Добавленная стоимость ИИ? Прежде чем инвестировать в ИИ: определите 4 тихих убийцы успешных проектов.

Какие проблемы чаще всего возникают при внедрении ИИ в компаниях?

Внедрение искусственного интеллекта в компаниях представляет собой отрезвляющую картину: несмотря на значительные инвестиции, большинство проектов в области ИИ терпят неудачу, не достигнув стадии продуктивного использования. Исследования показывают, что от 80 до 95% всех пилотных проектов в области ИИ так и не достигают стадии масштабирования. Проблема заключается не столько в самой технологии, сколько в структурных проблемах, которые многие компании недооценивают.

Причины этой неудачи разнообразны и систематичны. Недавнее исследование Gartner показывает, что до 34% компаний считают доступность или качество данных основным препятствием. В то же время 42% компаний сообщают, что более половины их проектов в области ИИ были отложены или полностью отменены из-за проблем с доступностью данных.

Особую проблему представляет собой несоответствие между техническими успехами на пилотном этапе и практическим масштабированием. Исследование Массачусетского технологического института показывает, что практически все пилотные проекты, связанные с генеративным ИИ, не обеспечивают устойчивой ценности, поскольку они не интегрированы в стратегическую повестку дня и реализуются в виде изолированных экспериментов.

Подходит для:

• Настоящая золотая жила: исторический лидер Германии в области искусственного интеллекта и робототехники

Почему данные часто не готовы для приложений ИИ?

Проблема данных представляет собой одно из самых фундаментальных препятствий для успешного внедрения ИИ. Многие организации предполагают, что достаточно интеллектуальная модель может автоматически создавать ценность на основе имеющихся данных, но на практике это предположение оказывается обманчивым.

Реальность рисует иную картину: чем крупнее организация, тем более хаотичными становятся её структуры данных. Данные часто разрозненны в разных системах, неполны, неструктурированы или представлены в несогласованных форматах. Эта фрагментация приводит к парадоксальному явлению: компании обладают большими объёмами данных, но они практически непригодны для использования в приложениях ИИ.

Особенно важным аспектом является качество данных. Исследования показывают, что до 80% времени проекта ИИ тратится на подготовку данных. К распространённым проблемам относятся несогласованность форматов данных, отсутствие или некорректность меток, устаревшая информация и систематические ошибки в обучающих данных. Низкое качество данных может привести к галлюцинациям в моделях или отсутствию контекста, что в конечном итоге приведёт к отказу пользователей от системы.

Кроме того, законы о защите данных, ограничения доступа и внутренняя разрозненность данных значительно затрудняют доступ к соответствующим данным. GDPR и другие требования к соблюдению нормативных требований создают дополнительные препятствия, которые необходимо учитывать при использовании данных для целей ИИ. Поэтому компаниям необходимо научиться разрабатывать системы ИИ, способные работать с разрозненными и неполными данными, обеспечивая при этом безопасную обработку конфиденциальной информации.

Какую роль играет ИТ-инфраструктура в сбоях в работе ИИ?

Интеграция систем ИИ в существующие корпоративные архитектуры оказывается сложной технической задачей, выходящей далеко за рамки простой реализации алгоритмов. Полезность ИИ определяется его способностью органично встраиваться в операционную среду организации.

Современные корпоративные архитектуры характеризуются неоднородным сочетанием устаревших систем и облачных приложений, которые необходимо интегрировать независимо от ведомств и национальных границ. Эта сложность обусловлена ​​десятилетиями развития ИТ, когда новые системы создавались на основе существующих без планирования единой общей архитектуры.

Устаревшие системы представляют собой особую проблему. Эти системы часто не имеют современных интерфейсов и API, необходимых для интеграции ИИ. Они часто используют устаревшие форматы данных и стандарты, не имеют документации и не обладают необходимыми техническими знаниями для интеграции. В то же время эти системы глубоко интегрированы в корпоративные процессы и не могут быть легко заменены без значительных бизнес-рисков.

Требования безопасности и соответствия требованиям ещё больше усугубляют эти проблемы. Устаревшие системы могут не обеспечивать надёжных мер безопасности и контроля доступа, необходимых для защиты конфиденциальных данных. Интеграция ИИ в эти среды создаёт серьёзные проблемы безопасности и соответствия требованиям, особенно в отраслях с высоким уровнем регулирования.

Месяцы попыток интегрировать большие языковые модели в жёсткие среды и бесконечные споры между локальными и облачными решениями значительно замедляют прогресс. Новые инструменты ИИ зачастую создают дополнительную сложность, а не решают существующие проблемы. Решение заключается в разработке целостной архитектуры, которая изначально связывает источники данных, учитывает организационный контекст и обеспечивает прозрачность с самого начала.

Как можно измерить успешность ИИ, если цели неясны?

Измерение эффективности ИИ — одна из самых сложных задач в сфере корпоративного ИИ, особенно когда чёткие цели не определены с самого начала. Неопределённые цели — одна из самых распространённых причин неудач ИИ, приводящая к порочному кругу низкой окупаемости инвестиций и невозможности масштабирования.

Слишком много пилотных проектов возникают из чистого технологического любопытства, а не для решения реальных бизнес-задач. Такой исследовательский подход может быть полезен в исследованиях, но в компаниях он приводит к проектам без измеримых критериев успеха. Ключевые показатели эффективности часто полностью отсутствуют или сформулированы настолько расплывчато, что не позволяют провести осмысленную оценку.

Структурированная система измерения рентабельности инвестиций (ROI) начинается с четкого определения бизнес-целей и их перевода в измеримые ключевые показатели эффективности (KPI). При этом необходимо учитывать как опережающие индикаторы, дающие ранние сигналы об успехе или неудаче, так и запаздывающие индикаторы, измеряющие долгосрочные эффекты. В основе лежит классическая формула расчета ROI: рентабельность инвестиций равна общей выгоде за вычетом общих затрат, деленной на общие затраты и умноженной на 100%.

Однако такого упрощенного взгляда недостаточно для инвестиций в ИИ, поскольку как затраты, так и выгоды имеют более сложную структуру. Расходы включают не только очевидные расходы на лицензии и оборудование, но и скрытые расходы на очистку данных, обучение сотрудников и текущее обслуживание системы. Особенно критичны часто недооцениваемые затраты на управление изменениями, возникающие, когда сотрудникам приходится осваивать новые рабочие процессы.

Что касается преимуществ, можно выделить несколько категорий: Прямые денежные выгоды, связанные с экономией затрат или ростом доходов, проще всего оценить количественно. Менее очевидны, но зачастую более ценны косвенные выгоды, такие как повышение качества решений, снижение уровня ошибок или повышение удовлетворенности клиентов. Не все преимущества ИИ можно оценить напрямую. Повышение качества решений благодаря аналитике на основе данных может создать значительную долгосрочную ценность, даже если её сложно оценить количественно.

Даже при техническом успехе организационные препятствия часто блокируют переход к масштабированию: бюджетные циклы, кадровые перестановки, нечеткие структуры стимулирования или задержки с выполнением требований могут застопорить даже успешные пилотные проекты. Решение заключается в определении ожиданий с самого начала и постановке конкретных, измеримых целей: увеличение дохода, экономия времени, снижение рисков или сочетание этих факторов. Кроме того, необходимо планировать внедрение, а не только техническое развертывание.

Почему так сложно завоевать доверие к ИИ?

Установление доверия к системам искусственного интеллекта (ИИ) — одна из самых сложных и критически важных задач в сфере корпоративного ИИ. Эта задача особенно проблематична, поскольку доверие трудно завоевать, но легко потерять, а без доверия использование быстро снижается, даже в случае точных и полезных моделей.

Проблема доверия кроется в фундаментальной непрозрачности современных систем искусственного интеллекта. Многие продвинутые модели искусственного интеллекта функционируют как так называемые «чёрные ящики», процессы принятия решений в которых непонятны даже экспертам. Отсутствие прозрачности означает, что пользователи и лица, принимающие решения, не могут понять, как система приходит к тем или иным результатам, что порождает естественный скептицизм и сопротивление.

В этом контексте объяснимый ИИ становится ключевым фактором успеха. ИИ включает в себя методы и техники, которые делают решения и функционирование моделей ИИ понятными и понятными для человека. Сегодня ИИ зачастую недостаточно просто дать правильный ответ — критически важен и способ, которым он приходит к этому ответу.

Важность объяснимости подкрепляется несколькими факторами: пользователи с большей вероятностью примут решения ИИ, если смогут их понять. Нормативные требования, такие как GDPR и Закон ЕС об ИИ, всё чаще требуют объяснимых процессов принятия решений. Прозрачность позволяет выявлять и исправлять дискриминацию и систематические ошибки. Разработчикам легче оптимизировать модели, если они понимают основу своих решений.

Даже небольшие ошибки могут вызвать серьёзное недоверие, если система воспринимается как недостаточно прозрачная. Это особенно проблематично в областях, где решения могут иметь далеко идущие последствия. Таким образом, объяснимость, обратная связь и прозрачность — это не дополнительные функции, а необходимые условия для успешного внедрения ИИ.

Команды по обеспечению соответствия, естественно, действуют осторожно, что замедляет процессы утверждения. Скептицизм в отношении моделей «чёрного ящика», требований к управлению данными и неопределённости в нормативной сфере реален и значительно замедляет внедрение. Отсутствие стандартов разработки, внедрения и оценки приводит к тому, что каждый проект становится новым «специальным усилием», а не опирается на проверенные процессы.

Управляемая платформа ИИ — Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемая платформа ИИ

Как преодолеть культурное сопротивление ИИ?

Культурные проблемы внедрения ИИ часто недооцениваются, но они представляют собой один из важнейших факторов успеха. Управление организационными изменениями выходит далеко за рамки технических соображений и требует системного подхода для преодоления глубоко укоренившегося сопротивления.

Устаревшие ИТ-системы часто глубоко укоренились в деятельности компании, и внедрение новых процессов на основе ИИ может столкнуться со значительным сопротивлением со стороны сотрудников, привыкших к устоявшимся рабочим процессам и методам. Это сопротивление обусловлено не столько нежеланием, сколько неуверенностью и страхом перед неизвестностью.

Структурированный подход к культурным изменениям охватывает несколько аспектов. Культура инноваций составляет основу и должна соответствовать нескольким ключевым критериям: открытость к изменениям на всех уровнях организации, чёткая коммуникация и прозрачность целей, которых необходимо достичь с помощью ИИ, с акцентом на преимущества для компаний и сотрудников. Открытый диалог на всех уровнях иерархии необходим для снижения существующих страхов и предубеждений в отношении новых технологий.

Повышение осведомлённости и обучение — первый критически важный шаг. Сотрудники и руководители должны понимать, почему ИИ важен для компании и как он может способствовать достижению стратегических целей. Семинары, тренинги и информационные мероприятия — эффективные способы распространения знаний и решения проблем. Продвижение «грамотности в области ИИ», то есть базового понимания искусственного интеллекта и его потенциальных применений, является приоритетом.

Развитие компетенций в области ИИ требует инвестиций как в технические навыки, так и в понимание того, как ИИ применяется в конкретных бизнес-контекстах. В этом отношении могут быть полезны специализированные программы обучения и сотрудничество с внешними экспертами. Важно, чтобы сотрудники воспринимали ИИ не как угрозу, а как инструмент для поддержки своей работы.

Адаптация структур и процессов неизбежна. Компании должны быть готовы пересмотреть традиционные методы работы и использовать новые, более гибкие подходы. Это может включать внедрение новых каналов коммуникации, адаптацию процессов принятия решений или перестройку рабочих процессов. ИИ следует рассматривать не как внешний элемент, а как неотъемлемую часть корпоративной культуры.

Лидеры играют ключевую роль в процессе культурных изменений. Они должны не только формировать видение и стратегию, но и служить примером для подражания и воплощать ценности культуры, ориентированной на искусственный интеллект. Развитие культуры экспериментирования и непрерывного обучения имеет решающее значение. Программы развития лидерских качеств могут помочь повысить необходимую осведомлённость и навыки.

Подходит для:

• Автоматизация бизнеса на практическом примере: как ИИ сокращает весь рабочий день по созданию коммерческих предложений до нескольких кликов и секунд

Что характеризует успешные внедрения ИИ?

Несмотря на разнообразные проблемы, некоторые компании создают реальную добавленную стоимость благодаря ИИ: сокращая вдвое время обработки сложных документов, безопасно автоматизируя задачи, требующие значительных затрат на оценку, и модернизируя устаревшие кодовые базы всего за несколько недель. Ключевое отличие заключается не в использовании универсальных инструментов, а в индивидуальных решениях, разработанных с учётом конкретной ситуации каждой компании.

Успешные внедрения характеризуются подходом, изначально основанным на ИИ, где ИИ внедряется с самого начала и фундаментально меняет подход к организации работы. Эти компании понимают, что внедрение ИИ — это не просто технологическое решение, а организационное развитие, требующее реальных решений для систем, структур и людей, которые способствуют росту.

Систематическая модель зрелости определяет пять критических измерений для успешного масштабирования ИИ: стратегия и организация, культура и управление изменениями, ресурсы и процессы, данные, технологии и инфраструктура. Каждое измерение развивается по уровням зрелости, которые постепенно описывают прогресс в достижении полной интеграции ИИ.

Стратегически успешные компании разрабатывают чёткую стратегию в области ИИ, соответствующую их корпоративным целям. Они определяют конкретные области применения и оценивают успех с помощью финансовых и нефинансовых ключевых показателей эффективности (КПЭ). Особенно важно интегрировать проекты ИИ в стратегическую повестку, а не проводить их как отдельные эксперименты.

С точки зрения культуры и управления изменениями, успешные организации способствуют принятию и пониманию ИИ посредством комплексного обучения и прозрачного информирования о его преимуществах и рисках. Они формируют более открытое отношение к сотрудничеству с ИИ и поощряют сотрудников, разрабатывающих инновационные решения на его основе.

Структурирование распределения ресурсов и создание фиксированных процессов для эффективной приоритизации и масштабирования проектов ИИ являются дополнительными факторами успеха. Раннее привлечение ИТ-специалистов и руководства может предотвратить возникновение узких мест и обеспечить долгосрочный успех.

Как разработать архитектуру, изначально ориентированную на ИИ?

Разработка архитектуры, изначально ориентированной на ИИ, требует фундаментального переосмысления того, как компании проектируют и внедряют свою технологическую инфраструктуру. Встроенная поддержка ИИ означает, что функции ИИ интегрируются в архитектуру системы с нуля, а не добавляются в качестве дополнения.

Модульный подход оказался особенно эффективным. Вместо разработки монолитных систем приложения ИИ следует разбить на более мелкие, независимые компоненты. Это позволяет целенаправленно масштабировать и обновлять отдельные части системы, не влияя на её работу в целом. Такая модульность особенно важна в сложных корпоративных средах, где разные отделы предъявляют разные требования.

Внедрение практик MLOps крайне важно для устойчивого масштабирования проектов ИИ. Автоматизированные конвейеры CI/CD позволяют быстро и надёжно развёртывать модели, а непрерывный мониторинг гарантирует стабильную производительность с течением времени. Ключевые компоненты конвейера MLOps включают автоматизированное управление данными, контроль версий данных, кода и моделей, автоматизированное обучение, центральный реестр моделей и автоматизацию развёртывания.

Эффективное управление данными лежит в основе любой архитектуры, основанной на ИИ. Компаниям необходимо инвестировать в модернизацию своей инфраструктуры данных, включая внедрение облачных решений, повышение качества данных и создание безопасных платформ для обмена данными. Стандартизированные форматы данных и совместимость имеют решающее значение.

Масштабируемость должна учитываться с самого начала. Архитектуры, изначально ориентированные на ИИ, должны отвечать текущим потребностям и обеспечивать возможность роста в будущем. Для этого требуется стратегическое планирование, которое четко определяет ожидаемые объемы данных, количество пользователей и критерии производительности, а также разрабатывает масштабируемую архитектуру на их основе.

Подходит для:

• Конец обучения ИИ? Стратегии ИИ в переходном периоде: подход «по плану» вместо гор данных – будущее ИИ в компаниях

Какие структуры управления нужны ИИ?

Создание соответствующих структур управления имеет решающее значение для успешного и ответственного использования ИИ в компаниях. В связи со вступлением в силу Закона ЕС об ИИ в августе 2024 года компании сталкиваются со всё более сложными нормативными требованиями.

Управление ИИ охватывает несколько важнейших аспектов. Управление данными гарантирует, что персональные данные обрабатываются в соответствии с GDPR и другими правилами защиты данных. Это включает в себя реализацию принципов «конфиденциальность по умолчанию» и «конфиденциальность по умолчанию», проведение оценки воздействия на защиту данных для высокорисковых систем ИИ и обеспечение прозрачности автоматизированных процессов принятия решений.

Закон ЕС об искусственном интеллекте определяет различные категории риска для систем искусственного интеллекта и устанавливает конкретные требования. Компании обязаны прозрачно документировать источники данных для обучения и четко маркировать контент, генерируемый искусственным интеллектом. В случае приложений с высоким уровнем риска они должны активно защищать свои системы от несанкционированного доступа и обеспечивать постоянный контроль со стороны человека. Приложения с неприемлемым уровнем риска полностью запрещены.

Этический аспект управления ИИ касается вопросов справедливости, прозрачности и подотчётности. Это включает в себя внедрение систем мониторинга предвзятости, обеспечение объяснимости решений и создание механизмов обратной связи для затронутых лиц. Баланс между инновациями и ответственным использованием особенно важен.

Структуры обеспечения соответствия требованиям должны разрабатываться проактивно. Компаниям необходимо учитывать требования нормативно-правовой базы, внедрять эффективные системы управления данными и обеспечивать соблюдение этических принципов ИИ. Сотрудничество между компаниями, политиками и юристами имеет решающее значение для разработки четких рекомендаций и передового опыта.

Как вы оцениваете долгосрочный успех инициатив в области ИИ?

Измерение долгосрочного успеха инициатив в области ИИ требует многомерной системы оценки, учитывающей как количественные, так и качественные факторы. Успех инвестиций в ИИ часто проявляется не сразу, а развивается в течение нескольких лет.

Комплексная концепция измерения начинается с четкого определения опережающих и запаздывающих индикаторов. Опережающие индикаторы дают ранние сигналы об успехе или неудаче и включают такие показатели, как принятие пользователями, доступность системы и начальные показатели производительности. Запаздывающие индикаторы измеряют долгосрочные эффекты, такие как рентабельность инвестиций, удовлетворенность клиентов и рост доли рынка.

Базовый уровень, необходимый для оценки последующего успеха, определяется перед внедрением ИИ. Без точного знания исходной ситуации невозможно количественно оценить улучшения. Этот базовый уровень должен включать не только операционные показатели, но и культурные и организационные факторы.

Операционные метрики играют центральную роль в непрерывной оценке. Эффективность процесса можно измерить по экономии времени на повторяющихся задачах. Сокращение количества ошибок — ещё один важный показатель, поскольку системы ИИ могут превосходить точность решений человека во многих областях. Масштабируемость решений на основе ИИ представляет особую ценность, поскольку однажды внедрённые системы часто можно расширить для обработки больших объёмов данных без пропорционального увеличения затрат.

Не следует пренебрегать качественными аспектами добавленной стоимости. Повышение качества решений благодаря аналитике на основе данных может создать значительную долгосрочную ценность, даже если её сложно оценить количественно. Удовлетворённость сотрудников может повыситься, когда ИИ берёт на себя рутинные задачи, позволяя им сосредоточиться на задачах, приносящих больше ценности.

Необходимы регулярные пересмотры и корректировки концепции измерения, поскольку как системы искусственного интеллекта, так и бизнес-требования постоянно развиваются. Измерение рентабельности инвестиций следует рассматривать как итеративный процесс, гибко реагирующий на меняющиеся обстоятельства и учитывающий новые данные.

Путь к устойчивому созданию ценности ИИ

Анализ четырёх ключевых барьеров наглядно показывает, что успешное внедрение ИИ выходит далеко за рамки технологических аспектов. Это комплексный процесс трансформации, требующий организационных, культурных и стратегических изменений.

Ключевым моментом является систематическое решение всех четырех проблемных областей: разработка архитектуры, ориентированной на данные, которая может работать и с несовершенными данными; создание согласованной инфраструктуры на основе искусственного интеллекта; определение четких, измеримых целей с самого начала проекта; и укрепление доверия посредством прозрачности и объяснимости.

Компаниям, стремящимся к настоящей трансформации, необходимы индивидуальные решения, разработанные с учётом их конкретных систем, структур и персонала. Для этого необходим стратегический подход, рассматривающий ИИ не как изолированную технологию, а как неотъемлемую часть бизнес-стратегии.

Инвестиции в управление изменениями, обучение сотрудников и культурную трансформацию так же важны, как и техническое внедрение. Только благодаря такому комплексному подходу компании смогут полностью реализовать потенциал ИИ и добиться устойчивого создания ценности.

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

связаться со мной под Wolfenstein ∂ xpert.Digital

позвоните мне под +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn