Deficit de productivitate: Proiectele de inteligență artificială nu oferă niciun randament măsurabil pentru 95% dintre companii și cum acestea (trebuie) să îl evite

Important de știut! Paradoxul inteligenței artificiale: De ce sunt irosite miliarde de investiții în companii

În ciuda investițiilor fără precedent de 30 până la 40 de miliarde de dolari în inteligența artificială generativă, 95% dintre companii nu înregistrează un randament măsurabil al investițiilor. Această evaluare îngrijorătoare, dezvăluită de un studiu cuprinzător al MIT din 2025, evidențiază o discrepanță dramatică între așteptări și realitate. În timp ce tehnologia face titluri zilnice și este aclamată drept cheia viabilității viitoare, marea majoritate a companiilor nu reușesc să genereze valoare reală din inițiativele lor de inteligență artificială.

Decalajul GenAI: O diviziune invizibilă în economie

Institutul de Tehnologie din Massachusetts a inventat termenul „decalaj GenAI” pentru acest fenomen – o diviziune profundă între puținele companii care beneficiază de inteligența artificială și marea majoritate care rămân blocate în faze pilot nesfârșite. Acest decalaj se manifestă nu ca o problemă tehnică, ci ca un eșec organizațional cu consecințe de amploare.

Cifrele vorbesc de la sine: doar cinci procente din proiectele pilot de inteligență artificială integrată generează în prezent o valoare măsurabilă, în timp ce restul de 95 procente nu prezintă niciun impact asupra contului de profit și pierdere. Această discrepanță este cu atât mai remarcabilă cu cât instrumentele de consum precum ChatGPT și Microsoft Copilot se bucură de rate de adopție ridicate. Aproximativ 80% dintre organizații testează aceste platforme, iar aproape 40% le-au implementat deja.

Rezultatele cercetării se bazează pe o analiză sistematică a peste 300 de implementări publice de inteligență artificială și pe interviuri structurate cu 153 de directori din diverse industrii. Studiul, realizat între ianuarie și iunie 2025, dezvăluie patru tipare caracteristice ale decalajului GenAI: perturbări limitate în doar două din opt sectoare cheie, un paradox corporativ cu activitate pilot ridicată, dar scalare redusă, o tendință investițională care favorizează caracteristicile vizibile și un avantaj al implementării pentru parteneriatele externe față de dezvoltarea internă.

Workslop: Otrava ascunsă a productivității inteligenței artificiale

Un fenomen deosebit de dăunător identificat de cercetare se numește „Workslop” – un compus al cuvintelor „work” (muncă) și „slop” (nedormire) – care descrie conținut de lucru generat de inteligența artificială, care, la suprafață, pare profesional, dar, la o inspecție mai atentă, este incomplet și inutilizabil. Această muncă aparent șlefuită, dar nesubstanțială, mută povara de la creator la destinatar, crescând astfel volumul total de muncă în loc să-l reducă.

Impactul Workslop este considerabil: 40% dintre cei peste 1.150 de angajați cu normă întreagă din SUA chestionați au raportat că au primit un astfel de conținut în ultima lună. Angajații estimează că o medie de 15,4% din documentele de lucru pe care le primesc se încadrează în această categorie. Serviciile profesionale și sectorul tehnologic sunt afectate în mod special, fenomenul apărând mai frecvent decât media în aceste industrii.

Costurile financiare sunt substanțiale: fiecare incident Workslop costă companiile în medie 186 de dolari pe lună per angajat. Pentru o organizație cu 10.000 de angajați, aceasta se ridică la peste 9 milioane de dolari anual în pierderi de productivitate. Însă costurile sociale și emoționale sunt potențial și mai severe. 53% dintre destinatari declară că se simt iritați, 38% se simt confuzi, iar 22% consideră conținutul ofensator.

Încrederea dintre colegi are de suferit considerabil: Aproximativ jumătate dintre destinatari îi consideră pe colegii care trimit Workslop ca fiind mai puțin creativi, capabili și de încredere. 42% îi consideră mai puțin de încredere, iar 37% ca fiind mai puțin inteligenți. O treime dintre cei afectați ar prefera să lucreze mai puțin cu astfel de colegi în viitor. Această erodare a relațiilor de muncă amenință elemente critice ale colaborării, esențiale pentru adoptarea cu succes a inteligenței artificiale și gestionarea schimbării.

Decalajul structural de învățare: De ce eșuează companiile

Problema centrală nu rezidă în tehnologia în sine, ci într-un decalaj fundamental de învățare care afectează atât sistemele de inteligență artificială, cât și organizațiile. Sistemele actuale de inteligență artificială generativă nu pot stoca permanent feedback, nu se pot adapta contextelor organizaționale sau nu își pot îmbunătăți continuu performanța. Aceste limitări îi determină chiar și pe profesioniștii care utilizează ChatGPT zilnic în viața personală să respingă implementările interne de inteligență artificială ale companiilor lor.

Un exemplu deosebit de frapant a venit de la o avocată care a raportat că instrumentul de analiză a contractelor de 50.000 de dolari al firmei sale a avut în mod constant performanțe mai slabe decât abonamentul ei ChatGPT de 20 de dolari. Această discrepanță evidențiază paradoxul că instrumentele pentru consumatori oferă adesea rezultate mai bune decât soluțiile scumpe pentru întreprinderi, chiar dacă ambele se bazează pe modele similare.

Slăbiciunea subestimată a inteligenței artificiale la nivel de întreprindere – și modul în care instrumentele pentru consumatori o depășesc

Superioritatea izbitoare a instrumentelor de inteligență artificială ieftine pentru consumatori, precum ChatGPT, față de soluțiile scumpe pentru întreprinderi, poate fi atribuită mai multor cauze specifice. Problema principală este că, deși sistemele de inteligență artificială pentru întreprinderi sunt extrem de specializate și scumpe, acestea sunt adesea dezvoltate fără a lua în considerare nevoile cruciale ale utilizatorilor sau evoluția dinamică a modelelor. Instrumentele pentru consumatori sunt adesea mai flexibile, intuitive și mai bine optimizate prin milioane de interacțiuni ale utilizatorilor. Sistemele pentru întreprinderi, pe de altă parte, sunt limitate de integrări complexe, silozuri de date și fluxuri de lucru rigide și adesea nu reușesc să stocheze permanent feedback-ul.

O problemă cheie este lipsa de adaptabilitate: Soluțiile pentru întreprinderi sunt implementate o singură dată și apoi dezvoltate ulterioar doar lent, în timp ce instrumentele de inteligență artificială pentru consumatori sunt antrenate continuu pe baza feedback-ului utilizatorilor și a cunoștințelor actuale. Cu ChatGPT, utilizatorii pot pune întrebări direct în dialog, își pot varia intrările și pot primi imediat un rezultat optimizat. Multe soluții pentru întreprinderi, pe de altă parte, sunt puternic bazate pe formulare și utilizează module de text predefinite, adesea învechite, ceea ce le face foarte inflexibile și nu foarte receptive.

La aceasta se adaugă efortul ridicat de integrare și administrare: soluțiile costisitoare trebuie adaptate la procesele companiei, la directivele privind protecția datelor și la interfețe și, din cauza prea multor restricții sistematice, nu mai pot ține pasul cu viteza de inovare a ofertelor pentru consumatori. În special pentru sarcini specifice, cum ar fi analiza contractelor, modelele generice sunt adesea și mai eficiente, deoarece acoperă cunoștințe mai ample și pot fi controlate direct de utilizatori printr-o mai bună solicitare. IA personalizată a întreprinderilor adesea nu are o bază de date semnificativă și nu își poate extinde independent contextul și nu își poate învăța.

Prin urmare, toate aceste aspecte duc la o situație paradoxală: deși se cheltuiesc sume mari pentru inteligență artificială aparent personalizată pentru întreprinderi, rezultatele acesteia sunt adesea mai puțin relevante, practice sau precise decât cele ale unor soluții de consum mai ieftine și flexibile, care pot fi adaptate direct și fără ocolișuri la nevoile specifice ale utilizatorilor.

Limitele invizibile ale instrumentelor IA obișnuite

Instrumentele de inteligență artificială pentru consumatori sunt, în general, optimizate pentru subiecte generale și sarcini generale. Datele de antrenament pe care se bazează provin de obicei din surse disponibile publicului, cum ar fi internetul, texte publice și exemple comune de zi cu zi. Acest lucru le face deosebit de eficiente pentru întrebări comune, texte generale sau procese standard - de exemplu, crearea de texte de marketing, răspunsul la e-mailuri sau automatizarea unor sarcini simple de rutină.

Cu toate acestea, cu cât cerințele sunt mai specializate, cu atât mai mult își atinge limitele inteligența artificială generală pentru consumatori. De îndată ce sunt implicate sarcini specifice industriei sau critice pentru afaceri, acestor instrumente le lipsesc de obicei informațiile detaliate necesare, datele specifice domeniului sau instruirea specifică. Sarcini precum analizele de contracte cu terminologie juridică complexă, rapoartele tehnice sau procesele extrem de individualizate din sectorul B2B nu pot fi adesea automatizate în mod semnificativ, deoarece inteligența artificială nu cunoaște contextele relevante sau nu le poate interpreta în mod fiabil.

Acest lucru este cel mai evident în industriile extrem de specializate și în cazul cerințelor individuale, specifice fiecărei companii. Cu cât sunt disponibile mai puține informații – de exemplu, despre produsul principal al unei companii sau despre procesele interne confidențiale – cu atât este mai mare rata de eroare a inteligenței artificiale a consumatorilor. Drept urmare, astfel de sisteme riscă să ofere recomandări incorecte sau incomplete și, în cel mai rău caz, pot chiar împiedica procesele critice pentru afacere sau pot duce la evaluări greșite.

În practică, aceasta înseamnă că instrumentele de inteligență artificială pentru consumatori sunt de obicei suficiente pentru sarcinile obișnuite; cu toate acestea, rata de eșec a acestor instrumente crește semnificativ odată cu specializarea crescândă. Prin urmare, companiile care se bazează pe cunoștințe specifice industriei, validarea precisă a proceselor sau personalizarea extinsă beneficiază pe termen lung de propriile soluții enterprise cu baze de date specializate și instruire personalizată.

Adevăratul obstacol în calea scalării inteligenței artificiale nu constă în inteligență: atunci când așteptările mari de flexibilitate o frânează

Barierele în calea scalării cu succes a inteligenței artificiale sunt multiple: în primul rând, este reticența de a adopta instrumente noi, urmată de îngrijorări legate de calitatea modelului. Deosebit de interesant este faptul că aceste preocupări legate de calitate nu se datorează unor deficiențe obiective de performanță, ci mai degrabă obișnuinței utilizatorilor cu flexibilitatea și receptivitatea instrumentelor de consum, ceea ce îi determină să perceapă instrumentele statice ale întreprinderilor ca fiind inadecvate.

Pentru sarcinile critice pentru afacere, diferența este și mai pronunțată: în timp ce 70% dintre utilizatori preferă inteligența artificială pentru sarcini simple, cum ar fi scrierea de e-mailuri sau analize de bază, 90% preferă angajații umani pentru proiecte complexe sau asistență pentru clienți. Linia de demarcație nu este bazată pe inteligență, ci pe memoria, adaptabilitatea și capacitățile de învățare continuă.

Economia din umbră a inteligenței artificiale: o revoluție secretă a inteligenței artificiale la locul de muncă

Pe lângă inițiativele oficiale dezamăgitoare în domeniul inteligenței artificiale, înflorește o „economie subterană a inteligenței artificiale”, în care angajații folosesc instrumente personale de inteligență artificială pentru sarcinile de lucru, adesea fără știrea sau aprobarea departamentului IT. Amploarea este remarcabilă: în timp ce doar 40% dintre companii raportează că au achiziționat un abonament oficial LLM, angajații din peste 90% dintre companiile chestionate raportează că utilizează în mod regulat instrumente personale de inteligență artificială în scopuri profesionale.

Această economie paralelă dezvăluie un punct crucial: indivizii pot reduce cu succes decalajul GenAI dacă au acces la instrumente flexibile și receptive. Organizațiile care recunosc și se bazează pe acest model reprezintă viitorul adoptării inteligenței artificiale la nivel de întreprindere. Companiile progresiste încep deja să reducă acest decalaj învățând din utilizarea în umbră și analizând ce instrumente personale oferă valoare înainte de a achiziționa alternative la nivel de întreprindere.

Aici veți afla cum poate compania dumneavoastră să implementeze soluții personalizate de inteligență artificială rapid, în siguranță și fără bariere mari de intrare.

O platformă de inteligență artificială gestionată este soluția completă și fără griji pentru inteligența artificială. În loc să vă confruntați cu tehnologii complexe, infrastructură costisitoare și procese de dezvoltare îndelungate, primiți o soluție gata pregătită, adaptată nevoilor dumneavoastră, de la un partener specializat – adesea în doar câteva zile.

Principalele avantaje, pe scurt:

⚡ Implementare rapidă: De la idee la aplicație gata de utilizare în zile, nu luni. Oferim soluții practice care creează valoare adăugată imediată.

🔒 Securitate maximă a datelor: Datele dumneavoastră sensibile rămân la dumneavoastră. Garantăm procesare sigură și conformă, fără a partaja date cu terțe părți.

💸 Fără risc financiar: Plătești doar pentru rezultate. Investițiile inițiale mari în hardware, software sau personal sunt complet eliminate.

🎯 Concentrează-te pe afacerea ta principală: Concentrează-te pe ceea ce faci cel mai bine. Noi ne ocupăm de întreaga implementare tehnică, operare și mentenanță a soluției tale de inteligență artificială.

📈 Pregătit pentru viitor și scalabil: Inteligența artificială crește odată cu tine. Asigurăm optimizare și scalabilitate continuă și adaptăm flexibil modelele la noile cerințe.

Mai multe informații aici:

• Soluția de inteligență artificială gestionată - Servicii industriale de inteligență artificială: cheia competitivității în sectoarele serviciilor, industriei și ingineriei mecanice

Alocarea greșită a investițiilor: strălucire și glamour în loc de substanță

Un alt aspect critic al decalajului GenAI este evident în modelele de investiții: aproximativ 50% din bugetele GenAI sunt alocate funcțiilor de vânzări și marketing, chiar dacă automatizarea back-office oferă adesea un ROI mai bun. Această prejudecată nu reflectă valoarea reală, ci mai degrabă alocarea mai ușoară a indicatorilor către domenii mai vizibile.

Vânzările și marketingul domină alocarea bugetului nu doar datorită vizibilității lor, ci și pentru că rezultate precum volumul de demonstrații sau timpii de răspuns la e-mailuri se aliniază direct cu indicatorii la nivel de consiliu. Pe de altă parte, funcțiile juridice, de achiziții și financiare oferă câștiguri de eficiență mai subtile, cum ar fi mai puține încălcări ale conformității, fluxuri de lucru optimizate sau închideri lunare accelerate - îmbunătățiri importante, dar dificil de comunicat.

Această prejudecată investițională perpetuează decalajul GenAI prin direcționarea resurselor către cazuri de utilizare vizibile, dar adesea mai puțin transformatoare, în timp ce oportunitățile de rentabilitate a investiției (ROI) cele mai ridicate din funcțiile back-office rămân subfinanțate. În plus, căutarea validării sociale influențează deciziile de cumpărare mai mult decât calitatea produsului: recomandările, relațiile existente și finanțarea cu capital de risc rămân predictori mai puternici ai adoptării corporative decât funcționalitatea sau setul de caracteristici.

Diferențe structurale: IA pentru întreprinderi versus IA pentru consumatori

Diferențele fundamentale dintre inteligența artificială pentru întreprinderi și inteligența artificială pentru consumatori explică multe dintre problemele observate. Inteligența artificială pentru consumatori se concentrează pe îmbunătățirea experienței clientului și pe personalizarea utilizatorilor individuali, în timp ce inteligența artificială pentru întreprinderi este concepută pentru a optimiza procesele organizaționale, a asigura conformitatea și a oferi soluții scalabile pentru nevoi complexe ale afacerii.

IA pentru întreprinderi necesită o expertiză aprofundată în domeniu și utilizează adesea tehnici de învățare supravegheată pentru a obține rezultate bazate pe KPI. Trebuie să se integreze în peisaje IT complexe, să îndeplinească cerințele de reglementare și să implementeze măsuri robuste de securitate a datelor. IA pentru consumatori, pe de altă parte, prioritizează ușurința în utilizare și satisfacția imediată, adesea în detrimentul securității și conformității.

Aceste diferențe structurale explică de ce același model de bază funcționează excepțional de bine în aplicațiile de consum, dar eșuează în mediile enterprise. IA enterprise nu trebuie doar să funcționeze din punct de vedere tehnic, ci și să se integreze cu procesele de business existente, să îndeplinească cerințele de guvernanță și să demonstreze crearea de valoare pe termen lung.

Strategii de succes: Cum cei cinci procente elimină decalajul

Puținele companii care reușesc să depășească decalajul GenAI urmează un model ușor de recunoscut. Acestea tratează startup-urile de inteligență artificială mai puțin ca furnizori de software și mai mult ca furnizori de servicii de afaceri, similar firmelor de consultanță sau partenerilor de externalizare a proceselor de afaceri. Aceste organizații solicită o adaptare profundă la procesele și datele interne, evaluează instrumentele pe baza rezultatelor operaționale, mai degrabă decât pe baza unor repere de model și tratează implementarea ca pe o co-evoluție prin eșecuri timpurii.

Este demn de remarcat în mod special faptul că parteneriatele externe au o rată de succes de aproximativ două ori mai mare decât eforturile de dezvoltare interne. În timp ce 67% din parteneriatele strategice duc la implementare reușită, doar 33% din eforturile de dezvoltare interne ating acest obiectiv. Aceste parteneriate oferă adesea un timp de rentabilitate mai rapid, costuri totale mai mici și o mai bună aliniere cu fluxurile de lucru operaționale.

Cumpărătorii de succes identifică inițiativele de inteligență artificială care provin de la managerii din prima linie, mai degrabă decât de la laboratoarele centralizate, oferind responsabililor cu bugetul și administratorilor de domeniu puterea de a identifica problemele, de a evalua instrumentele și de a conduce implementările. Această achiziție ascendentă, împreună cu responsabilitatea executivă, accelerează adoptarea și menține compatibilitatea operațională.

Perturbare specifică industriei: Tehnologia conduce, altele urmează cu ezitare

Decalajul GenAI este evident la nivel industrial. În ciuda investițiilor mari și a activității pilot extinse, doar două dintre cele nouă sectoare principale – tehnologia și media/telecomunicațiile – prezintă semne clare de perturbări structurale. Toate celelalte industrii rămân prinse în partea greșită a transformării.

Sectorul tehnologic se confruntă cu noi competitori care câștigă cotă de piață și cu schimbări în fluxurile de lucru. Media și telecomunicațiile se confruntă cu o creștere a conținutului nativ bazat pe inteligență artificială și cu o dinamică publicitară în schimbare, deși companiile consacrate continuă să crească. Serviciile profesionale înregistrează creșteri ale eficienței, dar serviciul pentru clienți rămâne în mare parte neschimbat.

Situația este deosebit de dramatică în industriile tradiționale: energia și materialele nu prezintă practic nicio adoptare și experimentări minime. Industriile avansate se limitează la proiecte pilot de mentenanță fără schimbări majore în lanțul de aprovizionare. Această discrepanță dintre investiții și disrupție demonstrează decalajul GenAI la nivel macro - experimentare pe scară largă fără transformare.

Perspectiva germană: Provocări și oportunități speciale

Companiile germane se confruntă cu provocări specifice în implementarea inteligenței artificiale. Doar șase procente dintre companiile germane sunt pregătite optim pentru inteligența artificială, o scădere față de anul precedent. În comparație internațională, Germania se situează doar pe locul șase în Europa în ceea ce privește companiile care sunt pe deplin pregătite pentru inteligența artificială.

Un aspect deosebit de problematic este faptul că 84% dintre directorii germani se tem de consecințe negative dacă nu își pot implementa strategiile de inteligență artificială în următoarele 18 luni. În același timp, trei sferturi dintre companiile germane nu au implementat niciun ghid privind inteligența artificială. Doar 40% au suficienți specialiști pentru a îndeplini cerințele în materie de inteligență artificială.

Principalele obstacole pentru companiile germane includ lipsa lucrătorilor calificați (34% față de 28% la nivel global), provocările legate de securitatea cibernetică și conformitate (33%) și provocările legate de scalabilitatea infrastructurii de date (25%). Incertitudinile de reglementare, rezervele culturale și un anumit grad de scepticism față de tehnologie exacerbează aceste probleme.

Cu toate acestea, apar oportunități: companiile germane își pot combina punctele forte în materie de precizie și calitate cu inovațiile din domeniul inteligenței artificiale. În sectoare precum ingineria mecanică și industria auto, inteligența artificială poate ajuta la optimizarea proceselor și la îmbunătățirea calității produselor. O inteligență artificială specializată nu va obosi nici după mii de iterații și poate extrage acele ultime puncte procentuale de perfecțiune.

IA agentică: Următoarea etapă a evoluției

Soluția la decalajul de învățare constă în așa-numita inteligență artificială agentică – o clasă de sisteme care integrează memoria persistentă și învățarea iterativă de la zero. Spre deosebire de sistemele actuale, care necesită un context complet de fiecare dată, sistemele agentice păstrează amintiri persistente, învață din interacțiuni și pot orchestra autonom fluxuri de lucru complexe.

Experimentele timpurii la nivel de companie cu agenți de servicii pentru clienți care gestionează solicitări complete de la un capăt la altul, agenți de procesare financiară care monitorizează și aprobă tranzacții de rutină și agenți de vânzări care urmăresc implicarea pe toate canalele demonstrează modul în care autonomia și memoria abordează lacunele principale identificate.

Infrastructura care susține această tranziție este creată prin intermediul unor cadre de lucru precum Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) și NANDA, care permit interoperabilitatea și coordonarea agenților. Aceste protocoale promovează concurența pe piață și eficiența costurilor, permițând agenților specializați să colaboreze în loc să necesite sisteme monolitice.

Soluții practice pentru companii

Companiile care doresc să reducă decalajul dintre GenAI și ar trebui să adopte mai multe strategii. În primul rând, este crucial să se evite impunerea unor mandate nediscriminatorii: atunci când directorii pledează pentru IA peste tot și în orice moment, ei modelează o lipsă de judecată în aplicarea tehnologiei. GenAI nu este potrivit pentru toate sarcinile și nu poate citi gândurile.

Mentalitatea angajaților joacă un rol crucial: Cercetările arată că angajații cu o combinație de putere ridicată și optimism ridicat – așa-numiții „piloți” – utilizează GenAI cu 75% mai des la locul de muncă decât „pasagerii” cu putere scăzută și optimism scăzut. Piloții folosesc IA în mod intenționat pentru a-și atinge obiectivele și a-și spori creativitatea, în timp ce pasagerii sunt mai predispuși să utilizeze IA pentru a evita munca.

O atenție deosebită ar trebui pusă pe reorientarea către colaborare. Multe dintre sarcinile necesare pentru o muncă de succes în domeniul inteligenței artificiale - oferirea de sugestii, feedback-ul, descrierea contextului - sunt de tip colaborativ. Munca de astăzi necesită din ce în ce mai mult colaborare, nu doar cu oamenii, ci și cu inteligența artificială. Workslop este un exemplu excelent de nouă dinamică colaborativă introdusă de inteligența artificială, care împiedică productivitatea în loc să o sporească.

Factorii de succes organizațional și managementul schimbării

Implementarea cu succes a inteligenței artificiale necesită modele organizaționale specifice. Cele mai de succes companii descentralizează autoritatea de implementare, menținând în același timp responsabilitatea. Acestea împuternicesc managerii din prima linie și experții în domeniu să identifice cazurile de utilizare și să evalueze instrumentele, în loc să se bazeze exclusiv pe funcții centralizate de inteligență artificială.

Este deosebit de important să învățăm din economia subterană a inteligenței artificiale. Multe dintre cele mai puternice implementări în întreprinderi au început cu utilizatori avansați – angajați care experimentaseră deja instrumente precum ChatGPT sau Claude pentru productivitate personală. Acești „prosumatori” înțeleg intuitiv capacitățile și limitele GenAI și devin primii campioni ai soluțiilor aprobate intern.

Măsurarea și comunicarea succesului necesită noi abordări. În timp ce indicatorii tradiționali de performanță software se concentrează pe funcționalitate și adoptarea de către utilizatori, inteligența artificială enterprise trebuie evaluată pe baza rezultatelor de business și a îmbunătățirilor proceselor. Companiile trebuie să învețe să cuantifice și să comunice îmbunătățiri subtile, dar importante, cum ar fi mai puține încălcări ale conformității sau fluxuri de lucru accelerate.

Fereastra de oportunitate care se închide

Perioada de reducere a decalajului GenAI se închide rapid. Companiile solicită din ce în ce mai mult sisteme care se adaptează în timp. Microsoft 365 Copilot și Dynamics 365 integrează deja memorie persistentă și bucle de feedback. Versiunea beta a memoriei ChatGPT de la OpenAI semnalează așteptări similare pentru instrumentele de uz general.

Startup-urile care acționează rapid pentru a elimina această lacună prin dezvoltarea de agenți adaptivi care învață din feedback, utilizare și rezultate pot stabili lacune durabile în materie de produse, atât prin date, cât și prin profunzimea integrării. Fereastra de oportunitate este îngustă: proiecte pilot sunt deja în desfășurare în multe industrii. În trimestrele următoare, mai multe companii vor crea relații cu furnizorii care vor fi practic imposibil de deslușit.

Organizațiile care investesc în sisteme de inteligență artificială care învață din datele, fluxurile de lucru și feedback-ul lor generează costuri de schimbare care cresc lunar. Un director IT al unei firme de servicii financiare de 5 miliarde de dolari a spus-o succint: „În prezent, evaluăm cinci soluții GenAI diferite, dar oricare sistem învață cel mai bine și se adaptează cel mai bine la procesele noastre specifice va câștiga în cele din urmă afacerea noastră. Odată ce am investit timp în instruirea unui sistem pentru a înțelege fluxurile noastre de lucru, costurile de schimbare devin prohibitive.”.

Decalajul GenAI este real și profund, dar nu insurmontabil. Companiile care înțeleg cauzele care stau la baza acestuia - decalajul de învățare, provocările legate de designul organizațional și prejudecățile de investiții - și acționează în consecință pot într-adevăr valorifica puterea transformatoare a inteligenței artificiale. Cu toate acestea, timpul necesar pentru a acționa este limitat, iar costul așteptării crește exponențial.

☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana

☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!

 

Eu și echipa mea suntem bucuroși să vă fim la dispoziție în calitate de consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de aici sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 ( München) . Adresa mea de e-mail este: wolfenstein@xpert.digital

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

 

 

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei de inteligență artificială

☑️ Dezvoltare de afaceri pionieră

Domenii de interes industrial: B2B, digitalizare (de la IA la XR), inginerie mecanică, logistică, energii regenerabile și industrie

Mai multe informații aici:

• Centru de afaceri de experți

Un centru tematic care oferă perspective și expertiză:

• Platformă de cunoștințe care acoperă economiile globale și regionale, inovația și tendințele specifice industriei
• O colecție de analize, perspective și informații generale din principalele noastre domenii de interes
• Un loc pentru expertiză și informații despre evoluțiile actuale din afaceri și tehnologie
• Un hub pentru companiile care caută informații despre piețe, digitalizare și inovații industriale