Şirketlerde AI kullanımının mevcut durumu: yapay zekanın üretken uygulanmasındaki zorluklar

Teori ve Uygulama Arasında: Modern AI teknolojisinin gizli zayıflıkları

Yapay Zeka (AI) son yıllarda etkileyici bir gelişme geçirdi ve becerilerine çok sayıda uygulama alanında ilham veriyor. Bununla birlikte, birçok şirket, AI sistemlerinin karmaşık görevlerde ustalaşabileceği paradoksal durumla karşı karşıyadır, ancak genellikle basit zorluklar nedeniyle başarısız olur. Teorik potansiyel ve pratik uygulama arasındaki bu tutarsızlık, bu makalede daha ayrıntılı olarak aydınlatacağımız önemli soruları gündeme getirmektedir.

İçin uygun:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Şirketlerde AI kullanımının mevcut durumu

Günümüzün çalışma dünyasında, daha fazla çalışanın ChatGPT gibi AI araçlarını günlük çalışmalarına entegre etmesi normal hale geliyor. Bu seçici kullanım tipik olarak internet araştırması, metin çevirileri veya daha küçük yazılım kodu bölümlerinin yazılması gibi görevleri içerir. Özellikle büyük şirketlerde, dış sesli modellere yasal ve veri koruma uyumlu erişim sağlayan veya iç işletme bilgisine erişimi kolaylaştıran şirket içi AI portalları belirlenmiştir.

Mevcut çalışmalar, büyük Alman şirketlerinin% 35'inin zaten AI teknolojilerini kullandığını, küçük ve orta ölçekli şirketler için benimseme oranının yaklaşık% 12'de önemli ölçüde daha düşük olduğunu göstermektedir. Bu rakamlar, AI'nın giderek daha fazla kurumsal dünyaya geçtiğini, ancak yine de yönetim kurulunda uygulanmaktan uzak olduğunu açıkça ortaya koymaktadır. AI araçlarının artan yayılmasına rağmen, AI'nın iş süreçlerinde temel iyileştirmelere yol açtığı örneklerin sayısının şaşırtıcı derecede düşük kalması özellikle dikkat çekicidir.

Şirketlerde yapay zekanın tipik uygulama alanları

AI'nın şirketlerde mevcut kullanımı esas olarak aşağıdaki alanlara odaklanmaktadır:

1. Müşteri Hizmetleri: Müşteri ihtiyaçlarının daha hızlı ve daha verimli bir şekilde yerine getirilmesi için otomatik geri bildirim analizleri ve AI sohbet botları.
2. Metin ve görüntü konumu: Pazarlama, bülten ve diğer içerik için metinlerin, resimlerin ve videoların daha hızlı ve daha ucuz oluşturulması için AI araçları.
3. Toplantılar: Video çağrılarını kaydeden, yazan ve özetleyen ve randevu bulmada bunları destekleyen programlar.
4. İşe Alım: Yapay zeka tabanlı ön seçim ve uygulamaların analizi yoluyla işe alım süreçlerinde verimliliğin artırılması ve zaman tasarrufu.
5. İzleme: İzleme süreçleri, hata kaynaklarının ve yaklaşan eğilimlerin erken tespiti ve kampanyaların değerlendirilmesinde destek.

Bu çeşitli olası kullanımlara rağmen, AI'nın kurumsal süreçler üzerindeki dönüştürücü etkisi genellikle beklentilerin arkasında kalır. Teorik potansiyel ve pratik uygulama arasındaki tutarsızlık, yeni teknolojilerin olağan giriş zorluklarının ötesine geçen temel zorlukları göstermektedir.

Yapay zekanın verimlilik paradoksu

İlginç bir şekilde, çalışmalar ChatGPT gibi AI araçlarının, özellikle metinler ve diğer yaratıcı görevler oluştururken, ofis çalışanlarının verimliliğini%40'a kadar artırabileceğini göstermektedir. Bağımsız derecelendirmeler ortalama%18'i doğrulamaktadır. Bu rakamlar, şirket çapında başarılı başarılı AI dönüşümleri için belirgin bir çelişki içindedir.

Bu paradoks kısmen, AI araçlarının bireysel çalışanlar tarafından seçici kullanımının bireysel üretkenliklerini artırabilmesiyle açıklanabilir, ancak iş süreçlerinin kapsamlı bir dönüşümüne otomatik olarak yol açmaz. Yapay zekanın kurumsal süreçlere başarılı bir şekilde entegrasyonu, sadece araçların sağlanmasından daha fazlasını gerektirir - işin nasıl organize edildiği ve yürütülme biçiminde temel bir yeniden düşünmeyi gerektirir.

Seçici kullanım ve gerçek dönüşüm arasındaki fark

AI araçlarının bireysel çalışanlar tarafından seçici kullanımı, yerel verimlilik artışlarına yol açabilir, ancak genellikle izole kalır ve şirket süreçlerinin sistemik bir dönüşümüne yol açmaz. Gerçek bir AI dönüşümü ise AI'nın şirketin temel süreçlerine stratejik entegrasyonunu içerir ve çalışma ve iş modellerinde temel değişikliklere yol açar.

IBM İş Değer Enstitüsü tarafından yapılan bir araştırmaya göre, AI'yi dönüşüm süreçlerine entegre eden şirketler genellikle rakiplerinden daha başarılı. Bununla birlikte, böyle bir dönüşüm sadece yeni teknolojilerin uygulanmasından daha fazlasını gerektirir -kurumsal stratejilerde ve kültürlerde bir değişiklik gerektirir. Bu derin değişiklikler, birçok şirketi tamamen teknik yönlerin ötesine geçen önemli zorluklarla sunmaktadır.

AI uygulamasının merkezi engelleri

Başarısızlık nedenleri veya şirketlerde AI projelerinin gecikmeli tanıtımı çeşitli ve karmaşıktır. En önemli engeller aşağıda incelenmiştir:

1. Veri kalitesi ve kullanılabilirliği

Yapay zeka uygulamasının en büyük zorluklarından biri verilerin kalitesi ve kullanılabilirliğidir. AI sistemleri, eğitildikleri veriler kadar iyidir. Birçok şirket, AI uygulamalarının etkinliğini önemli ölçüde bozabilecek yapılandırılmamış veya yanlış verilerle mücadele etmektedir.

Mevcut bir çalışma, şirketlerin% 42'sinin AI projelerinin yarısından fazlasının veri sunumu ile ilgili sorunlar nedeniyle geciktiğini veya umut edilen sonuçları getirmediğini gösteriyor. Verilerinin yarısından daha azından daha azının merkezi olduğu şirketler için başarısız veya gecikmiş AI projeleri raporu nedeniyle satışların% 68'i.

Veri kalitesi alanındaki zorluklar şunları içerir:

• Farklı bölümlerde silolarda veriler
• Tutarsız veri formatları
• AI eğitimi için tarihsel verilerin eksikliği
• Veri erişimini kısıtlayan veri koruma ve güvenlik endişeleri

2. nitelikli uzman eksikliği

Yetkili bir veri bilimi ekibinin kurulması birçok şirket için önemli bir engeldir. AI teknolojisi pazarı hala erken bir aşamada ve AI uzmanlarına olan talep son yıllarda keskin bir şekilde arttı, mevcut uzman sayısı ise bu büyümeye ayak uyduramadı.

Bir LinkedIn raporuna göre, AI uzmanlarına olan talep son dört yılda% 74 arttı. Özellikle küçük ve orta ölçekli şirketler gerekli uzmanları bulmak ve finanse etmekte zorluk çekiyorlar. Almanya'daki yöneticilerin sadece% 25'i AI için iyi hazırlanmış, küresel ortalama sadece% 8'dir.

Bu vasıflı işçi sıkıntısına karşı koymak için şirketler şunlar olmalıdır:

• Mevcut çalışanlarının eğitimine yatırım yapın
• Dış uzmanlara danışmak için
• Bir Bilgi Değişim Kültürü Oluşturun

3. Mevcut sistemlerle entegrasyon

AI çözümlerinin mevcut BT altyapılarına entegrasyonu birçok şirket için büyük zorluklar doğurur. Özellikle AI'nın entegrasyonu için tasarlanmamış eski sistemler önemli sorunlara yol açabilir. Zorluklar şunları içerir:

• Modern yapay zekanın gereksinimlerini karşılayamayan modası geçmiş altyapı
• Kesintisiz bağlantılar için standart arayüz eksikliği
• Uyumsuz veri depolama sistemleri
• Altyapının modernizasyonu ile bağlantılı yüksek maliyetler

Bir ankete göre, verilerini yöneten şirketlerin% 67'si veri boru hatlarını korumak için teknik kaynaklarının% 80'inden fazlasını uygulamaktadır. Bakım görevleri için bu yüksek kaynak bağlanması, yenilikçi AI çözümlerinin geliştirilmesini ve uygulanmasını engeller.

4. Belirsiz hedefler ve beklentiler

AI projelerinde sık görülen bir hata, açık ve ölçülebilir hedeflerin olmamasıdır. Şirketler genellikle neyi başarmak istediklerinin kesin bir tanımı olmadan AI girişimlerine başlarlar. Bu, AI istenen sonuçları vermezse, gerçekçi olmayan beklentilere ve nihayetinde hayal kırıklıklarına yol açar.

Net, gerçekçi ve ölçülebilir hedeflerin tanımı AI projelerinin başarısı için çok önemlidir. Şirketler kendilerine sormalı:

• Yapay zeka hangi özel sorunu çözmeli?
• Başarı nasıl ölçülebilir?
• Uygulama için hangi kaynaklar gereklidir?
• Hangi zaman dilimi gerçekçi?

5. Kabul ve Kültürel Değişim

AI teknolojilerinin tanıtımı, iş kaybı korkularını veya çalışanlar için artan iş yükünü tetikleyebilir. Bu nedenle, kabul yaratmak ve dönüşümü başarıyla tasarlamak için iyi bir değişim yönetimi çok önemlidir.

Üst yönetimin desteği bu konuda merkezi bir rol oynamaktadır. Yönetim düzeyinin taahhüdü olmadan, gerekli kaynakları sağlamak ve gerekli organizasyonel değişiklikleri uygulamak zorlaşır. AI dönüşümünün başarısını sağlamak için çalışanların eğitimi ve daha fazla eğitimi de çok önemlidir.

B2B Tedarik: Tedarik Zincirleri, Ticaret, Pazara Yerleri ve ACIS.com-image ile AI destekli kaynak kullanımı: Xpert.digital

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• AI / Tavsiye ve Destek ile Ürünler ve B2B Insights Bulun

Başarı Örnekleri: AI iş süreçlerini dönüştürdüğünde

Çok sayıda zorluğa rağmen, iş süreçlerini dönüştürmek için AI'yi başarıyla kullanan şirketler var. Bu örnekler, AI'nın doğru stratejisi ve uygulanmasının aslında temel iyileştirmelere yol açabileceğini göstermektedir.

Siemens: Üretimde öngörücü bakım

Siemens, üretim süreçlerinde öngörücü bakım (ileri görünümlü bakım) uygulamak için KI kullanır. Siemens, makinelerden ve sistemlerden büyük miktarda veri analiz ederek potansiyel başarısızlıkları erken bir aşamada tanıyabilir ve proaktif olarak bakım önlemlerini planlayabilir. Bu, kesinti süresini en aza indirir ve verimliliği artırır. Siemens'in AI sistemleri, zaman içinde tahminlerin doğruluğunu daha da iyileştiren şeyleri sürekli olarak öğrenir.

JP Morgan: Finans sektöründe sahtekarlık tanınması

JP Morgan, finansal işlemlerdeki sahtekarlık kalıplarını tanımak için AI kullanır. Yapay zeka, büyük miktarda işlem verisini gerçek zamanlı olarak analiz eder ve sahtekarlığı gösterebilecek şüpheli faaliyetleri tanımlar. JP Morgan, bu teknolojinin finansal hizmetlerinizin güvenliğini artırmasına ve finansal kayıpları azaltmasına yardımcı oldu. AI tabanlı sistemler, sahtekarlık tanınmasının verimliliğini ve doğruluğunu sürekli olarak geliştiren yeni sahtekarlık modellerine uyum sağlayabilir.

Beiersdorf: cilt bakım alanında AI yenilikleri

Cilt bakım şirketi Beiersdorf'un inovasyon yönetimi trend belirleyen AI araçlarının kullanımını teşvik ediyor. Şirket, AI teknolojilerini etkili bir şekilde uygulamak için BT ve uzman departmanları arasında bir pilot işlevi görmüştür. 2019 yılında, Hamburg tabanlı şirket, daha sonra bir chatgpt örneği ile desteklenen akıllı bir sohbet botu tanıttı. Bu üretken AI sistemlerinin amacı, çalışanların güçlü yönlerini genişletmek ve değiştirmemektir.

Bu örnekler, AI'nın aslında iş süreçlerini temelden iyileştirme potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, bu tür başarılar iyi düşünülmüş bir strateji, yeterli kaynaklar ve AI uygulamasının hem teknolojik hem de örgütsel yönlerinin derin bir şekilde anlaşılmasını gerektirir.

Başarılı AI dönüşümü için çözüm yaklaşımları

Yapay zeka uygulamasının zorluklarının üstesinden gelmek ve başarılı bir dönüşüm elde etmek için şirketler çeşitli stratejiler izleyebilir:

1. Sağlam planlama ve açık hedef

Sağlam planlama, başarılı AI projelerinin temelidir. Başlangıçta hedeflerin açık bir tanımı vardır: AI çözümü ile tam olarak ne elde edilmelidir? Bu, şirketteki mevcut teknolojik koşulların ve süreçlerin kapsamlı bir gerçek analizini gerektirir. Uygun veri kaynaklarının seçimi ve veri kalitesinin sağlanması da çok önemlidir.

Değişikliklere esnek bir şekilde tepki verebilmek için düzenli kontroller ve ayarlamalarla planlama süreci yinelemeli olmalıdır. Şirketler öncelikle hızlı başarılar sağlayan ve daha kapsamlı dönüşümlerin temelini oluşturan daha küçük, iyi tanımlanmış projelere odaklanmalıdır.

2. AI uygulaması için çevik yöntemler

Yazılım geliştirmesinden bilinen çevik yöntemlerin de AI projeleri uygularken avantajları vardır. Yinelemeli geliştirme süreçleri ve düzenli geri bildirimlerle, proje ekipleri yeni gereksinimlere ve bulgulara hızla tepki verebilir. Scrum ve Kanban, kısa geliştirme döngüleri ve sprintlerle odaklanmış ve esnek bir çalışma şeklini sağlayan çevik yaklaşımlara örnektir.

Bu yaklaşım özellikle AI projeleri için önemlidir, çünkü bunlar genellikle belirsizlikler ve değişen gereksinimlerle ilişkilidir. Düzenli kontroller ve ayarlamalarla şirketler, AI projelerinin yolda kalmasını sağlayabilir ve istenen sonuçları sağlayabilir.

3. Etkili Değişim Yönetimi

Yapay zekanın tanıtımı, iş süreçlerinde ve kurumsal yapılarda derin değişiklikler getirir. Bu nedenle sağlam değişim yönetimi, direnişi azaltmak ve çalışanların kabulünü artırmak için vazgeçilmezdir. Tüm paydaşları erken bir aşamaya dahil etmek ve AI projelerinin hedefleri ve avantajları üzerinde şeffaf bir şekilde iletişim kurmak önemlidir.

Eğitim ve daha fazla eğitim, çalışanları AI ile çalışmaya hazırlamada ve korkuları azaltmada merkezi bir rol oynamaktadır. Çalışanların dönüşüm sürecine aktif katılımı sayesinde, şirketler sadece direnci azaltmakla kalmaz, aynı zamanda AI çözümlerini optimize etmek için değerli geri bildirimler ve fikirler de kazanabilirler.

4. AI Yetkinlikleri İnşa Etme

Nitelikli uzmanların eksikliğine karşı koymak için şirketler iç AI yeterliliklerinin kurulmasına yatırım yapmalıdır. Bu çeşitli önlemlerle elde edilebilir:

• Mevcut çalışanların yapay zeka ile ilgili becerilerde eğitimi
• Anahtar pozisyonlar için AI uzmanlarının ayarlanması
• Harici danışmanlar ve hizmet sağlayıcılarla işbirliği
• Üniversiteler ve araştırma kurumları ile ortaklıklar

Hem teknik know-how hem de endüstri bilgilerini birleştiren disiplinlerarası bir ekibin kurulması, AI projelerinin başarısı için çok önemlidir. Farklı bakış açılarını birleştirerek şirketler, AI çözümlerinin hem teknik olarak sağlam hem de iş ile ilgili olmasını sağlayabilir.

5. Veri altyapısının iyileştirilmesi

Veri kalitesi ve kullanılabilirliği AI uygulamasında merkezi bir zorluk olduğundan, şirketler veri altyapılarını geliştirmeye yatırım yapmalıdır. Bu şunları içerir:

• Veri silolarının konsolidasyonu ve merkezi bir veritabanının oluşturulması
• Veri kalitesi yönetimi süreçlerinin uygulanması
• Ölçeklenebilir ve esnek bir veri mimarisi oluşturmak
• Veri Koruma ve Güvenliği Sağlamak

Sağlam bir veri altyapısı, başarılı AI projelerinin temelini oluşturur ve şirketlerin verilerinin tüm potansiyelinden yararlanmasını sağlar. Veri yönetimi ve hükümete yatırım yaparak şirketler, AI sistemlerinin yüksek kaliteli ve ilgili verilere dayanmasını sağlayabilir.

İçin uygun:

• Avrupa şirketleri için stratejik bir alternatif olarak bağımsız AI platformları

Şirketlerde yapay zekanın geleceği

Yapay zeka dönüşümü önümüzdeki yıllarda hızlanmaya devam edecek ve günlük yaşamın ve işin ayrılmaz bir parçası haline gelecektir. Yeni teknolojiler, dijital ve fiziksel dünya bulanıklığı arasındaki sınırları yapacak ve ağ kurmak, bir şeyler yaratmak veya birlikte daha iyi çalışmak için yenilikçi fırsatlar sunacak.

Kişiselleştirilmiş AI Asistanı

Chatgpt gibi basit araçlarla başlayan şey artık çok daha güçlü hale geliyor: kişiselleştirilmiş AI ajanları oyun değiştirici oluyor. Bu AI asistanları giderek daha fazla bireysel ihtiyaçlara değişecek ve insanların günlük yaşamlarını ve çalışma yaşamlarını yönetme biçimleri ciddi şekilde değişecek.

Çalışanların zamanlarını özel olarak hazırlanmış AI analizleri için yönetmelerine yardımcı olan kişisel asistanlardan, bu kişiselleştirilmiş ajanlar kullanıcılara kendi verilerini getirme ve onlara daha önce sadece önemli finansal kaynaklara sahip büyük şirketler için ayrılmış içgörü ve işlevler sunma fırsatı verecektir.

Yapay zekanın iş süreçlerine entegrasyonu

Yapay zekanın iş süreçlerine entegrasyonu gelecekte daha sorunsuz ve kapsamlı hale gelecektir. Yapay zekayı mevcut iş süreci modelleriyle birleştirerek, AI teknolojilerinin şirketlere tanıtılması onu her zamankinden daha kolay hale getiriyor. AI teknolojilerinin entegrasyonu doğrudan bir grafik BPMN modellemesi yoluyladır, bu da iş verilerinin iş süreçleriyle akıllıca bağlantılı olabileceği anlamına gelir.

Bu entegrasyon, rutin görevlerin otomasyonunu ve iş süreçlerinin optimizasyonunu sağlar, bu da verimlilik ve üretkenlikte bir artışa yol açar. Bu entegrasyona erken yatırım yapan şirketler, rakiplerine göre stratejik bir avantaj sağlayacaktır.

AI aracılığıyla rekabet avantajı

AI'nın artan yayılmasıyla şirketler gelecekte iki kategoriye ayrılabileceklerdir: AI'yı etkili bir şekilde kullananlar ve kalanlar. Eğitime ve uygun altyapıya erken yatırım yapan şirketler stratejik bir avantaj elde eder ve neyin işe yarayıp neyin pratikte olmadığını test edebilirler.

Chatt ve diğer AI araçlarının şirketlere entegrasyonu er ya da geç rekabet gücüne karar verecektir. Yeni teknolojileri kapatan herkes, en azından uzun vadede rakip şirketlere karşı hakim olmayacak - sayısallaştırmada zaten yapılmış bir deneyim.

AI çözümleri için yeni bir düşünce

AI'nın şirketlerde üretken uygulanmasındaki zorluklar çeşitli ve karmaşıktır. Veri kalitesi ve mevcut sistemlerle entegrasyon gibi teknik engellerden nitelikli uzmanların eksikliğine kadar, belirsiz hedefler ve işgücünde muhalefet gibi organizasyonel yönlere kadar uzanmaktadır.

Şirketlerin AI yoluyla gerçek dönüşümle başarısız oldukları tekdüzelik, derin bir sorunu göstermektedir. Bu sadece yeni teknolojiler tanıtmak değil, aynı zamanda BT çözümlerini tasarlama ve uygulama şeklimizde temel bir yeniden düşünme ile ilgilidir.

Başarılı AI dönüşümleri, teknolojik, örgütsel ve kültürel yönleri dikkate alan bütünsel bir yaklaşım gerektirir. Şirketler tekrar düşünmeli ve AI'yı izole bir araç olarak değil, stratejilerinin ayrılmaz bir parçası olarak görmelidir.

Gelecek, yapay zekayı iş süreçlerine sorunsuz bir şekilde entegre etmeyi ve sürekli yenilik ve adaptasyon kültürü kurmayı başaran şirketlere aittir. Açık hedefler, çevik yöntemler, etkili değişim yönetimi, yapay zeka yeterlilikleri ve sağlam veri altyapısı sayesinde şirketler AI uygulamasının zorluklarının üstesinden gelebilir ve bu dönüştürücü teknolojinin tüm potansiyelini kullanabilir.

Yapay zekanın üretken uygulanması yeni bir düşünce gerektirir - izole teknoloji projelerinden uzakta insanları, süreçleri ve teknolojiyi eşit olarak dikkate alan bütünsel bir dönüşüme. Bu, teorik potansiyel ile AI'nın pratik uygulanması arasındaki boşluğu aşmanın ve gerçek rekabet avantajları elde etmenin tek yolu budur.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus