Nincs elég ideje elolvasni a teljes cikket? Hallgassa meg az összefoglalót 2 percben.
A német kkv-k elvben elfogadták a mesterséges intelligenciát. A gyakorlatban azonban továbbra is a kísérletek, javaslatok és PowerPointok körforgásában ragadtak.
Az olyan állami kezdeményezéseknek köszönhetően, mint a KI im Mittelstand, a tudatosság az egekbe szökött. Sok cégnél már létezik kísérleti projekt vagy digitális útiterv valahol a szervezeten belül. Mégis csak kevesen lépték át a koncepció bizonyításától a valódi működési előnyökig vezető vonalat.
A hiányosság nem a finanszírozásban vagy a kíváncsiságban rejlik. Hanem a vonzerő.
Megkapott finanszírozás, még mindig hiányzik a hatás
A legtöbb vezérigazgató azt feltételezi, hogy ha egy mesterséges intelligencia kezdeményezés élesben működik, akkor az előrelépés is történik. De hónapokkal később semmi sem változott a gyárban.
A probléma? Ezek a pilóták gyakran az informatikai osztályok vagy külső tanácsadók tulajdonában vannak, akiknek nincs valódi felhatalmazásuk. Az operatív csapatok nem bíznak bennük, és a vezetőség nem vesz részt az indítás után sem.
Az üzemidőhöz, hozamhoz vagy árréshez kötött egyértelmű KPI-k nélkül a kísérleti projekt mellékprojekté válik. Ígéretesnek tűnhet, de nem hoz eredményt.
Miért lesz a pilóta a temető
A mesterséges intelligencia ipari környezetben nem olyan, mint egy új CRM hozzáadása. Integrációra van szükség a termelési, pénzügyi, ellátási lánc- és HR-rendszerekkel. A legtöbb kísérleti projekt soha nem skálázódik, mert:
- Nincs funkciókon átívelő részvétel.
- A projektvezető nem tud több részleget befolyásolni.
- Nincs 90 napos végrehajtási ritmus.
Ezek a hiányosságok nem technikai jellegűek. Ezek strukturálisak.
Hogyan néz ki az ipari mesterséges intelligencia méretarányosan
I. A stratégiától a rendszerig
Amikor az AI az ipari kkv-knál működik, unalmasnak tűnik - és ez a lényeg.
Az intelligens felhasználási esetek egyszerűek és ROI-alapúak:
- Kritikus berendezések prediktív karbantartása
- Termelési ütemezés dinamikus korlátozásokkal
- Készletoptimalizálás valós idejű keresleti jelzésekkel
Ezek nem innovációs bemutatók. Ezek versenyképes rendszerek, amelyek csökkentik a pazarlást, növelik az áteresztőképességet és javítják a megbízhatóságot.
A kérdés nem az, hogy “Kísérletezünk-e a mesterséges intelligenciával?”. A kérdés az, hogy “Minden héten időt és pénzt takarítunk meg vele?”.”
II. Az AI mint infrastruktúra, nem mint innovációs színház
Túl sok cég kezeli a mesterséges intelligenciát újdonságként. Műszerfalakat készítenek, belső bemutatókat tartanak, és digitális sikert hirdetnek.
A sikeres bevezetés azonban úgy kezeli a mesterséges intelligenciát, mint az infrastruktúrát. Eltűnik a döntéshozatalban. Az üzemeltetők bíznak benne. A tervezők függnek tőle. A vezetők már nem vitatják, hogy működik-e - egyszerűen csak használják.
Ez a váltás akkor következik be, amikor a gépi tanulás valós döntéseket táplál, az emberi korrekció pedig a modellt.
A Mittelstand valódi korlátai
I. A hiányzó szerepek, nem a hiányzó technológia
A legtöbb kkv már rendelkezik adatokkal. Lehet, hogy már partnerük vagy induló vállalkozásuk is van. Ami hiányzik, az a vezetői kapacitás.
A mesterséges intelligencia nem informatikai kezdeményezés. Ez egy üzleti átalakulás.
A sikerhez a cégeknek olyan emberre van szükségük, aki ért a műveletekhez, az adatokhoz és a folyamatfegyelemhez. Nem egy “digitális innovációs tisztviselő”, hanem valaki, aki képes a különböző területeken végrehajtani.
Ez a személy gyakran hiányzik.
II. Mit kell a vezérigazgatónak személyesen birtokolnia
Egyetlen mesterséges intelligencia átalakítás sem sikeres látható C-szintű felelősségvállalás nélkül.
A vezérigazgatóknak meg kell határozniuk az üzleti érvet. Nekik kell megadniuk a tempót. Személyesen kell eltávolítaniuk a gátló tényezőket.
Ha a mesterséges intelligencia szponzorálás nélkül a középvezetésben ül, akkor ott is marad - függetlenül attól, hogy a projekt mennyire jól finanszírozott vagy jó szándékú.
Hogyan meneküljünk meg a pilótacsapdából
Négy valós váltás, amely lendületet ad a világnak
1. A mesterséges intelligenciát valódi KPI-khez kapcsolja. Nem csak “javítsuk a folyamatot”, hanem “csökkentsük az állásidőt 15%-vel”.”
2. Jelöljön ki egy felelős vezetőt. Valaki, aki össze tudja hangolni az IT-t, a termelést és a pénzügyeket.
3. Kezdje keskenyen. Ne törekedj a teljes gyári mesterséges intelligenciára. Válasszon egyetlen, gyors megtérülésű felhasználási esetet.
4. 90 napos ciklusokban működjön. Határozzon meg látható mérföldköveket, kövesse nyomon az eredményeket, és korrigáljon időben.
A gyorsaság számít - nemcsak az értékteremtés, hanem a bizalom kiépítése érdekében is.
Időközi gyorsítás mint a skála felé vezető híd
Sok Mittelstand cég nem híján van az ambíciónak. Hiányzik belőlük a semleges, vezetői kézzelfogható kapacitás, hogy a mesterséges intelligenciát a súrlódási zónákon keresztül vezessék.
Az ideiglenes átalakítási vezetők tempót, struktúrát és funkcionalitáson átívelő gördülékenységet biztosíthatnak. Heteken belül képesek a mesterséges intelligenciát a koncepciótól a vonzáskörzetig eljuttatni.
A címen. CE Interim, ezt a gyorsulást olyan ideiglenes vezetők elhelyezésével támogatjuk, akik a digitális kivitelezésre - nem a stratégiára, hanem az operatív bevezetésre - szakosodtak. Ők gyorsan integrálják a technológiát a valós munkafolyamatokba.
Utolsó gondolat: A KI im Mittelstandon túl a végrehajtási fegyelem is.
A Mittelstand rendelkezik az eszközökkel. A kormány biztosította a finanszírozást. Eladók bőven akadnak.
A hiányzó láncszem a végrehajtás.
A valódi mesterséges intelligencia bevezetése nem egy pilótával kezdődik. Akkor kezdődik, amikor az üzleti vezetők az AI-t üzleti rendszerként kezelik, nem pedig technológiai trendként.
A következő szakasz nem a tudatosságról szól. Hanem az operacionalizálásról - arról, hogy a mesterséges intelligencia az üzleti munka, a tanulás és a verseny részévé váljon.
Azok, akik most lépnek, az intelligenciát előnyre fogják váltani. Azok, akik várnak, talán azt látják, hogy a versenytársak megmérettetik azt, amit ők csak irányítottak.


