Nie masz czasu na przeczytanie całego artykułu? Posłuchaj podsumowania w 2 minuty.

Niemieckie MŚP zasadniczo przyjęły sztuczną inteligencję. Jednak w praktyce nadal tkwią w cyklu pilotów, propozycji i PowerPointów.

Dzięki inicjatywom publicznym, takim jak KI im Mittelstand, Świadomość w tym zakresie gwałtownie wzrosła. Wiele firm ma obecnie projekt pilotażowy lub cyfrową mapę drogową gdzieś w organizacji. Jednak niewiele z nich przekroczyło granicę od weryfikacji koncepcji do rzeczywistego zysku operacyjnego.

Luką nie jest finansowanie czy ciekawość. Jest nią przyczepność.

Otrzymane finansowanie, wciąż brak wpływu

Większość dyrektorów generalnych zakłada, że jeśli inicjatywa związana ze sztuczną inteligencją jest realizowana, to znaczy, że poczyniono postępy. Miesiące później okazuje się jednak, że na hali produkcyjnej nic się nie zmieniło.

Problem? Pilotaże te są często własnością działów IT lub zewnętrznych konsultantów bez rzeczywistych uprawnień. Zespoły operacyjne nie mają do nich zaufania, a kierownictwo nie angażuje się w nie po ich uruchomieniu.

Bez jasnych wskaźników KPI powiązanych z czasem sprawności, wydajnością lub marżą, projekt pilotażowy staje się projektem pobocznym. Może wyglądać obiecująco, ale nie przynosi efektów.

Dlaczego pilot staje się cmentarzem

Sztuczna inteligencja w środowisku przemysłowym nie jest jak dodanie nowego CRM. Wymaga integracji z systemami produkcji, finansów, łańcucha dostaw i HR. Większość pilotów nigdy się nie skaluje, ponieważ:

• Nie ma wielofunkcyjnego zaangażowania.
• Lider projektu nie może wpływać na wiele działów.
• Nie ma 90-dniowego rytmu egzekucji.

Luki te nie mają charakteru technicznego. Są one strukturalne.

Jak wygląda przemysłowa sztuczna inteligencja na dużą skalę?

I. Od strategii do systemu

Gdy sztuczna inteligencja działa w małych i średnich przedsiębiorstwach przemysłowych, wygląda nudno - i o to właśnie chodzi.

Inteligentne przypadki użycia są proste i oparte na ROI:

• Konserwacja predykcyjna krytycznych urządzeń
• Planowanie produkcji z dynamicznymi ograniczeniami
• Optymalizacja zapasów dzięki sygnałom popytu w czasie rzeczywistym

To nie są prezentacje innowacji. Są to konkurencyjne systemy, które zmniejszają ilość odpadów, zwiększają przepustowość i poprawiają niezawodność.

Pytanie nie brzmi: “Czy eksperymentujemy ze sztuczną inteligencją?”. Pytanie brzmi: “Czy oszczędza nam to czas i pieniądze każdego tygodnia?”.”

II. Sztuczna inteligencja jako infrastruktura, a nie teatr innowacji

Zbyt wiele firm traktuje sztuczną inteligencję jako nowość. Budują pulpity nawigacyjne, organizują wewnętrzne demonstracje i ogłaszają cyfrowy sukces.

Ale udana adopcja traktuje sztuczną inteligencję jak infrastrukturę. Znika ona w procesie podejmowania decyzji. Operatorzy jej ufają. Planiści polegają na niej. Menedżerowie nie debatują już nad tym, czy działa - po prostu jej używają.

Zmiana ta ma miejsce, gdy uczenie maszynowe zasila rzeczywiste decyzje, a ludzka korekta zasila model.

Rzeczywiste ograniczenia Mittelstand

I. Brakujące role, a nie brakująca technologia

Większość MŚP posiada już dane. Mogą nawet mieć partnera lub startup w kolejce. Brakuje tylko zdolności przywódczych.

Sztuczna inteligencja nie jest inicjatywą IT. To transformacja biznesowa.

Aby odnieść sukces, firmy potrzebują kogoś, kto rozumie operacje, dane i dyscyplinę procesową. Nie “specjalisty ds. innowacji cyfrowych”, ale kogoś, kto potrafi działać w różnych dziedzinach.

Tej osoby często brakuje.

II. Co CEO musi posiadać osobiście

Żadna transformacja AI nie powiedzie się bez widocznego zaangażowania na poziomie kierownictwa.

Dyrektorzy generalni muszą zdefiniować uzasadnienie biznesowe. Muszą nadawać tempo. Muszą osobiście usuwać blokady.

Jeśli sztuczna inteligencja znajduje się w kierownictwie średniego szczebla bez sponsorowania, pozostanie tam - bez względu na to, jak dobrze finansowany lub pełen dobrych intencji jest projekt.

Jak uciec z pułapki pilota

Cztery rzeczywiste zmiany, które tworzą dynamikę

1. Powiązanie sztucznej inteligencji z rzeczywistymi wskaźnikami KPI. Nie tylko “usprawnić proces”, ale “skrócić czas przestoju o 15%”.”

2. Wyznaczenie jednego odpowiedzialnego lidera. Kogoś, kto potrafi dostosować IT, produkcję i finanse.

3. Start wąski. Nie dąż do pełnej fabrycznej sztucznej inteligencji. Wybierz pojedynczy przypadek użycia z szybkim zwrotem z inwestycji.

4. Działanie w 90-dniowych pętlach. Wyznaczaj widoczne kamienie milowe, śledź wyniki, wcześnie koryguj kurs.

Szybkość ma znaczenie - nie tylko dla dostarczania wartości, ale także dla budowania zaufania w całej firmie.

Tymczasowa akceleracja jako pomost do skalowalności

Wielu firmom Mittelstand nie brakuje ambicji. Brakuje im neutralnej, praktycznej zdolności wyższego szczebla do kierowania sztuczną inteligencją przez strefy tarcia.

Tymczasowi liderzy transformacji mogą wnieść tempo, strukturę i płynność międzyfunkcyjną. W ciągu kilku tygodni mogą przenieść sztuczną inteligencję z koncepcji do trakcji.

Przy CE Interim, Wspieramy to przyspieszenie, umieszczając tymczasowych liderów, którzy specjalizują się w realizacji cyfrowej - nie strategii, ale wdrażania operacyjnego. Szybko integrują technologię z rzeczywistymi przepływami pracy.

Myśl końcowa: Poza KI w Mittelstand jest dyscyplina wykonawcza

Mittelstand ma narzędzia. Rząd zapewnił finansowanie. Sprzedawców jest pod dostatkiem.

Brakującym ogniwem jest egzekucja.

Prawdziwa adopcja AI nie zaczyna się od programu pilotażowego. Zaczyna się, gdy liderzy biznesowi traktują sztuczną inteligencję jak system biznesowy, a nie trend technologiczny.

Kolejna faza nie dotyczy świadomości. Chodzi o operacjonalizację - uczynienie AI częścią tego, jak firma działa, uczy się i konkuruje.

Ci, którzy działają teraz, zamienią inteligencję w przewagę. Ci, którzy zwlekają, mogą obserwować, jak konkurenci skalują to, co oni tylko pilotowali.