Предприятия любят говорить, что они «все в» на ИИ. Новые инструменты, новые модели, новые панели – все умнее, быстрее, более автоматизировано. Но, согласно последнему исследованию Gartner, что-то не в порядке: внедрение ИИ стремительно растет, но измеримое влияние на конец остается упрямо неуловимым. Если вы когда-нибудь задавались вопросом, почему ваша компания внедряет ИИ повсюду, но не видит финансовую иглу, вы далеко не одиноки. Эта статья раскрывает, почему существует разрыв, что показывает исследование Gartner и как компании могут наконец-то преодолеть отключение. По пути мы исследуем интеграцию систем, интегрированных с ИИ – необыкновенный, но необходимый фундамент, который делает работу ИИ в реальном мире. Большое раскрытие: много ИИ, но не много ROI Последние знания Gartner обеспечивают проверку реальности, которую многие из нас чувствовали, но не хотели признавать.Компании, которые строят решения в области ИИ, в конечном итоге отказываются от них или не могут их реализовать. Gartner прогнозирует, что Потому что они просто не приносят значимой деловой ценности. Более 40% проектов агентского ИИ будут ликвидированы к 2027 году Компании не видят четкой прибыли, экономии издержек или повышения производительности.Вместо этого они сталкиваются с растущими затратами, неясными правами собственности и сложными интеграциями, которые никогда не полностью материализуются в движении внизу. Это корпоративная версия покупки новейшего кухонного гаджета и осознания месяцы спустя... вы все еще режете овощи ножом. Между тем, за пределами Gartner, MIT и других исследователей отрасли повторяют то же настроение. много пилотов. много шума. но очень мало финансово измеримых результатов. Так что же происходит? Основная проблема: ИИ без реальной интеграции - это просто демонстрация У вас может быть самая блестящая модель ИИ в мире, но если она не влияет на то, как ваш бизнес действительно работает, она не может увеличить доходы, сократить расходы или сделать ваших клиентов счастливее. Вот где вступает - и почему так много компаний пропадает. Интеграция интегрированных систем Вместо того, чтобы построить цепочку от конца до конца, где понимание ИИ автоматически перетекает в реальные решения, многие организации прикладывают ИИ к существующим системам, таким как декоративные наклейки. Они проводят демонстрацию концепции, восхищаются приборной панелью, проводят несколько мастер-классов... и тогда ничего в бизнесе действительно не меняется. И трагический результат? Красиво спроектированная модель ИИ, которая никогда не трогает ваш P&L. Пять причин, почему компании не видят финансового влияния Проанализировав как исследования Gartner, так и более широкий отраслевой анализ, вновь и вновь возникают пять основных проблем. ИИ не встраивается в реальные рабочие процессы: это проблема номер один.Если сотрудникам приходится покидать свои обычные инструменты, открыть отдельный интерфейс, запустить ручной запрос, а затем выяснить, что делать с результатами, они просто прекращают это делать.ИИ становится фоновым шумом, а не драйвером производительности. Плохие данные: Gartner продолжает подчеркивать, что компании переоценивают зрелость своих данных.Если ваши представления рассеяны, непоследовательны или устарели, ИИ будет производить выходы, которым люди не доверяют.И когда люди не доверяют системе, они не используют ее. Пилоты ИИ слишком малы или слишком теоретичны: модель, которая предсказывает что-то интересное, но не может изменить показатель высокой стоимости, не изменит ваших финансовых результатов.Компании попадают в «пилотную ловушку» - создание доказательства концепции после доказательства концепции, не полностью реализуя что-либо. Нет плана управления изменениями: ИИ - это больше, чем инвестиции в технологии. Это изменение поведения. Gartner подчеркивает, что высокоразвитые организации ИИ не просто запускают инструменты - они создают программы принятия, руководство, управление и системы измерений. Лидеры ожидают неправильного типа рентабельности: многие руководители хотят, чтобы ИИ немедленно приносил прибыль, но ранние победы часто тонкие: меньше ошибок, более быстрые сроки обработки, меньше ручной переработки, лучшее таргетирование клиентов. Что говорит Gartner, что вы должны сосредоточиться Рекомендации Gartner освежающе прагматичны, но удивительно гуманны. Они призывают организации замедлять темпы роста, лучше ориентироваться и выбирать проекты искусственного интеллекта, основанные на ясной экономической логике, а не на возбуждении. Приоритизируйте ощутимые бизнес-результаты, а не «холодные случаи использования». Инвестируйте в машиностроение, ModelOps и слой интеграции, чтобы выходы были надежными и доступными для бизнес-приложений. Смотрите на ИИ как на долгосрочную оперативную способность, а не как на разовую функцию. Укрепляйте доверие и принятие, чтобы сотрудники ежедневно использовали инструменты. Короче говоря, успешные фирмы относятся к ИИ больше как к изготовлению завода, чем к покупке гаджета. Как превратить ИИ в реальную финансовую прибыль Если ваш бизнес продолжает инвестировать в ИИ, но не видит выгоды, вот дорожная карта, чтобы сломать цикл - модели, которые мы наблюдаем в выводах Gartner и процветающих развертываниях по всему миру. Начните с единой финансовой метрики: прежде чем строить что-либо, определите свой бизнес-результат в долларах или процентах. Что именно вы пытаетесь повысить? доход? удержание? маржа? время цикла? Если вы не можете измерить - вы не можете улучшить его. Создайте первый слой интеграции: это место, где интеграция интегрированных систем с ИИ становится больше, чем шумным словом. Ваша модель должна иметь возможность потреблять данные в режиме реального времени, перенаправлять результаты в инструменты рабочего процесса и запускать действия. Сделайте данные вашим приоритетом, а не вашим последующим мышлением: высококачественный ИИ требует высококачественных данных. Управление ИИ переводится на отслеживание использования, воздействия на принятие решений и поведения человека в цепи.Обеспечение обучения и настройки интерфейсов, чтобы бизнес-пользователи приняли выходы ИИ в рамках рутинных решений. Сочетание внутренних талантов со стратегическими партнерами: наиболее успешные организации сочетают внутренний бизнес-экспертизу с внешней производственной, интеграционной и инженерной поддержкой ИИ. Заключительные мысли: разрыв является реальным - но он фиксируется Последнее исследование Gartner светит ярким и иногда неудобным светом на реальность ИИ: предприятия внедряют ИИ повсюду, но не принимают вознаграждения, которые они ожидали. Тем не менее, это не является провалом AI. Это неудача интеграции, оркестрации и выравнивания лидерства. Когда организации инвестируют в интеграцию, относятся к ИИ как к системе, а не к функции, и считают каждую инициативу ответственной за измеримую финансовую ценность, результаты наконец-то начинают появляться. Компании, которые получат это право, будут теми, кто превратит сегодняшнюю фазу эксперимента ИИ в конкурентное преимущество завтрашнего дня.

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

dashboard

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Почему так много ИИ, но так мало прибыли? более внимательный взгляд на то, что компании продолжают не хватать

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Невидимые слои: почему интервью с пользователями являются незаменимым активом

Повысьте свою производительность с помощью этих 18 инструментов разработчика 🚀🔥

Руководство архитектора по созданию эталонной архитектуры для озера данных AI/ML

Полное руководство по успешной миграции в облако: стратегии и лучшие практики

Невидимые слои: почему интервью с пользователями являются незаменимым активом

Повысьте свою производительность с помощью этих 18 инструментов разработчика 🚀🔥

Руководство архитектора по созданию эталонной архитектуры для озера данных AI/ML

Полное руководство по успешной миграции в облако: стратегии и лучшие практики

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps