Прийняття рішень та процеси прийняття рішень щодо ШІ в компаніях: від стратегічного імпульсу до практичного впровадження

Більше, ніж просто інструмент: чому вибір штучного інтелекту змінить весь ваш бізнес

Ажіотаж навколо штучного інтелекту залишається незмінним, а в залах рад директорів німецьких компаній панує менталітет золотої лихоманки. Багато хто розглядає впровадження ШІ як швидке оперативне рішення – просто черговий програмний інструмент, що обіцяє ефективність. Але це припущення є дорогою помилкою та головною причиною, чому шокуючі 80 відсотків усіх проектів ШІ зазнають невдачі. Реальність така: рішення про стратегічну інтеграцію ШІ в компанію – це не спринт, а марафон, який займає від шести до дев'яти місяців, перш ніж буде написаний перший рядок коду.

Причина такої складності полягає не в технології, а в процесі. На відміну від звичайного програмного забезпечення, ШІ вимагає фундаментальної реорганізації корпоративної стратегії, структур управління та оцінки ризиків. З моменту прориву ChatGPT та набрання чинності Закону ЄС про ШІ, експерименти без зобов'язань більше не є варіантом. Кожна ініціатива у сфері ШІ сьогодні має бути вбудована в сувору правову, етичну та фінансову базу.

Ця стаття — ваш путівник у цьому вимогливому, але водночас надзвичайно важливому процесі. Вона розбиває складний шлях від початкових стратегічних міркувань до рішення, готового до впровадження, на сім конкретних, зрозумілих фаз. Використовуючи практичні приклади, аналіз витрат та найпоширеніші пастки, ви дізнаєтеся, чому справжня робота починається задовго до технічного впровадження та як прокласти курс для успішної трансформації ШІ — зі стратегічним передбаченням, а не сліпим активізмом.

Стратегічна дилема: Чому рішення щодо ШІ займають більше часу, ніж вважають компанії

Рішення про впровадження штучного інтелекту в компанію часто сприймається як швидкий операційний вибір. Реальність значно складніша. Процес прийняття рішень щодо впровадження ШІ — це не одноразовий момент, а скоріше вкладена послідовність стратегічних, операційних, організаційних та технічних оцінок, яка триває від шести до дев'яти місяців, перш ніж розпочнеться перший етап впровадження. У той час як компанії в інших технологічних сферах можуть працювати з усталеними матрицями рішень, прийняття рішень на основі ШІ принципово відрізняється: воно вимагає не лише оцінки технічних параметрів, але й переосмислення структур управління, стратегій управління змінами та оцінки ризиків, які часто ще не інституціоналізовані в такій формі в організаціях.

Трагедія для багатьох компаній полягає в недооцінці ними важливості цього рішення. Штучний інтелект часто ототожнюють з іншими програмними реалізаціями в управлінських дискусіях, хоча його складність у багато разів більша. Це призводить до недофінансування проектів, оптимістичних оцінок часу та, зрештою, сумнозвісних провалів, задокументованих у літературі: сучасні дослідження показують, що 80 відсотків усіх проектів ШІ зазнають невдачі. Значна частина цих невдач має не технічний, а радше процедурний характер. Вони виникають через те, що процес прийняття рішень не був достатньо чітко структурований.

Історичний розвиток: від утопії до прагматичного управління

Щоб зрозуміти сучасний процес прийняття рішень, необхідно дослідити події, які до нього призвели. Перша хвиля впровадження штучного інтелекту в компаніях характеризувалася ейфорією та технологічним оптимізмом. У 2010-х роках ШІ досліджували переважно великі технологічні компанії та добре капіталізовані стартапи. Традиційні компанії спочатку ставилися до цього скептично, а пізніше вагалися. Рішення на той час були простими: залучалися зовнішні консультанти, тестувалися академічні моделі, і якщо щось не працювало, проєкт тихо закривали.

Цей період без зобов'язань щодо розвитку раптово закінчився з публікацією ChatGPT у листопаді 2022 року. Раптом ШІ перестав бути абстрактним і науковим, а став відчутним і повсюдним. Це призвело до масового прискорення проявів зацікавленості з боку рад директорів корпорацій. Друга хвиля, яку ми зараз переживаємо, характеризується регуляторним тиском, конкурентним тиском і визнанням стратегічної важливості ШІ. Закон ЄС про ШІ, який набув чинності у серпні 2025 року, а також аналогічні регуляторні рамки в інших країнах, фундаментально структурували процес прийняття рішень. Компанії більше не можуть експериментувати без зобов'язань; кожна ініціатива щодо ШІ повинна бути вбудована в правову та етичну базу.

