Nu aveți suficient timp pentru a citi articolul integral? Ascultați rezumatul în 2 minute.

IMM-urile germane au adoptat IA în principiu. Dar, în practică, acestea rămân blocate într-un ciclu de proiecte pilot, propuneri și PowerPoints.

Datorită unor inițiative publice precum KI im Mittelstand, gradul de conștientizare a crescut vertiginos. Multe întreprinderi au acum un proiect pilot sau o foaie de parcurs digitală undeva în organizație. Cu toate acestea, puține au trecut de la stadiul de dovadă a conceptului la un câștig operațional real.

Decalajul nu este finanțarea sau curiozitatea. Este vorba de tracțiune.

Finanțare primită, impactul încă lipsește

Majoritatea directorilor executivi presupun că, dacă o inițiativă privind inteligența artificială este activă, înseamnă că se fac progrese. Dar luni mai târziu, nimic nu s-a schimbat în fabrică.

Problema? Aceste proiecte pilot sunt adesea deținute de departamentele IT sau de consultanți externi fără nicio autoritate reală. Echipele operaționale nu au încredere în ele, iar conducerea nu rămâne implicată după lansare.

Fără KPI clari legați de timpul de funcționare, randament sau marjă, proiectul pilot devine un proiect secundar. Poate părea promițător, dar nu produce impact.

De ce pilotul devine cimitir

IA în mediul industrial nu este ca și cum ai adăuga un nou CRM. Aceasta necesită integrarea cu sistemele de producție, financiare, de lanț de aprovizionare și de resurse umane. Majoritatea proiectelor pilot nu se extind niciodată, deoarece:

• Nu există o implicare interfuncțională.
• Liderul de proiect nu poate influența mai multe departamente.
• Nu există un ritm de execuție de 90 de zile.

Aceste lacune nu sunt tehnice. Ele sunt structurale.

Cum arată inteligența artificială industrială la scară largă

I. De la strategie la sistem

Atunci când inteligența artificială funcționează în IMM-uri industriale, pare plictisitoare - și acesta este și scopul.

Cazurile de utilizare inteligente sunt simple și bazate pe ROI:

• Întreținere predictivă pentru echipamente critice
• Programarea producției cu constrângeri dinamice
• Optimizarea stocurilor cu semnale ale cererii în timp real

Acestea nu sunt vitrine ale inovației. Acestea sunt sisteme competitive care reduc risipa, sporesc randamentul și îmbunătățesc fiabilitatea.

Întrebarea nu este “Experimentăm cu inteligența artificială?” Întrebarea este “Ne economisește timp și bani în fiecare săptămână?”

II. IA ca infrastructură, nu ca teatru al inovației

Prea multe firme tratează IA ca pe o noutate. Ele construiesc tablouri de bord, organizează demonstrații interne și declară că au succes digital.

Dar adoptarea cu succes tratează IA ca pe o infrastructură. Aceasta dispare în procesul decizional. Operatorii au încredere în ea. Planificatorii depind de ea. Managerii nu mai dezbat dacă funcționează - pur și simplu o folosesc.

Această schimbare are loc atunci când învățarea automată alimentează deciziile reale, iar corecția umană alimentează modelul.

Constrângerile reale ale Mittelstand-ului

I. Rolurile care lipsesc, nu tehnologia care lipsește

Majoritatea IMM-urilor dispun deja de date. Este posibil chiar să aibă un partener sau un start-up pregătit. Ceea ce lipsește este capacitatea de conducere.

IA nu este o inițiativă IT. Este o transformare a afacerii.

Pentru a reuși, firmele au nevoie de cineva care să înțeleagă operațiunile, datele și disciplina proceselor. Nu un “ofițer de inovare digitală”, ci cineva care poate executa în toate domeniile.

Acea persoană lipsește adesea.

II. Ce trebuie să dețină personal directorul general

Nicio transformare a IA nu reușește fără o implicare vizibilă la nivel de conducere.

Directorii executivi trebuie să definească cazul de afaceri. Ei trebuie să stabilească ritmul. Ei trebuie să elimine personal obstacolele.

Dacă inteligența artificială se află în managementul de mijloc, fără sponsorizare, va rămâne acolo - indiferent cât de bine finanțat sau bine intenționat este proiectul.

Cum să scăpați de capcana pilotului

Patru schimbări din lumea reală care creează un momentum

1. Corelați AI cu KPI reali. Nu doar “îmbunătățirea procesului”, ci “reducerea timpilor morți cu 15%”.”

2. Numiți un lider responsabil. Cineva care poate alinia IT, producția și finanțele.

3. Start îngust. Nu vizați inteligența artificială completă. Alegeți un singur caz de utilizare cu ROI rapid.

4. Funcționează în bucle de 90 de zile. Stabiliți repere vizibile, urmăriți rezultatele, corectați rapid cursul.

Viteza contează - nu doar pentru a oferi valoare, ci și pentru a crea încredere în întreaga afacere.

Accelerarea intermediară ca o punte către scară

Multe întreprinderi Mittelstand nu duc lipsă de ambiție. Le lipsește capacitatea practică neutră, de nivel superior, de a conduce IA prin zonele de fricțiune.

Liderii interimari ai transformării pot aduce ritm, structură și fluență interfuncțională. În câteva săptămâni, aceștia pot transforma IA de la concept la tracțiune.

La CE Interimar, susținem această accelerare prin plasarea unor lideri interimari specializați în execuția digitală - nu strategie, ci implementare operațională. Ei integrează rapid tehnologia în fluxuri de lucru reale.

Gânduri finale: Dincolo de KI im Mittelstand este disciplina execuției

Mittelstand are instrumentele necesare. Guvernul a furnizat finanțare. Furnizorii sunt abundenți.

Veriga lipsă este execuția.

Adoptarea reală a IA nu începe cu un proiect pilot. Ea începe atunci când liderii de afaceri tratează IA ca pe un sistem de afaceri, nu ca pe o tendință tehnologică.

Următoarea etapă nu se referă la conștientizare. Este vorba despre operaționalizare - integrarea inteligenței artificiale în modul în care întreprinderea funcționează, învață și concurează.

Cei care acționează acum vor transforma inteligența în avantaj. Cei care așteaptă s-ar putea să se trezească privind concurenții cum escaladează ceea ce ei doar au pilotat.