Текущее состояние использования ИИ в компаниях: проблемы в продуктивной реализации ИИ

Между теорией и практикой: скрытые слабости современной технологии ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) в последние годы подвергся впечатляющему развитию и вдохновляет их навыки во многих областях применения. Тем не менее, многие компании сталкиваются с парадоксальной ситуацией, что системы ИИ могут освоить сложные задачи, но часто терпят неудачу из -за предположительно простых проблем. Это несоответствие между теоретическим потенциалом и практической реализацией поднимает важные вопросы, которые мы осветим более подробно в этой статье.

Подходит для:

• Интеграция AI независимой и перекрестной платформы AI в масштабах источника для всех вопросов компании

Текущее состояние использования ИИ в компаниях

В сегодняшнем рабочем мире все больше и больше сотрудников становятся нормальными для интеграции инструментов искусственного интеллекта, таких как CHATGPT, в их повседневную работу. Это выборочное использование обычно включает в себя такие задачи, как интернет -исследования, текстовые переводы или написание небольших разделов программного кода. В частности, в крупных компаниях стали установлены собственные порталы ИИ, которые позволяют юридическому и соответствующему защиту данных доступа к внешним голосовым моделям или облегчают доступ к внутренним знаниям бизнеса.

Текущие исследования показывают, что 35% крупных немецких компаний уже используют технологии искусственного интеллекта, в то время как для малых и средних компаний уровень принятия значительно ниже примерно на 12%. Эти цифры ясно дают понять, что ИИ все больше движется в корпоративный мир, но все еще далек от реализации по всем направлениям. Особенно поразительно, что, несмотря на растущее распространение инструментов искусственного интеллекта, количество примеров, в которых ИИ фактически привел к фундаментальным улучшениям в бизнес -процессах, остается удивительно низким.

Типичные области применения ИИ в компаниях

Текущее использование ИИ в компаниях в основном фокусируется на следующих областях:

1. Обслуживание клиентов: автоматизированный анализ обратной связи и боты в чате ИИ для более быстрого и более эффективного удовлетворения потребностей клиентов.
2. Текст и изображение позиция: ИИ инструменты для более быстрого и более дешевого создания текстов, изображений и видео для маркетинга, информационного бюллетеня и другого контента.
3. Встречи: Программы, которые записывают, пишут и суммируют видеозвонки и поддерживают их в поиске встречи.
4. Рекрутинг: повышение эффективности и сэкономить время при наборе процессов посредством предварительного выбора на основе искусственного интеллекта и анализа приложений.
5. Мониторинг: процессы мониторинга, раннее обнаружение источников ошибок и предстоящих тенденций, а также поддержка в оценке кампаний.

Несмотря на эти разнообразные возможные применения, преобразующее влияние ИИ на корпоративные процессы часто остается за ожиданиями. Расхождение между теоретическим потенциалом и практической реализацией указывает на фундаментальные проблемы, которые выходят за рамки обычных вступительных трудностей новых технологий.

Productivity Paradox AI

Интересно, что исследования показывают, что инструменты ИИ, такие как CHATGPT, могут повысить производительность офисных работников до 40%, в частности, при создании текстов и других творческих задач. Независимые рейтинги подтверждают в среднем 18%. Эти цифры явно противоречат небольшому количеству успешных трансформаций искусственного интеллекта в масштабах всей компании.

Этот парадокс может быть частично объяснен тем фактом, что избирательное использование инструментов ИИ индивидуальными сотрудниками может повысить свою индивидуальную производительность, но не приводит к автоматическому приводу к всесторонней трансформации бизнес -процессов. Успешная интеграция искусственного интеллекта в корпоративные процессы требует не только предоставления инструментов - для этого требуется фундаментальное переосмысление того, как организована и выполняется работа.

Разница между селективным использованием и реальным преобразованием

Селективное использование инструментов ИИ отдельными сотрудниками может привести к повышению локальной эффективности, но часто остается изолированным и не приводит к системной трансформации процессов компании. Реальная трансформация искусственного интеллекта, с другой стороны, включает стратегическую интеграцию ИИ в основные процессы компании и приводит к фундаментальным изменениям в работе и бизнес -моделях.

Согласно исследованию Института бизнес -ценности IBM, компании, которые интегрируют ИИ в свой процесс преобразования, часто более успешны, чем их конкуренты. Тем не менее, такая трансформация требует нечто большее, чем просто внедрение новых технологий -это требует изменения в корпоративных стратегиях и культурах. Эти глубокие изменения представляют многие компании со значительными проблемами, которые выходят за рамки чисто технических аспектов.

Центральные препятствия для реализации ИИ

Причины неудачи или отсроченного введения проектов искусственного интеллекта в компаниях разнообразны и сложны. Наиболее важные препятствия рассматриваются ниже:

1. Качество и доступность данных

Одной из самых больших проблем в реализации ИИ является качество и доступность данных. Системы ИИ так же хороши, как и данные, которым они обучены. Многие компании борются с неструктурированными или неправильными данными, которые могут значительно ухудшить эффективность приложений для ИИ.

Текущее исследование показывает, что 42% компаний указывают на то, что более половины их проектов искусственного интеллекта были отложены из-за проблем с предоставлением данных или не принесли надежды на результаты. Для компаний, в которых централизовано менее половины их данных, 68% продаж из -за неудачного или отложенного отчета о проектах искусственного интеллекта.

Проблемы в области качества данных включают в себя:

• Данные в бункерах в разных отделениях
• Противоречивые форматы данных
• Недостаток исторических данных для обучения искусственному интеллекту
• Защита данных и проблемы безопасности, которые ограничивают доступ к данным

2 -й отсутствие квалифицированных специалистов

Создание компетентной группы по науке о данных является значительным препятствием для многих компаний. Рынок технологии искусственного интеллекта по -прежнему находится на ранней стадии, и в последние годы спрос на экспертов по ИИ резко возрос, в то время как число доступных специалистов не смогло не отставать от этого роста.

Согласно отчету LinkedIn, спрос на экспертов по ИИ увеличился на 74% за последние четыре года. Маленькие и средние компании, в частности, испытывают трудности с поиском и финансированием необходимых экспертов. Только 25% менеджеров в Германии чувствуют себя хорошо подготовленными к ИИ, в то время как средний показатель мирового уровня составляет всего 8%.

Чтобы противостоять этой нехватке квалифицированных работников, компании должны:

• Инвестировать в обучение их существующих сотрудников
• Чтобы проконсультироваться с внешними экспертами
• Создать культуру обмена знаниями

3. Интеграция с существующими системами

Интеграция решений искусственного интеллекта в существующую ИТ -инфраструктуру создает серьезные проблемы для многих компаний. Старые системы, в частности, не были разработаны для интеграции ИИ, могут привести к значительным проблемам. Проблемы включают:

• Устаревшая инфраструктура, которая не может соответствовать требованиям современного ИИ
• Отсутствие стандартизированных интерфейсов для бесшовных соединений
• Несовместимые системы хранения данных
• Высокие затраты в связи с модернизацией инфраструктуры

Согласно опросу, 67% компаний, которые управляют своими данными в центре, применяют более 80% своих технических ресурсов для поддержания трубопроводов данных. Это высокое привязка к ресурсам для технических задач препятствует разработке и внедрению инновационных решений искусственного интеллекта.

4. Неясные цели и ожидания

Частая ошибка в проектах искусственного интеллекта - отсутствие четких и измеримых целей. Компании часто начинают ИИ инициативы без точного определения того, чего они хотят достичь. Это приводит к нереалистичным ожиданиям и в конечном итоге разочарований, если ИИ не дает желаемых результатов.

Определение четких, реалистичных и измеримых целей имеет решающее значение для успеха проектов искусственного интеллекта. Компании должны спросить себя:

• Какая конкретная проблема должна решить ИИ?
• Как можно измерить успех?
• Какие ресурсы требуются для реализации?
• Какие временные рамки реалистичны?

5. Принятие и культурные изменения

Внедрение технологий ИИ может вызвать опасения потери рабочих мест или повышенную рабочую нагрузку для сотрудников. Поэтому хорошее управление изменениями имеет решающее значение для создания принятия и успешного разработки преобразования.

Поддержка высшего руководства играет центральную роль в этом. Без приверженности уровня управления становится трудно предоставить необходимые ресурсы и внедрить необходимые организационные изменения. Обучение и дальнейшее обучение сотрудников также имеют решающее значение для обеспечения успеха трансформации ИИ.

Закупка B2B: цепочки поставок, торговля, рыночные площадки и поддержание AI Sourcing с помощью Accio.com-Image: xpert.digital

Подробнее об этом здесь:

• Найти продукты и B2B Insights с AI / консультацией и поддержкой

Примеры успеха: когда ИИ преобразует бизнес -процессы

Несмотря на многочисленные проблемы, есть компании, которые успешно используют ИИ для преобразования своих бизнес -процессов. Эти примеры показывают, что с правильной стратегией и реализацией ИИ может фактически привести к фундаментальным улучшениям.

Siemens: прогнозное обслуживание в производстве

Сименс использует KI для реализации прогнозного обслуживания (направленное обслуживание) в своих производственных процессах. Анализируя большие объемы данных из машин и систем, Siemens может распознавать потенциальные сбои на ранней стадии и активно планировать меры обслуживания. Это минимизирует время простоя и повышает производительность. Системы ИИ Siemens постоянно учатся, что еще больше повышает точность прогнозов с течением времени.

JP Morgan: признание мошенничества в финансовом секторе

JP Morgan использует ИИ для признания мошенничества в финансовых транзакциях. ИИ анализирует огромные объемы данных о транзакциях в режиме реального времени и определяет подозрительные действия, которые могут указывать на мошенничество. JP Morgan помог этой технологии повысить безопасность ваших финансовых услуг и сократить финансовые потери. Системы, основанные на ИИ, способны адаптироваться к новым моделям мошенничества, которые постоянно повышают эффективность и точность распознавания мошенничества.

Beiersdorf: Инновации ИИ в области ухода за кожей

Инновационное управление компанией по уходу за кожей Beiersdorf способствует использованию инструментов AI, устанавливающего тенденцию. Компания приняла пилотную функцию между ИТ и специализированными отделами для эффективного реализации технологий искусственного интеллекта. В 2019 году компания на основе Гамбурга представила интеллектуального чата, который позже был дополнен внутренним экземпляром CHATGPT. Целью этих генеративных систем ИИ является расширение и не заменять сильные стороны сотрудников.

Эти примеры показывают, что ИИ на самом деле имеет потенциал для принципиального улучшения бизнес -процессов. Однако такие успехи требуют хорошо продуманной стратегии, достаточных ресурсов и глубокого понимания как технологических, так и организационных аспектов реализации ИИ.

Подходы к решению для успешной трансформации ИИ

Чтобы преодолеть проблемы реализации ИИ и достижения успешной трансформации, компании могут выполнять различные стратегии:

1. Твердое планирование и четкая цель

Сплошное планирование является основой успешных проектов искусственного интеллекта. В начале есть четкое определение целей: что именно должно быть достигнуто с помощью решения ИИ? Это требует всестороннего фактического анализа текущих технологических условий и процессов в компании. Выбор подходящих источников данных и обеспечение качества данных также имеет решающее значение.

Процесс планирования должен быть итеративным, с регулярными проверками и корректировками, чтобы иметь возможность гибко реагировать на изменения. Компании должны сначала сосредоточиться на небольших, хорошо определенных проектах, которые обеспечивают быстрые успехи и служат основой для более всесторонних преобразований.

2. Адфейские методы реализации ИИ

Agile Methods, известные по разработке программного обеспечения, также имеют свои преимущества при реализации проектов искусственного интеллекта. Благодаря итеративным процессам разработки и регулярной обратной связи проектные команды могут быстро реагировать на новые требования и результаты. Scrum и Kanban являются примерами гибких подходов, которые обеспечивают сфокусированный и гибкий способ работы в течение коротких циклов развития и спринтов.

Этот подход особенно важен для проектов искусственного интеллекта, поскольку они часто связаны с неопределенностью и изменяющимися требованиями. С регулярными проверками и корректировками компании могут гарантировать, что их проекты искусственного интеллекта остаются на курсе и предоставить желаемые результаты.

3. Эффективное управление изменениями

Внедрение ИИ вносит глубокие изменения в рабочих процессах и корпоративных структурах. Следовательно, управление твердым изменением необходимо для снижения сопротивления и увеличения принятия сотрудников. Важно включать все заинтересованные стороны на ранней стадии и прозрачно сообщать о целях и преимуществах проектов искусственного интеллекта.

Обучение и дальнейшее обучение играют центральную роль в подготовке сотрудников к работе с ИИ и снижению страхов. Благодаря активному участию сотрудников в процессе преобразования, компании могут не только снизить сопротивление, но и получить ценные отзывы и идеи для оптимизации решений искусственного интеллекта.

4. Создание компетенций ИИ

Чтобы противостоять отсутствию квалифицированных специалистов, компании должны инвестировать в создание внутренних компетенций искусственного интеллекта. Это может быть достигнуто с помощью различных мер:

• Обучение существующих сотрудников по навыкам, связанным с ИИ
• Установка экспертов по ИИ для позиций ключей
• Сотрудничество с внешними консультантами и поставщиками услуг
• Партнерство с университетами и исследовательскими институтами

Создание междисциплинарной команды, которая объединяет как технические ноу-хау, так и отраслевые знания, имеет решающее значение для успеха проектов искусственного интеллекта. Объединяя различные перспективы, компании могут гарантировать, что их решения в области искусственного интеллекта являются технически прочными и актуальными бизнесом.

5. Улучшение инфраструктуры данных

Поскольку качество и доступность данных является центральной проблемой в реализации искусственного интеллекта, компании должны инвестировать в улучшение своей инфраструктуры данных. Это включает в себя:

• Консолидация силосов данных и создание центральной базы данных
• Реализация процессов управления качеством данных
• Создание масштабируемой и гибкой архитектуры данных
• Обеспечение защиты данных и безопасности

Инфраструктура солидных данных является основой для успешных проектов ИИ и позволяет компаниям использовать весь потенциал своих данных. Инвестируя в управление данными и правительство, компании могут гарантировать, что их системы ИИ основаны на высоком качестве и соответствующих данных.

Подходит для:

• Независимые платформы ИИ в качестве стратегической альтернативы для европейских компаний

Будущее ИИ в компаниях

Трансформация ИИ будет продолжать ускоряться в ближайшие годы и превратиться в неотъемлемую часть повседневной жизни и работы. Новые технологии сделают границы между цифровым и физическим миром размыты и предлагают инновационные возможности для общения, создания вещей или лучше работать вместе.

Персонализированный помощник искусственного интеллекта

То, что началось с таких простых инструментов, как CHATGPT, теперь становится намного более мощным: персонализированные агенты искусственного интеллекта становятся изменениями игры. Эти помощники искусственного интеллекта будут все чаще изменяться на индивидуальные потребности, и способ, которым люди управляют своей повседневной жизнью, и трудовая жизнь, изменится всерьез.

От личных помощников, которые помогают сотрудникам управлять своим временем, создавая анализ искусственного интеллекта, эти персонализированные агенты дадут пользователям возможность предоставить свои собственные данные и предложить им понимание и функции, которые ранее были зарезервированы только для крупных компаний со значительными финансовыми ресурсами.

Интеграция ИИ в бизнес -процессах

Интеграция ИИ в бизнес -процессах станет еще более плавной и всеобъемлющей в будущем. Объединяя ИИ с существующими моделями бизнес -процессов, внедрение технологий ИИ в компании делает его проще, чем когда -либо. Интеграция технологий искусственного интеллекта напрямую через графическое моделирование BPMN, что означает, что бизнес -данные могут быть разумно связаны с бизнес -процессами.

Эта интеграция обеспечивает автоматизацию рутинных задач и оптимизации бизнес -процессов, что приводит к повышению эффективности и производительности. Компании, которые инвестируют в начале этой интеграции, получат стратегическое преимущество перед своими конкурентами.

Преимущество конкуренции через ИИ

С растущим распространением ИИ компаний в будущем смогут разделить на две категории: те, кто эффективно использует ИИ, и тех, кто остается. Компании, которые инвестируют рано в обучение и соответствующую инфраструктуру, получают стратегическое преимущество и могут проверить, что работает, а что нет на практике.

Интеграция CHATT и других инструментов искусственного интеллекта в компаниях рано или поздно примет решение о конкурентоспособности. Любой, кто закрывает новые технологии, не сможет преобладать против конкурирующих компаний, по крайней мере, в долгосрочной перспективе - опыт, который уже был сделан в оцифровке.

Новое мышление для решений искусственного интеллекта

Проблемы в продуктивной реализации ИИ в компаниях разнообразны и сложны. Они варьируются от технических препятствий, таких как качество данных и интеграция с существующими системами до отсутствия квалифицированных специалистов до организационных аспектов, таких как неясные цели и оппозиция в рабочей силе.

Единость, с которой компании терпят неудачу с реальной трансформацией через ИИ, указывает на глубокую проблему. Речь идет не только о введении новых технологий, но и о основном переосмыслении в том, как мы разрабатываем и реализуем ИТ -решения.

Успешные преобразования ИИ требуют целостного подхода, который учитывает технологические, организационные и культурные аспекты. Компании должны думать еще раз и не рассматривать ИИ как изолированный инструмент, но как неотъемлемая часть их стратегии.

Будущее принадлежит компаниям, которым удается плавно интегрировать ИИ в свои бизнес -процессы и создать культуру непрерывных инноваций и адаптации. С помощью четких целей, гибких методов, эффективного управления изменениями, создания компетенций ИИ и инфраструктуры надежных данных компании могут преодолеть проблемы реализации ИИ и использовать весь потенциал этой трансформирующей технологии.

Продуктивная реализация ИИ требует нового мышления - вдали от изолированных технологических проектов до целостной трансформации, которая учитывает людей, процесса и технологии в равной степени. Это единственный способ преодолеть разрыв между теоретическим потенциалом и практической реализацией ИИ и достижением реальных конкурентных преимуществ.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus