenia swoich procesów biznesowych. Przykłady te pokazują, że przy właściwej strategii i wdrożeniu sztucznej inteligencji może faktycznie prowadzić do fundamentalnych ulepszeń.

Siemens: konserwacja predykcyjna w produkcji

Siemens używa KI do wdrożenia konserwacji predykcyjnej (konserwacji przyszłościowej) w swoich procesach produkcyjnych. Analizując duże ilości danych z maszyn i systemów, Siemens może rozpoznać potencjalne awarie na wczesnym etapie i proaktywnie planować środki konserwacji. Minimalizuje to przestoje i zwiększa wydajność. Systemy AI Siemensa stale dowiadują się, co dodatkowo poprawia dokładność prognoz w czasie.

JP Morgan: Uznanie oszustw w sektorze finansowym

JP Morgan używa sztucznej inteligencji do rozpoznawania wzorców oszustw w transakcjach finansowych. AI analizuje ogromne ilości danych transakcyjnych w czasie rzeczywistym i identyfikuje podejrzane działania, które mogą wskazywać na oszustwo. JP Morgan pomógł tej technologii zwiększyć bezpieczeństwo usług finansowych i zmniejszyć straty finansowe. Systemy oparte na AI są w stanie dostosować się do nowych wzorców oszustw, co stale poprawia wydajność i dokładność rozpoznawania oszustw.

Beierdorf: innowacje AI w okolicy pielęgnacji skóry

Zarządzanie innowacjami firmy Beiersdorf promuje korzystanie z narzędzi AI ustalających trendy. Firma podjęła funkcję pilotażową między działami IT a specjalistycznymi, aby skutecznie wdrożyć technologie AI. W 2019 r. Firma oparta na Hamburgu wprowadziła inteligentny bot czatu, który został później uzupełniony wewnętrznym instancją Chatgpt. Celem tych generatywnych systemów AI jest rozszerzenie, a nie zastępowanie mocnych stron pracowników.

Przykłady te pokazują, że AI faktycznie może zasadniczo poprawić procesy biznesowe. Jednak takie sukcesy wymagają dobrze przemyślanej strategii, wystarczających zasobów i głębokiego zrozumienia zarówno technologicznych, jak i organizacyjnych aspektów wdrażania AI.

Podejścia do rozwiązania do udanej transformacji AI

Aby przezwyciężyć wyzwania związane z wdrożeniem sztucznej inteligencji i osiągnięcie udanej transformacji, firmy mogą realizować różne strategie:

1. Solidne planowanie i jasny cel

Solidne planowanie jest podstawą udanych projektów AI. Na początku istnieje jasna definicja celów: co dokładnie należy osiągnąć za pomocą rozwiązania AI? Wymaga to kompleksowej faktycznej analizy obecnych warunków i procesów technologicznych w firmie. Kluczowe jest również wybór odpowiednich źródeł danych i zapewnienie jakości danych.

Proces planowania powinien być iteracyjny, z regularnymi kontroli i korekt, aby móc reagować elastycznie na zmiany. Firmy powinny najpierw skupić się na mniejszych, dobrze zdefiniowanych projektach, które umożliwiają szybkie sukcesy i służyć jako podstawa do bardziej kompleksowych transformacji.

2. Agile metody wdrażania AI

Metody zwinne, znane z programowania oprogramowania, mają również swoje zalety przy wdrażaniu projektów AI. Poprzez iteracyjne procesy rozwoju i regularne informacje zwrotne zespoły projektowe mogą szybko reagować na nowe wymagania i ustalenia. Scrum i Kanban są przykładami zwinnych podejść, które umożliwiają ukierunkowany i elastyczny sposób pracy poprzez krótkie cykle rozwoju i sprinty.

Takie podejście jest szczególnie ważne w przypadku projektów AI, ponieważ są one często związane z niepewnością i zmieniającymi się wymaganiami. Dzięki regularnym kontroli i korektowi firmy mogą zapewnić, że ich projekty AI pozostaną na kursie i zapewnić pożądane wyniki.

3. Skuteczne zarządzanie zmianami

Wprowadzenie AI przynosi głębokie zmiany w procesach pracy i strukturach korporacyjnych. Solidne zarządzanie zmianami jest zatem niezbędne w celu zmniejszenia oporu i zwiększenia akceptacji pracowników. Ważne jest, aby uwzględnić wszystkich zainteresowanych stron na wczesnym etapie i przekazywać przejrzyste cele i zalety projektów AI.

Szkolenie i dalsze szkolenie odgrywają kluczową rolę w przygotowywaniu pracowników do pracy z AI i zmniejszaniu obaw. Dzięki aktywnemu zaangażowaniu pracowników w proces transformacji firmy mogą nie tylko zmniejszyć opór, ale także uzyskać cenne informacje zwrotne i pomysły na optymalizację rozwiązań AI.

4. Budowanie kompetencji AI

Aby przeciwdziałać brakowi wykwalifikowanych specjalistów, firmy powinny inwestować w ustanowienie wewnętrznych kompetencji AI. Można to osiągnąć poprzez różne środki:

• Szkolenie istniejących pracowników w zakresie umiejętności związanych z AI
• Ustawienie ekspertów AI dla kluczowych pozycji
• Współpraca z zewnętrznymi konsultantami i usługodawcami
• Partnerstwa z uniwersytetami i instytucjami badawczymi

Utworzenie interdyscyplinarnego zespołu, który łączy zarówno wiedzę techniczną, jak i wiedzę branżową, ma kluczowe znaczenie dla sukcesu projektów AI. Łącząc różne perspektywy, firmy mogą zapewnić, że ich rozwiązania AI są zarówno technicznie solidne, jak i istotne dla biznesu.

5. Ulepszenie infrastruktury danych

Ponieważ jakość i dostępność danych są głównym wyzwaniem we wdrażaniu sztucznej inteligencji, firmy powinny inwestować w poprawę infrastruktury danych. Obejmuje to:

• Konsolidacja silosów danych i tworzenie centralnej bazy danych
• Wdrażanie procesów zarządzania jakością danych
• Budowanie skalowalnej i elastycznej architektury danych
• Zapewnienie ochrony danych i bezpieczeństwa

Solidna infrastruktura danych stanowi podstawę dla udanych projektów AI i umożliwia firmom wykorzystanie pełnego potencjału ich danych. Inwestując w zarządzanie danymi i rząd, firmy mogą zapewnić, że ich systemy AI są oparte na wysokiej jakości i odpowiednich danych.

Nadaje się do:

• Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla firm europejskich

Przyszłość sztucznej inteligencji w firmach

Transformacja AI będzie nadal przyspieszać w nadchodzących latach i stać się integralną częścią codziennego życia i pracy. Nowe technologie sprawi, że granice między cyfrowym a fizycznym światem rozmyte i zapewnią innowacyjne możliwości nawiązywania kontaktów, tworzenia rzeczy lub lepszej współpracy.

Spersonalizowany asystent AI

To, co zaczęło się od prostych narzędzi, takich jak CHATGPT, staje się teraz znacznie mocniejsze: spersonalizowani agenci AI stają się zmieniaczami gier. Ci asystenci AI będą coraz częściej zmieniać indywidualne potrzeby i sposób, w jaki ludzie zarządzają swoim codziennym życiem i życiem zawodowym, zmieni się poważnie.

Od osobistych asystentów, którzy pomagają pracownikom zarządzać czasem, aby dostosować analizy sztucznej inteligencji-te spersonalizowani agenci dadzą użytkownikom możliwość wprowadzenia własnych danych i zaoferowania im informacji i funkcji, które wcześniej były zarezerwowane tylko dla dużych firm o znacznych zasobach finansowych.

Integracja sztucznej inteligencji w procesach biznesowych

Integracja sztucznej inteligencji w procesach biznesowych stanie się jeszcze bardziej płynna i kompleksowa w przyszłości. Łącząc sztuczną inteligencję z istniejącymi modelami procesów biznesowych, wprowadzenie technologii AI do firm jest łatwiejsze niż kiedykolwiek. Integracja technologii AI odbywa się bezpośrednio poprzez graficzne modelowanie BPMN, co oznacza, że ​​dane biznesowe mogą być inteligentnie powiązane z procesami biznesowymi.

Ta integracja umożliwia automatyzację rutynowych zadań i optymalizację procesów biznesowych, co prowadzi do wzrostu wydajności i wydajności. Firmy, które inwestują wcześnie w tę integrację, zyskają strategiczną przewagę nad swoimi konkurentami.

Przewaga konkurencji za pośrednictwem AI

Wraz ze wzrostem rozprzestrzeniania się sztucznej inteligencji firmy będą mogły być podzielone na dwie kategorie: osoby, które skutecznie korzystają z AI i tych, którzy pozostają. Firmy, które inwestują wcześnie w szkolenie i odpowiednią infrastrukturę, otrzymują strategiczną przewagę i mogą sprawdzić, co działa, a co nie jest w praktyce.

Integracja Chatt i innych narzędzi AI w firmach wcześniej czy później zdecyduje o konkurencyjności. Każdy, kto zamyka nowe technologie, nie będzie w stanie zwyciężył przeciwko konkurującym firmom przynajmniej w perspektywie długoterminowej - doświadczenie, które zostało już wykonane w cyfrowym.

Nowe myślenie o rozwiązaniach AI

Wyzwania w produktywnym wdrażaniu sztucznej inteligencji w firmach są zróżnicowane i złożone. Obejmują one techniczne przeszkody, takie jak jakość danych i integracja z istniejącymi systemami, od braku wykwalifikowanych specjalistów po aspekty organizacyjne, takie jak niejasne cele i sprzeciw w sile roboczej.

Jednomierność, z jaką firmy zawodzą z rzeczywistą transformacją za pośrednictwem AI, wskazuje na głęboki problem. Nie chodzi tylko o wprowadzenie nowych technologii, ale o podstawowe przemyślenie w sposobie projektowania i wdrażania rozwiązań IT.

Udane transformacje AI wymagają holistycznego podejścia, które uwzględnia aspekty technologiczne, organizacyjne i kulturowe. Firmy muszą myśleć ponownie i nie uważać AI za odizolowane narzędzie, ale za integralną część ich strategii.

Przyszłość należy do firm, które udaje się bezproblemowo zintegrować sztuczną inteligencję z procesami biznesowymi oraz ustanowienie kultury ciągłych innowacji i adaptacji. Poprzez jasne cele, zwinne metody, skuteczne zarządzanie zmianami, budowanie kompetencji AI i solidną infrastrukturę danych, firmy mogą przezwyciężyć wyzwania związane z wdrażaniem AI i wykorzystać pełny potencjał tej transformacyjnej technologii.

Produktywne wdrożenie sztucznej inteligencji wymaga nowego myślenia - od izolowanych projektów technologicznych do holistycznej transformacji, która uwzględnia ludzi, proces i technologię. Jest to jedyny sposób na przezwyciężenie luki między potencjałem teoretycznym a praktycznym wdrożeniem AI i osiągnięcie prawdziwych korzyści konkurencyjnych.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus