W erze cyfrowej transformacji, sztuczna inteligencja jawi się jako klucz do sukcesu w biznesie. Jednak mimo entuzjazmu i licznych obietnic, rzeczywistość wdrażania AI okazuje się bardziej skomplikowana niż mogłoby się wydawać. W tym artykule przyjrzymy się bliżej wyzwaniom, z jakimi mierzą się firmy próbujące zaimplementować rozwiązania AI, oraz omówimy strategie, które mogą pomóc w skutecznym wykorzystaniu potencjału tej technologii.
Rozdźwięk między oczekiwaniami, a rzeczywistością AI
Dostawcy technologii AI kreślą wizje błyskawicznej transformacji biznesowej, jednak najnowsze badania pokazują, że droga do skutecznego wdrożenia AI jest często długa i wyboista. Według badania przeprowadzonego przez firmę Lucidworks, zaledwie jedna na cztery firmy z powodzeniem zaimplementowała projekt związany z generatywną AI. Co więcej, badanie McKinsey & Company ujawniło, że tylko 10% firm wdraża projekty AI na szeroką skalę, a jedynie 15% odnotowuje pozytywny wpływ tych rozwiązań na swoje wyniki finansowe.
Te statystyki jasno pokazują, że mimo ogromnego potencjału AI, firmy napotykają na poważne przeszkody w procesie jej wdrażania. Przyjrzyjmy się bliżej głównym wyzwaniom, które stoją na drodze do skutecznej implementacji AI w biznesie.
Główne bariery we wdrażaniu sztucznej inteligencji
1. Trudności w oszacowaniu wartości
Jednym z kluczowych problemów, z jakimi mierzą się firmy, jest trudność w oszacowaniu i wykazaniu wartości projektów AI. Według badania Gartnera, aż 49% respondentów wskazało to jako główną barierę w implementacji rozwiązań AI. Brak jasno określonego zwrotu z inwestycji (ROI) może zniechęcać decydentów do angażowania się w projekty AI, szczególnie w obliczu wysokich kosztów początkowych.
2. Niedobór odpowiednich talentów
Kolejnym istotnym wyzwaniem jest brak odpowiednich umiejętności i talentów w organizacji. 42% respondentów w badaniu Gartnera wskazało to jako znaczącą przeszkodę. Wdrożenie AI wymaga nie tylko specjalistów od uczenia maszynowego czy data scientists, ale również osób potrafiących zrozumieć biznesowe zastosowania tej technologii i efektywnie zarządzać projektami AI.
3. Złożoność techniczna
Implementacja AI to nie tylko wybór odpowiedniego modelu językowego. Jak zauważa Aamer Baig, senior partner w McKinsey & Company, nawet prosty projekt AI może wymagać 20-30 różnych elementów technologicznych. Obejmuje to nie tylko sam model AI, ale również odpowiednie narzędzia do zarządzania danymi, kontroli bezpieczeństwa, czy infrastrukturę chmurową. Ta złożoność może być przytłaczająca dla firm, szczególnie tych, które dopiero rozpoczynają swoją przygodę z AI.
4. Przestarzała infrastruktura technologiczna
Wiele firm boryka się z problemem przestarzałej infrastruktury IT, która nie jest przystosowana do obsługi zaawansowanych rozwiązań AI. Baig podkreśla, że w badaniu McKinsey jedną z głównych przeszkód w osiągnięciu skali w implementacji AI była właśnie zbyt duża liczba różnych platform technologicznych w organizacji.
Wyzwania związane z danymi w projektach AI
Dane są paliwem napędzającym AI, jednak ich odpowiednie przygotowanie i zarządzanie nimi stanowi jedno z największych wyzwań dla firm.
1. Brak odpowiednich danych
39% respondentów w badaniu Gartnera wyraziło obawy związane z brakiem odpowiednich danych jako główną barierą w skutecznym wdrażaniu AI. Wiele firm nie dysponuje wystarczającą ilością wysokiej jakości danych, które są niezbędne do trenowania modeli AI.
2. Konieczność czyszczenia i przygotowania danych
Nawet jeśli firma posiada duże ilości danych, często wymagają one znacznego oczyszczenia i przygotowania przed wykorzystaniem w modelach AI. Ten proces może być czasochłonny i kosztowny, co dodatkowo komplikuje wdrożenie AI.
3. Prywatność i bezpieczeństwo danych
W erze RODO i rosnącej świadomości dotyczącej prywatności, firmy muszą bardzo ostrożnie podchodzić do kwestii wykorzystania danych w projektach AI. Akira Bell, CIO w firmie Mathematica, podkreśla, że jej organizacja musi szczególnie uważać na to, jak wykorzystuje dane w kontekście generatywnej AI, ze względu na ścisłe umowy dotyczące wykorzystania danych i konieczność ochrony wrażliwych informacji.
Mierzenie ROI z inwestycji w AI
Jednym z kluczowych wyzwań dla firm jest mierzenie zwrotu z inwestycji w projekty AI. Sharon Mandell, CIO w Juniper, zauważa, że rok 2024 będzie testem dla obietnic związanych z generatywną AI. Firmy będą musiały znaleźć sposoby na kwantyfikację korzyści płynących z wdrożenia AI, aby uzasadnić zwiększone koszty związane z tą technologią.
Strategie skutecznego wdrażania AI w firmie
Mimo licznych wyzwań, istnieją strategie, które mogą pomóc firmom w skutecznym wdrażaniu AI
1. Skupienie na konkretnych przypadkach użycia
Zamiast próbować zrewolucjonizować całą organizację na raz, firmy powinny skupić się na konkretnych przypadkach użycia AI, które przyniosą wymierne korzyści biznesowe. Baig zaleca koncentrację na 3-4 kluczowych domenach, które mogą przynieść wartość w krótkim czasie.
2. Budowanie kompetencji i infrastruktury
Firmy powinny inwestować w rozwój kompetencji swoich pracowników w zakresie AI oraz w budowę odpowiedniej infrastruktury technologicznej. Może to obejmować szkolenia z zakresu prompt engineeringu czy wdrażanie platform do zarządzania danymi.
3. Centralne podejście do AI
Zamiast pozwalać na niekontrolowany rozwój wielu niezależnych inicjatyw, firmy powinny stworzyć centralną strategię AI, która zapewni spójność i efektywność działań.
4. Stopniowe budowanie skali
Zamiast próbować od razu wdrażać AI na szeroką skalę, firmy powinny zacząć od mniejszych projektów pilotażowych, a następnie stopniowo rozszerzać zakres wykorzystania AI w miarę zdobywania doświadczenia i budowania kompetencji.
5. Koncentracja na danych
Firmy powinny priorytetowo traktować kwestie związane z danymi, inwestując w narzędzia do zarządzania danymi, procesy czyszczenia danych oraz budując kulturę organizacyjną opartą na danych.
Perspektywy na przyszłość: AI jako klucz do innowacji
Mimo obecnych wyzwań, przyszłość AI w biznesie wygląda obiecująco. Oczekuje się, że nadchodzące lata będą kluczowe dla weryfikacji obietnic związanych z generatywną AI. Firmy, które teraz inwestują w budowanie kompetencji i infrastruktury AI, będą w lepszej pozycji, by skorzystać z tej technologii w przyszłości.
Jednak kluczowe jest zachowanie realistycznych oczekiwań. Wdrożenie AI to maraton, nie sprint. Wymaga cierpliwości, strategicznego planowania i ciągłego uczenia się.
Przygotuj się na rewolucję AI z AI2Expert
W obliczu tych licznych wyzwań, wiele firm może czuć się przytłoczonych perspektywą wdrażania AI. To właśnie tutaj AI2Expert przychodzi z pomocą. Nasza platforma edukacyjna oferuje kompleksowe szkolenia, które pomagają firmom przygotować się na rewolucję AI:
1. Fundamenty AI
Nasz kurs z podstaw sztucznej inteligencji zapewnia solidną dawkę wiedzy, pomagając zrozumieć kluczowe koncepcje i technologie AI. Ten kurs to doskonały start, który zapewni Ci solidne podstawy i praktyczne umiejętności niezbędne do efektywnego wdrażania AI w Twojej firmie.
2. AI w Marketingu
Oferujemy szkolenia z zakresu AI w Marketingu, gdzie nauczysz się, jak zastosować sztuczną inteligencję do automatyzacji zadań oraz tworzenia bardziej angażujących i skutecznych treści marketingowych. Dzięki AI, marketerzy mogą nie tylko zwiększyć efektywność swoich działań, ale także lepiej zrozumieć potrzeby klientów i dostarczać im bardziej wartościowe treści.
3. Praktyczne zastosowania
Skupiamy się na rzeczywistych przypadkach użycia AI w biznesie, pomagając firmom zidentyfikować najbardziej obiecujące obszary zastosowania tej technologii. Szkolenia zawierają praktyczne i realne scenariusze biznesowe, a uczestnik może natychmiast zastosować zdobytą wiedzę i narzędzia w działalności firmy.
Podsumowanie
Wdrażanie AI w biznesie to złożony proces, pełen wyzwań i potencjalnych pułapek. Jednak firmy, które podejdą do tego zadania strategicznie, inwestując w odpowiednie kompetencje, infrastrukturę i procesy, mogą odnieść znaczące korzyści.
Kluczowe jest realistyczne podejście, skupienie się na konkretnych przypadkach użycia i stopniowe budowanie skali. Firmy powinny też pamiętać o znaczeniu danych, bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami.
AI2Expert jest gotowy, by towarzyszyć firmom w tej fascynującej podróży. Nasze szkolenia i wsparcie eksperckie mogą pomóc przekształcić wyzwania związane z AI w szanse na innowacje i wzrost. Rozpocznij swoją przygodę z AI już dziś i przygotuj swoją firmę na przyszłość, w której sztuczna inteligencja odegra kluczową rolę.