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

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

Artificiell intelligens (AI) har genomgått en imponerande utveckling de senaste åren och visat sina förmågor inom ett flertal tillämpningsområden. Trots detta står många företag inför den paradoxala situationen att AI-system, medan de kan bemästra komplexa uppgifter, ofta misslyckas med till synes enkla utmaningar. Denna skillnad mellan teoretisk potential och praktisk implementering väcker viktiga frågor, som vi kommer att undersöka mer i detalj i den här artikeln.

Lämplig för detta:

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

Det nuvarande läget för AI-användning i företag

I dagens arbetsliv blir det allt vanligare att anställda integrerar AI-verktyg som ChatGPT i sitt dagliga arbete. Denna tillfälliga användning inkluderar vanligtvis uppgifter som internetsökning, textöversättning eller att skriva små avsnitt av programkod. Särskilt i stora företag har interna AI-portaler etablerats, vilket möjliggör rättsligt och dataskyddsmässigt korrekt åtkomst till externa språkmodeller eller underlättar åtkomst till intern företagskunskap.

Aktuella studier visar att 35 % av de stora tyska företagen redan använder AI-teknik, medan implementeringsgraden är betydligt lägre bland små och medelstora företag (SMF), cirka 12 %. Dessa siffror illustrerar att även om AI i allt högre grad hittar sin väg in i näringslivet, är den fortfarande långt ifrån implementerad över hela linjen. Särskilt slående är det faktum att, trots den växande förekomsten av AI-verktyg, är antalet exempel där AI faktiskt har lett till grundläggande förbättringar i affärsprocesser förblir förvånansvärt litet.

Typiska tillämpningar av AI i företag

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

1. Kundtjänst: Automatiserad feedbackanalys och AI-chattrobotar för snabbare och effektivare uppfyllande av kundernas behov.
2. Text- och bildskapande: AI-verktyg för snabbare och mer kostnadseffektivt skapande av texter, bilder och videor för marknadsföring, nyhetsbrev och annat innehåll.
3. Möten: Program som spelar in, transkriberar och sammanfattar videosamtal, och som även hjälper till att schemalägga möten.
4. Rekrytering: Ökad effektivitet och tidsbesparingar i rekryteringsprocesser genom AI-stödd förhandsurval och analys av ansökningar.
5. Övervakning: Övervakning av processer, tidig upptäckt av felkällor och framväxande trender, samt stöd vid utvärdering av kampanjer.

Trots dessa mångsidiga tillämpningar når AI:s transformerande inverkan på affärsprocesser ofta inte upp till förväntningarna. Skillnaden mellan teoretisk potential och praktisk implementering pekar på grundläggande utmaningar som går utöver de vanliga svårigheterna med att anamma ny teknik.

Produktivitetsparadoxen med AI

Intressant nog visar studier att AI-verktyg som ChatGPT kan öka produktiviteten för kontorsanställda med upp till 40 %, särskilt inom textskapande och andra kreativa uppgifter. Oberoende bedömningar bekräftar en genomsnittlig produktivitetsökning på 18 %. Dessa siffror verkar motsäga det lilla antalet framgångsrika företagsomfattande AI-transformationer.

Denna paradox kan delvis förklaras av det faktum att även om selektiv användning av AI-verktyg av enskilda anställda kan öka deras individuella produktivitet, leder det inte automatiskt till en omfattande omvandling av affärsprocesser. En framgångsrik integration av AI i affärsprocesser kräver mer än att bara tillhandahålla verktyg – det kräver en grundläggande omprövning av hur arbete organiseras och utförs.

Skillnaden mellan sporadisk användning och verklig transformation

Även om selektiv användning av AI-verktyg av enskilda anställda kan leda till lokala effektivitetsvinster, förblir det ofta isolerat och resulterar inte i en systematisk omvandling av affärsprocesser. En sann AI-omvandling, å andra sidan, innebär en strategisk integration av AI i företagets kärnprocesser och leder till grundläggande förändringar i arbetsmetoder och affärsmodeller.

Enligt en studie från IBM Institute for Business Value är företag som integrerar AI i sin transformationsprocess ofta mer framgångsrika än sina konkurrenter. En sådan transformation kräver dock mer än bara implementering av ny teknik – den kräver en förändring av företagsstrategier och kulturer. Dessa djupgående förändringar ställer många företag inför betydande utmaningar som sträcker sig bortom rent tekniska aspekter.

Viktiga hinder för implementering av AI

Orsakerna till misslyckanden eller försenade implementeringar av AI-projekt i företag är många och komplexa. De viktigaste hindren undersöks mer i detalj nedan:

1. Datakvalitet och tillgänglighet

En av de största utmaningarna med att implementera AI är datakvaliteten och tillgängligheten. AI-system är bara så bra som den data de är utbildade på. Många företag kämpar med ostrukturerad eller felaktig data, vilket avsevärt kan försämra effektiviteten hos AI-applikationer.

En nyligen genomförd studie visar att 42 % av företagen rapporterar att mer än hälften av deras AI-projekt försenades eller inte levererade de förväntade resultaten på grund av problem med datatillgängligheten. Bland företag där mindre än hälften av deras data är centraliserad stiger denna siffra till 68 %, där 68 % rapporterar intäktsförluster på grund av misslyckade eller försenade AI-projekt.

Utmaningarna inom datakvalitetsområdet inkluderar:

• Data i silos över olika avdelningar
• Inkonsekventa dataformat
• Brist på historiska data för AI-träning
• Dataskydds- och säkerhetsproblem som begränsar dataåtkomst

2. Brist på kvalificerade specialister

Att bygga ett kompetent data science-team utgör ett betydande hinder för många företag. Marknaden för AI-teknik är fortfarande i ett tidigt skede, och efterfrågan på AI-experter har ökat kraftigt de senaste åren, samtidigt som antalet tillgängliga yrkesverksamma inte har hållit jämna steg med denna tillväxt.

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

För att åtgärda denna kompetensbrist måste företag:

• Investera i utbildning av sina befintliga anställda
• Konsultera externa experter
• Skapa en kultur av kunskapsutbyte

3. Integration med befintliga system

Att integrera AI-lösningar i befintliga IT-infrastrukturer ställer många företag inför betydande utmaningar. Särskilt äldre system, som inte var utformade för AI-integration, kan leda till betydande problem. Dessa utmaningar inkluderar:

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

Enligt en undersökning avsätter 67 % av företag som hanterar sina data centralt över 80 % av sina tekniska resurser enbart för att underhålla datapipelines. Denna höga resursåtgång 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 lanserar ofta AI-initiativ utan en exakt definition av vad de vill uppnå. Detta leder till orealistiska förväntningar och i slutändan till besvikelse när AI:n inte levererar de önskade resultaten.

Att sätta tydliga, realistiska och mätbara mål är avgörande för att AI-projekt ska lyckas. Företag bör fråga sig:

• Vilket specifikt problem ska AI:n lösa?
• Hur kan framgång mätas?
• Vilka resurser behövs för implementeringen?
• Vilken tidsram är realistisk?

5. Acceptans och kulturell förändring

Införandet av AI-teknik kan utlösa rädsla bland anställda för förlorade jobb eller ökad arbetsbelastning. Effektiv förändringsledning är därför avgörande för att främja acceptans och säkerställa en framgångsrik transformation.

Stöd från högsta ledningen spelar en avgörande roll. Utan ledningsgruppens engagemang blir det svårt att tillhandahålla nödvändiga resurser och genomföra de organisatoriska förändringar som krävs. Utbildning och utveckling av medarbetare är också avgörande för att säkerställa att AI-transformationen blir framgångsrik.

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

Framgångshistorier: När AI förändrar affärsprocesser

Trots de många utmaningarna använder vissa företag framgångsrikt AI för att omvandla sina affärsprocesser. Dessa framgångshistorier visar att AI med rätt strategi och implementering faktiskt kan leda till grundläggande förbättringar.

Siemens: Förutsägande underhåll inom tillverkning

Siemens använder AI för att implementera prediktivt underhåll i sina tillverkningsprocesser. Genom att analysera stora mängder data från maskiner och system kan Siemens identifiera potentiella fel tidigt och proaktivt planera underhållsåtgärder. Detta minimerar driftstopp och ökar produktiviteten. Siemens AI-system lär sig kontinuerligt, vilket ytterligare förbättrar noggrannheten i förutsägelser över tid.

JP Morgan: Bedrägeriupptäckt inom finanssektorn

JP Morgan använder AI för att upptäcka bedrägerimönster i finansiella transaktioner. AI:n analyserar stora mängder transaktionsdata i realtid och identifierar misstänkt aktivitet som kan tyda på bedrägeri. Denna teknik har hjälpt JP Morgan att öka säkerheten för sina finansiella tjänster och minska ekonomiska förluster. De AI-drivna systemen kan anpassa sig till nya bedrägerimönster och kontinuerligt förbättra effektiviteten och noggrannheten i bedrägeriupptäckten.

Beiersdorf: AI-innovationer inom hudvård

Innovationsledningsteamet på hudvårdsföretaget Beiersdorf främjar användningen av banbrytande AI-verktyg. Företaget har tagit på sig en vägledande roll mellan IT- och specialistavdelningar för att effektivt implementera AI-teknik. År 2019 introducerade det Hamburg-baserade företaget en intelligent chatbot, som senare kompletterades med en intern instans av ChatGPT. Målet med dessa generativa AI-system är att förstärka, inte ersätta, medarbetarnas styrkor.

Dessa framgångshistorier visar att AI verkligen har potential att fundamentalt förbättra affärsprocesser. Sådana framgångar kräver dock en väl genomtänkt strategi, tillräckliga resurser och en djup förståelse för både de tekniska och organisatoriska aspekterna av AI-implementering.

Lösningar för en framgångsrik AI-transformation

För att övervinna utmaningarna med att implementera AI och uppnå en framgångsrik transformation kan företag följa olika strategier:

1. God planering och tydliga mål

God planering är grunden för framgångsrika AI-projekt. Det börjar med en tydlig definition av målen: Vad exakt ska uppnås med AI-lösningen? Detta kräver en omfattande analys av den nuvarande tekniska infrastrukturen och processerna inom företaget. Avgörande är att detta också inkluderar att välja lämpliga datakällor och säkerställa datakvaliteten.

Planeringsprocessen bör vara iterativ, med regelbundna granskningar och justeringar för att möjliggöra flexibilitet i att reagera på förändringar. Företag bör initialt fokusera på mindre, väldefinierade projekt som ger snabba vinster och kan tjäna som en grund för bredare transformationer.

2. Agila metoder för AI-implementering

Agila metoder, välkända från mjukvaruutveckling, erbjuder också fördelar vid implementering av AI-projekt. Genom iterativa utvecklingsprocesser och regelbunden feedback kan projektteam snabbt reagera på nya krav och insikter. Scrum och Kanban är exempel på agila tillvägagångssätt som, genom korta utvecklingscykler och sprintar, möjliggör ett fokuserat men flexibelt arbetssätt.

Denna metod är särskilt viktig för AI-projekt, eftersom dessa ofta är förknippade med osäkerheter och förändrade krav. Regelbundna granskningar och justeringar gör det möjligt för företag att säkerställa att deras AI-projekt håller sig på rätt spår och levererar önskade resultat.

3. Effektiv förändringsledning

Införandet av AI medför djupgående förändringar i arbetsflöden och organisationsstrukturer. En gedigen förändringsledning är därför avgörande för att minska motstånd och öka medarbetarnas acceptans. Det är viktigt att involvera alla intressenter tidigt och att kommunicera transparent om målen och fördelarna med AI-projekt.

Utbildning och professionell utveckling spelar en avgörande roll för att förbereda anställda för att arbeta med AI och lindra oro. Genom att aktivt involvera anställda i transformationsprocessen kan företag inte bara minska motståndet utan också få värdefull feedback och idéer för att optimera AI-lösningar.

4. Bygga AI-färdigheter

För att åtgärda bristen på kvalificerade specialister bör företag investera i att bygga upp intern AI-expertis. Detta kan uppnås genom olika åtgärder:

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

Att bygga ett tvärvetenskapligt team som kombinerar både teknisk expertis och branschkunskap är avgörande för AI-projekts framgång. Genom att kombinera olika perspektiv kan företag säkerställa att deras AI-lösningar är både tekniskt sunda och affärsrelevanta.

5. Förbättra datainfrastrukturen

Eftersom datakvalitet och tillgänglighet är viktiga utmaningar vid implementering av AI, bör företag investera i att förbättra sin datainfrastruktur. Detta inkluderar:

• Konsolidering av datasilos och skapande av en central databas
• Implementering av processer för datakvalitetshantering
• Bygga en skalbar och flexibel dataarkitektur
• Säkerställa dataskydd och datasäkerhet

En robust datainfrastruktur utgör grunden för framgångsrika AI-projekt och gör det möjligt för företag att fullt ut utnyttja potentialen i sina data. Genom att investera i datahantering och styrning kan företag säkerställa att deras AI-system är baserade på högkvalitativ och relevant data.

Lämplig för detta:

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

Framtiden för AI inom näringslivet

AI-transformationen kommer att fortsätta accelerera under de kommande åren och bli en integrerad del av vardagen och arbetet. Nya teknologier kommer att sudda ut gränserna mellan den digitala och fysiska världen och erbjuda innovativa sätt att ansluta, skapa och samarbeta mer effektivt.

Personliga AI-assistenter

Det som började med enkla verktyg som ChatGPT utvecklas nu till något mycket kraftfullare: personliga AI-agenter blir banbrytande. Dessa AI-assistenter kommer i allt högre grad att skräddarsys efter individuella behov, vilket drastiskt förändrar hur människor hanterar sina dagliga och arbetsliv.

Från personliga assistenter som hjälper anställda att hantera sin tid till skräddarsydd AI-analys, kommer dessa personliga agenter att låta användare bidra med sin egen data och ge dem insikter och funktioner som tidigare var reserverade för stora företag med betydande ekonomiska resurser.

Integrering av AI i affärsprocesser

Integreringen av AI i affärsprocesser kommer att bli ännu mer sömlös och omfattande i framtiden. Genom att koppla AI till befintliga affärsprocessmodeller kommer implementeringen av AI-teknik i företag att bli enklare än någonsin tidigare. AI-teknik integreras direkt via grafisk BPMN-modellering, vilket möjliggör intelligent koppling av affärsdata till affärsprocesser.

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

Konkurrensfördelar genom AI

Med den ökande utbredningen av AI kommer företag i allt högre grad att delas in i två kategorier: de som effektivt använder AI och de som halkar efter. Företag som investerar tidigt i utbildning och lämplig infrastruktur får en strategisk fördel och kan testa i praktiken vad som fungerar och vad som inte gör det.

Integreringen av ChatGPT och andra AI-verktyg i företag kommer i slutändan att avgöra deras konkurrenskraft. De som motstår ny teknik kommer inte att kunna segra över sina konkurrenter, åtminstone inte i längden – en lärdom som redan dragits under digitaliseringsprocessen.

Ett nytt sätt att tänka för AI-lösningar

Utmaningarna med att produktivt implementera AI i företag är mångsidiga och komplexa. De sträcker sig från tekniska hinder som datakvalitet och integration med befintliga system, till brist på kvalificerade specialister och organisatoriska aspekter som oklara mål och motstånd bland arbetskraften.

Den enhetlighet med vilken företag misslyckas med verklig AI-transformation pekar på ett djupare problem. Det handlar inte bara om att anamma ny teknik, utan om ett fundamentalt nytänkande kring hur vi utformar och implementerar IT-lösningar.

Framgångsrika AI-transformationer kräver ett helhetsgrepp som beaktar tekniska, organisatoriska och kulturella aspekter i lika hög grad. Företag måste ompröva sina affärsprocesser och se AI inte som ett isolerat verktyg, utan som en integrerad del av sin strategi.

Framtiden tillhör företag som sömlöst integrerar AI i sina affärsprocesser och etablerar en kultur av kontinuerlig innovation och anpassning. Genom tydliga mål, agila metoder, effektiv förändringsledning, utveckling av AI-expertis och en robust datainfrastruktur kan företag övervinna utmaningarna med AI-implementering och frigöra den fulla potentialen hos denna transformerande teknik.

En produktiv implementering av AI kräver ett nytt sätt att tänka – bort från isolerade teknikprojekt och mot en holistisk transformation som tar hänsyn till människor, processer och teknik på samma sätt. Endast på detta sätt kan företag överbrygga klyftan mellan den teoretiska potentialen och den praktiska implementeringen 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