Nimate dovolj časa, da bi prebrali celoten članek? Poslušajte povzetek v 2 minutah.

Nemška MSP so načeloma sprejela umetno inteligenco. V praksi pa ostajajo ujeta v krogu pilotnih projektov, predlogov in PowerPointov.

Zahvaljujoč javnim pobudam, kot je KI im Mittelstand, se je ozaveščenost močno povečala. Veliko podjetij ima zdaj nekje v organizaciji pilotni projekt ali digitalni načrt. Vendar pa jih je le malo preseglo mejo od potrditve koncepta do dejanske operativne koristi.

Vrzel ni v financiranju ali radovednosti. Je v privlačnosti.

Prejeta sredstva, vendar še vedno ni učinka

Večina izvršnih direktorjev domneva, da je napredek dosežen, če je pobuda za umetno inteligenco v polnem teku. Vendar se po nekaj mesecih v tovarni nič ne spremeni.

Težava? Ti pilotni projekti so pogosto v lasti oddelkov IT ali zunanjih svetovalcev brez pravih pooblastil. Operativne ekipe jim ne zaupajo, vodstvo pa ne sodeluje po začetku izvajanja.

Brez jasnih ključnih kazalnikov uspešnosti, vezanih na čas delovanja, donos ali maržo, pilotni projekt postane stranski projekt. Morda je videti obetaven, vendar ne prinaša učinka.

Zakaj pilot postane pokopališče

Umetna inteligenca v industrijskih okoljih ni podobna dodajanju novega sistema CRM. Zahteva integracijo s proizvodnimi, finančnimi, oskrbovalnimi in kadrovskimi sistemi. Večina pilotnih projektov se nikoli ne razširi, ker:

• Ni sodelovanja med različnimi funkcijami.
• Vodja projekta ne more vplivati na več oddelkov.
• Ni 90-dnevnega ritma izvajanja.

Te vrzeli niso tehnične narave. So strukturne.

Kako je videti industrijska umetna inteligenca v velikem obsegu

I. Od strategije do sistema

Ko umetna inteligenca deluje v industrijskih malih in srednje velikih podjetjih, je videti dolgočasna - in v tem je bistvo.

Pametni primeri uporabe so preprosti in temeljijo na donosnosti naložbe:

• Prediktivno vzdrževanje za kritično opremo
• Načrtovanje proizvodnje z dinamičnimi omejitvami
• Optimizacija zalog s signali povpraševanja v realnem času

To niso predstavitve inovacij. Gre za konkurenčne sisteme, ki zmanjšujejo količino odpadkov, povečujejo pretočnost in izboljšujejo zanesljivost.

Vprašanje ni “Ali eksperimentiramo z umetno inteligenco?” Vprašanje je “Ali nam vsak teden prihrani čas in denar?”

II. UI kot infrastruktura, ne kot gledališče inovacij

Preveč podjetij obravnava umetno inteligenco kot novost. Zgradijo nadzorne plošče, organizirajo interne predstavitve in razglasijo digitalni uspeh.

Toda uspešna uvedba obravnava umetno inteligenco kot infrastrukturo. Izgine v procesu odločanja. Operaterji ji zaupajo. Načrtovalci so od nje odvisni. Vodje ne razpravljajo več o tem, ali deluje - preprosto jo uporabljajo.

Ta premik se zgodi, ko strojno učenje podpira dejanske odločitve, človeški popravki pa podpirajo model.

Resnične omejitve Mittelstanda

I. Manjkajoče vloge, ne manjkajoča tehnologija

Večina MSP že ima podatke. Morda imajo celo partnerja ali zagonsko podjetje. Manjka le vodstvena zmogljivost.

Umetna inteligenca ni pobuda s področja IT. Gre za poslovno preobrazbo.

Podjetja za uspeh potrebujejo nekoga, ki razume delovanje, podatke in procesno disciplino. Ne gre za “uradnika za digitalne inovacije”, temveč za nekoga, ki lahko izvaja naloge na različnih področjih.

Ta oseba pogosto manjka.

II. Kaj mora biti osebna last izvršnega direktorja

Preobrazba umetne inteligence ni uspešna brez vidnega lastništva na ravni C.

Izvršni direktorji morajo opredeliti poslovno upravičenost. Določiti morajo tempo. Osebno morajo odstraniti ovire.

Če je umetna inteligenca brez sponzorstva v srednjem managementu, bo tam tudi ostala - ne glede na to, kako dobro financiran ali dobronameren je projekt.

Kako se izogniti pilotski pasti

Four Real-World Shifts That Create Momentum

1. Povežite umetno inteligenco z dejanskimi ključnimi kazalniki uspešnosti. Ne le “izboljšati proces”, temveč “zmanjšati čas izpada za 15%”.”

2. Imenujte enega odgovornega vodjo. Nekdo, ki lahko uskladi IT, proizvodnjo in finance.

3. Začnite ozko. Ne prizadevajte si za popolno tovarniško umetno inteligenco. Izberite le en primer uporabe s hitrim donosom naložbe.

4. Delujte v 90-dnevnih zankah. Postavite vidne mejnike, spremljajte rezultate in zgodaj popravite smer.

Hitrost je pomembna - ne le za zagotavljanje vrednosti, temveč tudi za krepitev zaupanja v podjetju.

Interim Acceleration as a Bridge to Scale

Številnim podjetjem Mittelstand ne manjka ambicioznosti. Manjka jim nevtralna, praktična zmogljivost na višjih položajih, ki bi umetno inteligenco pripeljala skozi torišča.

Začasni vodje preoblikovanja lahko zagotovijo hitrost, strukturo in medfunkcijsko pretočnost. V nekaj tednih lahko umetno inteligenco premaknejo od zamisli do uveljavitve.

Na spletni strani CE Interim, to pospeševanje podpiramo z namestitvijo začasnih vodij, ki so specializirani za digitalno izvajanje - ne za strategijo, temveč za operativno uvajanje. Tehnologijo hitro vključijo v dejanske delovne tokove.

Končna misel: Onkraj KI im Mittelstand je disciplina izvedbe

Mittelstand ima orodja. Vlada je zagotovila finančna sredstva. Prodajalcev je veliko.

Manjkajoči člen je izvedba.

Resnično uvajanje umetne inteligence se ne začne s pilotnim projektom. Začne se, ko poslovni vodje obravnavajo UI kot poslovni sistem in ne kot tehnološki trend.

Naslednja faza ni povezana z ozaveščanjem. Gre za operacionalizacijo - umetna inteligenca mora postati del načina dela, učenja in tekmovanja.

Tisti, ki bodo ukrepali zdaj, bodo inteligenco spremenili v prednost. Tisti, ki čakajo, bodo morda opazovali, kako konkurenti širijo tisto, kar so sami le pilotirali.