Поточний стан використання ШІ в компаніях: Проблеми продуктивного впровадження ШІ

Між теорією та практикою: приховані слабкі сторони сучасних технологій штучного інтелекту

Штучний інтелект (ШІ) зазнав вражаючого розвитку за останні роки, продемонструвавши свої можливості в численних сферах застосування. Тим не менш, багато компаній стикаються з парадоксальною ситуацією: хоча системи ШІ можуть справлятися зі складними завданнями, вони часто зазнають невдачі у, здавалося б, простих завданнях. Ця невідповідність між теоретичним потенціалом та практичним впровадженням ставить важливі питання, які ми детальніше розглянемо в цій статті.

Пов'язано з цим:

• Інтеграція штучного інтелекту незалежної та міжджерельної платформи штучного інтелекту для всіх потреб бізнесу

Поточний стан використання штучного інтелекту в компаніях

У сучасному робочому світі все частіше працівники інтегрують інструменти штучного інтелекту, такі як ChatGPT, у свою повсякденну роботу. Це епізодичне використання зазвичай включає такі завдання, як пошук в Інтернеті, переклад тексту або написання невеликих розділів програмного коду. Особливо у великих компаніях створені внутрішні портали штучного інтелекту, які забезпечують юридично дотримання вимог та захисту даних щодо доступу до зовнішніх мовних моделей або полегшують доступ до внутрішніх знань компанії.

Поточні дослідження показують, що 35% великих німецьких компаній вже використовують технології штучного інтелекту, тоді як рівень впровадження значно нижчий серед малих та середніх підприємств (МСП) і становить близько 12%. Ці цифри ілюструють, що хоча ШІ все частіше проникає у світ бізнесу, він ще далекий від повсюдного впровадження. Особливо вражає той факт, що, незважаючи на зростаючу поширеність інструментів ШІ, кількість прикладів, коли ШІ фактично призвів до фундаментальних покращень бізнес-процесів, залишається напрочуд малою.

Типові застосування ШІ в компаніях

Поточне використання штучного інтелекту в компаніях зосереджено переважно на таких напрямках:

1. Обслуговування клієнтів: Автоматизований аналіз відгуків та чат-боти зі штучним інтелектом для швидшого та ефективнішого задоволення потреб клієнтів.
2. Створення тексту та зображень: інструменти штучного інтелекту для швидшого та економічно ефективнішого створення текстів, зображень та відео для маркетингу, розсилок та іншого контенту.
3. Зустрічі: програми, які записують, транскрибують та підсумовують відеодзвінки, а також допомагають у плануванні зустрічей.
4. Рекрутинг: Підвищення ефективності та економія часу в процесах рекрутингу завдяки попередньому відбору та аналізу заявок за допомогою штучного інтелекту.
5. Моніторинг: моніторинг процесів, раннє виявлення джерел помилок та нових тенденцій, а також підтримка в оцінці кампаній.

Незважаючи на ці різноманітні застосування, трансформаційний вплив штучного інтелекту на бізнес-процеси часто не виправдовує очікувань. Розбіжність між теоретичним потенціалом та практичним впровадженням вказує на фундаментальні проблеми, які виходять за рамки звичайних труднощів впровадження нових технологій.

Парадокс продуктивності штучного інтелекту

Цікаво, що дослідження показують, що інструменти штучного інтелекту, такі як ChatGPT, можуть підвищити продуктивність офісних працівників до 40%, особливо у створенні тексту та інших творчих завданнях. Незалежні оцінки підтверджують середнє зростання продуктивності на 18%. Ці цифри, здається, суперечать невеликій кількості успішних трансформацій ШІ в масштабах усієї компанії.

Цей парадокс можна частково пояснити тим фактом, що хоча вибіркове використання інструментів штучного інтелекту окремими співробітниками може підвищити їхню індивідуальну продуктивність, це не призводить автоматично до комплексної трансформації бізнес-процесів. Успішна інтеграція штучного інтелекту в бізнес-процеси вимагає більше, ніж просто надання інструментів – вона вимагає фундаментального переосмислення того, як організована та виконується робота.

Різниця між епізодичним використанням та справжньою трансформацією

Хоча вибіркове використання інструментів штучного інтелекту окремими співробітниками може призвести до підвищення ефективності на місцевому рівні, воно часто залишається ізольованим і не призводить до системної трансформації бізнес-процесів. Справжня трансформація штучного інтелекту, з іншого боку, передбачає стратегічну інтеграцію штучного інтелекту в основні процеси компанії та призводить до фундаментальних змін у методах роботи та бізнес-моделях.

Згідно з дослідженням Інституту бізнес-цінності IBM, компанії, які інтегрують штучний інтелект у свій процес трансформації, часто досягають більшого успіху, ніж їхні конкуренти. Однак така трансформація вимагає більше, ніж просто впровадження нових технологій – вона вимагає зміни корпоративних стратегій та культури. Ці глибокі зміни ставлять перед багатьма компаніями значні виклики, які виходять за рамки суто технічних аспектів.

Основні перешкоди для впровадження штучного інтелекту

Причини невдачі або затримки впровадження проектів штучного інтелекту в компаніях численні та складні. Найбільш суттєві перешкоди детальніше розглянуті нижче:

1. Якість та доступність даних

Однією з найбільших проблем у впровадженні штучного інтелекту є якість та доступність даних. Системи штучного інтелекту настільки ж хороші, наскільки хороші дані, на яких вони навчаються. Багато компаній стикаються з проблемами неструктурованих або несправних даних, що може суттєво знизити ефективність застосувань штучного інтелекту.

Нещодавнє дослідження показує, що 42% компаній повідомляють, що понад половина їхніх проектів ШІ були затримані або не змогли досягти очікуваних результатів через проблеми з доступністю даних. Серед компаній, де менше половини їхніх даних централізовано, цей показник зростає до 68%, причому 68% повідомляють про втрати доходів через невдалі або затримані проекти ШІ.

До викликів у сфері якості даних належать:

• Дані в ізоляціях різних відділів
• Невідповідні формати даних
• Брак історичних даних для навчання ШІ
• Проблеми конфіденційності та безпеки даних, що обмежують доступ до даних

2. Дефіцит кваліфікованих спеціалістів

Формування компетентної команди з обробки даних є значною перешкодою для багатьох компаній. Ринок технологій штучного інтелекту все ще перебуває на ранній стадії розвитку, а попит на експертів зі штучного інтелекту різко зріс за останні роки, тоді як кількість доступних фахівців не встигає за цим зростанням.

Згідно зі звітом LinkedIn, попит на експертів зі штучного інтелекту зріс на 74% за останні чотири роки. Малі та середні підприємства (МСП) зокрема мають труднощі з пошуком та фінансуванням необхідних експертів. Лише 25% керівників у Німеччині відчувають себе добре підготовленими до ШІ, тоді як середній світовий показник становить лише 8%.

Щоб вирішити цю проблему дефіциту кваліфікованих кадрів, компанії повинні:

• Інвестування в навчання своїх існуючих співробітників
• Зверніться до зовнішніх експертів
• Створити культуру обміну знаннями

3. Інтеграція з існуючими системами

Інтеграція рішень штучного інтелекту в існуючі ІТ-інфраструктури ставить перед багатьма компаніями значні труднощі. Зокрема, старі системи, які не були розроблені для інтеграції штучного інтелекту, можуть призвести до значних проблем. Ці труднощі включають:

• Застаріла інфраструктура, яка не може відповідати вимогам сучасного штучного інтелекту
• Відсутність стандартизованих інтерфейсів для безперебійного з'єднання
• Несумісні системи зберігання даних
• Високі витрати, пов'язані з модернізацією інфраструктури

Згідно з опитуванням, 67% компаній, які централізовано керують своїми даними, витрачають понад 80% своїх технічних ресурсів виключно на обслуговування каналів передачі даних. Таке високе навантаження на завдання обслуговування перешкоджає розробці та впровадженню інноваційних рішень на основі штучного інтелекту.

4. Нечіткі цілі та очікування

Поширеною помилкою в проектах штучного інтелекту є відсутність чітких та вимірюваних цілей. Компанії часто запускають ініціативи у сфері штучного інтелекту без чіткого визначення того, чого вони хочуть досягти. Це призводить до нереалістичних очікувань і, зрештою, до розчарування, коли штучний інтелект не дає бажаних результатів.

Постановка чітких, реалістичних та вимірюваних цілей має вирішальне значення для успіху проектів штучного інтелекту. Компанії повинні запитати себе:

• Яку конкретну проблему має вирішити ШІ?
• Як можна виміряти успіх?
• Які ресурси потрібні для впровадження?
• Які терміни є реальними?

5. Прийняття та культурні зміни

Впровадження технологій штучного інтелекту може викликати побоювання серед працівників щодо втрати робочих місць або збільшення робочого навантаження. Тому ефективне управління змінами має вирішальне значення для сприяння прийняттю та забезпечення успішної трансформації.

Підтримка з боку вищого керівництва відіграє вирішальну роль. Без відданості керівної команди буде важко забезпечити необхідні ресурси та впровадити необхідні організаційні зміни. Навчання та розвиток співробітників також є важливими для забезпечення успіху трансформації штучного інтелекту.

Закупівлі B2B: Ланцюжки поставок, торгівля, торговельні майданчики та постачання на основі штучного інтелекту з ACCIO.com - Зображення: Xpert.Digital

Більше інформації тут:

• Знаходьте продукти та отримуйте аналітику B2B за допомогою штучного інтелекту / Консалтинг та підтримка

Історії успіху: Коли штучний інтелект трансформує бізнес-процеси

Незважаючи на численні виклики, деякі компанії успішно використовують штучний інтелект для трансформації своїх бізнес-процесів. Ці історії успіху демонструють, що за умови правильної стратегії та впровадження штучний інтелект справді може призвести до фундаментальних покращень.

Siemens: Прогнозне обслуговування у виробництві

Siemens використовує штучний інтелект для впровадження прогнозного обслуговування у своїх виробничих процесах. Аналізуючи великі обсяги даних з машин і систем, Siemens може виявляти потенційні збої на ранній стадії та проактивно планувати заходи з технічного обслуговування. Це мінімізує час простою та підвищує продуктивність. Системи штучного інтелекту Siemens постійно навчаються, що з часом ще більше підвищує точність прогнозів.

JP Morgan: Виявлення шахрайства у фінансовому секторі

JP Morgan використовує штучний інтелект для виявлення схем шахрайства у фінансових транзакціях. Штучний інтелект аналізує величезні обсяги даних про транзакції в режимі реального часу та виявляє підозрілу активність, яка може свідчити про шахрайство. Ця технологія допомогла JP Morgan підвищити безпеку своїх фінансових послуг та зменшити фінансові втрати. Системи на базі штучного інтелекту здатні адаптуватися до нових схем шахрайства, постійно підвищуючи ефективність та точність виявлення шахрайства.

Beiersdorf: Інновації зі штучним інтелектом у догляді за шкірою

Команда з управління інноваціями компанії Beiersdorf, що спеціалізується на догляді за шкірою, сприяє використанню передових інструментів штучного інтелекту. Компанія взяла на себе провідну роль між ІТ-відділами та спеціалізованими відділами для ефективного впровадження технологій штучного інтелекту. У 2019 році гамбурзька корпорація представила інтелектуального чат-бота, який пізніше був доповнений внутрішнім екземпляром ChatGPT. Мета цих генеративних систем штучного інтелекту — покращити, а не замінити сильні сторони співробітників.

Ці історії успіху демонструють, що ШІ справді має потенціал для фундаментального покращення бізнес-процесів. Однак такі успіхи вимагають добре продуманої стратегії, достатніх ресурсів та глибокого розуміння як технологічних, так і організаційних аспектів впровадження ШІ.

Рішення для успішної трансформації штучного інтелекту

Щоб подолати труднощі впровадження штучного інтелекту та досягти успішної трансформації, компанії можуть використовувати різні стратегії:

1. Чітко планування та чіткі цілі

Ретельне планування є основою успішних проектів зі штучним інтелектом. Воно починається з чіткого визначення цілей: чого саме має бути досягнуто за допомогою рішення на основі штучного інтелекту? Це вимагає комплексного аналізу поточної технологічної інфраструктури та процесів у компанії. Найголовніше, що це також включає вибір відповідних джерел даних та забезпечення їх якості.

Процес планування має бути ітеративним, з регулярними переглядами та коригуваннями, щоб забезпечити гнучкість у реагуванні на зміни. Компанії повинні спочатку зосередитися на менших, чітко визначених проектах, які забезпечують швидкі перемоги та можуть слугувати основою для ширших трансформацій.

2. Гнучкі методи впровадження штучного інтелекту

Гнучкі методи, добре відомі з розробки програмного забезпечення, також пропонують переваги у впровадженні проектів штучного інтелекту. Завдяки ітеративним процесам розробки та регулярному зворотному зв'язку, команди проектів можуть швидко реагувати на нові вимоги та ідеї. Scrum та Kanban є прикладами гнучких підходів, які завдяки коротким циклам розробки та спринтам забезпечують цілеспрямований, але гнучкий спосіб роботи.

Такий підхід особливо важливий для проектів штучного інтелекту, оскільки вони часто пов'язані з невизначеностями та зміною вимог. Регулярні огляди та коригування дозволяють компаніям забезпечити, щоб їхні проекти зі штучного інтелекту не збилися з курсу та досягли бажаних результатів.

3. Ефективне управління змінами

Впровадження штучного інтелекту призводить до глибоких змін у робочих процесах та організаційних структурах. Тому надійне управління змінами є важливим для зменшення опору та підвищення сприйняття змін співробітниками. Важливо залучати всіх зацікавлених сторін на ранній стадії та прозоро повідомляти про цілі та переваги проектів ШІ.

Навчання та професійний розвиток відіграють вирішальну роль у підготовці співробітників до роботи зі штучним інтелектом та зменшенні тривожності. Активно залучаючи співробітників до процесу трансформації, компанії можуть не лише зменшити опір, але й отримати цінні відгуки та ідеї для оптимізації рішень на основі штучного інтелекту.

4. Розвиток навичок роботи зі штучним інтелектом

Щоб вирішити проблему нестачі кваліфікованих спеціалістів, компанії повинні інвестувати у розвиток внутрішньої експертизи у сфері штучного інтелекту. Цього можна досягти за допомогою різних заходів:

• Навчання існуючих співробітників навичкам, пов'язаним зі штучним інтелектом
• Найм експертів зі штучного інтелекту на ключові посади
• Співпраця із зовнішніми консультантами та постачальниками послуг
• Партнерство з університетами та дослідницькими установами

Створення міждисциплінарної команди, яка поєднує як технічну експертизу, так і галузеві знання, має вирішальне значення для успіху проектів штучного інтелекту. Поєднуючи різні точки зору, компанії можуть гарантувати, що їхні рішення зі штучного інтелекту є як технічно обґрунтованими, так і бізнес-релевантними.

5. Покращення інфраструктури даних

Оскільки якість та доступність даних є ключовими викликами у впровадженні штучного інтелекту, компаніям слід інвестувати в покращення своєї інфраструктури даних. Це включає:

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

Надійна інфраструктура даних формує основу для успішних проектів штучного інтелекту та дозволяє компаніям повною мірою використовувати потенціал своїх даних. Інвестуючи в управління даними та їхнє управління, компанії можуть гарантувати, що їхні системи штучного інтелекту базуються на високоякісних та релевантних даних.

Пов'язано з цим:

• Незалежні платформи штучного інтелекту як стратегічна альтернатива для європейських компаній

Майбутнє штучного інтелекту в бізнесі

Трансформація штучного інтелекту продовжуватиме прискорюватися в найближчі роки, стаючи невід'ємною частиною повсякденного життя та роботи. Нові технології розмиють межі між цифровим та фізичним світами, пропонуючи інноваційні способи ефективнішого зв'язку, творення та співпраці.

Персоналізовані помічники зі штучним інтелектом

Те, що починалося з простих інструментів, таких як ChatGPT, тепер перетворюється на щось набагато потужніше: персоналізовані агенти штучного інтелекту стають революційними. Ці помічники на основі штучного інтелекту будуть дедалі більше адаптовані до індивідуальних потреб, кардинально змінюючи те, як люди керують своїм повсякденним та робочим життям.

Від особистих помічників, які допомагають співробітникам керувати своїм часом, до індивідуальної аналітики на основі штучного інтелекту, ці персоналізовані агенти дозволять користувачам надавати власні дані та надаватимуть їм аналітичні матеріали й функції, які раніше були доступні лише великим компаніям зі значними фінансовими ресурсами.

Інтеграція штучного інтелекту в бізнес-процеси

Інтеграція штучного інтелекту в бізнес-процеси стане ще більш безшовною та комплексною в майбутньому. Завдяки поєднанню штучного інтелекту з існуючими моделями бізнес-процесів, впровадження технологій штучного інтелекту в компаніях буде простішим, ніж будь-коли раніше. Технології штучного інтелекту інтегруються безпосередньо через графічне моделювання BPMN, що дозволяє інтелектуально пов'язувати бізнес-дані з бізнес-процесами.

Ця інтеграція дозволяє автоматизувати рутинні завдання та оптимізувати бізнес-процеси, що призводить до підвищення ефективності та продуктивності. Компанії, які інвестують у цю інтеграцію на ранній стадії, отримають стратегічну перевагу над конкурентами.

Конкурентна перевага завдяки штучному інтелекту

Зі зростанням поширеності штучного інтелекту компанії все частіше поділятимуться на дві категорії: ті, які ефективно використовують штучний інтелект, і ті, які відстають. Компанії, які інвестують на ранніх етапах у навчання та відповідну інфраструктуру, отримують стратегічну перевагу та можуть перевірити на практиці, що працює, а що ні.

Інтеграція ChatGPT та інших інструментів штучного інтелекту в компанії зрештою визначатиме їхню конкурентоспроможність. Ті, хто чинить опір новим технологіям, не зможуть перемогти своїх конкурентів, принаймні в довгостроковій перспективі – урок, який вже засвоєно під час процесу цифровізації.

Новий спосіб мислення для рішень на основі штучного інтелекту

Проблеми продуктивного впровадження штучного інтелекту в компаніях різноманітні та складні. Вони варіюються від технічних перешкод, таких як якість даних та інтеграція з існуючими системами, до браку кваліфікованих спеціалістів та організаційних аспектів, таких як нечіткі цілі та опір серед працівників.

Одноманітність, з якою компанії зазнають невдачі у справжній трансформації штучного інтелекту, вказує на глибшу проблему. Йдеться не лише про впровадження нових технологій, а й про фундаментальне переосмислення того, як ми проектуємо та впроваджуємо ІТ-рішення.

Успішні трансформації штучного інтелекту вимагають цілісного підходу, який однаково враховує технологічні, організаційні та культурні аспекти. Компанії повинні переосмислити свої бізнес-процеси та розглядати штучний інтелект не як ізольований інструмент, а як невід'ємну частину своєї стратегії.

Майбутнє належить компаніям, які безперешкодно інтегрують штучний інтелект у свої бізнес-процеси та створюють культуру постійних інновацій та адаптації. Завдяки чітким цілям, гнучким методологіям, ефективному управлінню змінами, розвитку експертизи в галузі штучного інтелекту та надійній інфраструктурі даних, компанії можуть подолати труднощі впровадження штучного інтелекту та розкрити весь потенціал цієї трансформаційної технології.

Продуктивне впровадження штучного інтелекту вимагає нового способу мислення – відходу від ізольованих технологічних проектів до цілісної трансформації, яка однаково враховує людей, процеси та технології. Тільки таким чином компанії можуть подолати розрив між теоретичним потенціалом та практичним впровадженням штучного інтелекту та досягти реальних конкурентних переваг.

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація стратегії ШІ

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer

Konrad Wolfenstein

Я буду радий служити вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965 .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

Xpert.Digital – це галузевий центр, що спеціалізується на цифровізації, машинобудуванні, логістиці/інтралогістиці та фотоелектричній енергетиці.

Завдяки нашому комплексному рішенню для розвитку бізнесу на 360° ми підтримуємо відомі компанії, починаючи від нового бізнесу і закінчуючи післяпродажним обслуговуванням.

Ринкова аналітика, маркетинг, автоматизація маркетингу, розробка контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні мережі та підтримка лідів – це частина наших цифрових інструментів.

Більше інформації можна знайти за адресами: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus