Các doanh nghiệp thích nói rằng họ “tất cả” về AI.Các công cụ mới, các mô hình mới, bảng điều khiển mới – mọi thứ thông minh hơn, nhanh hơn, tự động hơn. Nhưng theo nghiên cứu gần đây nhất của Gartner, có điều gì đó không ổn: việc áp dụng AI đang tăng vọt, nhưng tác động có thể đo lường được đối với kết quả cuối cùng vẫn cứng nhắc. Nếu bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao công ty của bạn đang triển khai AI ở khắp mọi nơi nhưng không thấy kim tài chính di chuyển, bạn không cô đơn. Bài viết này giải thích lý do tại sao khoảng cách tồn tại, những gì nghiên cứu của Gartner tiết lộ và làm thế nào các doanh nghiệp cuối cùng có thể vượt qua sự mất kết nối. Trên đường đi, chúng tôi sẽ khám phá việc tích hợp các hệ thống tích hợp AI - nền tảng không hài hước nhưng thiết yếu làm cho AI hoạt động trong thế giới thực. The Big Reveal: Nhiều AI nhưng không nhiều ROI Những hiểu biết mới nhất của Gartner cung cấp một kiểm tra thực tế mà nhiều người trong chúng ta cảm nhận nhưng không muốn thừa nhận. các công ty đang xây dựng các giải pháp AI cuối cùng sẽ từ bỏ hoặc không thực hiện. Gartner dự đoán rằng Bởi vì họ không mang lại giá trị kinh doanh có ý nghĩa. Hơn 40% các dự án AI đại lý sẽ bị loại bỏ vào năm 2027 Các công ty không thấy lợi nhuận rõ ràng, tiết kiệm chi phí hoặc tăng năng suất.Thay vào đó, họ đang phải đối mặt với chi phí bùng nổ, sở hữu không rõ ràng và tích hợp phức tạp mà không bao giờ thực sự thực hiện trong chuyển động dưới cùng. Đó là phiên bản của công ty mua thiết bị nhà bếp mới nhất và nhận ra vài tháng sau đó ... bạn vẫn đang cắt rau với một con dao. Trong khi đó, bên ngoài Gartner, MIT, và các nhà nghiên cứu ngành công nghiệp khác phản ánh cùng một tâm trạng. Nhiều phi công. Rất nhiều hype. Nhưng rất ít kết quả có thể đo lường về tài chính. Vậy chuyện gì đang diễn ra? Vấn đề cốt lõi: AI không tích hợp thực sự chỉ là một bản demo Bạn có thể có mô hình AI tuyệt vời nhất trên thế giới, nhưng nếu nó không kết nối với cách kinh doanh của bạn thực sự hoạt động, nó không thể tăng doanh thu, giảm chi phí hoặc làm cho khách hàng của bạn hạnh phúc hơn. Đó là nơi đi vào - và tại sao rất nhiều công ty thất bại. AI-Integrated hệ thống tích hợp Thay vì xây dựng một đường ống dẫn đầu đến cuối nơi những hiểu biết về AI tự động chảy vào các quyết định thực tế, nhiều tổ chức đúc AI vào các hệ thống hiện có như dán trang trí. Họ chạy một thử nghiệm khái niệm, ngưỡng mộ bảng điều khiển, làm một vài hội thảo ... và sau đó không có gì trong kinh doanh thực sự thay đổi. Kết quả bi kịch? Một mô hình AI được thiết kế đẹp mà không bao giờ chạm vào P & L của bạn. 5 lý do tại sao các công ty không nhìn thấy tác động tài chính Sau khi xem xét cả nghiên cứu của Gartner và phân tích ngành rộng hơn, năm vấn đề lớn xuất hiện một lần nữa và một lần nữa. Nếu nhân viên phải rời khỏi các công cụ thông thường của họ, mở một giao diện riêng biệt, chạy một truy vấn thủ công, và sau đó tìm ra phải làm gì với kết quả, họ chỉ đơn giản là ngừng làm điều đó. Dữ liệu nghèo: Gartner tiếp tục nhấn mạnh rằng các công ty đánh giá quá cao sự trưởng thành của dữ liệu của họ.Nếu những hiểu biết của bạn bị phân tán, không nhất quán hoặc không phù hợp, AI sẽ tạo ra kết quả mà mọi người sẽ không tin tưởng. AI Pilots Are Too Small or Too Theoretical: Một mô hình dự đoán một cái gì đó thú vị nhưng không thay đổi một số liệu có giá trị cao sẽ không làm thay đổi kết quả tài chính của bạn.Các công ty rơi vào “cạm bẫy thí điểm” – xây dựng bằng chứng về khái niệm sau khi bằng chứng về khái niệm mà không bao giờ thực hiện đầy đủ bất cứ điều gì. Không có kế hoạch quản lý thay đổi: AI là nhiều hơn một khoản đầu tư công nghệ. Đó là một sự thay đổi hành vi. Gartner nhấn mạnh rằng các tổ chức AI trưởng thành cao không chỉ đưa ra các công cụ - họ tạo ra các chương trình thông qua, hướng dẫn, quản trị và hệ thống đo lường. Các nhà lãnh đạo mong đợi loại ROI sai: Nhiều giám đốc điều hành muốn AI thúc đẩy doanh thu ngay lập tức.Nhưng chiến thắng sớm thường là tinh tế: ít lỗi hơn, thời gian xử lý nhanh hơn, ít tái chế thủ công, nhắm mục tiêu khách hàng tốt hơn.Khi các nhà lãnh đạo không theo dõi các số liệu đúng, giá trị ẩn trong tầm nhìn rõ ràng. Gartner nói bạn nên tập trung vào những gì Các khuyến nghị của Gartner là thực tế nhưng đáng ngạc nhiên là con người. Họ khuyến khích các tổ chức chậm lại, nhắm mục tiêu tốt hơn và chọn các dự án AI dựa trên logic kinh tế rõ ràng thay vì sự phấn khích. Ưu tiên các kết quả kinh doanh hữu hình, không phải là các trường hợp sử dụng mát mẻ. Đầu tư vào kỹ thuật, ModelOps và lớp tích hợp để đầu ra đáng tin cậy và có thể được gọi bởi các ứng dụng kinh doanh. Xem AI như một khả năng hoạt động lâu dài - không phải là một tính năng một lần. Tăng cường sự tin tưởng và chấp nhận, vì vậy nhân viên tận dụng các công cụ hàng ngày. Nói tóm lại, các công ty thành công đối xử với AI giống như xây dựng một nhà máy hơn là mua một tiện ích. Làm thế nào để cuối cùng biến AI thành lợi nhuận tài chính thực sự Nếu doanh nghiệp của bạn tiếp tục đầu tư vào AI nhưng không thấy lợi nhuận, đây là một lộ trình để phá vỡ chu kỳ - các mô hình chúng ta chứng kiến trong các phát hiện của Gartner và triển khai thịnh vượng trên toàn thế giới. Bắt đầu với một chỉ số tài chính duy nhất: Trước khi xây dựng bất cứ điều gì, hãy xác định kết quả kinh doanh của bạn bằng đô la hoặc tỷ lệ phần trăm. Bạn đang cố gắng tăng chính xác những gì? doanh thu? giữ lại? lợi nhuận? thời gian chu kỳ? Nếu bạn không thể đo lường – bạn không thể cải thiện nó. Tạo lớp tích hợp đầu tiên: Đây là nơi tích hợp hệ thống tích hợp AI trở thành nhiều hơn một từ ồn ào. mô hình của bạn phải có khả năng tiêu thụ dữ liệu thời gian thực, đẩy kết quả vào các công cụ dòng công việc và kích hoạt các hành động. Make Data Your Priority, Not Your Afterthought: AI giá trị cao đòi hỏi dữ liệu chất lượng cao. bạn nên trung tâm các đường ống dữ liệu, quy trình dán nhãn và cổng chất lượng để đạt được ROI đo lường. Tiêu thụ nhiên liệu KPI: Kiểm soát AI chuyển thành theo dõi việc sử dụng, tác động quyết định và hành vi của con người trong vòng. Cung cấp đào tạo và điều chỉnh giao diện để người dùng doanh nghiệp áp dụng đầu ra AI như một phần của các quyết định thường xuyên. Kết hợp tài năng nội bộ với các đối tác chiến lược: Các tổ chức thành công nhất kết hợp chuyên môn kinh doanh nội bộ với sản xuất AI bên ngoài, tích hợp và hỗ trợ kỹ thuật. Những suy nghĩ cuối cùng: Khoảng cách là thực sự - nhưng nó có thể sửa chữa Nghiên cứu mới nhất của Gartner chiếu sáng một ánh sáng tươi sáng và đôi khi không thoải mái về thực tế AI: các doanh nghiệp đang triển khai AI ở khắp mọi nơi, nhưng không chấp nhận lợi nhuận mà họ mong đợi. Tuy nhiên, đây không phải là thất bại của AI. Đó là một sự thất bại của hội nhập, phối hợp, và sự sắp xếp lãnh đạo. Khi các tổ chức đầu tư vào hội nhập, đối xử với AI như một hệ thống - không phải là một tính năng - và giữ mọi sáng kiến có giá trị tài chính có thể đo lường được, kết quả cuối cùng bắt đầu xuất hiện. Những công ty có được quyền này sẽ là những người biến giai đoạn thử nghiệm AI ngày hôm nay thành lợi thế cạnh tranh của ngày mai.

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

dashboard

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

Tại sao AI rất nhiều, nhưng lợi nhuận rất ít? Một cái nhìn gần gũi hơn về những gì doanh nghiệp vẫn còn thiếu

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

184 Stories To Learn About Psychology

223 Stories To Learn About Science

581 Stories To Learn About Non Fiction

85 Stories To Learn About Travel

184 Stories To Learn About Psychology

223 Stories To Learn About Science

581 Stories To Learn About Non Fiction

85 Stories To Learn About Travel

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps