Dirbtinis intelektas nustojo būti pažadu tapti vienu iš pagrindinių skaitmeninės transformacijos vektorių mažmeninės prekybos, pramonės ir paslaugų sektoriuje Vis dėlto dominuojančios diskusijos įmonėse išlieka iškreiptos Užuot diskutavusios, kaip sukurti vertę su AI, daugelis organizacijų lieka įstrigusios klaidingame klausime “kodėl AI neduoda rezultatų?”. atsakymas, kaip rodo ir praktika, ir vaizdo duomenys, yra mažiau technologijų ir labiau strateginio aiškumo bei organizacinio pasirengimo trūkumas.
Centrinis dalykas yra paprastas: AI savaime nepasiseka. tai nepavyksta, kai jis traktuojamas kaip mada, nuoroda ar bendras netinkamai apibrėžtų problemų sprendimas. tai paaiškina, kodėl, nepaisant didėjančios investicijų apimties, daugelis iniciatyvų nepraeina bandomojo etapo ir nesukuria mažesnės nei tikėtasi grąžos.
Diskusija apie tai, kurie procesai AI nebėra tendencija jau įveikta Šiandien AI yra struktūrinė pirmaujančių organizacijų branduolio dalis Mažmeninėje prekyboje jis yra integruotas su dinamiška kainodara, pasiūlymų pritaikymu, paklausos prognozavimu ir atsargų valdymu Pramonėje jis tapo būtinas nuspėjamai priežiūrai, procesų automatizavimui, kokybės kontrolei ir gamybos grandinės optimizavimui. Paslaugose jis iš naujo apibrėžia klientų aptarnavimą, veiklos planavimą, finansinę analizę ir rizikos valdymą.
Skirtumas yra ne naudojant dirbtinį intelektą, o naudojant jį intensyviai, integruotai ir į vertę orientuotai. įmonės, kurios išgauna tikrus rezultatus, AI vertina ne kaip izoliuotą projektą, o kaip kryžminį sluoksnį, kuris kerta rinkodarą, pardavimus, logistiką, finansus, personalą ir operacijas.
Praktikoje didžiausias pradinis DI poveikis vis dar koncentruojamas į veiklos efektyvumą ir kaštų mažinimą Pasikartojančių užduočių automatizavimas, žmogiškųjų klaidų mažinimas, procesų pagreitis ir masto padidėjimas yra aiški ir išmatuojama nauda.
Tačiau tai tik pirmasis brandos etapas Dauguma pažangių organizacijų jau naudoja DI pajamų augimui, padidintoms maržoms ir geresniam sprendimų priėmimui Čia vertė atsiranda, kai lyderiai pradeda veikti labiau faktais pagrįstu būdu, palaikomu nuspėjamaisiais modeliais, realaus laiko analize ir scenarijų modeliavimu. AI nebėra tik veiklos įrankis ir pradeda daryti įtaką strateginiams sprendimamsDauguma AI diegimo nesėkmių nėra techninėsJie yra organizaciniai, sprendimų projektavimas, kultūriniaiTarp dažniausiai pasikartojančių klaidų jie išsiskiria:
- Nuvertinkite kultūrinį poveikį, ignoruodami AI poveikį vaidmenims, kasdienybei ir sprendimų priėmimo galiai.
- Sutelkite dėmesį į mažo mastelio pilotus, kurie veikia kaip technologinis demonstravimas, bet nepalaiko gamybos, kai yra masto.
- Venkite procesų išradimo iš naujo, bandydami tiesiog “pritaikyti” AI į senus vertės pateikimo modelius.
- Atjunkite technologiją nuo kliento, pamiršdami, kad kelionės pertvarkymas turėtų padėti bet kuriai AI programai.
Šios klaidos paaiškina, kodėl tiek daug iniciatyvų sukelia pradinį entuziazmą, tačiau neatlaiko laiko išbandymo.
Emerson Pinha, įkūrėjo ir generalinio direktoriaus, rinkos lyderių apklausos duomenys AITOUR.AI, sustiprinti šį skaitymą Pateiktoje apklausoje didžiausias skausmas, susijęs su AI ir inovacijomis, buvo “Ruoštų žmonių trūkumas”, su didele balsų dauguma. fone pasirodo “Aiškumo trūkumas” “ IG trūkumas atsiranda kaip suvokiama pasekmė, o ne kaip struktūrinė priežastis.
IG nėra liga, tai simptomas Kaip blogoje ataskaitoje nepaaiškinama vien nesėkmė mokykloje, taip ir finansinės grąžos nebuvimas nepaaiškina AI nesėkmės Tai tik atskleidžia ankstesnes problemas: prastai suformuluotus sprendimus, prastai parengtus sprendimus ir nepasirengusias komandas veikti, plėsti ir tobulinti modelius.
Strateginis aiškumas ir pasirengimas: problemos pagrindas
Aiškumo trūkumas pasireiškia, kai įmonės priima AI be aiškaus loginio pagrindo. AI naudojamas ten, kur išspręstų prietaisų skydelis. Paprastiems skaičiavimams ir sąveikoms taikomas generatyvus AI. Bandoma pakeisti visus procesus neperprojektuojant sprendimo architektūros.
Pasirengimo trūkumas neapsiriboja žmonėmis. Tai apima netinkamą technologinę architektūrą, žemos kokybės duomenis, valdymo trūkumą ir centralizuotus sprendimus lyderiuose be skaitmeninio raštingumo. AI sprendimai nesiskiria “ nuo galo iki galo” be tvirtos inžinerijos, duomenų integravimo ir kvalifikuotų komandų.
Įdomu tai, kad daugelis įmonių atlieka daug, bet veikia prastai. yra pernelyg didelis vykdymas ir mažiau krypties.
Mažmeninėje prekyboje skaitmeninės vietinės įmonės kasdien rodo AI galią, kai jos derinamos su aukštos kokybės duomenimis. Jie pritaiko pasiūlymus, integruoja kanalus, padidina konversiją ir išplečia gyvenimo vertė kliento Tai ne magija Tai tikslo aiškumas, pridėtas prie duomenų įvaldymo.
Pramonėje pasauliniai lyderiai naudoja dirbtinį intelektą, kad sumažintų neefektyvumą, paspartintų gamybos ciklus ir sumažintų struktūrines išlaidas. Technologija veikia kaip našumo daugiklis, leidžiantis jiems konkuruoti vis labiau spaudžiamoje krašto aplinkoje.
Paslaugose AI jau keičia klientų aptarnavimą, atsargų planavimą, finansų valdymą ir vidines operacijas. Skirtumas yra tarp tų, kurie diegia izoliuotus pokalbių robotus, ir tų, kurie perprojektuoja užbaigtus procesus su AI centre.
AI kaip verslo atsparumo varomoji jėga
Ekonominio ir politinio neapibrėžtumo aplinkoje DI tampa konkurencinio išlikimo instrumentu, leidžiančiu sumažinti išlaidas mastu, greičiau reaguoti į rinkos pokyčius ir priimti sprendimus remiantis duomenimis, o ne intuicija.
Atsparios įmonės naudoja dirbtinį intelektą, kad numatytų scenarijus, koreguotų strategijas ir apsaugotų maržas. Tie, kurie to nedaro, praranda judrumą, konkurencingumą ir aktualumą.
Rezultatuose matomas skirtumas tarp įmonių, kurios DI naudoja kaip taškinį įrankį, ir tų, kurios jį traktuoja kaip strateginį variklį Pastarieji pasižymi geresniais finansiniais rezultatais, didesniu klientų pasitenkinimu, greitesniais sprendimais ir didesniu veiklos nuoseklumu.
Jie neklausia “kur naudoti AI”, bet “kaip iš jo pertvarkyti verslą”. Investuokite į inscenizaciją, aiškumą ir architektūrą prieš apmokestindami IG.
Todėl AI nesužlugdo Organizacijos nesugeba jo priimti be aiškumo ir pasirengimo Tikrasis iššūkis yra ne technologinis, o strateginis ir žmogiškas Kol įmonės primygtinai reikalauja traktuoti IG kaip atskaitos tašką, jos liks nusivylusios Teisingas kelias prasideda nuo pagrindo: tikslo aiškumo, kvalifikuotų žmonių ir gerai suplanuotų sprendimų.
