AI在公司中的当前状态：AI的生产性实施方面的挑战

在理论与实践之间：现代AI技术的隐藏弱点

近年来，人工智能（AI）经历了令人印象深刻的发展，并激发了他们在众多应用领域的技能。然而，许多公司面临着AI系统可以掌握复杂任务的悖论情况，但由于所谓的简单挑战，通常会失败。理论潜力与实际实施之间的这种差异提出了重要的问题，我们将在本文中更详细地阐明。

适合：

• AI集成了所有公司的独立和跨数据源范围内的AI平台

当前AI在公司中的使用状态

在当今的工作世界中，越来越多的员工将Chatgpt等AI工具集成到他们的日常工作中变得正常。这种选择性使用通常包括诸如Internet研究，文本翻译或较小软件代码部分的撰写之类的任务。特别是在大型公司中，内部AI门户已建立，可以使法律和数据保护符合外部语音模型或促进访问内部业务知识的访问。

当前的研究表明，有35％的德国大型公司已经在使用AI技术，而对于中小型公司，采用率明显降低，左右约为12％。这些数字清楚地表明，人工智能越来越多地进入企业界，但距离全面实施还很遥远。尤其令人惊讶的是，尽管AI工具的传播不断增长，但AI实际上导致业务流程的基本改善的示例数量仍然令人惊讶。

AI在公司中的典型应用领域

当前AI在公司中的使用主要集中在以下领域：

1. 客户服务：自动反馈分析和AI聊天机器人，以更快，更有效地满足客户需求。
2. 文本和图像位置：用于更快，更便宜的文本，图像和视频的AI工具，用于营销，新闻通讯和其他内容。
3. 会议：记录，编写和总结视频呼叫并支持他们找到约会的程序。
4. 招聘：通过基于AI的预选和应用程序分析来增加效率和节省时间。
5. 监视：监视过程，及早发现错误源和即将到来的趋势以及对运动评估的支持。

尽管有这些可能的用途，但AI对公司流程的变革影响通常仍然落后于期望。理论潜力与实际实施之间的差异表明，基本挑战超出了新技术的通常入门困难。

AI的生产力悖论

有趣的是，研究表明，诸如CHATGPT之类的AI工具可以将办公室工作人员的生产率提高多达40％，尤其是在创建文本和其他创意任务时。独立评级平均确认18％。这些数字显然与少数成功在公司范围内的AI转换相矛盾。

这个悖论可以通过以下事实来部分解释：个人员工对AI工具的选择性使用可以提高其个人生产力，但不会自动导致对业务流程的全面转变。 AI在公司流程中的成功集成不仅需要提供工具 - 它需要以组织和执行工作的方式进行基本重新思考。

选择性使用和实际转换之间的区别

单个员工对AI工具的选择性使用可以导致本地效率提高，但通常保持孤立，不会导致公司流程的系统性转换。另一方面，真正的AI转换包括在公司核心流程中对AI的战略整合，并导致工作和业务模型的根本变化。

根据IBM商业价值研究所的一项研究，将AI集成到其转型过程中的公司通常比竞争对手更成功。但是，这种转型不仅需要实施新技术，还需要改变公司战略和文化。这些深刻的变化使许多公司面临的挑战超出了纯粹的技术方面。

AI实施的主要障碍

失败的原因或公司在公司中延迟引入的AI项目是多种多样且复杂的。最重要的障碍将在下面进行检查：

1。数据质量和可用性

实施AI的最大挑战之一是数据的质量和可用性。 AI系统与训练的数据一样好。许多公司在非结构化或不正确的数据方面努力，这可能会大大损害AI应用程序的有效性。

当前的一项研究表明，有42％的公司表明，由于数据提供问题或没有带来希望的结果，其AI项目中有一半以上已被推迟。对于不到一半数据集中的公司，由于AI项目报告失败或延迟，销售额的68％。

数据质量领域的挑战包括：

• 在不同部门的筒仓中的数据
• 数据格式不一致
• 缺乏人工智能培训的历史数据
• 限制数据访问的数据保护和安全问题

第二缺乏合格的专家

对于许多公司而言，建立合格的数据科学团队是一个重大障碍。 AI技术的市场仍处于早期阶段，近年来对AI专家的需求急剧上升，而可用的专家数量无法跟上这一增长。

根据LinkedIn的一份报告，在过去的四年中，对AI专家的需求增长了74％。尤其是中小型公司很难找到和资助必要的专家。德国只有25％的经理为AI做好了准备，而全球平均水平只有8％。

为了应对这种熟练工人的短缺，公司必须：

• 投资对现有员工的培训
• 咨询外部专家
• 建立知识交流的文化

3。与现有系统集成

将AI解决方案集成到现有的IT基础架构中为许多公司带来了主要挑战。尤其是尚未为AI集成而设计的较旧的系统会导致重大问题。挑战包括：

• 无法满足现代AI要求的过时基础设施
• 缺乏无缝连接的标准化界面
• 不兼容的数据存储系统
• 与基础设施现代化有关的高成本

根据一项调查，管理数据的67％的公司中集中使用了80％的技术资源来维护数据管道。这种对维护任务的较高资源具有约束力，阻碍了创新AI解决方案的开发和实施。

4。不明确的目标和期望

在AI项目中，经常出现的错误是缺乏明确和可衡量的目标。公司经常在没有对自己想要实现的精确定义的情况下开始AI计划。如果AI不提供理想的结果，这会导致不现实的期望，并最终导致失望。

明确，现实和可衡量目标的定义对于AI项目的成功至关重要。公司应该问自己：

• AI应该解决什么具体问题？
• 如何衡量成功？
• 实施需要哪些资源？
• 哪个时间范围是现实的？

5。接受和文化变革

AI技术的引入会引发对失业的恐惧或增加员工的工作量。因此，良好的变革管理对于创造接受并成功设计转换至关重要。

高层管理人员的支持在这方面起着核心作用。没有管理级别的承诺，很难提供必要的资源并实施必要的组织变更。对员工的培训和进一步培训对于确保AI转型的成功也至关重要。

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成功示例：当AI转换业务流程时

尽管面临许多挑战，但有些公司成功地使用AI来改变其业务流程。这些例子表明，通过正确的策略和AI的实施实际上可以导致基本的改进。

西门子：生产的预测维护

西门子使用KI在其制造过程中实施预测性维护（前瞻性维护）。通过分析来自机器和系统的大量数据，西门子可以在早期识别潜在的故障，并主动计划维护措施。这可以最大程度地减少停机时间并提高生产率。西门子的AI系统不断学习如何进一步提高预测的准确性。

JP Morgan：金融部门的欺诈认可

JP Morgan使用AI来识别金融交易中的欺诈模式。 AI实时分析了大量的交易数据，并确定可能表明欺诈的可疑活动。 JP Morgan帮助这项技术提高了您的金融服务的安全性并减少了财务损失。基于AI的系统能够适应新的欺诈模式，从而不断提高欺诈识别的效率和准确性。

Beiersdorf：皮肤护理区的AI创新

皮肤护理公司Beiersdorf的创新管理促进了趋势设定的AI工具的使用。该公司已在IT和专业部门之间发挥了试点功能，以有效地实施AI技术。 2019年，这家位于汉堡的公司推出了一个智能聊天机器人，后来由Chatgpt的内部实例补充。这些生成的AI系统的目的是扩大而不是取代员工的优势。

这些示例表明，AI实际上有可能从根本上改善业务流程。但是，这样的成功需要经过深思熟虑的策略，足够的资源以及对AI实施技术和组织方面的深刻理解。

解决AI转换的解决方案方法

为了克服实施AI并实现成功转型的挑战，公司可以追求各种策略：

1。扎实的计划和明确的目标

扎实的计划是成功的AI项目的基础。一开始有明确的目标定义：AI解决方案应该确切地实现什么？这需要对公司当前的技术条件和流程进行全面的实际分析。选择合适的数据源并确保数据质量也至关重要。

计划过程应该是迭代的，并进行定期检查和调整，以便能够灵活地对变化做出反应。公司应首先专注于较小的，定义明确的项目，这些项目可以快速成功，并作为更全​​面的转型的基础。

2。AI实施的敏捷方法

从软件开发中知道的敏捷方法在实施AI项目时也具有其优势。通过迭代开发过程和定期反馈，项目团队可以快速对新的要求和发现做出反应。 Scrum和看板是敏捷方法的例子，可以通过简短的开发周期和冲刺进行专注且灵活的方式。

这种方法对于AI项目尤为重要，因为这些方法通常与不确定性和不断变化的要求有关。通过定期进行检查和调整，公司可以确保其AI项目继续前进并提供理想的结果。

3。有效的变更管理

AI的引入带来了工作过程和公司结构的深刻变化。因此，坚实的变革管理是必不可少的，即可减少抵抗力并增加员工的接受。重要的是要在早期阶段包括所有利益相关者，并就AI项目的目标和优势进行透明的交流。

培训和进一步的培训在为员工准备AI并减少恐惧的准备方面起着核心作用。由于员工积极参与转型过程，公司不仅可以降低阻力，而且还可以获得有价值的反馈和优化AI解决方案的想法。

4.建立AI能力

为了应对缺乏合格的专家，公司应投资于内部AI能力。这可以通过各种措施来实现：

• 培训现有员工与AI相关的技能
• 为关键职位的AI专家设置
• 与外部顾问和服务提供商合作
• 与大学和研究机构的伙伴关系

建立一个结合技术知识和行业知识的跨学科团队对于AI项目的成功至关重要。通过结合不同的观点，公司可以确保其AI解决方案在技术上既扎实又相关。

5。数据基础架构的改进

由于数据质量和可用性是AI实施的核心挑战，因此公司应投资于改善其数据基础架构。这包括：

• 数据孤岛的合并和中央数据库的创建
• 实施数据质量管理流程
• 构建可扩展且灵活的数据架构
• 确保数据保护和安全性

可靠的数据基础架构构成了成功的AI项目的基础，并使公司能够利用其数据的全部潜力。通过投资数据管理和政府，公司可以确保其AI系统基于高质量和相关数据。

适合：

• 独立的AI平台作为欧洲公司的战略替代品

AI在公司中的未来

在未来几年中，AI转型将继续加速，并发展成为日常生活和工作中不可或缺的一部分。新技术将使数字世界和物理世界之间的界限变得模糊，并为网络，创建事物或更好地共同努力提供创新的机会。

个性化的AI助手

从Chatgpt等简单工具开始的开始，现在变得越来越强大：个性化的AI代理变成了游戏规则。这些AI助手将越来越多地改变个人需求以及人们管理日常生活和工作生活的方式将重大变化。

从帮助员工管理时间的个人助理来量身定制AI分析 - 这些个性化的代理商将使用户有机会携带自己的数据，并为他们提供以前仅用于具有丰富财务资源的大公司。

AI在业务流程中的集成

在将来，AI在业务流程中的集成将变得更加无缝和全面。通过将AI与现有的业务流程模型相结合，将AI技术引入公司使其比以往任何时候都容易。 AI技术的集成直接通过图形BPMN建模，这意味着可以将业务数据明智地链接到业务流程。

这种集成可以使日常任务的自动化和业务流程的优化，从而提高效率和生产力。早期投资这一融合的公司将获得比竞争对手的战略优势。

通过AI的竞争优势

随着人工智能的蔓延不断增长，将来公司将能够分为两类：有效使用AI的人和保留的人。早期投资培训和适当基础设施的公司获得了战略优势，并可以测试什么有效和实际上是什么。

CHATT和其他AI工具在公司中的集成将迟早决定竞争力。关闭新技术的任何人将至少从长远来看都无法对竞争性公司进行胜利 - 这是数字化中已经实现的经验。

AI解决方案的新思维

公司在公司中生产性实施的挑战是多种多样而复杂的。它们的范围从数据质量等技术障碍到现有系统的整合到缺乏合格的专家到组织方面的不明确目标和劳动力中的反对。

公司通过AI进行实际转型失败的统一性表明了一个深刻的问题。这不仅是为了引入新技术，而且是关于我们设计和实施IT解决方案的基本重新思考。

成功的AI转换需要一种整体方法，考虑到技术，组织和文化方面。公司必须重新考虑，不要将AI视为孤立的工具，而是其战略不可或缺的一部分。

未来属于设法将AI无缝整合到其业务流程并建立持续创新和适应文化的公司。通过明确的目标，敏捷的方法，有效的变更管理，建立AI能力和可靠的数据基础架构，公司可以克服AI实施的挑战，并利用这种变革性技术的全部潜力。

人工智能的生产性实施需要一种新的思维 - 从孤立的技术项目到整体转型，并同时考虑人员，过程和技术。这是克服AI的理论潜力与实际实施并实现真正的竞争优势之间差距的唯一方法。

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