O estado atual do uso de IA nas empresas: os desafios na implementação produtiva da IA

Entre teoria e prática: as fraquezas ocultas da tecnologia moderna de IA

A inteligência artificial (IA) passou por um desenvolvimento impressionante nos últimos anos e inspira suas habilidades em várias áreas de aplicação. No entanto, muitas empresas enfrentam a situação paradoxal de que os sistemas de IA podem dominar tarefas complexas, mas muitas vezes falham devido a desafios supostamente simples. Essa discrepância entre o potencial teórico e a implementação prática levanta questões importantes que iluminaremos com mais detalhes neste artigo.

Adequado para:

• Integração de IA de uma plataforma de IA independente e entre dados de dados para todos os assuntos da empresa

O estado atual do uso de IA em empresas

No mundo do trabalho de hoje, está se tornando normal para mais e mais funcionários integrar ferramentas de IA, como o ChatGPT em seu trabalho diário. Esse uso seletivo normalmente inclui tarefas como pesquisa na Internet, traduções de texto ou a redação de seções de código de software menores. Em grandes empresas em particular, os portais internos de IA foram estabelecidos que permitem acesso legal e compatível com a proteção de dados a modelos de voz externos ou facilitam o acesso ao conhecimento interno dos negócios.

Os estudos atuais mostram que 35% das grandes empresas alemãs já estão usando tecnologias de IA, enquanto para empresas pequenas e médias a taxa de adoção é significativamente menor em cerca de 12%. Esses números deixam claro que a IA está se movendo cada vez mais para o mundo corporativo, mas ainda está longe de ser implementado em geral. É particularmente impressionante que, apesar da crescente disseminação das ferramentas de IA, o número de exemplos em que a IA realmente levou a melhorias fundamentais nos processos de negócios permanece surpreendentemente baixo.

Áreas típicas de aplicação de IA em empresas

O uso atual da IA ​​nas empresas se concentra principalmente nas seguintes áreas:

1. Atendimento ao cliente: Análises de feedback automatizado e bots de bate -papo da IA ​​para um cumprimento mais rápido e eficiente das necessidades do cliente.
2. Posição de texto e imagem: ferramentas de IA para a criação mais rápida e barata de textos, imagens e vídeos para marketing, boletim informativo e outros conteúdos.
3. Reuniões: Programas que registram, escreva e resumem videochamadas e apoiem -as para encontrar uma consulta.
4. Recrutamento: Aumentar a eficiência e economizar tempo no recrutamento de processos por meio de pré-seleção e análise de aplicativos baseados em IA.
5. Monitoramento: processos de monitoramento, detecção precoce de fontes de erro e tendências futuras, além de suporte na avaliação de campanhas.

Apesar desses diversos usos possíveis, o efeito transformador da IA ​​nos processos corporativos geralmente permanece por trás das expectativas. A discrepância entre o potencial teórico e a implementação prática indica desafios fundamentais que vão além das dificuldades introdutórias usuais de novas tecnologias.

O paradoxo de produtividade da IA

Curiosamente, estudos mostram que ferramentas de IA como ChatGPT podem aumentar a produtividade dos trabalhadores do escritório em até 40%, em particular ao criar textos e outras tarefas criativas. As classificações independentes confirmam uma média de 18%. Esses números estão em uma aparente contradição com o pequeno número de transformações de IA bem-sucedidas em toda a empresa.

Esse paradoxo pode ser parcialmente explicado pelo fato de que o uso seletivo de ferramentas de IA por funcionários individuais pode aumentar sua produtividade individual, mas não leva automaticamente a uma transformação abrangente dos processos de negócios. A integração bem -sucedida da IA ​​nos processos corporativos requer mais do que apenas o fornecimento de ferramentas - requer um repensar fundamental na maneira como o trabalho é organizado e executado.

A diferença entre uso seletivo e transformação real

O uso seletivo de ferramentas de IA por funcionários individuais pode levar a aumentos de eficiência local, mas geralmente permanece isolado e não leva a uma transformação sistêmica dos processos da empresa. Uma transformação real de IA, por outro lado, inclui a integração estratégica da IA ​​nos processos centrais da empresa e leva a mudanças fundamentais na forma de modelos de trabalho e negócios.

De acordo com um estudo do IBM Institute for Business Value, as empresas que integram a IA em seu processo de transformação geralmente são mais bem -sucedidas do que seus concorrentes. No entanto, essa transformação requer mais do que apenas implementar novas tecnologias -requer uma mudança nas estratégias e culturas corporativas. Essas mudanças profundas apresentam muitas empresas com desafios consideráveis ​​que vão além de aspectos puramente técnicos.

Obstáculos centrais à implementação da IA

As razões para o fracasso ou a introdução atrasada dos projetos de IA em empresas são diversas e complexas. Os obstáculos mais importantes são examinados abaixo:

1. Qualidade e disponibilidade de dados

Um dos maiores desafios na implementação da IA ​​é a qualidade e a disponibilidade dos dados. Os sistemas de IA são tão bons quanto os dados nos quais são treinados. Muitas empresas lutam com dados não estruturados ou incorretos, que podem prejudicar significativamente a eficácia dos aplicativos de IA.

Um estudo atual mostra que 42% das empresas indicam que mais da metade de seus projetos de IA foi adiada devido a problemas com a provisão de dados ou não trouxe os resultados esperados. Para empresas nas quais menos da metade de seus dados são centralizadas, 68% das vendas devido ao relatório de projetos de IA fracassado ou atrasado.

Os desafios na área de qualidade dos dados incluem:

• Dados em silos em diferentes departamentos
• Formatos de dados inconsistentes
• Falta de dados históricos para treinamento de IA
• Proteção de dados e preocupações de segurança que restrinjam o acesso a dados

2ª falta de especialistas qualificados

O estabelecimento de uma equipe competente de ciência de dados é um obstáculo significativo para muitas empresas. O mercado da tecnologia de IA ainda está em estágio inicial, e a demanda por especialistas da IA ​​aumentou acentuadamente nos últimos anos, enquanto o número de especialistas disponíveis não conseguiu acompanhar esse crescimento.

De acordo com um relatório do LinkedIn, a demanda por especialistas em IA aumentou 74% nos últimos quatro anos. Empresas pequenas e médias, em particular, têm dificuldade em encontrar e financiar os especialistas necessários. Apenas 25% dos gerentes da Alemanha se sentem bem preparados para a IA, enquanto a média global é de apenas 8%.

Para combater essa escassez de trabalhadores qualificados, as empresas devem:

• Invista no treinamento de seus funcionários existentes
• Para consultar especialistas externos
• Crie uma cultura de troca de conhecimento

3. Integração com sistemas existentes

A integração das soluções de IA nas infraestruturas de TI existentes apresenta grandes desafios para muitas empresas. Os sistemas mais antigos em particular que não foram projetados para a integração da IA ​​podem levar a problemas significativos. Os desafios incluem:

• Infraestrutura desatualizada que não pode atender aos requisitos da IA ​​moderna
• Falta de interfaces padronizadas para conexões perfeitas
• Sistemas de armazenamento de dados incompatíveis
• Altos custos em conexão com a modernização da infraestrutura

De acordo com uma pesquisa, 67% das empresas que gerenciam seus dados aplicam centralmente mais de 80% de seus recursos técnicos para manter os pipelines de dados. Essa alta ligação de recursos para tarefas de manutenção dificulta o desenvolvimento e a implementação de soluções inovadoras de IA.

4. Metas e expectativas pouco claras

Um erro frequente nos projetos de IA é a falta de objetivos claros e mensuráveis. As empresas geralmente iniciam iniciativas de IA sem uma definição precisa do que desejam alcançar. Isso leva a expectativas irreais e, finalmente, decepções se a IA não fornecer os resultados desejados.

A definição de objetivos claros, realistas e mensuráveis ​​é crucial para o sucesso dos projetos de IA. As empresas devem se perguntar:

• Que problema específico a IA deve resolver?
• Como o sucesso pode ser medido?
• Quais recursos são necessários para a implementação?
• Qual período de tempo é realista?

5. Aceitação e mudança cultural

A introdução das tecnologias de IA pode desencadear medos de perdas de empregos ou um aumento da carga de trabalho para os funcionários. Portanto, o bom gerenciamento de mudanças é crucial para criar aceitação e projetar com sucesso a transformação.

O apoio da alta gerência desempenha um papel central nisso. Sem o compromisso do nível de gerenciamento, fica difícil fornecer os recursos necessários e implementar as mudanças organizacionais necessárias. O treinamento e o treinamento adicional dos funcionários também são cruciais para garantir o sucesso da transformação da IA.

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Exemplos de sucesso: quando a IA transforma processos de negócios

Apesar dos inúmeros desafios, existem empresas que usam com sucesso a IA para transformar seus processos de negócios. Esses exemplos mostram que, com a estratégia e a implementação certas da IA, podem realmente levar a melhorias fundamentais.

Siemens: manutenção preditiva na produção

A Siemens usa o KI para implementar a manutenção preditiva (manutenção prospectiva para a frente) em seus processos de fabricação. Ao analisar grandes quantidades de dados de máquinas e sistemas, os Siemens podem reconhecer falhas em potencial em um estágio inicial e planejar proativamente as medidas de manutenção. Isso minimiza o tempo de inatividade e aumenta a produtividade. Os sistemas de IA da Siemens aprendem continuamente o que melhorar ainda mais a precisão das previsões ao longo do tempo.

JP Morgan: reconhecimento de fraude no setor financeiro

O JP Morgan usa a IA para reconhecer padrões de fraude nas transações financeiras. A IA analisa enormes quantidades de dados de transações em tempo real e identifica atividades suspeitas que podem indicar fraude. O JP Morgan ajudou essa tecnologia a aumentar a segurança de seus serviços financeiros e reduzir as perdas financeiras. Os sistemas baseados em IA são capazes de se adaptar a novos padrões de fraude, o que melhora continuamente a eficiência e a precisão do reconhecimento de fraude.

BEIERSDORF: INOVAÇÕES AI

O gerenciamento de inovação da empresa de cuidados com a pele Beiersdorf promove o uso de ferramentas de IA de definição de tendências. A empresa adotou uma função piloto entre os departamentos de TI e especialistas para implementar efetivamente as tecnologias de IA. Em 2019, a empresa baseada em Hamburgo introduziu um bot de bate -papo inteligente, que mais tarde foi complementado por uma instância interna do ChatGPT. O objetivo desses sistemas generativos de IA é expandir e não substituir os pontos fortes dos funcionários.

Esses exemplos mostram que a IA realmente tem o potencial de melhorar fundamentalmente os processos de negócios. No entanto, esses sucessos exigem uma estratégia bem pensada, recursos suficientes e uma profunda compreensão dos aspectos tecnológicos e organizacionais da implementação da IA.

Abordagens de solução para transformação de IA bem -sucedida

Para superar os desafios da implementação da IA ​​e alcançar uma transformação bem -sucedida, as empresas podem buscar várias estratégias:

1. Planejamento sólido e objetivo claro

O planejamento sólido é a base de projetos de IA bem -sucedidos. No começo, há a definição clara dos objetivos: o que exatamente deve ser alcançado com a solução de IA? Isso requer uma análise real abrangente das condições e processos tecnológicos atuais da empresa. A seleção das fontes de dados adequadas e a garantia da qualidade dos dados também são cruciais.

O processo de planejamento deve ser iterativo, com verificações e ajustes regulares para poder reagir de maneira flexível às mudanças. As empresas devem primeiro se concentrar em projetos menores e bem definidos que permitem sucessos rápidos e servir como base para transformações mais abrangentes.

2. Métodos ágeis para implementação de IA

Os métodos ágeis, conhecidos pelo desenvolvimento de software, também têm suas vantagens ao implementar projetos de IA. Através de processos de desenvolvimento iterativo e feedback regular, as equipes do projeto podem reagir rapidamente a novos requisitos e descobertas. Scrum e Kanban são exemplos de abordagens ágeis que permitem uma maneira focada e flexível de trabalhar através de ciclos e sprints de desenvolvimento curtos.

Essa abordagem é particularmente importante para os projetos de IA, uma vez que estes são frequentemente associados a incertezas e requisitos de mudança. Com verificações e ajustes regulares, as empresas podem garantir que seus projetos de IA permaneçam no caminho e forneçam os resultados desejados.

3. Gerenciamento eficaz de mudanças

A introdução da IA ​​traz profundas mudanças nos processos de trabalho e estruturas corporativas. O gerenciamento de mudanças sólidas é, portanto, indispensável para reduzir a resistência e aumentar a aceitação dos funcionários. É importante incluir todas as partes interessadas em um estágio inicial e se comunicar de forma transparente sobre os objetivos e vantagens dos projetos de IA.

O treinamento e o treinamento adicional desempenham um papel central na preparação dos funcionários para trabalhar com IA e reduzir os medos. Graças ao envolvimento ativo dos funcionários no processo de transformação, as empresas podem não apenas reduzir a resistência, mas também obter feedback e idéias valiosos para otimizar as soluções de IA.

4. Construindo competências de IA

Para combater a falta de especialistas qualificados, as empresas devem investir no estabelecimento de competências internas de IA. Isso pode ser alcançado através de várias medidas:

• Treinamento de funcionários existentes em habilidades relevantes para a IA
• Configuração de especialistas da IA ​​para posições -chave
• Cooperação com consultores externos e prestadores de serviços
• Parcerias com universidades e instituições de pesquisa

O estabelecimento de uma equipe interdisciplinar que combina o conhecimento técnico e o conhecimento do setor é crucial para o sucesso dos projetos de IA. Ao combinar perspectivas diferentes, as empresas podem garantir que suas soluções de IA sejam tecnicamente sólidas e os negócios relevantes.

5. Melhoria da infraestrutura de dados

Como a qualidade e a disponibilidade dos dados são um desafio central na implementação da IA, as empresas devem investir na melhoria de sua infraestrutura de dados. Isso inclui:

• Consolidação de silos de dados e criação de um banco de dados central
• Implementação de processos de gerenciamento da qualidade dos dados
• Construindo uma arquitetura de dados escalável e flexível
• Garantindo proteção e segurança de dados

Uma infraestrutura de dados sólida forma a base para projetos bem -sucedidos de IA e permite que as empresas explorem todo o potencial de seus dados. Ao investir em gerenciamento de dados e governo, as empresas podem garantir que seus sistemas de IA sejam baseados em dados de alta qualidade e relevantes.

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• Plataformas independentes de IA como uma alternativa estratégica para empresas européias

O futuro da IA ​​nas empresas

A transformação da IA ​​continuará acelerando nos próximos anos e se transformará em parte integrante da vida e do trabalho cotidianos. As novas tecnologias tornarão os limites entre o mundo digital e o mundo físico e oferecerão oportunidades inovadoras de rede, criar coisas ou trabalhar melhor juntas.

Assistente de IA personalizada

O que começou com ferramentas simples como o ChatGPT agora está se tornando muito mais poderoso: os agentes de IA personalizados se tornam divididos em jogos. Esses assistentes de IA mudarão cada vez mais para as necessidades individuais e a maneira como as pessoas gerenciam sua vida cotidiana e a vida profissional mudarão seriamente.

De assistentes pessoais que ajudam os funcionários a gerenciar seu tempo para a IA Análises de AI-esses agentes personalizados darão aos usuários a oportunidade de trazer seus próprios dados e oferecer informações e funções que antes eram reservadas apenas para grandes empresas com consideráveis ​​recursos financeiros.

Integração da IA ​​em processos de negócios

A integração da IA ​​nos processos de negócios se tornará ainda mais perfeita e abrangente no futuro. Ao combinar a IA com os modelos de processos de negócios existentes, a introdução de tecnologias de IA nas empresas facilita o que nunca. A integração das tecnologias de IA é diretamente através de uma modelagem gráfica de BPMN, o que significa que os dados comerciais podem estar de maneira inteligente aos processos de negócios.

Essa integração permite a automação de tarefas de rotina e a otimização de processos de negócios, o que leva a um aumento de eficiência e produtividade. As empresas que investem no início dessa integração obterão uma vantagem estratégica sobre seus concorrentes.

Vantagem da concorrência através da IA

Com a crescente disseminação da IA, as empresas poderão no futuro poderão ser divididas em duas categorias: aqueles que usam a IA de maneira eficaz e aqueles que permanecem. As empresas que investem no início do treinamento e a infraestrutura apropriada obtêm uma vantagem estratégica e podem testar o que funciona e o que não está na prática.

A integração de Chatt e outras ferramentas de IA nas empresas decidirá mais cedo ou mais tarde sobre competitividade. Qualquer pessoa que feche novas tecnologias não poderá prevalecer contra empresas concorrentes, pelo menos a longo prazo - uma experiência que já foi feita em digitalização.

Um novo pensamento para as soluções de IA

Os desafios na implementação produtiva da IA ​​nas empresas são diversos e complexos. Eles variam de obstáculos técnicos, como qualidade de dados e integração com os sistemas existentes, à falta de especialistas qualificados a aspectos organizacionais, como objetivos pouco claros e oposição na força de trabalho.

A uniformidade com a qual as empresas falham com a transformação real através da IA ​​indica um problema profundo. Não se trata apenas de introduzir novas tecnologias, mas sobre um repensar básico na maneira como projetamos e implementamos soluções de TI.

As transformações bem -sucedidas da IA ​​exigem uma abordagem holística que leve em consideração os aspectos tecnológicos, organizacionais e culturais. As empresas precisam pensar novamente e não consideram a IA como uma ferramenta isolada, mas como parte integrante de sua estratégia.

O futuro pertence às empresas que conseguem integrar perfeitamente a IA em seus processos de negócios e estabelecer uma cultura de inovação e adaptação contínua. Por meio de objetivos claros, métodos ágeis, gerenciamento eficaz de mudanças, criação de competências de IA e infraestrutura de dados sólidos, as empresas podem superar os desafios da implementação da IA ​​e explorar todo o potencial dessa tecnologia transformadora.

A implementação produtiva da IA ​​requer um novo pensamento - longe de projetos de tecnologia isolados para uma transformação holística que leva em consideração as pessoas, o processo e a tecnologia igualmente. Esta é a única maneira de superar a lacuna entre o potencial teórico e a implementação prática da IA ​​e alcançar vantagens competitivas reais.

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Konrad Wolfenstein

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