Инвестиции в искусственное интеллект предприятия беспрецедентны, поскольку IDC проецирует глобальные расходы в ИИ и Генае удвоить до 631 млрд. Долл. США к 2028 году. Однако в рамках впечатляющих бюджетных назначений, а совет -энтузиазм заключается в критической реальности: большинство организаций пытаются перевести свои амбиции ИИ.
Трезвая статистика обещания ИИ
Отчет AI AI 2025 года ModelP, отчет AI, основанный на записи 100 старших лидеров ИИ и данных на предприятиях из списка Fortune 500, показывает разрыв между аспирацией и исполнением.
В то время как более 80% предприятий имеют 51 или более генеративных проектов ИИ на этапах предложений, только 18% успешно внедрили более 20 моделей в производство.
Разрыв в исполнении представляет собой одну из самых значительных проблем, стоящих перед ИИ сегодня. Большинство генеративных проектов искусственного интеллекта по -прежнему требуют от 6 до 18 месяцев, чтобы жить – если они вообще достигают производства.
Результатом является поздняя доходность инвестиций, разочарованных заинтересованных сторон и снижение доверия к инициативам искусственного интеллекта в компании.
Причина: структурные, а не технические барьеры
Самые большие препятствия, предотвращающие масштабируемость ИИ, не являются техническими ограничениями – это структурная неэффективность плагиальной деятельности предприятия. Справочный отчет ModelP выявляет несколько проблем, которые создают то, что эксперты называют «время на рынок».
Фрагментные системы чумы реализация. 58% организаций называют фрагментарные системы как высшее препятствие для принятия государственных платформ. Фрагментация создает бункеры, где разные отделы используют несовместимые инструменты и процессы, и практически невозможно поддерживать последовательный обзор в инициативах искусственного интеллекта.
Ручные процессы доминируют, несмотря на цифровое преобразование. 55% предприятий по -прежнему зависят от ручных процессов, включая электронные таблицы и электронную почту, для управления потреблением использования ИИ. В зависимости от древних методов создает бутылки, увеличивает вероятность ошибок и затрудняет масштабирование операций по ИИ.
Отсутствие стандартизации предотвращает прогресс. Только 23% организаций выполняют стандартизированные процессы потребителей, разработки и управления моделями. Без этих элементов каждый проект искусственного интеллекта становится уникальной задачей, требующей обычных решений и обширной координации нескольких команд.
Надзор на уровне предприятия остается редким Только 14% компаний выполняют сертификацию искусственного интеллекта на корпоративном уровне, увеличивая риск дублирования усилий и непоследовательного обзора. Отсутствие централизованного правила означает, что организации часто обнаруживают, что они решают одни и те же проблемы много раз в разных отделениях.
Правительство -революция: от препятствия до ускорителя
Изменения происходят в том, как предприятия видят контроль искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы рассматривать это как исполнительное бремя, которое замедляет инновации, предварительные организации признают контроль как важное обеспечение масштаба и скорости.
Лидерство -выравнивание сигнализирует о стратегических изменениях. Справочные данные ModelP Data показывают изменение в организационной структуре: 46% компаний в настоящее время распределяют ответственность за управление ИИ – контроль перед ведущим инновационным сотрудником – более чем в четыре раза больше, чем в соответствии с юридическими или соблюдением. Это стратегическое перемещение отражает новое понимание того, что управление – это не только управление рисками, но и может обеспечить инновации.
Инвестиции следует за стратегическим приоритетом. Финансовая приверженность регистрации ИИ подчеркивает его важность. Согласно отчету, 36% предприятий запланировали не менее 1 миллиона долларов в год для правительственного программного обеспечения, в то время как 54% выделили ресурсы специально для искусственного племени для отслеживания стоимости и рентабельности инвестиций.
Какие высокоэффективные организации делают по-другому
Предприятия, которые успешно преодолевают «разрыв в исполнении», делятся несколькими функциями в своем подходе к искусственному искусству:
Стандартизированные процессы первого дня. Ведущие организации внедряют стандартизированные процессы потребителей, разработки и моделей обзора в инициативах искусственного интеллекта. Последовательность устраняет необходимость переосмысления рабочих процессов для каждого проекта и гарантирует, что все заинтересованные стороны понимают свои обязанности.
Централизованная документация и инвентарь. Вместо того, чтобы позволить деятельности ИИ размножаться в отключенных системах, успешные предприятия поддерживают централизованные запасы, которые обеспечивают видимость в статусе, производительности и исполнительной позе каждой модели.
Автоматические государственные контрольно -пропускные пункты. Высокочастотные организации вводят автоматические контрольно-пропускные пункты через жизненный цикл ИИ, помогая обеспечить постоянные требования и оценка рисков систематически, чем днем.
Сквозное лечение. Ведущие предприятия поддерживают полную обработку своих моделей ИИ, включая источники данных, методы обучения, результаты проверки и показатели эффективности.
Измеримый эффект структурированного управления
Преимущества реализации обширного управления ИИ выходят за рамки соответствия. Говорят, что организации, которые применяют автоматические платформы жизни -Cycle, видят значительные улучшения в эксплуатационной эффективности и результатах бизнеса.
Компания по финансовым услугам, представленная в отчете ModelP, перенесла половину времени до производства и сокращения на 80% во время разрешения после реализации автоматических государственных процессов. Такие улучшения приводят непосредственно в более быстрое время для ценности и повышения доверия среди заинтересованных сторон.
Предприятия с надежными государственными рамками сообщают о способности много раз больше моделей, сохраняя при этом обзор и контроль. Эта масштабируемость позволяет организациям осуществлять инициативы искусственного интеллекта в нескольких бизнес -подразделениях, не подавляя их навыки эксплуатации.
Путь вперед: от избитого до масштабированного
Послание лидеров отрасли о том, что разрыв между амбициями ИИ и исполнением растворим, но это требует изменения доступа. Вместо того, чтобы рассматривать контроль как необходимый зло, предприятия должны осознавать, что он позволяет ИИ Инновационные шкалы.
Непосредственные действия для лидеров ИИ
Организации, стремящиеся сбежать от «время на рынке», должны расставить приоритеты следующего:
- Аудит текущее состояние: Сделайте оценку существующих инициатив ИИ, выявление фрагментарных процессов и ручных бутылок
- Стандартизировать рабочие процессы: Внедрить последовательные процессы для потребления, разработки и развертывания использования ИИ во всех бизнес -единицах
- Инвестировать в интеграцию: Развернуть платформы для объединения разбросанных инструментов и систем в рамках единой государственной рамки
- Установить корпоративный обзор: Создать централизованную видимость во всех инициативах искусственного интеллекта с мониторингом и отчетностью в реальном времени
Конкурентное преимущество, чтобы настроить его
Организации, которые могут решить проблему выполнения, смогут вывести решения по искусственному искусству на рынок быстрее, масштабировать более эффективно и поддерживать доверие заинтересованных сторон и регуляторов.
Предприятия, которые продолжают с фрагментарными процессами и ручными рабочими процессами, окажутся невыгодными по сравнению с их более организованными конкурентами. Оперативное превосходство – это не эффективность, а выживание.
Данные показывают, что корпоративные инвестиции ИИ будут продолжать расти. Вот почему вопрос заключается не в том, будут ли организации инвестировать в ИИ, а в том, будут ли они развить операционные навыки, необходимые для получения инвестиционной прибыли. Возможность возглавить экономику, основанную на ИИ, никогда не была больше для тех, кто готов к контролю, в качестве фактора, а не препятствием.
(Биллинг: Unsplash)
