Podjetja uvajajo več umetne inteligence – do "srednjih rezultatov"

Po poročilu družbe Deloitte se številne organizacije spopadajo z uvajanjem umetne inteligence kljub prepričanju, da bo umetna inteligenca v naslednjih petih letih ključna za poslovni uspeh.

5. izdaja Deloitte's Stanje umetne inteligence v podjetju Poročilo temelji na raziskavi 2,620 vodilnih podjetij iz organizacij po vsem svetu, ki so vsi odgovorni za porabo tehnologije umetne inteligence ali upravljanje njene implementacije.

Po mnenju avtorjev dirka AI (če je kaj takega kdaj obstajala) ni več okoli sprejemanja AI ali avtomatizacije procesov za učinkovitost, ampak je zdaj prešla na uresničevanje vrednosti, spodbujanje rezultatov in sprostitev potenciala AI za spodbujanje novih priložnosti. .

Vendar pa so glavne ugotovitve, da se številne organizacije spopadajo s »srednjimi rezultati« kljub povečani dejavnosti uvajanja od zadnje izdaje poročila.

Po podatkih Deloitta je 79 odstotkov anketirancev trdilo, da so dosegli popolno uvedbo treh ali več vrst aplikacij umetne inteligence, kar je več kot 62 odstotkov lani. Povečal pa se je tudi odstotek tistih, ki so svoje organizacije ocenili kot »slabe« – 22 odstotkov v tem poročilu v primerjavi s 17 odstotki prejšnjič.

Deloitte za neuspešne označuje organizacije, ki so izvedle veliko razvojnih in uvajalnih dejavnosti, vendar jim ni uspelo doseči rezultatov, ki so jih iskali.

Kljub temu je 76 odstotkov vprašanih poročalo, da namerava njihova organizacija povečati svoje naložbe v umetno inteligenco, »da bi pridobila več koristi«. Ta številka je nekoliko nižja od 85 odstotkov, ki so lani načrtovali povečanje naložb, kar kaže, da se financiranje morda umirja po zadnjih nekaj letih znatnega povečanja. Le 3 odstotke vprašanih je poročalo o zmanjšanju investicij.

Po mnenju Deloitta so organizacije navedle različne izzive glede na to, na kateri stopnji so pri izvajanju svojih projektov umetne inteligence. Utemeljitev poslovne vrednosti je največji izziv pri zagonu novih projektov umetne inteligence, kar morda ni presenetljivo.

Ko pa organizacije poskušajo povečati svoje projekte umetne inteligence, pridejo v ospredje druge ovire za napredek, kot so obvladovanje tveganj, povezanih z umetno inteligenco, pomanjkanje vodstvenega pristopa in pomanjkanje vzdrževanja ali stalne podpore.

"To dokazuje nenehni izziv vzpostavljanja koordinacije in discipline, potrebne za dosledno financiranje pobud, potem ko so prenehale biti bleščeč predmet," navajajo avtorji in dodajajo, da izgradnja "organizacije, ki jo poganja AI", zahteva disciplino in osredotočenost za ohranitev nastalega sisteme in algoritme, tako da bodo še naprej ustvarjali vrednost.

Za tiste anketirance, ki so še naprej na poti sprejetja, jih je 87 odstotkov poročalo, da se jim zdaj zdi, da je dolžina vračilne dobe za projekte umetne inteligence v skladu z njihovimi pričakovanji ali prej.

Toda Deloitte opozarja, da čeprav to lahko kaže na povečano razumevanje vprašanj implementacije, lahko tudi nakazuje, da so organizacije preveč osredotočene na projekte umetne inteligence za prihranek stroškov namesto na "transformacijske priložnosti", ki jih lahko ponudi umetna inteligenca.

Pravzaprav je 78 odstotkov anketirancev poročalo o znižanih stroških kot o najbolj želenem rezultatu, zaradi česar so avtorji poročila opozorili, da so morda prezrti bolj »transformacijski rezultati«, kot so ustvarjanje prihodkov ali poslovne inovacije.

Deloitte poudarja, da sta vodenje in kultura pomembna za organizacije, ki želijo uspešno uvesti umetno inteligenco. Povedal je, da je ugotovil, da so organizacije z visokimi rezultati iz njihove raziskave več kot 55 odstotkov bolj verjetno vlagale v upravljanje sprememb v primerjavi z organizacijami z nizkimi rezultati.

Vendar pa je le 43 odstotkov vprašanih dejalo, da so imenovali vodjo, odgovornega za učinkovito sodelovanje ljudi in umetne inteligence, in samo 21 odstotkov jih je poročalo o aktivnem izobraževanju delavcev o tem, kdaj najučinkoviteje uporabiti umetno inteligenco.

Morda pa je ključno sporočilo poročila, da morajo organizacije preoblikovati svoje poslovne operacije na podlagi umetne inteligence, če želijo v celoti izkoristiti umetno inteligenco. Za naše misli se to sliši nekoliko nazaj – zagotovo naj bi se tehnologija prilagajala našemu delu, ne obratno.

Poročilo navaja, da kljub dokazom, da vzpostavitev procesov in redefiniranje vlog za zagotavljanje bolj kakovostne umetne inteligence vodi v izboljšane rezultate, je bilo na trgu malo rasti v smislu sprejemanja takšnih praks. ®