Третім виміром цього розвитку є професіоналізація. Gartner повідомляє, що 75 відсотків компаній використовуватимуть ШІ до кінця 2025 року. Це свідчить про масове впровадження. З цим широким впровадженням, звичайно, приходять стандарти, передові практики та системи управління, які раніше були непотрібними. Компанії, що впроваджують ШІ сьогодні, можуть спиратися на усталений корпус знань та досвіду, що робить прийняття рішень більш структурованим, але також складнішим. Процес прийняття рішень сьогодні не швидший, але більш ретельний та краще задокументований. Це центральний розвиток, який визначає сучасний процес прийняття рішень щодо ШІ.

Основна механіка процесу прийняття рішень

Процес прийняття рішень щодо штучного інтелекту в компаніях не відповідає універсальній схемі, а радше усталеним моделям, що виникають у більш зрілих організаціях. Однак ці процеси можна розбити на конкретні фази, кожна з яких має свої критерії, зацікавлені сторони та критичні точки.

Перший етап – це стратегічна оцінка або етап оцінювання, який триває від двох до чотирьох тижнів.

На цьому етапі перше питання, на яке потрібно відповісти: Який стан нашої компанії у сфері ШІ? Це робиться за допомогою структурованого аналізу зрілості ШІ, в якому беруть участь керівники різних відділів – від ІТ та фінансів до розвитку бізнесу. Мета полягає в тому, щоб охопити не лише технічну готовність, а й організаційну зрілість. Компанії, які на цьому етапі стають стурбованими та хочуть швидко перейти до наступного етапу, роблять фундаментальну помилку. Етап оцінювання є основою, на якій базуються всі наступні рішення.

Другий етап – це розробка стратегії та цілей, яка триває від чотирьох до восьми тижнів.

Саме тут компанія визначає, яким має бути ШІ для її бізнесу. Це не головним чином технічне питання, а бізнес-питання. Приклади питань включають: чи має ШІ насамперед забезпечувати підвищення ефективності чи створювати нові бізнес-моделі? Чи має він бути інтегрований у існуючі процеси чи створювати окремі відділи? Які галузі чи функціональні області мають найбільший потенціал? Це стратегічне уточнення вимагає інтенсивних обговорень на рівні ради директорів. Багато компаній недооцінюють час, який займає цей етап, оскільки відкидають його як суху риторику. Це не так. Чіткість бачення компанії щодо ШІ визначає всі наступні рішення. Компанії без чіткої стратегії зрештою отримують проекти ШІ, які не мають відчутної бізнес-цінності.

Третій етап — це визначення варіантів використання та визначення пріоритетів, що триває від шести до дванадцяти тижнів.

Це операціоналізована версія стратегічної фази. Тут визначаються конкретні, орієнтовані на бізнес-результати варіанти використання. Компанія збирає ідеї з різних відділів: Як саме ШІ може вам допомогти? Ця колекція навмисно неструктурована. Далі йде систематичне визначення пріоритетів на основі матриці оцінки, яка враховує такі фактори, як бізнес-потенціал, технічна доцільність, зрілість даних та потенціал ризику. Процес визначення пріоритетів є найважливішим моментом на цій фазі, оскільки він об'єднує оптимістичні бізнес-відділи та реалістичні технічні відділи. Управління цими суперечностями та визначення обґрунтованого пріоритету – це управлінська, а не технічна навичка. Компанії, які обирають свої десять найкращих варіантів використання шляхом простого голосування, пізніше витрачатимуть час на невигідні проекти.

Четвертий етап – це оцінка ризиків та відповідності, яка триває від чотирьох до восьми тижнів.

Це етап, який практично ігнорувався під час першої хвилі впровадження ШІ (до 2023 року), але зараз є вирішальним. На цьому етапі оцінюється: Які регуляторні вимоги впливають на заплановані застосування ШІ? Які дані потрібні та яка їхня юридична допустимість? Які етичні питання виникають? Які ризики відповідальності та дотримання вимог виникають? В ідеалі цей етап проводиться командою, до складу якої входять юристи, фахівці з дотримання вимог, співробітники із захисту даних та технічні експерти. Це не є необов'язковим. Компанії, які пропускають цей етап або проводять його поверхово, створять собі величезні проблеми пізніше.

П'ятий етап – це фінансове планування та розробка бізнес-кейсу, що триває від чотирьох до шести тижнів.

Тут зібрані конкретні показники інвестицій. Витрати на впровадження ШІ суттєво варіюються залежно від обсягу проекту. Рішення ШІ для самостійного обслуговування можуть починатися від 4000 до 25 000 євро на місяць. Розробки на замовлення коливаються від 15 000 до 32 000 євро за прототип і можуть сягати 50 000–100 000 євро і більше. Витрати на інфраструктуру, які можуть коливатися від 500 до 15 000 євро на місяць залежно від хмарного рішення, є додатковим фактором. Крім того, є приховані витрати: навчання співробітників (від 300 до 4000 євро на особу), управління змінами, підготовка даних (яка може становити від 60 до 80 відсотків бюджету проекту) та постійна оптимізація. Корпоративні проекти ШІ в середніх та великих компаніях можуть починатися з бюджету в 250 000 євро. Розробка бізнес-кейсу тут має вирішальне значення. Компанії повинні не лише продемонструвати інвестиції, але й очікувану віддачу. Консервативна рентабельність інвестицій у впровадження ШІ становить 214 відсотків протягом п'яти років; Оптимістичні оцінки можуть сягати 761 відсотка. Цей діапазон підкреслює необхідність реалістичних припущень.

Шостий етап – це організаційна підготовка та структура управління, яка триває від чотирьох до восьми тижнів.

Це фаза, яка часто протікає паралельно з іншими, але заслуговує на окремий статус. Тут визначено такі питання: Хто приймає рішення щодо проектів зі штучним інтелектом? Яка структура управління потрібна? Чи потрібен директор зі штучного інтелекту? Як штучний інтелект буде інтегровано в існуючі ієрархії прийняття рішень? Великі компанії з більш складними вимогами до управління створюють Раду з управління штучним інтелектом, що складається з представників бізнес-підрозділів, ІТ, комплаєнсу, HR та фінансів. Менші компанії можуть вирішувати це питання більш неформально, але все одно повинні встановити чіткі межі відповідальності. Ця фаза є критично важливою, оскільки вона надає ініціативі зі штучним інтелектом легітимності та структури. Компанії без чіткого управління пізніше зазнають невдачі через конкуруючі ініціативи або відсутність підзвітності в процесі прийняття рішень.

Сьомий етап – це мобілізація зацікавлених сторін та підготовка до управління змінами, яка триває від чотирьох до десяти тижнів.

Ця фаза передбачає опір та готує організацію до нього. Класичний процес управління змінами для ШІ дотримується перевіреної структури: протягом перших двох-трьох місяців підвищується обізнаність. Працівників інформують, що ШІ приходить не як загроза їхній роботі, а як інструмент для розширення їхніх можливостей. Протягом наступних трьох-шести місяців сприяється дух експериментування. Демонструються швидкі перемоги. Формуються пілотні групи волонтерів. Наступні шість-дванадцять місяців присвячені масштабуванню. Документуються найкращі практики, а навчання інституціоналізується. Залучення зацікавлених сторін має вирішальне значення: 78 відсотків керівників розглядають рішення, що підтримуються ШІ, як стратегічну перевагу, але це не відбувається автоматично. Це переконання потрібно завоювати. Компанії, які пропускають цю фазу, не лише створюють опір впровадженню, але й довгострокові культурні проблеми.

Лише після цих семи фаз, які разом тривають від шести до дев'яти місяців, компанія зможе запускати конкретні пілотні проекти. Це критичний момент, який багато осіб, що приймають рішення, неправильно розуміють. Вони вважають, що рішення про впровадження штучного інтелекту є відправною точкою для практичної роботи. Насправді, саме рішення – це процес, що триває від шести до дев'яти місяців, і лише після цього починається впровадження.

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації

Статус-кво: Прийняття рішень як корпоративна реальність

Поточний стан прийняття рішень на основі штучного інтелекту являє собою вражаючу картину. З одного боку, існує термінова потреба в регулюванні. Оскільки Закон ЄС про штучний інтелект стає обов'язковою рамковою базою, європейські компанії повинні впроваджувати використання штучного інтелекту в документовану систему управління. Це робить прийняття рішень необхідністю дотримання вимог, а не лише стратегічним варіантом. 77 відсотків організацій вже активно впроваджують програми управління на основі штучного інтелекту. Це не є необов'язковим, а є мейнстрімним. Таке широке впровадження означає, що компанії можуть спиратися на усталені моделі. Ринок інструментів управління та консалтингу на основі штучного інтелекту зростає на 36,7 відсотка щорічно і досягне обсягу в 29,6 мільярда доларів до 2033 року. Це означає, що прийняття рішень сьогодні є більш професійним, ніж будь-коли раніше.

З іншого боку, рішення є більш реальними та орієнтованими на зацікавлені сторони, ніж раніше. 47 відсотків організацій називають управління штучним інтелектом стратегічним пріоритетом. Це означає, що рішення приймаються не в ІТ-відділах, а на рівні ради директорів. Це підвищує ретельність процесу, оскільки ради директорів зазвичай мають більш формальні процеси прийняття рішень, ніж ІТ-менеджери. Хоча це загалом позитивно, це також призводить до значних затримок у впровадженні.

Практична реальність також демонструє фрагментований ландшафт. Компанії, які успішно впроваджують штучний інтелект, дотримуються структурованої чотирифазної моделі: дослідження (два-три місяці), стандартизація (два-чотири місяці), інтеграція (шість-дванадцять місяців) і, нарешті, трансформація. Ці фази не є необов'язковими чи швидкими для виконання, а є фундаментальними етапами. Компанії, які пропускають або перевантажують ці фази, систематично зазнають невдачі.

Ще одним аспектом статус-кво є реальність витрат. Витрати на дотримання вимог для проектів впровадження штучного інтелекту становлять у середньому 344 000 євро, тоді як витрати на дослідження та розробки – близько 150 000 євро. Це означає збільшення витрат на управління на 229% порівняно з розробкою. Це пояснює, чому прийняття рішень займає так багато часу: саме рішення стало дорогим.

З практики: Два тематичні дослідження реального процесу прийняття рішень

Перше тематичне дослідження стосується середньої за розміром берлінської компанії електронної комерції з приблизно 500 співробітниками.

Компанія усвідомила, що її логістичні процеси потребують оптимізації. Традиційний підхід полягав би у впровадженні нового програмного забезпечення. Натомість була запланована ініціатива зі штучним інтелектом. Процес прийняття рішень тривав вісім місяців. На етапі оцінки було складено карту існуючих логістичних процесів, оцінено якість даних та оцінено існуючі ІТ-системи. Виявилося, що якість даних була значно гіршою, ніж очікувалося. На етапі стратегії було визначено, що ШІ слід використовувати в першу чергу для оптимізації планування маршрутів доставки. На етапі варіантів використання було визначено сімнадцять варіантів використання, які були розподілені за пріоритетами на чотири: оптимізація маршрутів, прогнозування запасів, автоматизація обслуговування клієнтів та виявлення шахрайства. На етапі оцінки ризиків було встановлено, що більшість варіантів використання не є проблематичними з точки зору регулювання, але обробка даних клієнтів для виявлення шахрайства мала бути задокументована відповідно до GDPR. На етапі фінансування було визначено початковий бюджет у розмірі 150 000 євро на дванадцять місяців. Було створено спеціальну робочу групу зі штучного інтелекту. Через вісім місяців було запущено пілотний проект з оптимізації маршрутів. Після шести місяців пілотної роботи (загалом 14 місяців після початкового рішення) результати стали помітними: середнє скорочення термінів доставки на 18 відсотків та скорочення логістичних витрат на 12 відсотків. Ці успіхи призвели до розширення проекту на інші варіанти використання.

Другий тематичний аналіз стосується багатонаціональної корпоративної холдингової компанії RSBG SE з понад 80 дочірніми компаніями.

Рішення про впровадження ШІ в усій компанії зайняло дев'ять місяців. Критичною відмінністю порівняно з меншими організаціями була необхідність забезпечення узгодженості в рамках високодецентралізованої структури. На етапі оцінювання оцінювалася зрілість ШІ кожної дочірньої компанії окремо. Стало зрозуміло, що рівні зрілості суттєво відрізнялися. Хоча деякі компанії вже експериментували зі ШІ, інші були абсолютно недосвідченими. На етапі стратегії було вирішено, що ШІ слід використовувати в першу чергу для підвищення ефективності адміністративних процесів – додаток з міжфункціональною релевантністю. Варіанти використання збиралися децентралізовано з централізованою координацією. Було подано вісімдесят окремих ідей для застосування. Вони були розділені на швидкі перемоги (вирішувані протягом одного-трьох місяців) та стратегічні проекти (від шести до дванадцяти місяців). На етапі ризику центральною проблемою було те, що вимоги до відповідності відрізнялися в різних країнах. Було розроблено мінімалістичну структуру управління, використовуючи вимоги ЄС як базову. Було обрано централізовану платформу ШІ. Після дев'яти місяців прийняття рішень розпочався процес масштабування. Протягом трьох місяців 60 відсотків компаній були активними на платформі. Було визначено понад 80 варіантів використання та розпочато роботу над їх впровадженням. Протягом року ШІ економив понад 400 годин на місяць. Це приклад успішного масштабованого прийняття рішень.

Проблеми та суперечки: де рішення зазнають невдачі

Центральним недоліком у прийнятті рішень щодо ШІ є нечіткі цілі. Багато компаній вирішують впроваджувати ШІ, не визначивши чітко, чого вони хочуть досягти. Вони впроваджують ШІ, тому що він модний, а не тому, що він вирішує бізнес-проблеми. Це призводить до проектів без відчутної користі. Емпіричні дані показують, що 80 відсотків усіх проектів ШІ зазнають невдачі, і значна частина цих невдач є процедурними, а не технічними. Вони виникають через рішення, прийняті без чіткої бізнес-мети.

Другою ключовою помилкою є недооцінка якості та підготовки даних. Багато компаній вважають, що системи штучного інтелекту можуть працювати з будь-якими даними. Реальність набагато критичніша. Зазвичай від 60 до 80 відсотків бюджету проекту зі штучного інтелекту витрачається на підготовку та очищення даних. Компанії, які не передбачають цього, стикаються з величезним перевитратою бюджету та затримками. Тому рішення про впровадження штучного інтелекту завжди повинно включати аудит якості даних.

Третя ключова помилка — це недооцінка опору змінам та необхідності культурних змін. Багато компаній вважають, що якщо технічне рішення хороше, працівники автоматично його приймуть. Це психологічно наївно. Люди бояться, що штучний інтелект загрожує їхній роботі, що їхній досвід застаріє, а машинні рішення позбавлять їх контролю. Гарна програма управління змінами не є необов'язковою, а необхідною для успіху. Компанії, які недооцінюють це, створюють технічні рішення, які на практиці не працюють, оскільки працівники їх не використовують.

Четверта помилка — це неадекватне управління проектами та планування ресурсів. Проекти штучного інтелекту є складними. Вони вимагають одночасно технічної експертизи, знань предметної області та управління проектами. Багато компаній недооцінюють необхідний час та ресурси. Вони призначають проекти штучного інтелекту як підробітки співробітникам, які вже працюють на повну потужність. Це призводить до затримки термінів та неоптимальних результатів. Тому рішення про впровадження штучного інтелекту завжди має супроводжуватися плануванням ресурсів, яке передбачає реалістичні можливості.

П'ятою критичною помилкою є відсутність вимірювання успіху та постійної оптимізації. Компанії часто не можуть чітко визначити, що означає успіх. Вони запускають проекти штучного інтелекту без чітких ключових показників ефективності (KPI). Це призводить до ситуації, коли після завершення проекту неясно, чи був він успішним, чи ні. Гарне прийняття рішень щодо штучного інтелекту визначає вимірювані показники успіху: економію часу, скорочення витрат, покращення якості та підвищення задоволеності клієнтів. Без цих визначень проект стає політичним, а не емпіричним питанням.

Зрештою, є питання управління та дотримання вимог. Закон ЄС про штучний інтелект робить ці питання обов'язковими. Компанії, які впроваджують штучний інтелект без оцінки своїх вимог до відповідності, створять собі величезні проблеми пізніше. Особливо в регульованих секторах (фінансові послуги, охорона здоров'я, страхування), етап дотримання вимог не є необов'язковим. Це також пояснює, чому процес прийняття рішень триває довше, ніж очікують багато компаній: він має бути виправданим з точки зору регулювання.

Майбутнє прийняття рішень за допомогою штучного інтелекту: тенденції та потенційні зриви

Майбутнє прийняття рішень за допомогою штучного інтелекту в компаніях буде сформовано кількома важливими тенденціями.

Перша тенденція — це перехід від генеративного ШІ до агентного ШІ.

Це означає автономні агенти ШІ, які не лише надають рекомендації, а й приймають незалежні рішення та виконують процеси. Це докорінно змінить процес прийняття рішень. Коли системи ШІ не лише аналізують, а й діють, виникають нові вимоги до управління. Компаніям більше не потрібно вирішувати, що ШІ рекомендує, а як ШІ діє автономно. Це зробить управління ще складнішим. Gartner прогнозує, що до 2028 року близько 33 відсотків усіх корпоративних застосунків будуть інтегровані з агентами ШІ – це значне збільшення порівняно з менш ніж 1 відсотком у 2024 році. Це означає, що прийняття рішень у найближчі роки не стане швидшим, а складнішим.

Друга тенденція — це демократизація штучного інтелекту.

Платформи штучного інтелекту без коду та з низьким кодом дозволяють не лише технічним експертам, а й бізнес-відділам розробляти рішення на основі штучного інтелекту. Це призводить до децентралізованого впровадження штучного інтелекту, яким важче керувати. Це змінить вимоги до управління. Замість прийняття рішень «зверху вниз» компаніям доведеться мати справу з ініціативами штучного інтелекту «знизу вгору». Це може пришвидшити прийняття рішень, але також означає більшу потребу в контролі.

Третя тенденція — інтеграція штучного інтелекту в існуючі бізнес-інструменти.

Microsoft 365 Copilot, Google Workspace AI та подібні варіанти інтеграції означають, що штучний інтелект більше не є окремою технологією, а невід'ємною частиною повсякденних інструментів. Це спрощує впровадження з технічної точки зору, але ускладнює прийняття рішень, оскільки межі між ІТ та бізнес-рішеннями розмиваються.

Четверта тенденція – це консолідація регуляторних актів.

Завдяки прийняттю Закону ЄС про штучний інтелект як встановленого стандарту та аналогічним нормативним актам в інших юрисдикціях, управління стане менш фрагментованим. У довгостроковій перспективі це може стандартизувати процес прийняття рішень і таким чином пришвидшити його. Однак у короткостроковій перспективі (наступні два-три роки) адаптація регуляторних актів збільшить складність.

П'ята тенденція — це власне прийняття рішень за участю штучного інтелекту.

Очікується, що системи штучного інтелекту в майбутньому підтримуватимуть не лише аналіз даних, але й саме управління. Інтелектуальні системи могли б моделювати процеси прийняття рішень, проробляти сценарії та оцінювати ризики, перш ніж люди приймуть рішення. Це могло б покращити якість рішень, але також означало б, що саме прийняття рішень підтримується штучним інтелектом – рефлексивний парадокс, який породжує власні питання.

Чого ми можемо навчитися з цього процесу

Процес прийняття рішень щодо штучного інтелекту в компаніях — це не одноразова мить, а структурований процес, що триває від шести до дев'яти місяців і складається з семи окремих фаз: стратегічна оцінка, розробка стратегії та цілей, визначення та визначення пріоритетів варіантів використання, оцінка ризиків та відповідності, фінансове планування, організаційна підготовка та мобілізація зацікавлених сторін. Лише після цих фаз починається фактичне впровадження. Цей термін відлякує багато компаній, які мріють про швидші рішення, але це необхідно. Компанії, які прискорюють або пропускають ці фази, систематично створюють собі операційні проблеми.

Процес є ретельним, оскільки рішення є критично важливим. Інвестиції у ШІ сьогодні мають стратегічне значення. Вони можуть трансформувати компанії або збити їх зі шляху. Тому прийняття рішень — це не рутинне адміністративне завдання, а ключова управлінська компетенція. Компанії, які успішно пройшли трансформацію зі ШІ, відрізняються від тих, які зазнають невдачі, не технологічними суперлативами, а ретельним прийняттям рішень. Вони визначили чіткі цілі. Вони систематично оцінили ризики. Вони залучили зацікавлені сторони. Вони визначили критерії успіху. Ці управлінські чесноти не є новими — вони просто явно необхідні в контексті ШІ.

Майбутнє покаже, чи стане прийняття рішень швидшим чи повільнішим. Поточна динаміка свідчить про те, що воно стане складнішим. З агентним ШІ, консолідацією регуляторних органів та децентралізованими ініціативами ШІ вимоги до управління зростатимуть, а не зменшуватимуться. Компанії, які передбачають цю складність, будуть у кращому становищі, ніж ті, хто мріє про швидкі, інтуїтивно зрозумілі рішення. Ключовий висновок такий: прийняття рішень за допомогою ШІ — це не швидкість, а точність. Це головний урок для компаній, які вирушають у цю подорож.

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучкі рішення AI-таїлові рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Детальніше про це тут:

• Незалежні платформи штучного інтелекту проти гіперскейлерів: яке рішення підходить саме вам?

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital

зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

 

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць