Umetna inteligenca ni več obljuba, da bo postala eden glavnih vektorjev digitalne transformacije v maloprodaji, industriji in storitvenem sektorju.Še vedno ostaja prevladujoča razprava v podjetjih izkrivljena. Namesto da bi razpravljali o tem, kako ustvariti vrednost z umetno inteligenco, številne organizacije ostajajo prilepljene na napačno vprašanje “zakaj umetna inteligenca ne prinaša rezultatov?й. Odgovor, kot kažejo tako podatki iz prakse kot slike, je manj v tehnologiji in bolj v pomanjkanju strateške jasnosti in organizacijske pripravljenosti.
Osrednja točka je preprosta: umetna inteligenca sama po sebi ne odpove.Ne uspe, če jo obravnavamo kot modno, bližnjično ali generično rešitev za slabo opredeljene težave.To pojasnjuje, zakaj kljub naraščajočemu obsegu naložb številne pobude ne prestanejo pilotne faze ali ustvarijo pod pričakovanimi donosi.
Razprava o tem, kateri procesi AI niso več trend, je že presežena Danes je AI strukturni del jedra vodilnih organizacij V maloprodaji je integriran z dinamičnim oblikovanjem cen, prilagajanjem ponudbe, napovedovanjem povpraševanja in upravljanjem zalog.V industriji je postal bistven za napovedno vzdrževanje, avtomatizacijo procesov, nadzor kakovosti in optimizacijo proizvodne verige.V storitvah na novo opredeljuje storitve za stranke, operativno načrtovanje, finančno analizo in obvladovanje tveganj.
Razlika ni v uporabi AI, temveč v uporabi na intenziven, integriran in vrednostno usmerjen način.Podjetja, ki pridobivajo prave rezultate, AI ne vidijo kot izoliran projekt, temveč kot navzkrižno plast, ki prečka trženje, prodajo, logistiko, finance, kadrovsko službo in poslovanje.
V praksi je največji začetni vpliv umetne inteligence še vedno osredotočen na operativno učinkovitost in zmanjšanje stroškov. Avtomatizacija ponavljajočih se nalog, zmanjšanje človeških napak, pospeševanje procesa in povečanje obsega so jasne in merljive koristi.
Vendar je to šele prva stopnja zrelosti.Večina naprednih organizacij že uporablja AI za rast prihodkov, povečane marže in izboljšano odločanje.Tukaj se vrednost pojavi, ko vodje začnejo delovati na način, ki bolj temelji na dejstvih, podprt s napovednimi modeli, analizo v realnem času in simulacijami scenarijev.A.I ni več samo operativno orodje in začne vplivati na strateške odločitve.Večina napak pri implementaciji AI ni tehnična.So organizacijska, zasnova rešitev, kulturna. Med najbolj ponavljajočimi se napakami izstopajo:
- Podcenite kulturne vplive z ignoriranjem učinka umetne inteligence na vloge, rutine in moč odločanja.
- Osredotočite se na pilote z nizko razširljivostjo, ki delujejo kot tehnološka predstavitev, vendar ne vzdržujejo proizvodnje, ko so v velikem obsegu.
- Izogibajte se ponovnemu odkrivanju procesov tako, da poskušate AI samo “fitйй vnesti v stare modele dostave vrednosti.
- Odklopite tehnologijo od stranke in izgubite izpred oči, da bi moralo preoblikovanje poti voditi vsako aplikacijo AI.
Te napake pojasnjujejo, zakaj toliko pobud vzbudi začetno navdušenje, vendar ne prestanejo preizkusa časa.
Podatki iz raziskave vodilnih vodstvenih delavcev na trgu, ki jo je izvedel Emerson Pinha, ustanovitelj in izvršni direktor AITOUR.AI, podkrepi to branje.V predstavljeni raziskavi je bila največja bolečina, povezana z AI in inovacijami “Pomanjkanje pripravljenih ljudi ”, z veliko večino glasov.V ozadju se pojavi “Pomanjkanje jasnosti ” Pomanjkanje ROI se pojavi kot zaznana posledica, ne kot strukturni vzrok.
ROI ni bolezen, je simptom.Tako kot slabo poročilo ne pojasni samo šolskega neuspeha, odsotnost finančnega donosa ne pojasni neuspeha AI. Razkriva le prejšnje težave: slabo oblikovane odločitve, slabo oblikovane rešitve in nepripravljene ekipe za delovanje, prilagajanje in razvoj modelov.
Strateška jasnost in priprava: osnova problema
Pomanjkanje jasnosti se kaže, ko podjetja sprejmejo AI brez jasne utemeljitve.Umetna inteligenca se uporablja tam, kjer bi rešila nadzorna plošča.Generativna umetna inteligenca se uporablja za preproste izračune in interakcije.Celotne procese se poskuša zamenjati brez preoblikovanja arhitekture rešitve.
Pomanjkanje priprav presega ljudi.Vključuje neustrezno tehnološko arhitekturo, nizko kakovost podatkov, pomanjkanje upravljanja in centralizirane odločitve pri voditeljih brez digitalne pismenosti.Rešitve AI ne obsegajo “ od konca do konca ” brez trdnega inženiringa, integracije podatkov in kvalificiranih ekip.
Zanimivo je, da veliko podjetij deluje veliko, vendar slabo. Obstaja prekomerna izvedba in manj usmerjanja.
V maloprodaji digitalna domača podjetja vsak dan pokažejo moč umetne inteligence v kombinaciji z visokokakovostnimi podatki. Prilagodijo ponudbo, integrirajo kanale, povečajo pretvorbo in razširijo življenjska vrednost naročnika.To ni čarovnija. To je jasnost namena, dodana obvladovanju podatkov.
V industriji vodilni v svetu uporabljajo umetno inteligenco za zmanjšanje neučinkovitosti, pospešitev proizvodnih ciklov in znižanje strukturnih stroškov. Tehnologija deluje kot multiplikator produktivnosti, kar jim omogoča, da tekmujejo v okoljih z vedno večjim pritiskom.
V storitvah umetna inteligenca že preoblikuje storitve za stranke, načrtovanje zalog, finančno upravljanje in notranje delovanje. Razlika je med tistimi, ki izvajajo izolirane klepetalne robote, in tistimi, ki preoblikujejo celotne procese z umetno inteligenco v središču.
AI kot gonilo poslovne odpornosti
V okoljih gospodarske in politične negotovosti umetna inteligenca postane instrument konkurenčnega preživetja, ki vam omogoča zmanjšanje stroškov v velikem obsegu, hitrejše odzivanje na tržne spremembe in sprejemanje odločitev na podlagi podatkov, ne intuicije.
Odporna podjetja uporabljajo AI za predvidevanje scenarijev, prilagajanje strategij in zaščito marž. Tisti, ki tega ne počnejo, izgubijo agilnost, konkurenčnost in relevantnost.
V rezultatih je vidna razlika med podjetji, ki AI uporabljajo kot točkovno orodje in tistimi, ki ga obravnavajo kot strateški motor.Podnja imajo boljšo finančno uspešnost, večje zadovoljstvo strank, hitrejše odločitve in večjo konsistentnost delovanja.
Ne sprašujejo “kje uporabiti AIй, ampak ”kako preoblikovati posel iz njegaй. Investirajte v uprizoritev, jasnost in arhitekturo, preden zaračunate ROI.
Zato AI ne propade Organizacije ga ne uspejo sprejeti brez jasnosti in priprav.Pravi izziv ni tehnološki, ampak strateški in človeški.Dokler podjetja vztrajajo pri obravnavanju ROI kot izhodišča, bodo ostala razočarana.Prava pot se začne z osnovo: jasnostjo namena, usposobljenimi ljudmi in dobro zasnovanimi rešitvami.
