Det nuvarande tillståndet för AI -användning i företag: Utmaningarna i den produktiva implementeringen av AI

Mellan teori och praktik: De dolda svagheterna i modern AI -teknik

Artificiell intelligens (AI) har genomgått en imponerande utveckling under de senaste åren och inspirerar deras färdigheter inom många tillämpningsområden. Ändå står många företag inför den paradoxala situationen som AI -system kan behärska komplexa uppgifter, men ofta misslyckas på grund av förment enkla utmaningar. Denna skillnad mellan den teoretiska potentialen och den praktiska implementeringen väcker viktiga frågor som vi kommer att belysa mer detaljerat i den här artikeln.

Lämplig för detta:

• AI-integration av en oberoende och källdata-källa över hela AI-plattformen för alla företagsfrågor

Det nuvarande tillståndet för AI -användning i företag

I dagens arbetsvärld blir det normalt för fler och fler anställda att integrera AI -verktyg som Chatgpt i deras vardagliga arbete. Denna selektiva användning inkluderar vanligtvis uppgifter som internetforskning, textöversättningar eller skrivning av mindre programvarukodsektioner. I stora företag i synnerhet har interna AI-portaler fastställts som möjliggör juridisk och dataskyddskompatibel tillgång till externa röstmodeller eller underlättar tillgång till intern affärskunskap.

Nuvarande studier visar att 35% av stora tyska företag redan använder AI-teknik, medan för små och medelstora företag är antagningsgraden betydligt lägre till cirka 12%. Dessa siffror gör det klart att AI i allt högre grad flyttar in i företagsvärlden, men är fortfarande långt ifrån implementerad över hela linjen. Det är särskilt slående att trots den växande spridningen av AI -verktyg förblir antalet exempel där AI faktiskt ledde till grundläggande förbättringar i affärsprocesser överraskande låga.

Typiska tillämpningsområden i företag i företag

Den nuvarande användningen av AI i företag fokuserar huvudsakligen på följande områden:

1. Kundtjänst: Automatiserade feedbackanalyser och AI -chattbots för snabbare och effektivare uppfyllande av kundbehov.
2. Text och bildposition: AI -verktyg för snabbare och billigare skapande av texter, bilder och videor för marknadsföring, nyhetsbrev och annat innehåll.
3. Möten: Program som spelar in, skriver och sammanfattar videosamtal och stöder dem för att hitta en tid.
4. Rekrytering: Öka effektiviteten och spara tid vid rekryteringsprocesser genom AI-baserat före val och analys av applikationer.
5. Övervakning: Övervakningsprocesser, tidig upptäckt av källor till fel och kommande trender samt stöd vid utvärderingen av kampanjer.

Trots dessa olika möjliga användningar förblir ofta den transformativa effekten av AI på företagsprocesser bakom förväntningarna. Avvikelsen mellan den teoretiska potentialen och den praktiska implementeringen indikerar grundläggande utmaningar som går utöver de vanliga introduktionssvårigheterna för ny teknik.

Produktivitetsparadoxen för AI

Intressant nog visar studier att AI -verktyg som chatgpt kan öka produktiviteten hos kontorsarbetare med upp till 40%, särskilt när de skapar texter och andra kreativa uppgifter. Oberoende betyg bekräftar i genomsnitt 18%. Dessa siffror är i en uppenbar motsägelse till det lilla antalet framgångsrika företagsomfattande AI-transformationer.

Denna paradox kan delvis förklaras av det faktum att den selektiva användningen av AI -verktyg av enskilda anställda kan öka sin individuella produktivitet, men inte automatiskt leder till en omfattande omvandling av affärsprocesser. Den framgångsrika integrationen av AI i företagsprocesser kräver mer än bara tillhandahållande av verktyg - det kräver en grundläggande omprövning på det sätt som arbetet är organiserat och genomförd.

Skillnaden mellan selektiv användning och verklig transformation

Den selektiva användningen av AI -verktyg av enskilda anställda kan leda till att lokala effektivitetsökningar, men förblir ofta isolerade och leder inte till en systemisk omvandling av företagets processer. En verklig AI -omvandling inkluderar å andra sidan den strategiska integrationen av AI i företagets kärnprocesser och leder till grundläggande förändringar i arbets- och affärsmodeller.

Enligt en studie från IBM Institute for Business Value är företag som integrerar AI i sin transformationsprocess ofta mer framgångsrika än deras konkurrenter. En sådan omvandling kräver emellertid mer än bara att implementera ny teknik -det kräver en förändring i företagsstrategier och kulturer. Dessa djupa förändringar presenterar många företag med betydande utmaningar som går utöver rent tekniska aspekter.

Centrala hinder för AI -implementering

Skälen till misslyckande eller försenad introduktion av AI -projekt i företag är olika och komplexa. De viktigaste hinderna undersöks nedan:

1. Datakvalitet och tillgänglighet

En av de största utmaningarna för att implementera AI är kvaliteten och tillgängligheten på uppgifterna. AI -system är lika bra som de uppgifter som de utbildas på. Många företag kämpar med ostrukturerade eller felaktiga data, vilket kan försämra effektiviteten hos AI -applikationer.

En aktuell studie visar att 42% av företagen indikerar att mer än hälften av deras AI-projekt har försenats på grund av problem med datatillskott eller inte har gett de hoppade resultaten. För företag där färre än hälften av deras uppgifter är centraliserade, 68% av försäljningen på grund av misslyckade eller försenade AI -projektrapport.

Utmaningarna inom datakvaliteten inkluderar:

• Data i silor över olika avdelningar
• Inkonsekventa dataformat
• Brist på historiska data för AI -utbildning
• Dataskydd och säkerhetsproblem som begränsar datatillgång

2: a bristen på kvalificerade specialister

Upprättandet av ett kompetent datavetenskapsteam är ett betydande hinder för många företag. Marknaden för AI -teknik är fortfarande i ett tidigt skede, och efterfrågan på AI -experter har ökat kraftigt under de senaste åren, medan antalet tillgängliga specialister inte har kunnat hålla jämna steg med denna tillväxt.

Enligt en LinkedIn -rapport har efterfrågan på AI -experter ökat med 74% under de senaste fyra åren. Särskilt små och medelstora företag har svårt att hitta och finansiera nödvändiga experter. Endast 25% av cheferna i Tyskland känner sig väl förberedda för AI, medan det globala genomsnittet endast är 8%.

För att motverka denna brist på kvalificerade arbetare måste företag:

• Investera i utbildning av sina befintliga anställda
• För att konsultera externa experter
• Skapa en kultur för kunskapsutbyte

3. Integration med befintliga system

Integrationen av AI -lösningar i befintlig IT -infrastruktur utgör stora utmaningar för många företag. Äldre system i synnerhet som inte har utformats för integration av AI kan leda till betydande problem. Utmaningarna inkluderar:

• Föråldrad infrastruktur som inte kan uppfylla kraven i modern AI
• Brist på standardiserade gränssnitt för sömlösa anslutningar
• Inkompatibla datalagringssystem
• Höga kostnader i samband med moderniseringen av infrastrukturen

Enligt en undersökning tillämpar 67% av företagen som hanterar sina data centralt över 80% av sina tekniska resurser för att upprätthålla datadörledningar. Denna höga resursbindning för underhållsuppgifter hindrar utvecklingen och implementeringen av innovativa AI -lösningar.

4. Oklara mål och förväntningar

Ett vanligt misstag i AI -projekt är bristen på tydliga och mätbara mål. Företag startar ofta AI -initiativ utan en exakt definition av vad de vill uppnå. Detta leder till orealistiska förväntningar och i slutändan besvikelser om AI inte ger de önskade resultaten.

Definitionen av tydliga, realistiska och mätbara mål är avgörande för framgången för AI -projekt. Företag bör fråga sig själva:

• Vilket specifikt problem ska AI lösa?
• Hur kan framgång mätas?
• Vilka resurser krävs för implementering?
• Vilken tidsram är realistisk?

5. Acceptans och kulturell förändring

Införandet av AI -teknik kan utlösa rädsla för arbetsförluster eller en ökad arbetsbelastning för anställda. Good Change Management är därför avgörande för att skapa acceptans och framgångsrikt utforma omvandlingen.

Stödet från toppledningen spelar en central roll i detta. Utan ledningsnivåens åtagande blir det svårt att tillhandahålla nödvändiga resurser och genomföra nödvändiga organisatoriska förändringar. Utbildning och vidareutbildning av de anställda är också avgörande för att säkerställa framgången för AI -omvandlingen.

B2B-upphandling: leveranskedjor, handel, marknadsplatser och AI-stödda inköp med accio.com-bild: xpert.digital

Mer om detta här:

• Hitta produkter och B2B -insikter med AI / råd och support

Framgångsexempel: När AI förvandlar affärsprocesser

Trots de många utmaningarna finns det företag som framgångsrikt använder AI för att förändra sina affärsprocesser. Dessa exempel visar att med rätt strategi och implementering av AI faktiskt kan leda till grundläggande förbättringar.

Siemens: Förutsägbart underhåll i produktionen

Siemens använder KI för att implementera prediktivt underhåll (framåtriktat underhåll) i sina tillverkningsprocesser. Genom att analysera stora mängder data från maskiner och system kan Siemens erkänna potentiella fel i ett tidigt skede och proaktivt planera underhållsåtgärder. Detta minimerar driftstopp och ökar produktiviteten. Siemens AI -system lär sig kontinuerligt vad som ytterligare förbättrar noggrannheten i förutsägelserna över tid.

JP Morgan: Bedrägerierigenkänning i finanssektorn

JP Morgan använder AI för att erkänna bedrägerimönster i finansiella transaktioner. AI analyserar enorma mängder transaktionsdata i realtid och identifierar misstänkta aktiviteter som kan indikera bedrägeri. JP Morgan hjälpte denna teknik att öka säkerheten för dina finansiella tjänster och minska ekonomiska förluster. De AI-baserade systemen kan anpassa sig till nya bedrägerimönster, vilket kontinuerligt förbättrar effektiviteten och noggrannheten i bedrägeri erkännande.

Beiersdorf: AI Innovations in the Skin Care Area

Innovationshanteringen av hudvårdsföretaget Beiersdorf främjar användningen av trendinställning AI-verktyg. Företaget har tagit en pilotfunktion mellan IT och specialavdelningar för att effektivt implementera AI -teknologier. Under 2019 introducerade det Hamburg -baserade företaget en intelligent chattbot, som senare kompletterades med en intern instans av chatgpt. Syftet med dessa generativa AI -system är att expandera och inte ersätta de anställdas styrkor.

Dessa exempel visar att AI faktiskt har potential att grundläggande förbättra affärsprocesserna. Sådana framgångar kräver emellertid en väl genomtänkt strategi, tillräcklig resurser och en djup förståelse av både tekniska och organisatoriska aspekter av AI-implementeringen.

Lösningsmetoder för framgångsrik AI -transformation

För att övervinna utmaningarna med att implementera AI och uppnå framgångsrik omvandling kan företag sträva efter olika strategier:

1. Solid planering och tydligt mål

Solid planering är grunden för framgångsrika AI -projekt. I början finns det den tydliga definitionen av målen: vad ska exakt uppnås med AI -lösningen? Detta kräver en omfattande faktisk analys av de nuvarande tekniska förhållandena och processerna i företaget. Valet av lämpliga datakällor och att säkerställa datakvalitet är också avgörande.

Planeringsprocessen bör vara iterativ, med regelbundna kontroller och justeringar för att kunna reagera flexibelt på förändringar. Företag bör först fokusera på mindre, väldefinierade projekt som möjliggör snabba framgångar och fungerar som grund för mer omfattande omvandlingar.

2. Agile -metoder för AI -implementering

Agile -metoder, kända från mjukvaruutveckling, har också sina fördelar när de implementerar AI -projekt. Genom iterativa utvecklingsprocesser och regelbunden feedback kan projektteam snabbt reagera på nya krav och resultat. Scrum och Kanban är exempel på smidiga tillvägagångssätt som möjliggör ett fokuserat och flexibelt sätt att arbeta igenom korta utvecklingscykler och sprintar.

Detta tillvägagångssätt är särskilt viktigt för AI -projekt, eftersom dessa ofta är förknippade med osäkerheter och förändrade krav. Med regelbundna kontroller och justeringar kan företag se till att deras AI -projekt stannar på kursen och ger önskade resultat.

3. Effektiv förändringshantering

Införandet av AI ger djupa förändringar i arbetsprocesser och företagsstrukturer. Solid förändringshantering är därför nödvändig för att minska motståndet och öka acceptansen av anställda. Det är viktigt att inkludera alla intressenter i ett tidigt skede och att kommunicera öppet över målen och fördelarna med AI -projekten.

Träning och vidareutbildning spelar en central roll i att förbereda anställda för att arbeta med AI och minska rädsla. Tack vare det aktiva engagemanget för anställda i omvandlingsprocessen kan företag inte bara minska motståndet utan också få värdefull feedback och idéer för att optimera AI -lösningar.

4. Att bygga AI -kompetens

För att motverka bristen på kvalificerade specialister bör företag investera i inrättandet av interna AI -kompetenser. Detta kan uppnås genom olika åtgärder:

• Utbildning av befintliga anställda i AI-relevanta färdigheter
• Inställning av AI -experter för nyckelpositioner
• Samarbete med externa konsulter och tjänsteleverantörer
• Partnerskap med universitet och forskningsinstitutioner

Upprättandet av ett tvärvetenskapligt team som kombinerar både teknisk kunskap och branschkunskap är avgörande för framgången för AI-projekt. Genom att kombinera olika perspektiv kan företag se till att deras AI -lösningar är både tekniskt solida och affärsrelevanta.

5. Förbättring av datainfrastrukturen

Eftersom datakvaliteten och tillgängligheten är en central utmaning i AI -implementeringen, bör företag investera i att förbättra sin datainfrastruktur. Detta inkluderar:

• Konsolidering av datasilo och skapandet av en central databas
• Implementering av datakvalitetshanteringsprocesser
• Bygga en skalbar och flexibel dataarkitektur
• Säkerställa dataskydd och säkerhet

En solid datainfrastruktur utgör grunden för framgångsrika AI -projekt och gör det möjligt för företag att utnyttja deras data. Genom att investera i datahantering och myndigheter kan företag se till att deras AI -system är baserade på högkvalitet och relevant data.

Lämplig för detta:

• Oberoende AI -plattformar som ett strategiskt alternativ för europeiska företag

AI: s framtid

AI -omvandlingen kommer att fortsätta att accelerera under de kommande åren och utvecklas till en integrerad del av vardagen och arbetet. Ny teknik kommer att göra gränserna mellan den digitala och den fysiska världen oskärpa och erbjuder innovativa möjligheter att nätverka, skapa saker eller arbeta bättre tillsammans.

Personlig AI -assistent

Det som började med enkla verktyg som Chatgpt blir nu mycket kraftfullare: Personliga AI -agenter blir spelbytare. Dessa AI -assistenter kommer alltmer att förändras till individuella behov och hur människor hanterar deras vardag och arbetsliv kommer att förändras på allvar.

Från personliga assistenter som hjälper anställda att hantera sin tid att skräddarsy AI-analyser-dessa personliga agenter kommer att ge användare möjlighet att ta med sina egna data och erbjuda dem insikter och funktioner som tidigare endast var reserverade för stora företag med betydande ekonomiska resurser.

Integration av AI i affärsprocesser

Integrationen av AI i affärsprocesser kommer att bli ännu mer sömlös och omfattande i framtiden. Genom att kombinera AI med befintliga affärsprocessmodeller gör introduktionen av AI -teknik i företag det enklare än någonsin. Integrationen av AI -teknologier är direkt via en grafisk BPMN -modellering, vilket innebär att affärsdata kan vara intelligent kopplade till affärsprocesser.

Denna integration möjliggör automatisering av rutinuppgifter och optimering av affärsprocesser, vilket leder till en ökning av effektivitet och produktivitet. Företag som investerar tidigt i denna integration kommer att få en strategisk fördel jämfört med sina konkurrenter.

Konkurrensfördel genom AI

Med den ökande spridningen av AI kommer företag i framtiden att kunna delas in i två kategorier: de som använder AI effektivt och de som återstår. Företag som investerar tidigt i utbildning och lämplig infrastruktur får en strategisk fördel och kan testa vad som fungerar och vad som inte är i praktiken.

Integrationen av Chatt och andra AI -verktyg i företag kommer förr eller senare att besluta om konkurrenskraft. Den som stänger ny teknik kommer inte att kunna råda mot konkurrerande företag åtminstone på lång sikt - en upplevelse som redan har gjorts i digitalisering.

Ett nytt tänkande för AI -lösningar

Utmaningarna i den produktiva implementeringen av AI i företag är olika och komplexa. De sträcker sig från tekniska hinder som datakvalitet och integration med befintliga system till bristen på kvalificerade specialister till organisatoriska aspekter som oklara mål och opposition i arbetskraften.

Den enhetlighet som företag misslyckas med verklig omvandling genom AI indikerar ett djupt problem. Det handlar inte bara om att introducera ny teknik, utan om en grundläggande omprövning i hur vi designar och implementerar IT -lösningar.

Framgångsrika AI -transformationer kräver en helhetssyn som tar hänsyn till både tekniska, organisatoriska och kulturella aspekter. Företag måste tänka igen och inte betrakta AI som ett isolerat verktyg, utan som en integrerad del av deras strategi.

Framtiden tillhör de företag som lyckas sömlöst integrera AI i sina affärsprocesser och skapa en kultur för kontinuerlig innovation och anpassning. Genom tydliga mål, smidiga metoder, effektiv förändringshantering, byggande av AI -kompetenser och solid datainfrastruktur kan företag övervinna utmaningarna med AI -implementeringen och utnyttja den fulla potentialen för denna transformativa teknik.

Den produktiva implementeringen av AI kräver ett nytt tänkande - bort från isolerade teknikprojekt till en helhetsövervandling som tar hänsyn till människor, process och teknik lika. Detta är det enda sättet att övervinna klyftan mellan den teoretiska potentialen och det praktiska genomförandet av AI och uppnå verkliga konkurrensfördelar.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ Skapande eller omjustering av AI -strategin

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus