Когда искусственный интеллект создаёт реальную ценность? Руководство для компаний о том, стоит ли использовать управляемый ИИ.

Реальность, стоящая за шумихой вокруг искусственного интеллекта

Обсуждение искусственного интеллекта в немецких компаниях достигло переломного момента. Если всего два года назад эта технология рассматривалась преимущественно как экспериментальный инструмент, то сегодня 91% немецких компаний считают ИИ критически важным для своей будущей бизнес-модели. Этот радикальный сдвиг в восприятии отражается и в конкретных цифрах: в настоящее время 40,9% компаний уже используют ИИ в своих бизнес-процессах — значительный рост по сравнению с 27% в прошлом году.

Тем не менее, остаётся важный вопрос: когда ИИ действительно создаёт реальную ценность и как можно измерить этот успех? Отрезвляющая реальность показывает, что, несмотря на миллиарды долларов инвестиций, подавляющее большинство проектов в области ИИ не приносят ожидаемой отдачи от инвестиций. Исследование Массачусетского технологического института показывает, что 95% пилотных проектов генеративного ИИ в компаниях терпят неудачу и не достигают какой-либо измеримой отдачи от инвестиций.

Это несоответствие между ожиданиями и реальностью подчеркивает, что успех инициатив в области ИИ зависит не столько от технических характеристик моделей, сколько от стратегической интеграции в существующие бизнес-процессы и способности постоянно оптимизировать их на основе обратной связи от практики.

Подходит для:

• Отчет Unframeо тенденциях в области корпоративного ИИ: от экспериментов с ИИ в 2024 году до измеримого влияния в 2025 году

Определить и измерить реальную добавленную стоимость

Количественные критерии оценки успешности ИИ

Добавленная стоимость приложений ИИ проявляется на разных уровнях, каждый из которых требует систематического измерения. В основе лежит классическая формула рентабельности инвестиций: доходность инвестиций равна общей выгоде за вычетом общих затрат, делённой на общие затраты и умноженной на 100%. Однако такого упрощённого подхода недостаточно для инвестиций в ИИ, поскольку и затраты, и выгоды имеют более сложную структуру.

Расходы включают в себя 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 расходы на управление изменениями, возникающие, когда сотрудникам приходится осваивать новые рабочие процессы.

Что касается преимуществ, можно выделить несколько категорий: проще всего оценить прямую денежную выгоду, связанную с экономией затрат или ростом продаж. Например, один ритейлер достиг рентабельности инвестиций в размере 380% за три года благодаря оптимизации запасов с помощью ИИ. Менее очевидны, но зачастую ценны косвенные преимущества, такие как повышение качества решений, снижение количества ошибок или повышение удовлетворенности клиентов.

Операционные показатели как индикаторы успеха

Помимо финансовых показателей, операционные показатели играют ключевую роль в оценке добавленной стоимости ИИ. Эффективность процессов можно измерить по экономии времени на повторяющихся задачах. Например, Microsoft удалось сократить объем ручного планирования на 50% и повысить точность планирования на 75% благодаря оптимизации цепочки поставок с помощью ИИ.

Сокращение количества ошибок — ещё один ключевой показатель. Системы ИИ могут превосходить точность решений, принимаемых человеком, во многих областях, что напрямую влияет на снижение затрат за счёт уменьшения количества доработок и жалоб. Поставщик финансовых услуг достиг рентабельности инвестиций в размере 250% в течение года благодаря выявлению мошенничества на основе ИИ.

Масштабируемость решений на основе ИИ даёт особое преимущество: после внедрения их часто можно расширить для охвата более крупных наборов данных или расширения вариантов использования без пропорционального увеличения затрат. Такая экономия за счёт масштаба значительно увеличивает долгосрочную окупаемость инвестиций.

Качественные измерения добавленной стоимости

Не все преимущества ИИ можно оценить количественно. Повышение качества принятия решений, достигаемое благодаря аналитике на основе данных, может создать значительную долгосрочную ценность, даже если эту ценность сложно оценить количественно. Компании сообщают об улучшении стратегического планирования при использовании анализа рынка и прогнозов на основе ИИ.

Удовлетворенность сотрудников может повыситься, когда ИИ берёт на себя выполнение повторяющихся задач, позволяя им сосредоточиться на более ценной деятельности. Это приводит к снижению текучести кадров и повышению производительности, ценность которой в конечном итоге можно оценить в денежном эквиваленте.

Инновации и конкурентоспособность представляют собой дополнительные качественные измерения. Компании, успешно использующие ИИ, могут разрабатывать новые продукты и услуги или персонализировать существующие предложения. Эти инновационные эффекты трудно предсказать, но они могут оказать преобразующее воздействие на бизнес-модель.

Управляемый ИИ как стратегический вариант

Определение и дифференциация управляемых ИИ-сервисов

Услуги управления ИИ предлагают альтернативу самостоятельной разработке и внедрению ИИ-решений. Специализированный поставщик услуг берёт на себя ответственность за весь жизненный цикл ИИ: от первоначальной концепции и разработки модели до постоянной оптимизации и поддержки в процессе производства.

Этот подход принципиально отличается от традиционных предложений «программное обеспечение как услуга», поскольку включает в себя не только предоставление готовых инструментов ИИ, но и стратегический консалтинг, подготовку данных и адаптацию к конкретным бизнес-требованиям. Поставщик управляемого ИИ-решения берёт на себя как техническую, так и операционную ответственность за приложения ИИ.

Преимущества и проблемы управляемого ИИ

Главное преимущество управляемого ИИ — снижение технической сложности для компании, использующей его. Вместо того, чтобы развивать собственную экспертизу в области ИИ, компании могут использовать специализированные знания поставщика услуг. Это снижает как первоначальные инвестиции, так и риск ошибок при внедрении.

Гибкость и масштабируемость управляемых сервисов ИИ позволяет компаниям адаптировать использование ИИ к своим потребностям. Это особенно полезно для малых и средних предприятий, которым не хватает ресурсов для содержания крупных внутренних отделов ИИ.

Однако управляемый ИИ также создаёт проблемы. Зависимость от внешних поставщиков услуг может привести к потере контроля над критически важными бизнес-процессами. Компаниям следует тщательно продумать, какие приложения ИИ можно передать на аутсорсинг, не ставя под угрозу свою конкурентоспособность.

Структуры затрат и соображения окупаемости инвестиций в управляемый ИИ

Управляемые ИИ-сервисы обычно работают по модели подписки, что позволяет прогнозировать ежемесячные или годовые расходы. Это упрощает планирование бюджета и снижает финансовые риски по сравнению с собственными разработками, которые часто подразумевают непредсказуемый рост затрат.

Расчет рентабельности инвестиций в управляемый ИИ отличается от расчета рентабельности инвестиций в собственные разработки. Хотя первоначальные инвестиции обычно ниже, существуют текущие эксплуатационные расходы. Многолетний анализ общих затрат часто показывает, что услуги управляемого ИИ могут быть более рентабельными, несмотря на более высокие текущие расходы, поскольку они внедряются быстрее и сопряжены с меньшими рисками.

Независимость против управляемых услуг

Дискуссия об автономности приложений ИИ

Выбор между независимой разработкой ИИ и управляемыми сервисами поднимает фундаментальные вопросы цифрового суверенитета. Многие немецкие компании скептически относятся к своей зависимости от внешних поставщиков ИИ, особенно из США или Азии. Недавнее исследование Bitkom показывает, что 78% компаний в Германии считают свою зависимость от американских облачных провайдеров проблематичной.

Эти опасения не беспочвенны. Облачные сервисы ИИ создают риски, связанные с защитой данных, соблюдением требований и стратегическим контролем. В то же время они предоставляют доступ к сложным моделям ИИ, которые было бы сложно воспроизвести внутри компании.

Локальный ИИ как альтернатива зависимости от облака

Локальные реализации ИИ, где данные обрабатываются исключительно на внутренних серверах, предлагают альтернативу зависимости от облака. Такие подходы обеспечивают соответствие требованиям GDPR и максимальный контроль над конфиденциальными корпоративными данными.

Преимущества локального ИИ включают низкую задержку, поскольку не требуется передача данных на внешние серверы, а также независимость от внешних поставщиков услуг и их потенциальных сбоев. Локальный ИИ может быть лучшим выбором, особенно для приложений реального времени или областей, чувствительных к данным.

Однако локальные решения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) также создают трудности. Внедрение и поддержка требуют значительных знаний и опыта, а первоначальные инвестиции в оборудование и персонал могут быть значительными. Кроме того, масштабируемость часто ограничена по сравнению с облачными решениями.

Гибридные подходы как компромисс

Многие компании выбирают гибридные решения, сочетающие преимущества обоих подходов. Критически важные и конфиденциальные приложения выполняются локально, а менее важные или требующие больших вычислительных мощностей задачи передаются на аутсорсинг в облачные сервисы.

Гибридная стратегия позволяет сохранить контроль над ключевыми бизнес-процессами, одновременно используя производительность и экономичность облачных сервисов. Однако при этом значительно возрастает сложность архитектуры, требующая соответствующих управленческих ресурсов.

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

Масштабируемость как показатель успеха

От пилотных проектов до внедрения в масштабах всей компании

Возможность масштабирования приложений ИИ считается одним из важнейших показателей реальной добавленной стоимости. Многие компании застревают на этапе пилотных проектов, не сумев успешно внедрить свои инициативы в области ИИ в постоянную эксплуатацию. Лишь около 5% пилотных проектов переходят в масштабное производство.

Успешное масштабирование требует большего, чем просто технического совершенства. Организационная адаптация, программы обучения сотрудников и интеграция в существующие бизнес-процессы не менее важны. Компаниям необходимо внедрить систему управления ИИ, которая определит стандарты качества данных, проверки моделей и управления рисками.

Подходит для:

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

Требования к инфраструктуре для масштабирования

Масштабируемые системы искусственного интеллекта требуют надежной ИТ-инфраструктуры, способной справляться с растущими объемами данных и более сложными требованиями. Облачные решения часто предлагают преимущества благодаря своей масштабируемости, в то время как локальные системы могут потребовать дополнительных инвестиций в оборудование.

Архитектура данных играет решающую роль в масштабируемости. Эффективность систем ИИ напрямую зависит от качества данных, с которыми они работают. Компаниям необходимо инвестировать в высококачественные системы управления данными, обеспечивающие как качество, так и доступность данных.

Метрики успешного масштабирования

Успешность масштабирования ИИ можно оценить с помощью различных метрик. Количество сценариев использования, успешно перешедших из пилотной стадии в промышленную, служит прямым индикатором. Не менее важна скорость внедрения новых приложений ИИ.

Ещё одним критически важным фактором является принятие пользователями внутри организации. Высокий уровень внедрения среди сотрудников свидетельствует о том, что решения на основе ИИ действительно создают добавленную стоимость, а не являются просто техническими уловками.

Экономическое масштабирование отражается в изменении затрат на каждый вариант использования или на каждую обработанную точку данных. Успешные внедрения ИИ демонстрируют снижение предельных затрат, поскольку фиксированные затраты можно распределить между большим количеством приложений.

Факторы успеха, специфичные для отрасли и размера

Внедрение ИИ в зависимости от размера компании

Использование ИИ значительно варьируется в зависимости от размера компании. В то время как 56% крупных компаний используют ИИ, среди малых и средних предприятий этот показатель составляет всего 38%, а среди микропредприятий — всего 31%. Это различие можно объяснить разной доступностью ресурсов и эффектом масштаба.

Крупные компании обладают более обширными финансовыми, технологическими и человеческими ресурсами, что облегчает инвестиции в ИИ. Они также получают большую выгоду от экономии за счёт масштаба, поскольку высокие первоначальные инвестиции окупаются быстрее благодаря более крупным объёмам производства.

Малый бизнес, с другой стороны, сталкивается с ресурсными ограничениями, которые затрудняют внедрение инновационных технологий. Ограниченные возможности финансирования, нехватка квалифицированного персонала и сложность высоких первоначальных инвестиций представляют собой серьёзные препятствия.

Отраслевые шаблоны применения

Использование ИИ значительно различается в разных отраслях. В сфере рекламы и маркетинговых исследований ИИ уже используют 84,3% компаний, за ними следуют поставщики ИТ-услуг (73,7%) и автомобильная промышленность (70,4%).

Эти различия отражают как интерес к цифровым технологиям, так и конкретные возможности их применения. Отрасли с большими объёмами данных и стандартизированными процессами зачастую могут проще внедрять и использовать преимущества ИИ.

Более традиционные отрасли, такие как гостиничный бизнес, пищевая промышленность и текстильное производство, всё ещё не готовы к внедрению ИИ. Это отчасти связано с низким уровнем цифровизации, а также с недостаточным пониманием актуальных вариантов его использования.

Риски и препятствия на пути к успеху

Технические и организационные барьеры

Наиболее частые причины провала проектов в области ИИ кроются не столько в самой технологии, сколько в организационных недостатках. Недостаток данных, их доступность и качество, а также нечёткое распределение обязанностей часто приводят к застою проектов.

Разрозненные структуры в компаниях препятствуют успешному внедрению ИИ, поскольку не позволяют мыслить комплексно. Проекты ИИ требуют междисциплинарного взаимодействия между ИТ-отделами, бизнес-подразделениями и руководством.

Отсутствие прозрачности в оценке выгод представляет собой ещё одно препятствие. Без чётких ключевых показателей эффективности (KPI) и критериев успеха невозможно измерить прогресс и выявить улучшения. Это приводит к снижению поддержки со стороны руководства и, в конечном итоге, к закрытию проекта.

Проблемы соответствия и управления

С вступлением в силу Регламента ЕС об искусственном интеллекте (ИИ) в августе 2024 года требования к соблюдению требований стали критически важным фактором успеха. Компании должны гарантировать, что их ИИ-приложения соответствуют нормативным требованиям, что создаёт дополнительные сложности и расходы.

Создание адекватных структур управления ИИ требует чётких обязанностей, стандартов и механизмов контроля. Многие компании недооценивают усилия, необходимые для этих организационных изменений.

Этические принципы и прозрачность в принятии решений в сфере ИИ становятся всё более важными как для соблюдения требований, так и для их принятия сотрудниками и клиентами. Развитие необходимых компетенций и процессов требует времени и ресурсов.

Будущие перспективы и тенденции

Развитие немецкого рынка ИИ

Рынок искусственного интеллекта в Германии переживает значительный рост. Готовность компаний к инвестициям постоянно растёт: 82% планируют увеличить свои бюджеты на ИИ в течение следующих двенадцати месяцев, более половины — как минимум на 40%.

Такое развитие событий обусловлено растущим пониманием того, что ИИ больше не является факультативом, а становится необходимым условием конкурентоспособности. 51 процент компаний теперь считают, что у них нет будущего без использования ИИ.

Технологические разработки и новые области применения

Мультимодальные системы искусственного интеллекта, способные обрабатывать различные типы данных, такие как текст, изображения и аудио, находятся на пороге прорыва в широком применении. Эти технологии открывают новые области применения и могут значительно улучшить существующие решения.

Автоматизированное машинное обучение и платформы без написания кода делают доступ к технологиям ИИ более доступным. Даже компании без глубоких технических знаний могут получать всё большую выгоду от ИИ.

Интеграция ИИ в процессы DevOps, известная как AIOps, меняет подход к управлению ИТ-операциями. Прогнозируя и автоматизируя ИТ-процессы, компании могут повысить эффективность и сократить время простоев.

Подходит для:

• Оптимизация бизнеса с помощью ИИ: ИТ-дистрибьютор из ЮАР сокращает создание коммерческих предложений до нескольких кликов и секунд

Стратегические рекомендации для компаний

Компаниям следует согласовывать свою стратегию в области ИИ с долгосрочным созданием ценности, а не с краткосрочным повышением эффективности. Инвестиции в качество данных и организационные изменения зачастую важнее выбора лучших алгоритмов.

Развитие внутренних навыков работы с ИИ остаётся критически важным даже при использовании управляемых сервисов. Компаниям необходимо понимать, как работает ИИ и какие варианты его использования актуальны для их бизнеса.

Итеративный подход с небольшими, измеримыми шагами снижает риски и обеспечивает непрерывное обучение. Пилотные проекты должны быть разработаны с учётом масштабируемости с самого начала.

Выбор подходящих партнёров, будь то услуги управления или консалтинг, часто определяет успех или неудачу. Компаниям следует искать проверенных экспертов и опыт в конкретной отрасли.

Практическая реализация и концепции измерения

Разработка структуры рентабельности инвестиций в ИИ

Структурированная система измерения рентабельности инвестиций (ROI) начинается с четкого определения бизнес-целей и их перевода в измеримые ключевые показатели эффективности (KPI). Она должна включать как опережающие индикаторы, дающие ранние сигналы об успехе или неудаче, так и запаздывающие индикаторы, измеряющие долгосрочные эффекты.

Исходные измерения перед внедрением ИИ имеют решающее значение для последующей оценки успеха. Без точного знания исходной ситуации невозможно количественно оценить улучшения.

Необходимы регулярные пересмотры и корректировки концепции измерения, поскольку системы искусственного интеллекта и бизнес-требования постоянно развиваются. Измерение рентабельности инвестиций следует рассматривать как итеративный процесс, а не как разовое мероприятие.

Стратегии внедрения для разных типов компаний

Малому и среднему бизнесу следует начинать с чётко определённых вариантов использования, которые обеспечат быстрый успех. Облачные решения или управляемые сервисы могут помочь ограничить первоначальные инвестиции.

Крупные компании могут запускать параллельные пилотные проекты в разных областях для выявления синергетических эффектов и разработки передовых практик. Создание центральной компетенции в области ИИ может ускорить масштабирование в масштабах всей компании.

Независимо от размера компании, вовлечение бизнес-подразделений с самого начала имеет решающее значение. Проекты ИИ следует рассматривать не как чисто ИТ-инициативы, а как проекты трансформации, ориентированные на бизнес.

Искусственный интеллект способен кардинально преобразовать немецкие компании и создать новые конкурентные преимущества. Однако успех зависит не только от выбранной технологии, но и от стратегического подхода, организационной реализации, а также от постоянного анализа и оптимизации. Управляемые услуги ИИ могут представлять собой ценный вариант, особенно для компаний, которые хотят быстро получить преимущества от ИИ, не создавая обширную внутреннюю экспертизу.

Решение о выборе между собственной разработкой и внешними услугами должно приниматься с учетом конкретных бизнес-требований, доступных ресурсов и стратегических целей. Важнее, чем выбор технологии, — постоянная ориентация на измеримую бизнес-ценность и готовность постоянно адаптировать и совершенствовать системы ИИ.

Буду рад стать вашим личным консультантом.

связаться со мной под Wolfenstein ∂ xpert.Digital

позвоните мне под +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn