Поточний стан використання ШІ в компаніях: проблеми в продуктивній реалізації ШІ

Між теорією та практикою: приховані слабкі сторони сучасної технології AI

Штучний інтелект (AI) зазнав вражаючого розвитку в останні роки та надихає їх навички в численних сферах застосування. Тим не менш, багато компаній стикаються з парадоксальною ситуацією, що системи AI можуть освоїти складні завдання, але часто провалюються через нібито прості виклики. Ця невідповідність між теоретичним потенціалом та практичною реалізацією викликає важливі питання, які ми будемо більш детально висвітлити в цій статті.

Підходить для цього:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Поточний стан використання ШІ в компаніях

У сучасному робочому світі все більше і більше співробітників стають нормальними для інтеграції інструментів AI, таких як Chatgpt у їх повсякденну роботу. Це селективне використання, як правило, включає такі завдання, як Інтернет -дослідження, переклади тексту або написання менших розділів програмного коду. Зокрема, у великих компаніях стали створені внутрішні портали AI, які дозволяють дозволити законний та захист даних, що відповідає захисту даних, до зовнішніх голосових моделей або полегшити доступ до внутрішніх знань бізнесу.

Поточні дослідження показують, що 35% великих німецьких компаній вже використовують технології AI, тоді як для малих та середніх компаній рівень прийняття значно нижчий приблизно на 12%. Ці цифри дають зрозуміти, що AI все частіше переходить у корпоративний світ, але все ще далеко не впроваджується в усьому світі. Особливо вражає, що, незважаючи на зростання розповсюдження інструментів AI, кількість прикладів, в яких AI насправді призвело до фундаментальних вдосконалень у бізнес -процесах, залишається напрочуд низьким.

Типові сфери застосування ШІ в компаніях

Поточне використання ШІ в компаніях в основному зосереджується на таких областях:

1. Обслуговування клієнтів: Автоматизовані аналізи зворотного зв'язку та боти в чаті AI для швидшого та більш ефективного задоволення потреб клієнтів.
2. Текстові та зображення Позиція: Інструменти AI для швидшого та дешевшого створення текстів, зображень та відео для маркетингу, інформаційного бюлетеня та іншого вмісту.
3. Зустрічі: Програми, які записують, пишуть та узагальнюють відеодзвінки та підтримують їх у пошуку зустрічі.
4. Набір: підвищення ефективності та заощадження часу на підборі процесів за допомогою попереднього відбору та аналізу застосувань на основі AI.
5. Моніторинг: процеси моніторингу, раннє виявлення джерел помилок та майбутніх тенденцій, а також підтримка в оцінці кампаній.

Незважаючи на ці різноманітні можливі використання, трансформаційний вплив ШІ на корпоративні процеси часто залишається відстає від очікувань. Невідповідність між теоретичним потенціалом та практичною реалізацією вказує на основні проблеми, що виходять за рамки звичайних вступних труднощів нових технологій.

Парадокс продуктивності AI

Цікаво, що дослідження показують, що інструменти AI, такі як ChatGPT, можуть підвищити продуктивність офісних працівників до 40%, зокрема при створенні текстів та інших творчих завдань. Незалежні рейтинги підтверджують в середньому 18%. Ці числа є очевидним суперечливості невеликої кількості успішних перетворень AI у всій компанії.

Цей парадокс може бути частково пояснений тим, що селективне використання інструментів AI окремими працівниками може підвищити їх індивідуальну продуктивність, але автоматично не призводить до всебічної трансформації бізнес -процесів. Успішна інтеграція ШІ в корпоративних процесах вимагає більше, ніж просто надання інструментів - це вимагає фундаментального переосмислення того, як організовується та виконується робота.

Різниця між селективним використанням та реальною трансформацією

Селективне використання інструментів AI окремими працівниками може призвести до підвищення ефективності місцевої ефективності, але часто залишається ізольованим і не призводить до системної трансформації процесів компанії. З іншого боку, справжня трансформація AI включає стратегічну інтеграцію ШІ в основних процесах компанії та призводить до фундаментальних змін у робочих та бізнес -моделях.

Згідно з дослідженням Інституту бізнесу IBM, компанії, які інтегрують AI у процес трансформації, часто є більш успішними, ніж їх конкуренти. Однак така трансформація вимагає більше, ніж просто впровадження нових технологій -це вимагає зміни корпоративних стратегій та культур. Ці глибокі зміни представляють багато компаній із значними проблемами, які виходять за рамки чисто технічних аспектів.

Центральні перешкоди для впровадження AI

Причини невдачі або затримка впровадження проектів ШІ в компаніях різноманітні та складні. Найважливіші перешкоди вивчаються нижче:

1. Якість та доступність даних

Однією з найбільших проблем у впровадженні AI є якість та доступність даних. Системи AI настільки ж хороші, як і дані, за якими вони навчаються. Багато компаній борються з неструктурованими або неправильними даними, що може суттєво погіршити ефективність додатків AI.

Поточне дослідження показує, що 42% компаній свідчать про те, що більше половини їхніх проектів ШІ затягнулися через проблеми з наданням даних або не принесли сподіваних результатів. Для компаній, в яких централізовано менше половини їхніх даних, 68% продажів через звіт про невдалі або затримки проектів AI.

Проблеми в сфері якості даних включають:

• Дані в силосах у різних відділах
• Непослідовні формати даних
• Відсутність історичних даних для навчання ШІ
• Захист даних та безпеки, що обмежують доступ до даних

2 -а відсутність кваліфікованих фахівців

Створення компетентної групи з наукових даних є значною перешкодою для багатьох компаній. Ринок технологій AI все ще знаходиться на ранній стадії, і попит на експертів з АІ в останні роки різко зросла, тоді як кількість наявних спеціалістів не змогла не відставати від цього зростання.

Згідно з доповіддю LinkedIn, попит на експертів з АІ збільшився на 74% за останні чотири роки. Зокрема, малі та середні компанії мають труднощі з пошуку та фінансування необхідних експертів. Лише 25% менеджерів у Німеччині відчувають себе добре підготовленими до ШІ, тоді як середнє значення в світі - лише 8%.

Щоб протистояти цьому дефіциту кваліфікованих робітників, компанії повинні:

• Інвестуйте в навчання своїх існуючих працівників
• Проконсультуватися з зовнішніми експертами
• Створіть культуру обміну знаннями

3. Інтеграція з існуючими системами

Інтеграція AI рішень у існуючу ІТ -інфраструктуру створює основні проблеми для багатьох компаній. Зокрема, старі системи, які не були розроблені для інтеграції ШІ, можуть призвести до значних проблем. Виклики включають:

• Застаріла інфраструктура, яка не може відповідати вимогам сучасного ШІ
• Відсутність стандартизованих інтерфейсів для безшовних з'єднань
• Несумісні системи зберігання даних
• Високі витрати у зв'язку з модернізацією інфраструктури

Згідно з опитуванням, 67% компаній, які керують своїми даними, центрально застосовують понад 80% своїх технічних ресурсів для підтримки трубопроводів даних. Ця висока прив'язка ресурсів для завдань з технічного обслуговування перешкоджає розробці та впровадженню інноваційних рішень AI.

4. Незрозумілі цілі та очікування

Часта помилка в проектах AI - це відсутність чітких та вимірюваних цілей. Компанії часто починають ініціативи AI без точного визначення того, чого вони хочуть досягти. Це призводить до нереальних очікувань і, зрештою, розчарування, якщо ШІ не дає бажаних результатів.

Визначення чітких, реалістичних та вимірюваних цілей має вирішальне значення для успіху проектів ШІ. Компанії повинні запитати себе:

• Яку конкретну проблему слід вирішити AI?
• Як можна виміряти успіх?
• Які ресурси потрібні для впровадження?
• Які часові рамки реалістичні?

5. Прийняття та культурні зміни

Впровадження технологій AI може викликати побоювання втрат роботи або збільшення навантаження для працівників. Таким чином, хороше управління змінами має вирішальне значення для створення прийняття та успішного проектування трансформації.

Підтримка вищого менеджменту відіграє центральну роль у цьому. Без зобов'язань щодо рівня управління стає важко забезпечити необхідні ресурси та впровадити необхідні організаційні зміни. Навчання та подальше навчання працівників також мають вирішальне значення для забезпечення успіху трансформації ШІ.

Закупівля B2B: ланцюги поставок, торгівля, ринки та пошуки, що підтримується AI, з Accio.com-image: xpert.digital

Детальніше про це тут:

• Знайдіть продукти та B2B Insights за допомогою AI / поради та підтримки

Приклади успіху: Коли AI перетворює бізнес -процеси

Незважаючи на численні виклики, є компанії, які успішно використовують AI для перетворення своїх бізнес -процесів. Ці приклади показують, що з правильною стратегією та впровадженням ШІ насправді може призвести до фундаментальних вдосконалень.

Siemens: Прогностичне обслуговування у виробництві

Siemens використовує KI для впровадження прогнозного обслуговування (вперед -технічне обслуговування) у своїх виробничих процесах. Аналізуючи велику кількість даних з машин та систем, Siemens може визнати потенційні збої на ранній стадії та активно планувати заходи щодо обслуговування. Це мінімізує час простою та підвищує продуктивність. Системи AI Siemens постійно вчаться, що ще більше підвищує точність прогнозів у часі.

JP Morgan: визнання шахрайства у фінансовому секторі

JP Morgan використовує AI для визнання моделей шахрайства у фінансових операціях. AI аналізує величезну кількість даних про транзакції в режимі реального часу та визначає підозрілі заходи, які можуть вказувати на шахрайство. JP Morgan допоміг цій технології підвищити безпеку ваших фінансових послуг та зменшити фінансові втрати. Системи на основі ШІ здатні адаптуватися до нових моделей шахрайства, що постійно підвищує ефективність та точність розпізнавання шахрайства.

Beiersdorf: AI інновації в області догляду за шкірою

Інноваційне управління компанією з догляду за шкірою Beiersdorf сприяє використанню інструментів AI, що встановлюють тенденції. Компанія взяла пілотну функцію між ІТ та спеціалізованими відділами для ефективного впровадження технологій AI. У 2019 році компанія, що базується на Гамбурзі, представила інтелектуальний чат -бот, який згодом доповнив внутрішній екземпляр Чатгпта. Мета цих генеративних систем AI - розширити, а не замінити сильні сторони працівників.

Ці приклади показують, що AI насправді має потенціал для принципового вдосконалення бізнес -процесів. Однак такі успіхи потребують добре продуманої стратегії, достатніх ресурсів та глибокого розуміння як технологічних, так і організаційних аспектів впровадження ШІ.

Підходи рішення для успішної трансформації ШІ

Для подолання викликів впровадження ШІ та досягнення успішної трансформації компанії можуть здійснювати різні стратегії:

1. Суцільне планування та чітка мета

Сумічне планування є основою успішних проектів AI. На початку існує чітке визначення цілей: чого саме слід досягти за допомогою рішення AI? Для цього потрібен комплексний фактичний аналіз сучасних технологічних умов та процесів у компанії. Вибір відповідних джерел даних та забезпечення якості даних також має вирішальне значення.

Процес планування повинен бути ітеративним, з регулярними перевірками та коригуваннями, щоб мати можливість гнучко реагувати на зміни. Компанії повинні спочатку зосередитись на менших, чітко визначених проектах, які забезпечують швидкі успіхи та служать основою для більш всебічних перетворень.

2. Agile методи впровадження ШІ

Agile методи, відомі з розробки програмного забезпечення, також мають свої переваги при впровадженні проектів ШІ. Завдяки ітеративним процесам розвитку та регулярним зворотним зв'язком команди проекту можуть швидко реагувати на нові вимоги та висновки. Scrum та Kanban - це приклади спритних підходів, які дозволяють зосередити та гнучкий спосіб роботи через короткі цикли розвитку та спринти.

Цей підхід особливо важливий для проектів ШІ, оскільки вони часто пов'язані з невизначеністю та змінами вимог. За допомогою регулярних чеків та коригувань компанії можуть забезпечити, щоб їхні проекти AI залишалися на курсі та забезпечити бажані результати.

3. Ефективне управління змінами

Впровадження ШІ приносить глибокі зміни в робочих процесах та корпоративних структурах. Таким чином, управління твердими змінами є незамінним для зниження опору та збільшення прийняття працівників. Важливо включити всіх зацікавлених сторін на ранній стадії та прозоро спілкуватися над цілями та перевагами проектів ШІ.

Навчання та подальше навчання відіграють центральну роль у підготовці працівників для роботи з ШІ та зменшенням страхів. Завдяки активній участі працівників до процесу трансформації компанії можуть не тільки знизити опір, але й отримати цінні відгуки та ідеї для оптимізації рішень AI.

4. Побудова компетенції AI

Для того, щоб протистояти відсутності кваліфікованих фахівців, компанії повинні інвестувати у створення внутрішніх компетенцій ШІ. Цього можна досягти за допомогою різних заходів:

• Навчання існуючих працівників у навичках AI
• Встановлення експертів AI для ключових позицій
• Співпраця із зовнішніми консультантами та постачальниками послуг
• Партнерства з університетами та науково -дослідними установами

Створення міждисциплінарної команди, яка поєднує як технічні знання з ноу-хау, так і галузеві знання, має вирішальне значення для успіху проектів ШІ. Поєднуючи різні перспективи, компанії можуть забезпечити, щоб їхні рішення AI були як технічно твердими, так і діловими.

5. Поліпшення інфраструктури даних

Оскільки якість та доступність даних є центральним завданням при впровадженні ШІ, компанії повинні інвестувати в покращення своєї інфраструктури даних. Сюди входить:

• Консолідація силосів даних та створення центральної бази даних
• Впровадження процесів управління якістю даних
• Побудова масштабованої та гнучкої архітектури даних
• Забезпечення захисту даних та безпеки

Суцільна інфраструктура даних є основою для успішних проектів AI та дозволяє компаніям використовувати весь потенціал своїх даних. Інвестуючи в управління даними та урядом, компанії можуть забезпечити базування їхніх систем AI на високій якості та відповідних даних.

Підходить для цього:

• Незалежні платформи AI як стратегічна альтернатива для європейських компаній

Майбутнє AI в компаніях

Трансформація ШІ продовжить прискорюватися в найближчі роки та перетвориться на невід'ємну частину повсякденного життя та роботи. Нові технології зроблять межі між цифровим та фізичним світовим розмиттям та запропонують інноваційні можливості для мережі, створювати речі або краще працювати разом.

Персоналізований асистент AI

Те, що почалося з простих інструментів, таких як Chatgpt, зараз стає набагато потужнішим: персоналізовані агенти AI стають змінами ігор. Ці помічники ШІ все частіше змінюються на індивідуальні потреби, і те, як люди керують своїм повсякденним життям та робочим життям, зміниться серйозно.

Від особистих помічників, які допомагають працівникам керувати своїм часом для адаптації аналізу AI-аналізу-ці персоналізовані агенти дадуть користувачам можливість принести власні дані та запропонувати їм уявлення та функції, які раніше були зарезервовані лише для великих компаній із значними фінансовими ресурсами.

Інтеграція ШІ у бізнес -процеси

Інтеграція ШІ в бізнес -процеси в майбутньому стане ще більш безпроблемною та всебічною. Поєднуючи AI з існуючими моделями бізнес -процесів, впровадження технологій AI в компанії полегшує, ніж будь -коли. Інтеграція AI Technologies безпосередньо здійснюється за допомогою графічного моделювання BPMN, а це означає, що дані бізнесу можуть бути інтелектуально пов'язані з бізнес -процесами.

Ця інтеграція дозволяє автоматизацію звичайних завдань та оптимізацію бізнес -процесів, що призводить до підвищення ефективності та продуктивності. Компанії, які інвестують на початку цієї інтеграції, отримають стратегічну перевагу перед своїми конкурентами.

Перевага конкуренції через AI

Зі збільшенням поширення ШІ, компанії в майбутньому зможуть розділити на дві категорії: ті, хто ефективно використовує ШІ, та тих, хто залишається. Компанії, які інвестують на початку навчання та відповідну інфраструктуру, отримують стратегічну перевагу і можуть перевірити, що працює, а що не на практиці.

Інтеграція Chatt та інших інструментів AI в компанії рано чи пізно вирішить конкурентоспроможність. Кожен, хто закриває нові технології, не зможе переважати проти конкуруючих компаній, принаймні в довгостроковій перспективі - досвід, який вже був зроблений з оцифрування.

Нове мислення для AI Solutions

Проблеми в продуктивній реалізації ШІ в компаніях різноманітні та складні. Вони варіюються від технічних перешкод, таких як якість даних та інтеграція з існуючими системами, до відсутності кваліфікованих фахівців до організаційних аспектів, таких як незрозумілі цілі та опозиція в робочій силі.

Уніфікованість, з якою компанії не вдається з реальною трансформацією через ШІ, вказує на глибоку проблему. Йдеться не лише про впровадження нових технологій, а про основне переосмислення того, як ми розробляємо та впроваджуємо ІТ -рішення.

Успішні трансформації AI вимагають цілісного підходу, який враховує технологічні, організаційні та культурні аспекти. Компанії повинні подумати ще раз і не вважати AI поодиноким інструментом, а як невід'ємною частиною їх стратегії.

Майбутнє належить компаніям, яким вдається безперешкодно інтегрувати ШІ у свої бізнес -процеси та встановити культуру постійних інновацій та адаптації. Через чіткі цілі, спритні методи, ефективне управління змінами, побудова компетенцій ШІ та міцної інфраструктури даних, компанії можуть подолати проблеми впровадження ШІ та використовувати повний потенціал цієї трансформаційної технології.

Продуктивна реалізація AI вимагає нового мислення - подалі від ізольованих технологічних проектів до цілісної трансформації, яка враховує людей, процесу та технології однаково. Це єдиний спосіб подолати розрив між теоретичним потенціалом та практичною реалізацією ШІ та досягти реальних конкурентних переваг.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus