საწარმოებს უყვარს ვთქვა, რომ ისინი “ესა” AI- ზე. ახალი ინსტრუმენტები, ახალი მოდელები, ახალი dashboards – ყველაფერი უფრო განიცდიან, უფრო სწრაფია, უფრო ავტომატურია. ან მინიმუმ, ეს არის შეთავაზება ქაღალდიზე. მაგრამ უახლესი Gartner- ის კვლევის მიხედვით, არაფერი არ შეესაბამება: AI- ის აღდგენა იზრდება, თუმცა შეზღუდული ეფექტი ქვემოთ ხაზზე მუდმივად უარყოფითია. თუ თქვენ არასდროს შეკითხვებთ, რატომ თქვენი კომპანია ყველა ადგილას იყენებს AI- ს, მაგრამ არ ხედავთ ფინანსური ნედლეულის გადაზიდვა, თქვენ არ ხართ მხოლოდ. და სიტყვად? ეს არის კითხვა, რომელიც ღირს. ამ სტატიაში განიხილება, რატომ არსებობს კმაყოფილება, რა Gartner- ის კვლევა აჩვენებს, და როგორ ბიზნესები finalmente შეუძლიათ გადარჩენა კმაყოფილება. გზა, ჩვენ შეამოწმოთ AI- ის ინტეგრირებული სისტემების ინტეგრირება - უძრავი, მაგრამ მნიშვნელოვანი საფუძველზე, რომელიც იძლევა AI მუშაობა რეალურ მსოფლიოში. Big Reveal: ბევრი AI, მაგრამ არა ბევრი ROI Gartner- ის უახლესი მიმოხილვა უზრუნველყოფს რეალიზაციის კონცენტრებას, რომელიც ბევრი ჩვენ ვფიქრობთ, მაგრამ არ გსურთ აღიაროთ. კომპანიები, რომლებიც AI გადაწყვეტილებები აშენებენ, საბოლოოდ დატოვებენ ან არ აწარმოებენ. Gartner აცხადებს, რომ იმიტომ, რომ ისინი უბრალოდ არ აძლევს მნიშვნელოვანი ბიზნეს ღირებულება. უფრო მეტი, ვიდრე 40% სააგენტო AI პროექტებს შეჩერდება 2027 წელს კომპანიები არ ვხედავთ ნათელი შემოსავლის ზრდა, ღირებულების შეზღუდვა ან წარმოუდგენელი გაუმჯობესება. instead, they’re facing ballooning costs, unclear ownership, and complicated integrations that never quite materialize into bottom-line movement. ეს არის კორპორატიული ვერსია, რომ შეიძინოთ უახლესი სამზარეულო gadget და აღიარებს თვის შემდეგ ... თქვენ ჯერ კიდევ ხსნის მცენარეთა მეშვეობით. ამავე დროს, Gartner, MIT, და სხვა ინდუსტრიის კვლევითი ეხება იგივე აზრი. ბევრი პლატატები. ბევრი hype. მაგრამ ძალიან მცირე ფინანსურად შეზღუდული შედეგები. ასე რომ რა ხდება? ძირითადი პრობლემა: AI გარეშე რეალური ინტეგრირება არის მხოლოდ დომია თქვენ შეგიძლიათ გაქვთ მსოფლიოში ყველაზე ლამაზი AI მოდელი, მაგრამ თუ ეს არ შეესაბამება თქვენი ბიზნესის ფაქტობრივი ფუნქციას, ეს არ შეუძლია გააუმჯობესოს მიმოხილვა, შეამციროს ღირებულება, ან გააკეთა თქვენი მომხმარებელს უფრო ბედნიერი. ეს არის სადაც მოდის - და რატომ ძალიან ბევრი კომპანიები მოკლე. ინტეგრირებული სისტემები მდებარეობა შექმნა end-to-end pipeline, სადაც AI მიმოხილვა ავტომატურად შეიცავს რეალური გადაწყვეტილებები, მრავალი ორგანიზაციები ბალანსი AI არსებობს სისტემები, როგორიცაა dekorative stickers. ისინი აწარმოებენ კონცეფციის გამოცდილება, მიყვარს dashboard, გააკეთებენ რამდენიმე workshops ... და შემდეგ არაფერი ბიზნესში ნამდვილად შეცვალოს. Tragic შედეგები ? ლამაზი განკუთვნილია AI მოდელი, რომელიც არასოდეს შეხვდება თქვენი P&L. 5 მიზეზები, რომ კომპანიები არ ვხედავთ ფინანსური ეფექტი მას შემდეგ, რაც Gartner- ის კვლევა და ფართო ინდუსტრიის ანალიზი შეამოწმოთ, ერთხელ და ერთხელ გამოჩნდება 5 დიდი პრობლემები. AI არ არის ინტეგრირებული რეალური სამუშაო თხევადი: ეს არის ნომერი ერთი პრობლემა. თუ თანამშრომლებს უნდა დატოვოთ მათი ჩვეულებრივი ინსტრუმენტები, გახსოვოთ განსხვავებული ინტერფეისი, გააქტიუროთ მანიკური კითხვები, და შემდეგ გაიგოთ, რა უნდა გააკეთოთ შედეგებს, ისინი უბრალოდ დატოვე. AI გახსოვს ფართო ხმა, ვიდრე ეფექტურობის დისკერი. GoDaddy- ის გამოქვეყნებით, Gartner- ის გამოქვეყნებული მიმოხილვა, რომ, თუ თქვენი მიმოხილვა არ არის გაზიარებული, შეუზღუდავი, ან შეუზღუდავი, AI აწარმოებს გამოქვეყნებას, რომელიც ხალხს არ სარგებლობენ. და როდესაც ხალხს არ სარგებლობენ სისტემას, ისინი არ გამოიყენებენ. AI Pilots Are Too Small or Too Theoretical: მოდელი, რომელიც პროგნოზებს რაღაც საინტერესო, მაგრამ არ შეცვალოს მაღალი ღირებულება მეტრიკები, არ შეცვალოს თქვენი ფინანსური შედეგები. კომპანიები შევიდა “პილტალური ფანჯარა” - აშენება კონცეფცია-of-concept-of-concept-by-proof-by-concept-by-concept-by-concept-by-concept-by-concept-by-concept-by-concept-by-concept-by-concept-by-concept-by-concept without ever fully operationalizing anything. No Change-Management Plan: AI არის უფრო მეტი, ვიდრე ტექნოლოგიური ინვესტიციები. ეს არის ქცევის ცვლილება. Gartner აჩვენებს, რომ მაღალი მოწინავე AI ორგანიზაციები არ უბრალოდ იწყებენ ინსტრუმენტები - ისინი შექმნათ აღიარების პროგრამები, მენეჯმენტი, მართვისა და შეზღუდვის სისტემები. გარეშე ეს, თანამშრომლობის გამოყენება გაგრძელდება კოსტიკური, და შედეგები არ არის ჩანს. Leaders Expect the Wrong Type of ROI: ბევრი executives want AI to drive revenue immediately.But early wins are often subtle: less errors, faster processing times, less manual rework, better customer targeting. რა Gartner ამბობს, რომ თქვენ უნდა შეუზღუდოთ Gartner- ის რეკომენდაციები არის რეკლამენტურად პრაქტიკული, მაგრამ შეუზღუდავი ადამიანური. მათ მოვუწოდებენ ორგანიზაციებს, რომ მგრძნობიარეან, უკეთესი მიზნით და აირჩიონ AI პროექტებს ნათელი ეკონომიკური ლოგიკით, ვიდრე სიტყვებით. კომპანიები, რომლებიც რეალური მოგება მიიღებენ, ზოგიერთი რამ გავაკეთებენ მუდმივად: Prioritize tangible ბიზნეს შედეგები, არა "კოლ გამოყენების შემთხვევაში". ინვესტიციები ინჟინერი, ModelOps, და ინტეგრირებული ფართობი, რათა outputs არის საიმედო და მოითხოვს ბიზნეს პროგრამები. იხილეთ AI როგორც გრძელვადიანი ოპერაციული შესაძლებლობა - არა ერთჯერადი ფუნქცია. გააუმჯობესოთ Trust და adoption, ასე რომ თანამშრომლები გამოიყენოს ინსტრუმენტები ყოველდღიურად. როგორც წესი, წარმატებული კომპანიები ითვლება AI უფრო როგორც ქარხანა, ვიდრე ყიდვა gadget. როგორ შეიცვალოს AI რეალური ფინანსური მოგება თუ თქვენი ბიზნეს გაგრძელებს ინვესტიციებს AI- ში, მაგრამ არ ხედავთ გადაიხადოს, აქ არის გზა, რათა დაშოროთ ციკლი - მოდელები, რომლებიც ჩვენ ვხედავ Gartner- ის შედეგებს და გლობალური გაფართოებას. დასაწყისში ერთი ფინანსური მეტრიკები: სანამ აშენებთ ნებისმიერი, განკუთვნილია თქვენი ბიზნეს შედეგები დოლარებში ან პროცენტებში. რა არის ის, რაც თქვენ ეძებს გაზრდის? შემოსავალი? შენარჩუნება? მარჯვენა? ციკლის დრო? თუ თქვენ არ შეგიძლიათ შეამციროს – თქვენ არ შეგიძლიათ გააუმჯობესოს. პირველი ინტეგრირებული ფართობი შექმნა: ეს არის ადგილი, სადაც AI- ის ინტეგრირებული სისტემების ინტეგრირება უფრო მეტია, ვიდრე buzzword. თქვენი მოდელი უნდა იყოს შესაძლებელი რეალურ დროში მონაცემების მოხმარება, შედეგების გააუმჯობესება სამუშაო ფოსტის ინსტრუმენტები, და გააქტიურება საქმიანობა. სხვა შემთხვევაში, ეს მხოლოდ სტრატეგიული სასწავლო. გააკეთეთ მონაცემები თქვენი Priority, არა თქვენი Afterthought: მაღალი ღირებულება AI მოითხოვს მაღალი ხარისხის მონაცემები. თქვენ უნდა ცენტრალური ეტაპზე მონაცემთა pipelines, labeling პროცესები, და ხარისხის გარიგებები, რათა მიიღოთ შეზღუდული ROI. KPIs: Mastering AI განიხილება გამოყენების, გადაწყვეტილებების ეფექტურობის და ადამიანების ქცევის მახასიათებლები. უზრუნველყოფს სასწავლო და გადარჩენის ინტერფეისი, ასე რომ ბიზნეს მომხმარებლები მიიღებენ AI- ის გამოცემის ნაწილი rutinary გადაწყვეტილებები. Internal Talent ერთად სტრატეგიული პარტნიორები: ყველაზე წარმატებული ორგანიზაციები შეიცავს ინტეგრირებული ბიზნეს გამოცდილება გარე AI წარმოება, ინტეგრირება და ინჟინერი მხარდაჭერა. ეს მოკლე დროები და თავიდან ავიცილოთ ღირებულ შეცდომები გზა. Final Thoughts: The Gap Is Real – მაგრამ ეს არის გადარჩენა უახლესი Gartner- ის კვლევა იღებს ნათელი და ზოგჯერ არ არის სასიამოვნო სინათლის AI- ის რეალიზაციაზე: ბიზნესები იყენებენ AI- ს ყველა ადგილას, მაგრამ არ იღებენ ის გადაიხადოს, რაც ისინი მოთხოვნებენ. მიუხედავად იმისა, რომ ეს არ არის AI- ის ცუდი. ეს არის integration, orchestration და Leadership შეესაბამება. როდესაც ორგანიზაციები ინვესტიციას ინტეგრირება, ითვლება AI როგორც სისტემა - არა ფუნქცია - და ითვლება თითოეულ ინტეგრიას პასუხისმგებლობა შეზღუდული ფინანსური ღირებულება, შედეგები finalmente იწყება. კომპანია, რომელიც მიიღებს ეს უფლება იქნება მათ, ვინც გადაიხადოს დღეს AI ექსპერიმენტი ფაზის მომავალში კონკურენტული უპირატესობა.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

dashboard

ეს აუდიო დამზადებულია სიუჟეტის ორიგინალურ ენაზე!

Why So Much AI, Yet So Little Profit? - განიხილეთ, რა ბიზნესები გაქვთ

About Author

კომენტარები

დაკიდეთ ტეგები

ეს სტატია იყო წარმოდგენილი

Related Stories

Unhinged and Overstrained: The Mind of a Harassed Woman

Karma: Love on the Blockchain and the Gamification of Helping Others

DAO-Funded Hardware Wallet Kampela Secures Polkadot Network Investment

Karl Ludwig Sand: Murder in the 1800s by Alexandre Dumas - Table of Links

Unhinged and Overstrained: The Mind of a Harassed Woman

Karma: Love on the Blockchain and the Gamification of Helping Others

DAO-Funded Hardware Wallet Kampela Secures Polkadot Network Investment

Karl Ludwig Sand: Murder in the 1800s by Alexandre Dumas - Table of Links

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps