Kunstmatige intelligentie (AI) heeft het potentieel om de manier waarop bedrijven opereren in verschillende functies, waaronder klantenservice, marketing en financiën, volledig opnieuw te ontwerpen. Er zijn tal van AI-ontwikkelingsbedrijven die u kunnen helpen bij het ontwikkelen van moderne AI-aangedreven oplossingen voor uw bedrijf. Maar zoals het geval is met andere opkomende technologieën, zijn er uitdagingen, en AI is geen uitzondering. Volgens een nieuw onderzoek uitgevoerd door MIT-Boston Consulting Group, gelooft 85% van de leidinggevenden dat AI het bedrijfsleven zal transformeren, maar slechts 20% van de bedrijven gebruikt het op een of andere manier en slechts 5% maakt er uitgebreid gebruik van. De adoptie van AI is erg laag vanwege de obstakels die de adoptie van de technologie in de weg staan. Laten we eens kijken naar de top vijf ervan.
- Gebrek aan organisatie en ineffectief leiderschap: De hiërarchie van een bedrijf kan behoorlijk complex zijn. Er zijn verschillende hoofden van verschillende afdelingen die op dezelfde lijn moeten zitten om wederzijdse beslissingen te nemen voor de verbetering van het bedrijf. Deze hoofden moeten hun AI-inspanningen samen aandrijven, op hetzelfde moment en met hetzelfde inspanningsniveau. Gebrek aan goede organisatie en ineffectief leiderschap van deze hoofden leiden tot onduidelijke, overlappende verantwoordelijkheden, die uiteindelijk alle investeringen van uw bedrijf in AI-technologie belemmeren. Er moet een goede synchronisatie zijn tussen alle afdelingen om beslissingen te nemen met betrekking tot de adoptie van AI.
- Niet de fundamentele problemen kiezen om op te lossen: Meestal werken een analyseteam of veel verspreide analyseteams en innovators van uw bedrijf aan talloze kleinere projecten aan de rand van de kernactiviteiten. Maar ze negeren het werken aan de fundamentele grond om de automatiseringsefficiëntie te bereiken die de kernactiviteit nodig heeft. U moet zich concentreren op het benutten van de kracht van AI-oplossingen op de gebieden van uw zakelijke prioriteiten. Bijvoorbeeld sectoren van uw bedrijf die aanzienlijke inkomsten genereren waar automatisering de winstmarges kan verbeteren of het percentage fouten en fouten kan verminderen.
- Onervaren en ongetrainde professionals: In de meeste bedrijven is er een tekort aan AI-breinkracht en talent. In een onderzoek uitgevoerd door PwC’s Digital IQ, zei slechts 20% van de leidinggevenden dat hun organisatie over de vaardigheden beschikte die nodig zijn om te slagen met AI. Dit gebrek aan vereiste ervaring en potentieel is een van de grootste uitdagingen bij het gebruik van AI om de productiviteit van een bedrijf te verhogen. Veel organisaties kennen hun grenzen en niet meer dan 20% denkt dat hun eigen IT-experts over de nodige expertise beschikken om met AI om te gaan. De vraag naar machine learning-vaardigheden groeit sneller, maar goede training is niet gemakkelijk beschikbaar. In een dergelijk scenario, waarin AI-talent schaars is maar zeer gewild is, zoeken de meeste bedrijven naar innovatie van externe bronnen, zoals incubators en accelerators, universitaire laboratoria, de open source-gemeenschap en hackathons.
- Ontoegankelijke gegevens- en privacybescherming: Om machine learning-algoritmen te trainen, heb je enorme en schone datasets nodig, met minimale vooroordelen. De meeste van deze gegevens zijn niet klaar voor gebruik omdat ze in ongestructureerde vorm zijn. Deze gegevens bevatten gevoelige informatie en worden opgeslagen in een ander verwerkingssysteem. Als gevolg hiervan hebben de meeste bedrijven de neiging zwaar te investeren in het creëren van een effectieve infrastructuur om de gegevens die ze genereren te verzamelen en op te slaan, en om talent aan te werven dat in staat is deze informatie te versleutelen, zodat deze bruikbaar en productief wordt.
- Vertrouwens- en geloofwaardigheidsfactor: Het is erg moeilijk om een deep learning-algoritme op een eenvoudige manier uit te leggen aan iemand die geen programmeur of ingenieur is. Met zo’n complexiteit kunnen degenen die op AI willen wedden om nieuwe zakelijke kansen te benutten, verdwijnen. De meeste bedrijven die achterlopen op het gebied van digitale transformatie, moeten een revolutie teweegbrengen in hun hele infrastructuur om AI op een zinvolle manier in te voeren. Het resultaat van AI-projecten kan een beetje laat komen, omdat de gegevens moeten worden verzameld, geconsumeerd en verwerkt voordat het experiment vruchten afwerpt. De meeste ondernemers missen de vereiste mate van flexibiliteit, middelen en moed die nodig zijn om te investeren in een grootschalig machine learning-project zonder garantie.
Dit zijn de vijf grootste uitdagingen die je moet overwinnen als je effectief gebruik wilt maken van het groeiende aantal AI-aangedreven tools die op de markt beschikbaar zijn. Maar deze obstakels kunnen AI niet tegenhouden om de manier waarop bedrijven functioneren te transformeren. Als u de voordelen van AI-technologie wilt benutten om een oplossing te ontwikkelen om uw productiviteit te verhogen, neem dan contact op met een ervaren AI-adviesbureau.
