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

Между теорией и практикой: скрытые недостатки современных технологий искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) в последние годы претерпел впечатляющее развитие, продемонстрировав свои возможности во многих областях применения. Тем не менее, многие компании сталкиваются с парадоксальной ситуацией: хотя системы ИИ способны справляться со сложными задачами, они часто терпят неудачу в, казалось бы, простых задачах. Это несоответствие между теоретическим потенциалом и практической реализацией поднимает важные вопросы, которые мы более подробно рассмотрим 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 современном рабочем мире все чаще сотрудники интегрируют инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, в свою повседневную работу. Такое эпизодическое использование обычно включает в себя поиск информации в интернете, перевод текста или написание небольших фрагментов программного кода. В частности, в крупных компаниях получили распространение внутренние порталы ИИ, обеспечивающие юридически обоснованный и соответствующий требованиям защиты данных доступ к внешним языковым моделям или облегчающие доступ к внутренним знаниям компании.

Современные исследования показывают, что 35% крупных немецких компаний уже используют технологии искусственного интеллекта, в то время как среди малых и средних предприятий (МСП) уровень внедрения значительно ниже — около 12%. Эти цифры свидетельствуют о том, что, хотя ИИ все чаще проникает в деловой мир, до его повсеместного внедрения еще далеко. Особенно поразительно то, что, несмотря на растущую распространенность инструментов ИИ, количество примеров, когда ИИ действительно привел к фундаментальным улучшениям бизнес-процессов, остается удивительно малым.

Типичные примеры применения ИИ в компаниях

В настоящее время использование ИИ в компаниях сосредоточено главным образом в следующих областях:

1. Обслуживание клиентов: автоматизированный анализ отзывов и чат-боты на основе искусственного интеллекта для более быстрого и эффективного удовлетворения потребностей клиентов.
2. Создание текста и изображений: инструменты искусственного интеллекта для более быстрого и экономичного создания текстов, изображений и видео для маркетинга, информационных рассылок и другого контента.
3. Программы для проведения совещаний: программы, которые записывают, расшифровывают и подводят итоги видеозвонков, а также помогают в планировании совещаний.
4. Подбор персонала: Повышение эффективности и экономия времени в процессах подбора персонала за счет предварительного отбора и анализа заявок с использованием искусственного интеллекта.
5. Мониторинг: мониторинг процессов, раннее выявление источников ошибок и возникающих тенденций, а также поддержка в оценке кампаний.

Несмотря на такое разнообразие применений, преобразующее воздействие ИИ на бизнес-процессы часто не оправдывает ожиданий. Несоответствие между теоретическим потенциалом и практической реализацией указывает на фундаментальные проблемы, выходящие за рамки обычных трудностей внедрения новых технологий.

Парадокс производительности ИИ

Интересно, что исследования показывают, что инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, могут повысить производительность офисных работников до 40%, особенно при создании текста и выполнении других творческих задач. Независимые оценки подтверждают среднее повышение производительности на 18%. Эти цифры, похоже, противоречат небольшому числу успешных масштабных внедрений ИИ в масштабах всей компании.

Этот парадокс частично объясняется тем, что, хотя избирательное использование инструментов ИИ отдельными сотрудниками может повысить их индивидуальную производительность, это автоматически не приводит к всесторонней трансформации бизнес-процессов. Успешная интеграция ИИ в бизнес-процессы требует большего, чем просто предоставление инструментов – она требует фундаментального переосмысления того, как организована и выполняется работа.

Разница между эпизодическим использованием и настоящей трансформацией

Хотя избирательное использование инструментов ИИ отдельными сотрудниками может привести к локальному повышению эффективности, оно часто остается изолированным и не приводит к системной трансформации бизнес-процессов. Настоящая трансформация с помощью ИИ, напротив, предполагает стратегическую интеграцию ИИ в основные процессы компании и приводит к фундаментальным изменениям в методах работы и бизнес-моделях.

Согласно исследованию Института деловой ценности IBM, компании, интегрирующие ИИ в процесс трансформации, часто добиваются большего успеха, чем их конкуренты. Однако такая трансформация требует не только внедрения новых технологий, но и изменения корпоративных стратегий и культуры. Эти глубокие изменения ставят перед многими компаниями серьезные задачи, выходящие за рамки чисто технических аспектов.

Основные препятствия на пути внедрения ИИ

Причины неудач или задержек в реализации проектов по внедрению ИИ в компаниях многочисленны и сложны. Наиболее значимые препятствия более подробно рассмотрены ниже:

1. Качество и доступность данных

Одна из самых больших проблем при внедрении ИИ — это качество и доступность данных. Эффективность систем ИИ зависит от качества данных, на которых они обучаются. Многие компании сталкиваются с проблемой неструктурированных или некорректных данных, что может существенно снизить эффективность приложений ИИ.

Недавнее исследование показывает, что 42% компаний сообщают о том, что более половины их проектов в области ИИ были отложены или не принесли ожидаемых результатов из-за проблем с доступностью данных. Среди компаний, где менее половины данных централизовано, этот показатель возрастает до 68%, при этом 68% сообщают о потерях доходов из-за неудачных или отложенных проектов в области ИИ.

К числу проблем в области качества данных относятся:

• Данные разрознены по разным отделам
• Несогласованные форматы данных
• Отсутствие исторических данных для обучения ИИ
• Проблемы конфиденциальности и безопасности данных, ограничивающие доступ к данным

2. Нехватка квалифицированных специалистов

Создание компетентной команды специалистов по анализу данных представляет собой серьезную проблему для многих компаний. Рынок технологий искусственного интеллекта все еще находится на ранней стадии развития, и спрос на экспертов в области ИИ резко вырос в последние годы, в то время как количество доступных специалистов не успевает за этим ростом.

Согласно отчету LinkedIn, спрос на экспертов в области искусственного интеллекта за последние четыре года вырос на 74%. В частности, малые и средние предприятия (МСП) испытывают трудности с поиском и финансированием необходимых специалистов. Только 25% руководителей в Германии считают себя хорошо подготовленными к внедрению ИИ, в то время как среднемировой показатель составляет всего 8%.

Для решения проблемы нехватки квалифицированных кадров компаниям необходимо:

• Инвестиции в обучение существующих сотрудников
• Проконсультируйтесь с внешними экспертами
• Создайте культуру обмена знаниями

3. Интеграция с существующими системами

Интеграция решений на основе искусственного интеллекта в существующую ИТ-инфраструктуру представляет для многих компаний серьезные проблемы. В частности, устаревшие системы, не предназначенные для интеграции ИИ, могут привести к значительным трудностям. К таким проблемам относятся:

• Устаревшая инфраструктура, не способная удовлетворить требованиям современного искусственного интеллекта
• Отсутствие стандартизированных интерфейсов для бесперебойного соединения
• Несовместимые системы хранения данных
• Высокие затраты, связанные с модернизацией инфраструктуры

Согласно опросу, 67% компаний, централизованно управляющих своими данными, выделяют более 80% своих технических ресурсов исключительно на обслуживание конвейеров обработки данных. Такие значительные затраты ресурсов на задачи по обслуживанию препятствуют разработке и внедрению инновационных решений в области искусственного интеллекта.

4. Нечеткие цели и ожидания

Распространенная ошибка в проектах, связанных с ИИ, — это отсутствие четких и измеримых целей. Компании часто запускают инициативы в области ИИ, не имея точного определения того, чего они хотят достичь. Это приводит к нереалистичным ожиданиям и, в конечном итоге, к разочарованию, когда ИИ не оправдывает ожиданий.

Для успеха проектов в области искусственного интеллекта крайне важно установить четкие, реалистичные и измеримые цели. Компаниям следует задать себе следующие вопросы:

• Какую конкретную проблему должен решить ИИ?
• Как можно измерить успех?
• Какие ресурсы необходимы для реализации?
• Какие сроки являются реалистичными?

5. Принятие и культурные изменения

Внедрение технологий искусственного интеллекта может вызвать у сотрудников опасения по поводу потери работы или увеличения рабочей нагрузки. Поэтому эффективное управление изменениями имеет решающее значение для обеспечения принятия изменений и успешного проведения трансформации.

Поддержка со стороны высшего руководства играет решающую роль. Без приверженности команды руководителей будет сложно обеспечить необходимые ресурсы и осуществить требуемые организационные изменения. Обучение и развитие сотрудников также имеют важное значение для обеспечения успеха трансформации в сфере 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

Истории успеха: как ИИ трансформирует бизнес-процессы

Несмотря на многочисленные трудности, некоторые компании успешно используют ИИ для трансформации своих бизнес-процессов. Эти истории успеха демонстрируют, что при правильной стратегии и внедрении ИИ действительно может привести к фундаментальным улучшениям.

Siemens: Прогнозируемое техническое обслуживание в производстве

Компания Siemens использует искусственный интеллект для внедрения предиктивного технического обслуживания в свои производственные процессы. Анализируя большие объемы данных с машин и систем, Siemens может выявлять потенциальные отказы на ранних стадиях и заблаговременно планировать мероприятия по техническому обслуживанию. Это минимизирует время простоя и повышает производительность. Системы искусственного интеллекта Siemens постоянно обучаются, что со временем еще больше повышает точность прогнозов.

JP Morgan: Выявление мошенничества в финансовом секторе

JP Morgan использует искусственный интеллект для выявления мошеннических схем в финансовых транзакциях. ИИ анализирует огромные массивы данных о транзакциях в режиме реального времени и выявляет подозрительную активность, которая может указывать на мошенничество. Эта технология помогла JP Morgan повысить безопасность своих финансовых услуг и сократить финансовые потери. Системы на базе ИИ способны адаптироваться к новым схемам мошенничества, постоянно повышая эффективность и точность обнаружения мошенничества.

Beiersdorf: Инновации в области искусственного интеллекта в уходе за кожей

Команда по управлению инновациями в компании Beiersdorf, занимающейся производством средств по уходу за кожей, продвигает использование передовых инструментов искусственного интеллекта. Компания взяла на себя роль связующего звена между ИТ-отделом и специализированными подразделениями для эффективного внедрения технологий ИИ. В 2019 году гамбургская корпорация представила интеллектуального чат-бота, который позже был дополнен внутренним экземпляром ChatGPT. Цель этих генеративных систем ИИ — усилить, а не заменить сильные стороны сотрудников.

Эти истории успеха демонстрируют, что ИИ действительно обладает потенциалом для коренного улучшения бизнес-процессов. Однако для достижения таких успехов необходима хорошо продуманная стратегия, достаточные ресурсы и глубокое понимание как технологических, так и организационных аспектов внедрения ИИ.

Решения для успешной трансформации в сторону искусственного интеллекта

Для преодоления трудностей внедрения ИИ и достижения успешной трансформации компании могут использовать различные стратегии:

1. Тщательное планирование и четкие цели

Тщательное планирование — основа успешных проектов в области ИИ. Оно начинается с четкого определения целей: чего именно следует достичь с помощью решения на основе ИИ? Это требует всестороннего анализа существующей технологической инфраструктуры и процессов внутри компании. Крайне важно также выбрать подходящие источники данных и обеспечить их качество.

Процесс планирования должен быть итеративным, с регулярными обзорами и корректировками, чтобы обеспечить гибкость в реагировании на изменения. Компаниям следует на начальном этапе сосредоточиться на небольших, четко определенных проектах, которые обеспечивают быстрые результаты и могут служить основой для более масштабных преобразований.

2. Гибкие методы внедрения ИИ

Гибкие методы, хорошо известные в разработке программного обеспечения, также предлагают преимущества при реализации проектов в области искусственного интеллекта. Благодаря итеративным процессам разработки и регулярной обратной связи проектные команды могут быстро реагировать на новые требования и идеи. Scrum и Kanban — примеры гибких подходов, которые благодаря коротким циклам разработки и спринтам обеспечивают целенаправленный, но гибкий способ работы.

Такой подход особенно важен для проектов в области искусственного интеллекта, поскольку они часто связаны с неопределенностью и меняющимися требованиями. Регулярные проверки и корректировки позволяют компаниям гарантировать, что их проекты в области ИИ остаются в рамках графика и обеспечивают желаемые результаты.

3. Эффективное управление изменениями

Внедрение ИИ влечет за собой глубокие изменения в рабочих процессах и организационных структурах. Поэтому эффективное управление изменениями имеет важное значение для снижения сопротивления и повышения принятия со стороны сотрудников. Важно привлекать всех заинтересованных сторон на ранних этапах и прозрачно информировать их о целях и преимуществах проектов, связанных с ИИ.

Обучение и повышение квалификации играют решающую роль в подготовке сотрудников к работе с ИИ и снижении тревожности. Активное вовлечение сотрудников в процесс трансформации позволяет компаниям не только уменьшить сопротивление, но и получить ценные отзывы и идеи для оптимизации решений в области ИИ.

4. Развитие навыков работы с ИИ

Для решения проблемы нехватки квалифицированных специалистов компаниям следует инвестировать в развитие внутренней экспертизы в области искусственного интеллекта. Этого можно достичь различными способами:

• Обучение существующих сотрудников навыкам, востребованным в сфере искусственного интеллекта
• Нанимаем экспертов по искусственному интеллекту на ключевые должности
• Сотрудничество с внешними консультантами и поставщиками услуг
• Партнерские отношения с университетами и научно-исследовательскими институтами

Создание междисциплинарной команды, объединяющей техническую экспертизу и отраслевые знания, имеет решающее значение для успеха проектов в области искусственного интеллекта. Сочетая различные точки зрения, компании могут гарантировать, что их решения на основе ИИ будут одновременно технически обоснованными и актуальными для бизнеса.

5. Улучшение инфраструктуры данных

Поскольку качество и доступность данных являются ключевыми проблемами при внедрении ИИ, компаниям следует инвестировать в улучшение своей инфраструктуры данных. Это включает в себя:

• Объединение разрозненных хранилищ данных и создание центральной базы данных
• Внедрение процессов управления качеством данных
• Создание масштабируемой и гибкой архитектуры данных
• Обеспечение защиты и безопасности данных

Надежная инфраструктура данных закладывает основу для успешных проектов в области искусственного интеллекта и позволяет компаниям в полной мере использовать потенциал своих данных. Инвестируя в управление данными и их регулирование, компании могут гарантировать, что их системы ИИ основаны на высококачественных и релевантных данных.

Подходит для:

• Независимые платформы ИИ в качестве стратегической альтернативы для европейских компаний

Будущее искусственного интеллекта в бизнесе

Трансформация в сфере искусственного интеллекта будет продолжать ускоряться в ближайшие годы, становясь неотъемлемой частью повседневной жизни и работы. Новые технологии будут стирать границы между цифровым и физическим мирами, предлагая инновационные способы более эффективного взаимодействия, творчества и сотрудничества.

Персонализированные ИИ-помощники

То, что начиналось с простых инструментов, таких как ChatGPT, сейчас превращается в нечто гораздо более мощное: персонализированные ИИ-агенты меняют правила игры. Эти ИИ-помощники будут все больше адаптироваться к индивидуальным потребностям, кардинально меняя то, как люди управляют своей повседневной и рабочей жизнью.

От персональных помощников, помогающих сотрудникам управлять своим временем, до персонализированной аналитики на основе искусственного интеллекта, эти персонализированные агенты позволят пользователям предоставлять собственные данные и получать доступ к функциям и аналитическим выводам, которые ранее были доступны только крупным компаниям со значительными финансовыми ресурсами.

Интеграция ИИ в бизнес-процессы

В будущем интеграция ИИ в бизнес-процессы станет еще более плавной и всеобъемлющей. Благодаря соединению ИИ с существующими моделями бизнес-процессов, внедрение технологий ИИ в компаниях станет проще, чем когда-либо. Технологии ИИ интегрируются напрямую посредством графического моделирования BPMN, что позволяет интеллектуально связывать бизнес-данные с бизнес-процессами.

Эта интеграция позволяет автоматизировать рутинные задачи и оптимизировать бизнес-процессы, что приводит к повышению эффективности и производительности. Компании, которые инвестируют в эту интеграцию на раннем этапе, получат стратегическое преимущество перед конкурентами.

Конкурентное преимущество благодаря искусственному интеллекту

С ростом популярности ИИ компании все чаще будут делиться на две категории: те, кто эффективно использует ИИ, и те, кто отстает. Компании, которые инвестируют на ранних этапах в обучение и соответствующую инфраструктуру, получают стратегическое преимущество и могут на практике проверить, что работает, а что нет.

Интеграция ChatGPT и других инструментов искусственного интеллекта в компании в конечном итоге определит их конкурентоспособность. Те, кто сопротивляется новым технологиям, не смогут одержать победу над конкурентами, по крайней мере, в долгосрочной перспективе – этот урок уже усвоен в процессе цифровизации.

Новый подход к разработке решений на основе искусственного интеллекта

Проблемы продуктивного внедрения ИИ в компаниях разнообразны и сложны. Они варьируются от технических препятствий, таких как качество данных и интеграция с существующими системами, до нехватки квалифицированных специалистов и организационных аспектов, таких как нечеткие цели и сопротивление со стороны персонала.

Однообразие неудач компаний в подлинной трансформации с использованием ИИ указывает на более глубокую проблему. Речь идёт не просто о внедрении новых технологий, а о фундаментальном переосмыслении того, как мы проектируем и внедряем ИТ-решения.

Для успешной трансформации с использованием ИИ необходим целостный подход, учитывающий в равной степени технологические, организационные и культурные аспекты. Компаниям необходимо переосмыслить свои бизнес-процессы и рассматривать ИИ не как изолированный инструмент, а как неотъемлемую часть своей стратегии.

Будущее принадлежит компаниям, которые органично интегрируют ИИ в свои бизнес-процессы и создают культуру непрерывных инноваций и адаптации. Благодаря четким целям, гибким методологиям, эффективному управлению изменениями, развитию экспертных знаний в области ИИ и надежной инфраструктуре данных компании могут преодолеть трудности внедрения ИИ и раскрыть весь потенциал этой преобразующей технологии.

Эффективное внедрение ИИ требует нового подхода к мышлению – от изолированных технологических проектов к целостной трансформации, учитывающей в равной степени людей, процессы и технологии. Только таким образом компании смогут преодолеть разрыв между теоретическим потенциалом и практической реализацией ИИ и добиться реальных конкурентных преимуществ.

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

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Konrad Wolfenstein

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