Virksomheder udruller mere kunstig intelligens – til 'middle resultater'

Mange organisationer kæmper med implementering af kunstig intelligens på trods af, at de tror, ​​at kunstig intelligens vil være afgørende for forretningssucces i løbet af de næste fem år, ifølge en rapport fra Deloitte.

Den 5. udgave af Deloitte's Status for AI i virksomheden rapporten er baseret på en undersøgelse blandt 2,620 virksomhedsledere fra organisationer over hele verden, som alle er ansvarlige for AI-teknologiudgifter eller styring af implementeringen heraf.

Ifølge forfatterne handler AI-ræset (hvis sådan noget nogensinde har eksisteret) ikke længere om at adoptere AI eller automatisere processer for effektivitet, men er nu gået videre til at realisere værdi, skabe resultater og frigøre AI's potentiale til at skabe nye muligheder .

Topline-resultaterne er dog, at mange organisationer kæmper med "middelresultater" på trods af øget implementeringsaktivitet siden sidste udgave af rapporten.

Ifølge Deloitte hævdede 79 procent af de adspurgte at have opnået fuldskala-implementering af tre eller flere typer AI-applikationer, op fra 62 procent sidste år. Men også steget var procentdelen af ​​dem, der vurderede deres organisationer som "underpresterende" - 22 procent i denne rapport sammenlignet med 17 procent sidste gang.

Underachievers karakteriseres af Deloitte som organisationer, der har udført en betydelig mængde udviklings- og implementeringsaktivitet, men alligevel ikke har opnået de resultater, de ledte efter.

På trods af dette rapporterede 76 procent af de adspurgte, at deres organisation planlægger at øge sine investeringer i kunstig intelligens "for at opnå flere fordele." Dette tal er lidt lavere end de 85 procent, der planlagde at øge investeringerne sidste år, hvilket indikerer, at finansieringen muligvis er ved at udjævne sig efter de sidste par år med betydelig stigning. Kun 3 procent af de adspurgte rapporterede om et fald i investeringerne.

Ifølge Deloitte citerede organisationer forskellige udfordringer afhængigt af, hvilket stadium de er på i deres AI-projektimplementering. At retfærdiggøre forretningsværdien er den største udfordring, når man starter nye AI-projekter, måske ikke overraskende.

Men når først organisationer forsøger at opskalere deres AI-projekter, kommer andre hindringer for fremskridt til syne, såsom håndtering af AI-relaterede risici, manglende executive buy-in og mangel på vedligeholdelse eller løbende support.

"Dette demonstrerer den vedvarende udfordring med at etablere den koordinering og disciplin, der er nødvendig for konsekvent at finansiere initiativer, efter at de er ophørt med at være det skinnende objekt," siger forfatterne og tilføjer, at opbygningen af ​​en "AI-drevet organisation" kræver disciplin og fokus for at opretholde den resulterende systemer og algoritmer, så de fortsat vil skabe værdi.

For de respondenter, der er længere på vej mod adoption, rapporterede 87 procent, at de nu finder, at længden af ​​tilbagebetalingstiden for AI-projekter kommer inden for deres forventninger eller tidligere.

Men Deloitte advarer om, at selvom dette kan indikere en øget forståelse af implementeringsproblemer, kan det også tyde på, at organisationer er for fokuserede på AI-projekter til omkostningsbesparelser i stedet for de "transformationsmuligheder", som AI kan tilbyde.

Faktisk blev reducerede omkostninger rapporteret af 78 procent af de adspurgte som det mest ønskede resultat, hvilket fik rapportforfatterne til at advare om, at flere "transformationelle resultater", såsom indtægtsgenerering eller forretningsinnovation, kan blive ignoreret.

Deloitte gør opmærksom på, at ledelse og kultur er vigtig for organisationer, der søger at implementere kunstig intelligens med succes. Den sagde, at den fandt, at højresultatorganisationer fra sin undersøgelse var over 55 procent mere tilbøjelige til at investere i forandringsledelse sammenlignet med lavresultatorganisationer.

Imidlertid sagde kun 43 procent af de adspurgte, at de havde udpeget en leder med ansvar for effektivt samarbejde mellem mennesker og kunstig intelligens, og kun 21 procent rapporterede, at de aktivt uddannede arbejdere i, hvornår de skulle anvende kunstig intelligens mest effektivt.

Men måske er rapportens nøglebudskab, at organisationer er nødt til at redesigne deres forretningsdrift omkring AI, hvis de ønsker at få det fulde udbytte af det. Dette lyder lidt bagvendt i vores sind - teknologien skal helt sikkert tilpasse sig den måde, vi arbejder på, ikke omvendt.

Rapporten fastslår, at på trods af beviser på, at etablering af processer og omdefinering af roller for at levere AI af bedre kvalitet resulterer i forbedrede resultater, har der været ringe vækst på markedet med hensyn til at indføre sådanne praksisser. ®