Бизнесът обича да казва, че е "изцяло ангажиран" с изкуствения интелект (AI). Нови инструменти, нови модели, нови табла за управление – всичко е по-интелигентно, по-бързо, по-автоматизирано. Или поне това е обещанието на хартия.  Но според най-скорошното проучване на Gartner, нещо не съвпада: приемането на AI нараства рязко, но измеримото въздействие върху крайния резултат остава упорито неуловимо. Ако някога сте се чудили защо вашата компания внедрява AI навсякъде, но не вижда финансовите резултати, далеч не сте сами. И честно казано? Това е въпрос, който си струва да бъде разгледан. Тази статия разглежда защо съществува тази празнина, какво разкриват изследванията на Gartner и как бизнесите най-накрая могат да преодолеят разминаването.  По пътя ще разгледаме интеграцията на системите, интегрирани с AI – непривлекателната, но съществена основа, която прави AI да работи в реалния свят. Голямото разкритие: много AI, но малко възвръщаемост на инвестициите Най-новите прозрения на Gartner предоставят проверка на реалността, която мнозина от нас усещаха, но не искаха да признаят. Компании, които изграждат AI решения, в крайна сметка ги изоставят или не успяват да ги операционализират. Gartner прогнозира, че  , защото просто не носят смислена бизнес стойност.  над 40% от агентните AI проекти ще бъдат прекратени до края на 2027 г. Компаниите не виждат ясни приходи, спестявания на разходи или повишаване на производителността. Вместо това те се сблъскват с нарастващи разходи, неясна отговорност и сложни интеграции, които никога не успяват да се превърнат в движение на крайния резултат. Това е корпоративната версия на купуването на най-новия кухненски уред и осъзнаването месеци по-късно… че все още кълцате зеленчуци с нож. Междувременно, извън Gartner, MIT и други индустриални изследователи повтарят същото чувство. Много пилотни проекти. Много шум. Но много малко финансово измерими резултати. И така, какво се случва? Основният проблем: AI без истинска интеграция е просто демонстрация Можете да имате най-брилянтния AI модел в света, но ако той не се свърже с начина, по който вашият бизнес всъщност работи, той не може да увеличи приходите, да намали разходите или да направи клиентите ви по-щастливи. Точно тук идва   – и защо толкова много компании се провалят.  интеграцията на системите, интегрирани с AI Вместо да изграждат цялостен конвейер, където AI прозренията автоматично се вливат в реални решения, много организации прикрепят AI към съществуващи системи като декоративни стикери.  Те провеждат концептуално доказателство, възхищават се на таблото за управление, провеждат няколко работни срещи… и след това нищо в бизнеса наистина не се променя. Трагичният резултат? Красиво проектиран AI модел, който никога не докосва вашия P&L. Пет причини, поради които компаниите не виждат финансов ефект След преглед на изследванията на Gartner и по-широкия индустриален анализ, пет големи проблема се появяват отново и отново.  Това е проблем номер едно. Ако служителите трябва да напуснат обичайните си инструменти, да отворят отделен интерфейс, да направят ръчно запитване и след това да разберат какво да правят с резултатите, те просто спират да го правят. AI става фонов шум, а не двигател на производителността. AI не е вграден в реални работни процеси:  Gartner продължава да подчертава, че компаниите надценяват своята обученост на данните. Ако вашите прозрения са разпръснати, непоследователни или остарели, AI ще произведе резултати, на които хората няма да вярват. А когато хората нямат доверие в системата, те не я използват. Лоши данни:  Модел, който предсказва нещо интересно, но не успява да промени високостойностен показател, няма да повлияе на финансовите ви резултати. Компаниите попадат в "пилотния капан" – изграждат концептуално доказателство след концептуално доказателство, без никога напълно да операционализират нищо. Това е като да тествате бягаща пътека шест месеца, но никога всъщност да не бягате на нея. AI пилотните проекти са твърде малки или твърде теоретични:  AI е повече от инвестиция в технологии. Това е поведенческа промяна. Gartner подчертава, че AI организациите с висока зрялост не просто стартират инструменти – те създават програми за приемане, насоки, управление и системи за измерване. Без това използването от служителите остава хаотично, а резултатите остават невидими. Няма план за управление на промените:  Много ръководители искат AI незабавно да увеличи приходите. Но ранните победи често са фини: по-малко грешки, по-бързо време за обработка, по-малко ръчно преработване, по-добро насочване към клиентите. Когато ръководителите не следят правилните показатели, стойността се крие пред очите им. Ръководителите очакват грешен тип ROI: Какво Gartner казва, че трябва да се фокусирате  Препоръките на Gartner са освежаващо прагматични, но изненадващо човешки. Те призовават организациите да забавят темпото, да се прицелят по-добре и да избират AI проекти въз основа на ясна икономическа логика, а не на ентусиазъм. Компаниите, които постигат реални възвръщаемости, правят няколко неща последователно: Приоритизират осезаеми бизнес резултати, а не "готини случаи на употреба". Инвестират в инженеринг, ModelOps и интеграционния слой, така че резултатите да са надеждни и да могат да бъдат извиквани от бизнес приложения. Разглеждат AI като дългосрочен оперативен капацитет – а не еднократна функция. Подсилват доверието и приемането, така че служителите да използват инструментите ежедневно. Накратко, успешните фирми третират AI повече като изграждане на фабрика, отколкото като купуване на джаджа. Как най-накрая да превърнете AI в реален финансов печалба Ако вашият бизнес продължава да инвестира в AI, но не вижда ползи, ето пътна карта за разбиване на цикъла – моделите, които наблюдаваме в откритията на Gartner и процъфтяващите внедрявания по света.  Преди да изградите нещо, дефинирайте своя бизнес резултат в долари или проценти. Какво точно се опитвате да подобрите? Приходи? Задържане? Марж? Време на цикъла? Ако не можете да измерите – не можете да го подобрите. Започнете с един финансов показател:  Тук AI-интегрираната системна интеграция става повече от модерна дума. Вашият модел трябва да може да консумира данни в реално време, да изпраща резултати в инструментите за работен процес и да задейства действия. В противен случай това е просто академично упражнение. Създайте интеграционния слой първо:  Високоценният AI изисква висококачествени данни. Трябва да поставите в центъра на вниманието конвейерите за данни, процесите на етикетиране и контролните точки за качество, за да постигнете измерима ROI. Направете данните свой приоритет, а не последна мисъл:  Усвояването на AI се превежда в проследяване на употребата, въздействието върху решенията и поведението на човека в цикъла. Осигурете обучение и коригирайте интерфейсите, така че бизнес потребителите да приемат AI резултатите като част от рутинните решения. Подкрепете KPI за приемане:  Най-успешните организации съчетават вътрешна бизнес експертиза с външна AI продуктова експертиза, интеграция и инженерна поддръжка. Това съкращава сроковете и предотвратява скъпи грешки в бъдеще. Смесвайте вътрешен талант със стратегически партньори: Заключителни мисли: Празнината е реална – но може да бъде поправена Най-новото проучване на Gartner хвърля ярка и понякога неудобна светлина върху AI реалността: бизнесите внедряват AI навсякъде, но не постигат очакваните ползи. Въпреки това, това не е провал на AI. Това е провал на интеграцията, оркестрацията и съгласуването на ръководството. Когато организациите инвестират в интеграция, третират AI като система – а не като функция – и държат всяка инициатива отговорна за измерима финансова стойност, резултатите най-накрая започват да се появяват. Компаниите, които правят това правилно, ще бъдат тези, които ще превърнат днешната фаза на AI експериментиране в утрешното конкурентно предимство. Може би това ще бъдете вие?

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Това аудио е създадено на оригиналния език на историята!

Защо толкова много изкуствен интелект, а толкова малко печалба? По-отблизо какво компаниите продължават да пропускат

About Author

КОМЕНТАРИ

ЗАКАЧВАЙТЕ ЕТИКЕТИ

ТАЗИ СТАТИЯ Е ПРЕДСТАВЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps