Βασικές ικανότητες για επιτυχημένη υιοθέτηση Τεχνητής Νοημοσύνης

Η έκθεση της BCG  εξετάζει την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) στις επιχειρήσεις, διαπιστώνοντας ότι μόνο το 26% έχει περάσει από το στάδιο της απόδειξης της λειτουργικότητας στην αξιοποίηση της αξίας της. Η μελέτη αναλύει τις διαφορές μεταξύ των κορυφαίων 26% των εταιρειών και των υπολοίπων, εστιάζοντας σε παράγοντες όπως η στρατηγική επένδυση, η εστίαση στις βασικές λειτουργίες, και η σημασία της ανάπτυξης ικανοτήτων σε ανθρώπινους πόρους και διαδικασίες. Παρουσιάζει παραδείγματα επιτυχημένης υιοθέτησης της ΤΝ σε διάφορους τομείς, προτείνοντας ένα πρακτικό οδηγό για την επιτυχή εφαρμογή της. Τέλος, περιλαμβάνει ορισμούς κεντρικών όρων και την μεθοδολογία της έρευνας.

 
Επιπτώσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης στην κερδοφορία

Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) έχει τη δυνατότητα να επηρεάσει σημαντικά την κερδοφορία των επιχειρήσεων. Σύμφωνα με τις πηγές, οι επιχειρήσεις που έχουν υιοθετήσει την AI με επιτυχία βιώνουν:

• Αυξημένη ανάπτυξη εσόδων: Οι εταιρείες που ηγούνται στην υιοθέτηση AI έχουν σημειώσει 50% υψηλότερη ανάπτυξη εσόδων τα τελευταία τρία χρόνια σε σχέση με τον μέσο όρο.
• Μείωση κόστους: Οι ηγέτιδες εταιρείες AI αναμένουν να μειώσουν τα λειτουργικά τους έξοδα κατά 5% το 2024.
• Βελτιωμένη εμπειρία πελατών: Η AI επιτρέπει στις εταιρείες να προσφέρουν εξατομικευμένες εμπειρίες στους πελάτες τους, οδηγώντας σε αύξηση της ικανοποίησης και της αφοσίωσης.
• Επιτάχυνση της καινοτομίας: Η AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αυτοματοποίηση εργασιών, την ανάλυση δεδομένων και την ανάπτυξη νέων προϊόντων και υπηρεσιών, επιταχύνοντας τον κύκλο καινοτομίας.

Ενώ η AI προσφέρει σημαντικές ευκαιρίες για αύξηση της κερδοφορίας, η επιτυχία της υιοθέτησής της εξαρτάται από διάφορους παράγοντες:

• Εστίαση στις βασικές επιχειρηματικές λειτουργίες: Η AI μπορεί να δημιουργήσει αξία τόσο σε λειτουργίες υποστήριξης (HR, IT, Νομικά) όσο και σε βασικές επιχειρηματικές διαδικασίες (πωλήσεις, marketing, R&D).
• Στρατηγικές επενδύσεις: Οι ηγέτιδες εταιρείες AI επενδύουν στρατηγικά σε λίγες, υψηλής προτεραιότητας ευκαιρίες για να μεγιστοποιήσουν την αξία της AI.
• Ανάπτυξη ικανοτήτων: Η επιτυχής υλοποίηση AI απαιτεί επενδύσεις σε ανθρώπινες δεξιότητες και διαδικασίες, πέρα από την τεχνολογία και τους αλγορίθμους.
• Υιοθέτηση GenAI: Η GenAI ανοίγει νέες ευκαιρίες σε τομείς όπως η δημιουργία περιεχομένου και η ποιοτική συλλογιστική.
• Υπερνίκηση προκλήσεων: Οι εταιρείες πρέπει να αντιμετωπίσουν προκλήσεις όπως ο καθορισμός σαφών περιπτώσεων χρήσης, η κλιμάκωση λύσεων, η ανάπτυξη δεξιοτήτων AI και η ενσωμάτωση με υπάρχοντα συστήματα IT.

Η υιοθέτηση AI μπορεί να οδηγήσει σε σημαντική αύξηση της κερδοφορίας των επιχειρήσεων, εφόσον γίνει με στρατηγικό τρόπο και με εστίαση στις βασικές επιχειρηματικές λειτουργίες, την ανάπτυξη ικανοτήτων και την υπερνίκηση των προκλήσεων που σχετίζονται με την υλοποίηση.

 
Βασικές Ικανότητες για Επιτυχημένη Υιοθέτηση Τεχνητής Νοημοσύνης

Οι πηγές  της έκθεσης τονίζουν ότι η επιτυχής υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από ένα συνδυασμό ικανοτήτων που υπερβαίνουν την απλή τεχνολογική επάρκεια. Συγκεκριμένα, οι εταιρείες που σημειώνουν πρόοδο στην υιοθέτηση της ΤΝ δίνουν έμφαση στις ικανότητες που σχετίζονται με τους ανθρώπους και τις διαδικασίες, ενώ η τεχνολογία και οι αλγόριθμοι παίζουν δευτερεύοντα ρόλο.

Ας δούμε αναλυτικότερα τις βασικές ικανότητες που οδηγούν στην επιτυχημένη υιοθέτηση της ΤΝ:

Άνθρωποι και Διαδικασίες:

• Διαχείριση Αλλαγών: Η εισαγωγή της ΤΝ συνεπάγεται σημαντικές αλλαγές στον τρόπο λειτουργίας μιας επιχείρησης. Η αποτελεσματική διαχείριση αυτών των αλλαγών, συμπεριλαμβανομένης της εκπαίδευσης των εργαζομένων και της προσαρμογής των διαδικασιών, είναι κρίσιμη για την επιτυχία.
• Ανάπτυξη Προϊόντων: Οι εταιρείες πρέπει να διαθέτουν τις δεξιότητες για να ενσωματώνουν την ΤΝ στα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους, αξιοποιώντας τις δυνατότητές της για καινοτομία και βελτιστοποίηση.
• Επανασχεδιασμός Ροής Εργασίας: Η ΤΝ μπορεί να αυτοματοποιήσει και να βελτιστοποιήσει τις ροές εργασίας. Οι εταιρείες πρέπει να είναι σε θέση να επανασχεδιάσουν τις διαδικασίες τους για να αξιοποιήσουν πλήρως τα οφέλη της ΤΝ.
• Ταλέντο ΤΝ: Η πρόσληψη και η ανάπτυξη εξειδικευμένου προσωπικού στον τομέα της ΤΝ είναι απαραίτητη για την επιτυχημένη υλοποίηση των έργων.
• Υπεύθυνη Διακυβέρνηση ΤΝ: Οι ηθικές και νομικές πτυχές της ΤΝ πρέπει να λαμβάνονται σοβαρά υπόψη. Η υπεύθυνη διακυβέρνηση διασφαλίζει την ηθική και διαφανή χρήση της ΤΝ.

Τεχνολογία:

• Δεδομένα και Πλατφόρμες: Η πρόσβαση σε δεδομένα υψηλής ποιότητας και η ύπαρξη κατάλληλων πλατφορμών για την ανάπτυξη και εφαρμογή μοντέλων ΤΝ είναι απαραίτητα.

Αλγόριθμοι:

• Ποιότητα και Απόδοση Μοντέλων ΤΝ: Η ανάπτυξη ακριβών και αποτελεσματικών μοντέλων ΤΝ είναι κρίσιμη για την επίτευξη απτών αποτελεσμάτων.

Συμπερασματικά, η επιτυχημένη υιοθέτηση της ΤΝ απαιτεί μια ολιστική προσέγγιση, η οποία δίνει προτεραιότητα στις ικανότητες των ανθρώπων και των διαδικασιών. Οι εταιρείες που επικεντρώνονται αποκλειστικά στην τεχνολογία κινδυνεύουν να μην αξιοποιήσουν πλήρως τις δυνατότητες της ΤΝ.

 
Προκλήσεις Υιοθέτησης Τεχνητής Νοημοσύνης

Οι εταιρείες αντιμετωπίζουν διάφορες προκλήσεις κατά την υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ). Οι πηγές αναφέρουν τέσσερις κύριες κατηγορίες προκλήσεων:

• Δυσκολίες στον καθορισμό σαφών περιπτώσεων χρήσης με ελκυστικές αποδόσεις για τις επενδύσεις που απαιτούνται. Αυτό σημαίνει ότι οι εταιρείες δυσκολεύονται να εντοπίσουν συγκεκριμένες εφαρμογές της ΤΝ που θα προσφέρουν σημαντικό όφελος για την επιχείρηση, δικαιολογώντας το κόστος της υλοποίησης.
• Προβλήματα που σχετίζονται με τη μετάβαση από τα σχέδια στην πράξη και την παροχή αξίας. Αυτό περιλαμβάνει δυσκολίες στην ιεράρχηση επενδύσεων, στην κλιμάκωση λύσεων σε διάφορες λειτουργίες και επιχειρηματικές μονάδες, στην αντιμετώπιση της αντίστασης στην υιοθέτηση, και στην πραγματοποίηση των ωφελειών.
• Ζητήματα που σχετίζονται με το ανθρώπινο δυναμικό και τις δεξιότητες. Αυτό περιλαμβάνει την ανάπτυξη εξειδικευμένων δεξιοτήτων ΤΝ, καθώς και ευρύτερης γνώσης σχετικά με την Τεχνητή Νοημοσύνη.
• Ενσωμάτωση λύσεων ΤΝ με τα υπάρχοντα πληροφοριακά συστήματα και εξασφάλιση πρόσβασης σε δεδομένα υψηλής ποιότητας. Η έλλειψη ολοκληρωμένων συστημάτων και αξιόπιστων δεδομένων αποτελεί σημαντικό εμπόδιο στην επιτυχή υλοποίηση της ΤΝ.

Η έρευνα δείχνει ότι περίπου το 70% των προκλήσεων αφορούν ανθρώπους και διαδικασίες, περίπου το 20% είναι τεχνολογικά ζητήματα και μόνο το 10% αφορά αλγόριθμους ΤΝ. Αυτό υπογραμμίζει τη σημασία της εστίασης στις ανθρώπινες πτυχές της υιοθέτησης της ΤΝ, όπως η διαχείριση αλλαγών, η ανάπτυξη ταλέντων και η αναδιαμόρφωση των διαδικασιών.