Коли штучний інтелект створює реальну цінність? Посібник для компаній щодо того, чи використовувати керований ШІ, чи ні.

Реальність, що стоїть за ажіотажем навколо ШІ

Дискусія щодо штучного інтелекту в німецьких компаніях досягла переломного моменту. Якщо лише два роки тому цю технологію розглядали переважно як експериментальний інструмент, то сьогодні 91 відсоток німецьких компаній розглядають ШІ як критично важливий інструмент для своєї майбутньої бізнес-моделі. Ця разюча зміна сприйняття також відображається в конкретних цифрах: наразі 40,9 відсотка компаній вже використовують ШІ у своїх бізнес-процесах – це значне зростання порівняно з 27 відсотками минулого року.

Тим не менш, залишається ключове питання: коли ШІ насправді створює реальну цінність і як можна виміряти цей успіх? Тверезий досвід показує, що, незважаючи на інвестовані мільярди доларів, переважна більшість проектів ШІ не забезпечують очікуваної віддачі від інвестицій. Дослідження MIT показує, що 95 відсотків пілотних проектів генеративного ШІ в компаніях зазнають невдачі та не досягають жодної вимірюваної віддачі від інвестицій.

Ця розбіжність між очікуваннями та реальністю підкреслює, що успіх ініціатив у сфері штучного інтелекту залежить не стільки від технічної продуктивності моделей, скільки від стратегічної інтеграції в існуючі бізнес-процеси та здатності до постійної оптимізації на основі відгуків з практики.

Підходить для цього:

• Звіт Unframeпро тенденції корпоративного штучного інтелекту: від експериментів зі штучним інтелектом у 2024 році до вимірюваного впливу у 2025 році

Визначити та виміряти реальну додану вартість

Кількісні критерії оцінки успіху ШІ

Додана цінність застосувань штучного інтелекту проявляється на різних рівнях, кожен з яких потребує систематичного вимірювання. Основою є класична формула рентабельності інвестицій: рентабельність інвестицій дорівнює загальній вигоді мінус загальні витрати, поділеній на загальні витрати, помноженій на 100 відсотків. Однак такого спрощеного підходу недостатньо для інвестицій у штучний інтелект, оскільки як витрати, так і вигоди мають складнішу структуру.

Витрати включають не лише очевидні витрати на ліцензії та обладнання, але й приховані витрати на очищення даних, навчання співробітників та постійне обслуговування системи. Особливо критичними є часто недооцінені витрати на управління змінами, які виникають, коли співробітникам доводиться вивчати нові робочі процеси.

Щодо переваг, можна виділити різні категорії: прямі грошові вигоди через економію коштів або збільшення продажів найлегше виміряти. Наприклад, один роздрібний продавець досяг рентабельності інвестицій у 380 відсотків протягом трьох років завдяки оптимізації запасів за допомогою штучного інтелекту. Менш очевидними, але часто цінними є непрямі переваги, такі як покращення якості рішень, зниження рівня помилок або підвищення задоволеності клієнтів.

Ключові операційні показники як індикатори успіху

Окрім фінансових показників, операційні показники відіграють вирішальну роль в оцінці доданої цінності ШІ. Ефективність процесів можна виміряти економією часу на повторювані завдання. Наприклад, Microsoft змогла скоротити процеси ручного планування на 50 відсотків та збільшити своєчасне планування на 75 відсотків завдяки оптимізації ланцюга поставок за допомогою ШІ.

Зменшення кількості помилок – ще один ключовий показник. Системи штучного інтелекту можуть перевершити точність людських рішень у багатьох сферах, що безпосередньо призводить до зниження витрат завдяки меншій кількості переробок та скарг. Постачальник фінансових послуг досяг рентабельності інвестицій у 250 відсотків протягом одного року завдяки виявленню шахрайства на основі штучного інтелекту.

Масштабованість рішень на основі штучного інтелекту пропонує особливу перевагу: після впровадження їх часто можна розширити, щоб охопити більші набори даних або більше випадків використання без пропорційного збільшення витрат. Така економія масштабу значно збільшує довгострокову рентабельність інвестицій.

Якісні аспекти доданої вартості

Не всі переваги штучного інтелекту можна одразу виміряти кількісно. Покращена якість прийняття рішень, що забезпечується аналітикою на основі даних, може створити значну довгострокову цінність, навіть якщо цю цінність важко виміряти кількісно. Компанії повідомляють про покращене стратегічне планування, коли вони використовують аналіз ринку та прогнози на основі штучного інтелекту.

Задоволеність працівників може зрости, коли штучний інтелект бере на себе повторювані завдання, дозволяючи співробітникам зосередитися на діяльності з більшою доданою вартістю. Це призводить до зменшення плинності кадрів та підвищення продуктивності, значення якої зрештою можна виміряти в грошовому еквіваленті.

Інновації та конкурентоспроможність представляють собою додаткові якісні виміри. Компанії, які успішно використовують штучний інтелект, можуть розробляти нові продукти та послуги або персоналізувати існуючі пропозиції. Ці інноваційні ефекти важко передбачити, але вони можуть мати трансформаційний вплив на бізнес-модель.

Керований ШІ як стратегічний варіант

Визначення та диференціація керованих послуг штучного інтелекту

Керовані послуги штучного інтелекту пропонують альтернативу незалежній розробці та впровадженню рішень на основі штучного інтелекту. Спеціалізований постачальник послуг бере на себе відповідальність за весь життєвий цикл штучного інтелекту: від початкової концепції через розробку моделі до постійної оптимізації та підтримки у виробництві.

Цей підхід принципово відрізняється від традиційних пропозицій «програмне забезпечення як послуга», оскільки він охоплює не лише надання готових інструментів штучного інтелекту, але й стратегічне консалтингування, підготовку даних та адаптацію до конкретних бізнес-вимог. Постачальник керованого ШІ бере на себе як технічну, так і операційну відповідальність за додатки ШІ.

Переваги та проблеми керованого штучного інтелекту

Головною перевагою керованого штучного інтелекту є зменшення технічної складності для компанії, яка його використовує. Замість того, щоб нарощувати власну експертизу в галузі штучного інтелекту, компанії можуть спиратися на спеціалізовані знання постачальника послуг. Це зменшує як початкові інвестиції, так і ризик помилок у впровадженні.

Гнучкість та масштабованість керованих послуг штучного інтелекту дозволяють компаніям адаптувати використання штучного інтелекту до своїх потреб. Це особливо корисно для малих та середніх підприємств, яким бракує ресурсів для великих власних відділів штучного інтелекту.

Однак, керований ШІ також створює труднощі. Залежність від зовнішніх постачальників послуг може призвести до втрати контролю над критично важливими бізнес-процесами. Компанії повинні ретельно розглянути, які програми ШІ вони можуть передати на аутсорсинг, не ставлячи під загрозу свою конкурентоспроможність.

Структури витрат та міркування щодо рентабельності інвестицій для керованого штучного інтелекту

Керовані сервіси штучного інтелекту зазвичай працюють за моделями підписки, які дозволяють передбачати щомісячні або щорічні витрати. Це полегшує планування бюджету та зменшує фінансові ризики порівняно з власними розробками, які часто пов'язані з непередбачуваним зростанням витрат.

Розрахунок рентабельності інвестицій (ROI) для керованого ШІ відрізняється від розрахунку для власних розробок. Хоча початкові інвестиції зазвичай нижчі, існують поточні експлуатаційні витрати. Багаторічний аналіз загальних витрат часто показує, що керовані послуги ШІ можуть бути більш економічно ефективними, незважаючи на вищі поточні витрати, оскільки вони впроваджуються швидше та несуть менші ризики.

Незалежність проти керованих послуг

Дискусія щодо автономії у застосунках штучного інтелекту

Вибір між незалежною розробкою штучного інтелекту та керованими послугами порушує фундаментальні питання щодо цифрового суверенітету. Багато німецьких компаній скептично ставляться до своєї залежності від зовнішніх постачальників штучного інтелекту, особливо з США чи Азії. Нещодавнє дослідження Bitkom показує, що 78 відсотків компаній у Німеччині вважають свою залежність від американських хмарних постачальників проблематичною.

Ці побоювання не є безпідставними. Хмарні сервіси штучного інтелекту створюють ризики, пов'язані із захистом даних, дотриманням вимог та стратегічним контролем. Водночас вони також надають доступ до складних моделей штучного інтелекту, які важко відтворити внутрішньо.

Локальний ШІ як альтернатива хмарній залежності

Локальні впровадження штучного інтелекту, де дані обробляються виключно на власних серверах, пропонують альтернативу хмарній залежності. Ці підходи забезпечують відповідність GDPR та максимальний контроль над конфіденційними корпоративними даними.

Переваги локального ШІ включають низьку затримку, оскільки не потрібна передача даних на зовнішні сервери, а також незалежність від зовнішніх постачальників послуг та їхніх потенційних збоїв. Локальний ШІ може бути кращим вибором, особливо для програм реального часу або областей, чутливих до даних.

Однак, локальний штучний інтелект також створює труднощі. Для впровадження та обслуговування потрібен значний досвід, а початкові інвестиції в обладнання та персонал можуть бути значними. Крім того, масштабованість часто обмежена порівняно з хмарними рішеннями.

Гібридні підходи як компроміс

Багато компаній обирають гібридні рішення, які поєднують переваги обох підходів. Критичні та чутливі до даних програми виконуються локально, тоді як менш критичні або обчислювально ресурсоємні завдання передаються на аутсорсинг хмарним сервісам.

Ця гібридна стратегія дозволяє вам контролювати ключові бізнес-процеси, одночасно користуючись перевагами продуктивності та економічної ефективності хмарних сервісів. Однак складність архітектури значно зростає, що вимагає відповідних управлінських можливостей.

Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Масштабованість як показник успіху

Від пілотних проектів до впровадження в масштабах всієї компанії

Здатність масштабувати застосунки штучного інтелекту вважається одним із найважливіших показників реальної доданої вартості. Багато компаній залишаються на пілотній фазі, не встигнувши успішно перевести свої ініціативи зі штучного інтелекту в регулярну експлуатацію. Лише близько 5 відсотків пілотних проектів переходять у масштабне виробництво.

Успішне масштабування вимагає більше, ніж просто технічної досконалості. Організаційні адаптації, програми навчання співробітників та інтеграція в існуючі бізнес-процеси є не менш важливими. Компанії повинні запровадити управління штучним інтелектом, яке визначає стандарти якості даних, перевірки моделей та управління ризиками.

Підходить для цього:

• Кінець навчання ШІ? Стратегії ШІ в перехідному періоді: підхід «плану» замість гір даних – майбутнє ШІ в компаніях

Вимоги до інфраструктури для масштабування

Масштабовані системи штучного інтелекту вимагають надійної ІТ-інфраструктури, яка може встигати за зростанням обсягів даних та складнішими вимогами. Хмарні рішення часто пропонують переваги завдяки своїй масштабованості, тоді як локальні системи можуть вимагати додаткових інвестицій в обладнання.

Архітектура даних відіграє вирішальну роль у масштабованості. Системи штучного інтелекту настільки ж хороші, як і дані, з якими вони працюють. Компанії повинні інвестувати у високоякісні системи управління даними, які забезпечують як якість даних, так і їх доступність.

Метрики для успішного масштабування

Успіх масштабування ШІ можна виміряти різними показниками. Кількість варіантів використання, які успішно перейшли від пілотної до виробничої фази, є прямим показником. Не менш важливою є швидкість, з якою можуть бути впроваджені нові програми ШІ.

Прийняття користувачами в організації є ще одним критичним фактором. Високі показники впровадження серед співробітників демонструють, що рішення на основі штучного інтелекту насправді створюють додаткову цінність, а не є просто технічними трюками.

Економічне масштабування відображається у розвитку витрат на кожен варіант використання або на кожну оброблену точку даних. Успішні впровадження штучного інтелекту демонструють зниження граничних витрат, оскільки фіксовані витрати можна розподілити на більшу кількість застосувань.

Фактори успіху, що залежать від галузі та розміру компанії

Впровадження ШІ залежно від розміру компанії

Використання штучного інтелекту суттєво варіюється залежно від розміру компанії. У той час як 56 відсотків великих компаній використовують штучний інтелект, цей показник становить лише 38 відсотків для малих та середніх підприємств і лише 31 відсоток для мікропідприємств. Цю розбіжність можна пояснити різною доступністю ресурсів та ефектом масштабу.

Великі компанії мають більші фінансові, технологічні та людські ресурси, що сприяє інвестиціям у штучний інтелект. Вони також отримують більше вигоди від ефекту масштабу, оскільки високі початкові інвестиційні витрати швидше амортизуються зі збільшенням обсягів виробництва.

З іншого боку, малий бізнес стикається з обмеженнями, пов'язаними з ресурсами, що перешкоджають впровадженню інноваційних технологій. Обмежені можливості фінансування, брак кваліфікованого персоналу та виклик високих початкових інвестицій є суттєвими перешкодами.

Специфічні для галузі моделі застосування

Використання штучного інтелекту значно варіюється в різних галузях. У рекламі та маркетингових дослідженнях 84,3 відсотка компаній вже використовують штучний інтелект, далі йдуть постачальники ІТ-послуг із 73,7 відсотка та автомобільна промисловість із 70,4 відсотка.

Ці відмінності відображають як схильність до цифрових технологій, так і конкретні можливості їх застосування. Галузі з великими обсягами даних та стандартизованими процесами часто можуть легше впроваджувати та отримувати від ШІ користь.

Більш традиційні галузі, такі як готельний бізнес, виробництво харчових продуктів та текстиль, все ще вагаються щодо впровадження штучного інтелекту. Частково це пов'язано з нижчим рівнем цифровізації, а також з недостатньою обізнаністю щодо відповідних варіантів використання.

Ризики та перешкоди на шляху до успіху

Технічні та організаційні бар'єри

Найпоширеніші причини невдачі проектів штучного інтелекту криються не стільки в самій технології, скільки в організаційних недоліках. Недостатність даних, їхня доступність та якість, а також нечіткі обов'язки часто призводять до зупинки проектів.

Ізольовані структури в компаніях перешкоджають успішному впровадженню ШІ, оскільки вони перешкоджають цілісному процесному мисленню. Проєкти ШІ вимагають міждисциплінарної співпраці між ІТ-відділами, бізнес-відділами та керівництвом.

Відсутність прозорості у вимірюванні вигод є ще однією перешкодою. Без чітких ключових показників ефективності (KPI) та критеріїв успіху неможливо ні виміряти прогрес, ні визначити покращення. Це призводить до зменшення підтримки з боку керівництва та, зрештою, до завершення проекту.

Проблеми дотримання вимог та управління

З набранням чинності Регламенту ЄС про штучний інтелект у серпні 2024 року вимоги до відповідності стали критичним фактором успіху. Компанії повинні забезпечити відповідність своїх програм штучного інтелекту нормативним вимогам, що створює додаткову складність та витрати.

Встановлення відповідних структур управління ШІ вимагає чітких обов'язків, стандартів та механізмів контролю. Багато компаній недооцінюють зусилля, необхідні для цих організаційних коригувань.

Етичні принципи та прозорість у прийнятті рішень щодо штучного інтелекту стають дедалі важливішими як для дотримання вимог, так і для прийняття ними співробітниками та клієнтами. Розвиток необхідних компетенцій та процесів вимагає часу та ресурсів.

Майбутні перспективи та тенденції

Розвиток німецького ринку штучного інтелекту

Німецький ринок штучного інтелекту переживає значне прискорення. Готовність компаній інвестувати постійно зростає: 82 відсотки планують збільшити свої бюджети на штучний інтелект протягом наступних дванадцяти місяців, понад половина – щонайменше на 40 відсотків.

Цей розвиток зумовлений зростаючим усвідомленням того, що штучний інтелект більше не є необов'язковим, а стає необхідною умовою для конкурентоспроможності. 51 відсоток компаній зараз вважають, що у компаній немає майбутнього без використання штучного інтелекту.

Технологічні розробки та нові сфери застосування

Мультимодальні системи штучного інтелекту, які можуть обробляти різні типи даних, такі як текст, зображення та аудіо, в поєднанні, знаходяться на межі прориву в широкому використанні. Ці технології відкривають нові сфери застосування та можуть значно покращити існуючі рішення.

Автоматизоване машинне навчання та платформи без кодування демократизують доступ до технологій штучного інтелекту. Навіть компанії без глибоких технічних знань можуть отримувати дедалі більше переваг від штучного інтелекту.

Інтеграція штучного інтелекту в процеси DevOps, відома як AIOps, трансформує спосіб управління ІТ-операціями. Прогнозуючи та автоматизуючи ІТ-процеси, компанії можуть підвищити ефективність та зменшити час простою.

Підходить для цього:

• Оптимізація бізнесу за допомогою штучного інтелекту: ІТ-дистриб'ютор з Південної Африки скорочує створення комерційних пропозицій до кількох кліків та секунд

Стратегічні рекомендації для компаній

Компанії повинні узгоджувати свою стратегію ШІ з довгостроковим створенням цінності, а не з короткостроковим підвищенням ефективності. Інвестування в якість даних та організаційні корективи часто важливіше, ніж вибір найкращих алгоритмів.

Розвиток внутрішніх навичок роботи зі штучним інтелектом залишається критично важливим, навіть під час використання керованих послуг. Компаніям необхідно розуміти, як працює штучний інтелект і які варіанти використання є релевантними для їхнього бізнесу.

Ітеративний підхід з невеликими, вимірюваними кроками зменшує ризики та забезпечує безперервне навчання. Пілотні проекти повинні бути розроблені з урахуванням масштабованості з самого початку.

Вибір правильних партнерів, чи то для керованих послуг, чи для консалтингу, часто визначає успіх чи невдачу. Компанії повинні шукати перевірений досвід та галузевий досвід.

Практичне впровадження та концепції вимірювання

Розробка структури рентабельності інвестицій у штучний інтелект

Структурована структура для вимірювання рентабельності інвестицій (ROI) починається з чіткого визначення бізнес-цілей та перетворення їх на вимірювані ключові показники ефективності (KPI). Це повинно включати як випереджаючі показники, що забезпечують ранні сигнали успіху чи невдачі, так і запізнілі показники, що вимірюють довгострокові наслідки.

Базові вимірювання перед впровадженням ШІ мають вирішальне значення для подальшої оцінки успіху. Без точного знання початкової ситуації покращення неможливо кількісно оцінити.

Регулярні перегляди та коригування концепції вимірювання є необхідними, оскільки як системи штучного інтелекту, так і бізнес-вимоги постійно розвиваються. Вимірювання рентабельності інвестицій (ROI) слід розглядати як ітеративний процес, а не як одноразову діяльність.

Стратегії впровадження для різних типів компаній

Малий та середній бізнес повинен починати з чітко визначених варіантів використання, які забезпечують швидкий успіх. Хмарні рішення або керовані сервіси можуть допомогти обмежити початкові інвестиції.

Великі компанії можуть запускати паралельні пілотні проекти в різних сферах, щоб визначити синергію та розробити передовий досвід. Створення центральної компетенції у сфері штучного інтелекту може пришвидшити масштабування в масштабах всієї компанії.

Незалежно від розміру компанії, залучення бізнес-відділів з самого початку є критично важливим. Проєкти штучного інтелекту не слід розглядати суто як ІТ-ініціативи, а радше як проєкти трансформації, орієнтовані на бізнес.

Штучний інтелект має потенціал фундаментально трансформувати німецькі компанії та створити нові конкурентні переваги. Однак успіх залежить не лише від обраної технології, а й від стратегічного підходу, впровадження в організації, а також постійного вимірювання та оптимізації. Керовані послуги штучного інтелекту можуть бути цінним варіантом, особливо для компаній, які хочуть швидко отримати вигоду від ШІ, не накопичуючи великої внутрішньої експертизи.

Рішення між власною розробкою та зовнішніми послугами слід приймати на основі конкретних бізнес-вимог, доступних ресурсів та стратегічних цілей. Важливішою за рішення щодо технології є послідовна зосередженість на вимірюваній бізнес-цінності та готовність постійно адаптуватися та вдосконалювати системи штучного інтелекту.

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital

зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn