Тренутно стање употребе вештачке интелигенције у компанијама: Изазови продуктивне имплементације вештачке интелигенције

Између теорије и праксе: Скривене слабости модерне вештачке интелигенције

Вештачка интелигенција (ВИ) је последњих година доживела импресиван развој, демонстрирајући своје могућности у бројним областима примене. Ипак, многе компаније се суочавају са парадоксалном ситуацијом да, иако системи ВИ могу да савладају сложене задатке, често не успевају у наизглед једноставним изазовима. Ова нескладност између теоријског потенцијала и практичне примене покреће важна питања, која ћемо детаљније испитати у овом чланку.

У вези са овим:

• Интеграција независне и међусобно повезане платформе за све пословне потребе засноване на вештачкој интелигенцији

Тренутно стање употребе вештачке интелигенције у компанијама

У данашњем радном свету, све је чешће да запослени интегришу алате вештачке интелигенције попут ChatGPT-а у свој свакодневни рад. Ова повремена употреба обично укључује задатке као што су истраживање интернета, превођење текста или писање мањих делова софтверског кода. Посебно у великим компанијама, успостављени су интерни портали за вештачку интелигенцију, који омогућавају приступ екстерним језичким моделима, који је у складу са законом и прописима о заштити података, или олакшавају приступ интерном знању компаније.

Тренутне студије показују да 35% великих немачких компанија већ користи технологије вештачке интелигенције, док је стопа усвајања знатно нижа међу малим и средњим предузећима (МСП) и износи око 12%. Ове бројке илуструју да, иако вештачка интелигенција све више проналази пут у пословни свет, она је још увек далеко од свудашње примене. Посебно је упечатљива чињеница да, упркос растућој распрострањености алата вештачке интелигенције, број примера где је вештачка интелигенција заправо довела до фундаменталних побољшања у пословним процесима остаје изненађујуће мали.

Типичне примене вештачке интелигенције у компанијама

Тренутна употреба вештачке интелигенције у компанијама се углавном фокусира на следеће области:

1. Кориснички сервис: Аутоматизована анализа повратних информација и вештачка интелигенција четботови за брже и ефикасније испуњавање потреба купаца.
2. Креирање текста и слика: АИ алати за брже и исплативије креирање текстова, слика и видео записа за маркетинг, билтене и други садржај.
3. Састанци: Програми који снимају, транскрибују и сумирају видео позиве, а такође помажу у заказивању састанака.
4. Регрутовање: Повећана ефикасност и уштеда времена у процесима регрутовања кроз претходну селекцију и анализу пријава уз подршку вештачке интелигенције.
5. Праћење: Праћење процеса, рано откривање извора грешака и нових трендова и подршка у евалуацији кампања.

Упркос овим разноврсним применама, трансформативни утицај вештачке интелигенције на пословне процесе често не испуњава очекивања. Неслагање између теоријског потенцијала и практичне примене указује на фундаменталне изазове који превазилазе уобичајене тешкоће усвајања нових технологија.

Парадокс продуктивности вештачке интелигенције

Занимљиво је да студије показују да алати вештачке интелигенције попут ChatGPT-а могу повећати продуктивност канцеларијских радника и до 40%, посебно у креирању текста и другим креативним задацима. Независне процене потврђују просечно повећање продуктивности од 18%. Ове бројке изгледа противрече малом броју успешних трансформација вештачке интелигенције на нивоу целе компаније.

Овај парадокс се делимично може објаснити чињеницом да, иако селективна употреба алата вештачке интелигенције од стране појединачних запослених може повећати њихову индивидуалну продуктивност, то не доводи аутоматски до свеобухватне трансформације пословних процеса. Успешна интеграција вештачке интелигенције у пословне процесе захтева више од самог обезбеђивања алата – она захтева фундаментално преиспитивање начина на који се посао организује и обавља.

Разлика између повремене употребе и праве трансформације

Иако селективна употреба алата вештачке интелигенције од стране појединачних запослених може довести до локалног повећања ефикасности, она често остаје изолована и не резултира системском трансформацијом пословних процеса. С друге стране, права трансформација вештачке интелигенције подразумева стратешку интеграцију вештачке интелигенције у основне процесе компаније и доводи до фундаменталних промена у методама рада и пословним моделима.

Према студији IBM Института за пословну вредност, компаније које интегришу вештачку интелигенцију у свој процес трансформације често су успешније од својих конкурената. Међутим, таква трансформација захтева више од пуке имплементације нових технологија – она захтева промену корпоративних стратегија и култура. Ове дубоке промене представљају пред многе компаније значајне изазове који превазилазе чисто техничке аспекте.

Кључне препреке за имплементацију вештачке интелигенције

Разлози за неуспех или одложену имплементацију пројеката вештачке интелигенције у компанијама су бројни и сложени. Најзначајније препреке су детаљније размотрене у наставку:

1. Квалитет и доступност података

Један од највећих изазова у имплементацији вештачке интелигенције је квалитет и доступност података. Системи вештачке интелигенције су добри колико и подаци на којима су обучени. Многе компаније се боре са неструктурираним или неисправним подацима, што може значајно умањити ефикасност апликација вештачке интелигенције.

Недавна студија показује да 42% компанија извештава да је више од половине њихових вештачке интелигенције каснило или није успело да испоручи очекиване резултате због проблема са доступношћу података. Међу компанијама где је мање од половине њихових података централизовано, ова бројка расте на 68%, при чему 68% пријављује губитак прихода због неуспешних или одложених вештачких пројеката.

Изазови у области квалитета података укључују:

• Подаци у силосима у различитим одељењима
• Неконзистентни формати података
• Недостатак историјских података за обуку вештачке интелигенције
• Проблеми са приватношћу и безбедношћу података који ограничавају приступ подацима

2. Недостатак квалификованих стручњака

Изградња компетентног тима за науку о подацима представља значајну препреку за многе компаније. Тржиште за вештачку интелигенцију је још увек у раној фази, а потражња за стручњацима за вештачку интелигенцију је нагло порасла последњих година, док број доступних професионалаца није пратио овај раст.

Према извештају LinkedIn-а, потражња за стручњацима за вештачку интелигенцију порасла је за 74% у последње четири године. Мала и средња предузећа (МСП) се посебно боре да пронађу и финансирају потребне стручњаке. Само 25% руководилаца у Немачкој се осећа добро припремљеним за вештачку интелигенцију, док је глобални просек само 8%.

Да би се решила ова несташица вештина, компаније морају:

• Улагање у обуку својих постојећих запослених
• Консултујте спољне стручњаке
• Створити културу размене знања

3. Интеграција са постојећим системима

Интеграција вештачке интелигенције у постојеће ИТ инфраструктуре представља значајне изазове за многе компаније. Посебно старији системи који нису били дизајнирани за интеграцију вештачке интелигенције могу довести до значајних проблема. Ови изазови укључују:

• Застарела инфраструктура која не може да задовољи захтеве модерне вештачке интелигенције
• Недостатак стандардизованих интерфејса за беспрекорне везе
• Некомпатибилни системи за складиштење података
• Високи трошкови повезани са модернизацијом инфраструктуре

Према истраживању, 67% компанија које централно управљају својим подацима посвећују преко 80% својих техничких ресурса само одржавању цевовода података. Ова велика посвећеност ресурса задацима одржавања омета развој и имплементацију иновативних решења за вештачку интелигенцију.

4. Нејасни циљеви и очекивања

Уобичајена грешка у пројектима вештачке интелигенције је недостатак јасних и мерљивих циљева. Компаније често покрећу иницијативе вештачке интелигенције без прецизне дефиниције шта желе да постигну. То доводи до нереалних очекивања и на крају до разочарања када вештачка интелигенција не успе да испоручи жељене резултате.

Постављање јасних, реалистичних и мерљивих циљева је кључно за успех пројеката вештачке интелигенције. Компаније би требало да се запитају:

• Који конкретан проблем треба да реши вештачка интелигенција?
• Како се може мерити успех?
• Који су ресурси потребни за имплементацију?
• Који је временски оквир реалан?

5. Прихватање и културна промена

Увођење технологија вештачке интелигенције може изазвати страх код запослених због губитка посла или повећаног обима посла. Ефикасно управљање променама је стога кључно за подстицање прихватања и осигуравање успешне трансформације.

Подршка највишег менаџмента игра кључну улогу. Без посвећености руководног тима, биће тешко обезбедити потребне ресурсе и спровести потребне организационе промене. Обука и развој запослених су такође неопходни за осигуравање успеха трансформације вештачке интелигенције.

B2B набавка: Ланци снабдевања, трговина, тржишта и снабдевање засновано на вештачкој интелигенцији са ACCIO.com - Слика: Xpert.Digital

Више информација овде:

• Пронађите производе и стекните B2B увиде уз помоћ вештачке интелигенције / консултација и подршке

Приче о успеху: Када вештачка интелигенција трансформише пословне процесе

Упркос бројним изазовима, неке компаније успешно користе вештачку интелигенцију за трансформацију својих пословних процеса. Ове приче о успеху показују да уз праву стратегију и имплементацију, вештачка интелигенција заиста може довести до фундаменталних побољшања.

Сименс: Предиктивно одржавање у производњи

Сименс користи вештачку интелигенцију за имплементацију предиктивног одржавања у својим производним процесима. Анализирајући велике количине података из машина и система, Сименс може рано да идентификује потенцијалне кварове и проактивно да планира мере одржавања. Ово минимизира застоје и повећава продуктивност. Сименсови системи вештачке интелигенције континуирано уче, додатно побољшавајући тачност предвиђања током времена.

JP Morgan: Откривање превара у финансијском сектору

ЈП Морган користи вештачку интелигенцију за откривање образаца превара у финансијским трансакцијама. Вештачка интелигенција анализира огромне количине података о трансакцијама у реалном времену и идентификује сумњиве активности које би могле указивати на превару. Ова технологија је помогла ЈП Моргану да повећа безбедност својих финансијских услуга и смањи финансијске губитке. Системи засновани на вештачкој интелигенцији могу се прилагодити новим обрасцима превара, континуирано побољшавајући ефикасност и тачност откривања превара.

Бајерсдорф: Иновације вештачке интелигенције у нези коже

Тим за управљање иновацијама у компанији за негу коже Beiersdorf промовише употребу пионирских алата вештачке интелигенције. Компанија је преузела водећу улогу између ИТ и специјализованих одељења како би ефикасно имплементирала технологије вештачке интелигенције. Године 2019, корпорација са седиштем у Хамбургу представила је интелигентни четбот, који је касније допуњен интерном инстанцом ChatGPT-а. Циљ ових генеративних система вештачке интелигенције је да побољшају, а не замене, снаге запослених.

Ове приче о успеху показују да вештачка интелигенција заиста има потенцијал да фундаментално побољша пословне процесе. Међутим, такви успеси захтевају добро осмишљену стратегију, довољне ресурсе и дубоко разумевање како технолошких тако и организационих аспеката имплементације вештачке интелигенције.

Решења за успешну трансформацију вештачке интелигенције

Да би превазишле изазове имплементације вештачке интелигенције и постигле успешну трансформацију, компаније могу да следе различите стратегије:

1. Чврсто планирање и јасни циљеви

Чврсто планирање је темељ успешних AI пројеката. Почиње јасном дефиницијом циљева: Шта тачно треба постићи AI решењем? Ово захтева свеобухватну анализу тренутне технолошке инфраструктуре и процеса унутар компаније. Кључно је да ово такође укључује избор одговарајућих извора података и обезбеђивање квалитета података.

Процес планирања треба да буде итеративан, са редовним прегледима и прилагођавањима како би се омогућила флексибилност у реаговању на промене. Компаније би требало да се у почетку фокусирају на мање, добро дефинисане пројекте који доносе брзе резултате и могу послужити као основа за шире трансформације.

2. Агилне методе за имплементацију вештачке интелигенције

Агилне методе, добро познате из развоја софтвера, такође нуде предности у имплементацији вештачке интелигенције. Кроз итеративне процесе развоја и редовне повратне информације, пројектни тимови могу брзо да реагују на нове захтеве и увиде. Scrum и Kanban су примери агилних приступа који, кроз кратке развојне циклусе и спринтове, омогућавају фокусиран, али флексибилан начин рада.

Овај приступ је посебно важан за пројекте вештачке интелигенције, јер су они често повезани са неизвесностима и променљивим захтевима. Редовни прегледи и прилагођавања омогућавају компанијама да осигурају да њихови пројекти вештачке интелигенције остану на правом путу и ​​дају жељене резултате.

3. Ефикасно управљање променама

Увођење вештачке интелигенције доноси дубоке промене у радним процесима и организационим структурама. Стога је чврсто управљање променама неопходно за смањење отпора и повећање прихватања запослених. Важно је рано укључити све заинтересоване стране и транспарентно комуницирати о циљевима и предностима пројеката вештачке интелигенције.

Обука и професионални развој играју кључну улогу у припреми запослених за рад са вештачком интелигенцијом и ублажавању анксиозности. Активним укључивањем запослених у процес трансформације, компаније могу не само да смање отпор, већ и да добију вредне повратне информације и идеје за оптимизацију решења за вештачку интелигенцију.

4. Развијање вештина вештачке интелигенције

Да би се решила мањак квалификованих стручњака, компаније би требало да улажу у изградњу интерне стручности у области вештачке интелигенције. То се може постићи кроз различите мере:

• Обука постојећих запослених у вештинама релевантним за вештачку интелигенцију
• Запошљавање стручњака за вештачку интелигенцију за кључне позиције
• Сарадња са спољним консултантима и пружаоцима услуга
• Партнерства са универзитетима и истраживачким институцијама

Изградња интердисциплинарног тима који комбинује техничку стручност и знање из индустрије је кључна за успех пројеката вештачке интелигенције. Комбиновањем различитих перспектива, компаније могу осигурати да су њихова вештачка интелигенција технички исправна и пословно релевантна.

5. Унапређење инфраструктуре података

Пошто су квалитет и доступност података кључни изазови у имплементацији вештачке интелигенције, компаније би требало да инвестирају у побољшање своје инфраструктуре података. То укључује:

• Консолидација силоса података и стварање централне базе података
• Имплементација процеса управљања квалитетом података
• Изградња скалабилне и флексибилне архитектуре података
• Обезбеђивање заштите и безбедности података

Робусна инфраструктура података чини основу за успешне пројекте вештачке интелигенције и омогућава компанијама да у потпуности искористе потенцијал својих података. Улагањем у управљање подацима, компаније могу осигурати да су њихови системи вештачке интелигенције засновани на висококвалитетним и релевантним подацима.

У вези са овим:

• Независне платформе за вештачку интелигенцију као стратешка алтернатива за европске компаније

Будућност вештачке интелигенције у пословању

Трансформација вештачке интелигенције ће наставити да се убрзава у наредним годинама, постајући саставни део свакодневног живота и рада. Нове технологије ће замаглити границе између дигиталног и физичког света, нудећи иновативне начине за ефикасније повезивање, стварање и сарадњу.

Персонализовани вештачки асистенти

Оно што је почело једноставним алатима попут ChatGPT-а сада се развија у нешто далеко моћније: персонализовани вештачки интелигентни агенти постају прекретнице. Ови вештачки асистенти биће све више прилагођени индивидуалним потребама, драстично мењајући начин на који људи управљају својим свакодневним и радним животом.

Од личних асистената који помажу запосленима да управљају својим временом до прилагођене вештачке интелигенције (AI) аналитике, ови персонализовани агенти ће омогућити корисницима да допринесу сопственим подацима и пружити им увиде и функције које су раније биле резервисане за велике компаније са значајним финансијским ресурсима.

Интеграција вештачке интелигенције у пословне процесе

Интеграција вештачке интелигенције у пословне процесе постаће још беспрекорнија и свеобухватнија у будућности. Повезивањем вештачке интелигенције са постојећим моделима пословних процеса, усвајање технологија вештачке интелигенције у компанијама биће лакше него икада раније. Технологије вештачке интелигенције се интегришу директно путем графичког BPMN моделирања, омогућавајући интелигентно повезивање пословних података са пословним процесима.

Ова интеграција омогућава аутоматизацију рутинских задатака и оптимизацију пословних процеса, што доводи до повећане ефикасности и продуктивности. Компаније које рано инвестирају у ову интеграцију стећи ће стратешку предност у односу на конкуренте.

Конкурентска предност кроз вештачку интелигенцију

Са све већом распрострањеношћу вештачке интелигенције, компаније ће се све више делити у две категорије: оне које ефикасно користе вештачку интелигенцију и оне које заостају. Компаније које рано улажу у обуку и одговарајућу инфраструктуру стичу стратешку предност и могу у пракси да тестирају шта функционише, а шта не.

Интеграција ChatGPT-а и других AI алата у компаније ће на крају одредити њихову конкурентност. Они који се опиру новим технологијама неће моћи да надвладају своје конкуренте, барем не на дужи рок – лекција која је већ научена током процеса дигитализације.

Нови начин размишљања за вештачка интелигенција (AI) решења

Изазови продуктивне имплементације вештачке интелигенције у компанијама су разноврсни и сложени. Они се крећу од техничких препрека као што су квалитет података и интеграција са постојећим системима, до недостатка квалификованих стручњака и организационих аспеката као што су нејасни циљеви и отпор међу радном снагом.

Уједначеност са којом компаније не успевају у правој трансформацији вештачке интелигенције указује на дубљи проблем. Не ради се само о усвајању нових технологија, већ о фундаменталном преиспитивању начина на који дизајнирамо и имплементирамо ИТ решења.

Успешне трансформације вештачке интелигенције захтевају холистички приступ који подједнако узима у обзир технолошке, организационе и културне аспекте. Компаније морају преиспитати своје пословне процесе и посматрати вештачку интелигенцију не као изоловани алат, већ као саставни део своје стратегије.

Будућност припада компанијама које беспрекорно интегришу вештачку интелигенцију у своје пословне процесе и успостављају културу континуиране иновације и прилагођавања. Кроз јасне циљеве, агилне методологије, ефикасно управљање променама, развој стручности у области вештачке интелигенције и робусну инфраструктуру података, компаније могу превазићи изазове имплементације вештачке интелигенције и откључати пуни потенцијал ове трансформативне технологије.

Продуктивна имплементација вештачке интелигенције захтева нови начин размишљања – даље од изолованих технолошких пројеката и ка холистичкој трансформацији која подједнако разматра људе, процесе и технологију. Само на тај начин компаније могу премостити јаз између теоријског потенцијала и практичне имплементације вештачке интелигенције и постићи стварне конкурентске предности.

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или преусмеравање стратегије вештачке интелигенције

☑️ Пионирски развој пословања

Konrad Wolfenstein

Било би ми драго да вам будем лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме испод или ме једноставно позовите на +49 7348 4088 965 .

Радујем се нашем заједничком пројекту.

Xpert.Digital је центар за индустрију фокусиран на дигитализацију, машинство, логистику/интралогистику и фотонапонске системе.

Са нашим решењем за развој пословања од 360°, пружамо подршку реномираним компанијама, од нових пословања до постпродајних услуга.

Тржишна интелигенција, маркетиншки маркетинг, маркетиншка аутоматизација, развој садржаја, односи с јавношћу, мејлинг кампање, персонализоване друштвене мреже и неговање потенцијалних клијената су део наших дигиталних алата.

Више информација можете пронаћи на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus