«Для половины предприятий производственного сектора внедрение ИИ по-прежнему остается неизученной областью, в которой задействованы сложные рабочие процессы и неясные вопросы».
Недавнее исследование, проведенное фондом MAFI Foundation , показало, что только 5% производственных компаний преуспели в выявлении возможностей ИИ и подготовили дорожную карту, готовую извлечь выгоду из своего бизнеса. В этом контексте полезно определить причины более низкого уровня внедрения ИИ в производственном секторе и то, как прогресс в практике ИИ помогает изменить этот нарратив, чтобы охватить технологические изменения.
3 основные причины более низкого уровня внедрения ИИ в производственном секторе
Отсутствие определения организационных императивов . Это общепринятый трюизм, что люди находятся в центре реализации любого стратегического видения, но этот трюизм верен только тогда, когда видение существует в первую очередь. В текущем сценарии более половины фирм в производственном секторе указали, что у них даже нет плана по интеграции ИИ в свою парадигму создания стоимости. Таким образом, лидеры производственного сектора могут использовать эту возможность, чтобы сделать шаг вперед и создать новое видение, чтобы вывести свой бизнес на новый уровень.
Подход к решению: усилия могут потребовать от компаний вложений в наращивание потенциала, обучение, знакомство с культурой организации, установление и поиск новых партнерских отношений, а также создание планов для своих активов данных. Однако в результате получится гибкая, но управляемая данными организация с обновленным арсеналом аналитических инструментов, способная добиться успеха даже в самых сложных условиях.
Подчеркивание несоответствия и ожиданий в процессе внедрения ИИ: вторая часть головоломки связана с несоответствием ожиданий от ИИ в производственном секторе. Ожидания относительно того, как ИИ может быть разработан и внедрен в производственных компаниях в текущем сценарии, могут сильно различаться, от области чрезмерного оптимизма до области полного пессимизма. Между тем, сама сфера ИИ продолжает быстро развиваться, появляются новые инфраструктуры и сервисы благодаря конкуренции между ошеломляющим множеством технологических игроков по всему миру. Подход к решению: растет потребность в Analytics Translationв разных организациях, где опыт должен понимать и передавать передовые аналитические идеи различным заинтересованным сторонам, чтобы стать ключевым фактором на пути к успешному внедрению ИИ. Такие переводчики могут появиться внутри или за пределами организации и ликвидировать разрыв между математикой, передовыми компьютерными технологиями и бухгалтерским балансом бизнеса. Их непреходящая ценность заключается в формировании культуры, основанной на данных, которая в конечном итоге позволяет компаниям применять новые парадигмы принятия решений.
Способность создавать и поддерживать ценностное предложение . Третья причина связана с контекстом. Любой инструмент или любое решение может быть полезным и применяться правильно только тогда, когда оно соответствует контексту. Успех внедрения ИИ в различных производственных компаниях зависит от способности создавать и поддерживать ценность с самого начала. Кроме того, требуется, чтобы правильные данные были сопоставлены с определенной проблемой, прежде чем появится правильное решение. Подход к решению:Учитывая, что разные уровни технического долга накапливаются в компаниях с годами, интеграция усилий с внутренними системами и бесшовная взаимосвязь потоков данных позволили бы гибкому внедрению ИИ быть в высшей степени контекстуальным. Более того, для этого требуется понимание бизнеса, выходящее за рамки традиционного управленческого консалтинга или общих предложений ИТ-решений.
Для любого растущего бизнеса в производственном секторе, стремящегося ускорить развертывание ИИ, правильное партнерство, основанное на общем понимании контекста, будет иметь большое значение для снижения любых рисков внедрения ИИ. Таким образом, выявление болевых точек и поиск решения технологических проблем с использованием мышления ИИ имеет первостепенное значение и может творить чудеса для большего масштабирования в производственном бизнесе.
