De uitdagingen van 2025 voor het adopteren van Enterprise AI navigeren

De zakenwereld heeft een fenomenale toename gezien in de adoptie van kunstmatige intelligentie (AI) — en met name generatieve AI (Gen AI). Volgens Deloitte-schattingen zal het uitgeven van ondernemingen aan Gen AI in 2024 met 30 procent toenemen ten opzichte van het bedrag van 16 miljard dollar in 2023. In slechts een jaar heeft deze technologie de strategische wegenkaarten van organisaties herschapen. AI-systemen zijn getransformeerd in conversational, cognitive en creatieve hefbomen om bedrijven in staat te stellen hun operaties te stroomlijnen, de klantervaring te verbeteren en gegevensgebaseerde beslissingen te nemen. Kortom, Enterprise AI is een van de belangrijkste hefbomen geworden voor de CXO om innovatie en groei te stimuleren.

Naarmate we 2025 naderen, verwachten we dat Enterprise AI een nog belangrijkere rol zal spelen bij het vormgeven van bedrijfsstrategieën en -operaties. Het is echter cruciaal om de uitdagingen te begrijpen en effectief aan te pakken die de volledige potentie van AI kunnen belemmeren.

Uitdaging #1 — Gebrek aan data-klaarheid

Het succes van AI hangt af van consistent, schoon en goed georganiseerd data. Toch worden ondernemingen geconfronteerd met uitdagingen bij het integreren van gefragmenteerd data over systemen en afdelingen heen. Striktere gegevensbeschermingsregels eisen een robuust bestuur, naleving en bescherming van gevoelige informatie om betrouwbare AI-inzichten te garanderen.

Dit vereist een uitgebreid databeheersysteem dat datasilo’s doorbreekt en data prioriteert die gemoderniseerd moet worden. Data-puddels die snelle overwinningen laten zien, zullen helpen bij het verkrijgen van een langetermijnverbintenis om de data-ecosysteem goed te krijgen. Centrale data-lakes of data-warehouses kunnen ervoor zorgen dat data consistent toegankelijk is voor de hele organisatie. Bovendien kunnen machine learning-technieken de datakwaliteit verrijken en verbeteren, terwijl ze het monitoren en beheren van de datalandschap automatiseren.

Uitdaging #2 — AI-schaalbaarheid

In 2024, toen organisaties hun ondernemings-AI-implementatie-reizen begonnen, kampten veel met het schalen van hun oplossingen — voornamelijk vanwege het gebrek aan technische architectuur en middelen. Het bouwen van een schaalbare AI-infrastructuur zal cruciaal zijn om dit doel te bereiken.

Cloud-platforms bieden de efficiëntie, flexibiliteit en schaalbaarheid om grote datasets te verwerken en AI-modellen te trainen. Het gebruik van de AI-infrastructuur van cloudserviceproviders kan een snelle schaalbaarheid van AI-implementatie bieden zonder de noodzaak van aanzienlijke voorafgaande infrastructuurinvesteringen. Het implementeren van modulaire AI-kaders voor eenvoudige configuratie en aanpassing over verschillende bedrijfsfuncties heen, zal ondernemingen in staat stellen om hun AI-initiatieven geleidelijk uit te breiden, terwijl ze de controle over kosten en risico’s behouden.

Uitdaging #3 — Talent- en vaardigheidsgaten

Een recente enquête benadrukt de alarmerende dispariteit tussen de enthousiasme van IT-professionals voor AI en hun daadwerkelijke capaciteiten. Terwijl 81% interesse heeft in het gebruik van AI, heeft slechts 12% de vereiste vaardigheden, en 70% van de werknemers heeft een aanzienlijke AI-vaardigheid-upgrade nodig. Deze talentkloof vormt een aanzienlijke hindernis voor ondernemingen die AI-initiatieven willen ontwikkelen, implementeren en beheren. Het aantrekken en behouden van gekwalificeerde AI-professionals is een grote uitdaging, en het bijscholen van bestaande personeel vereist een aanzienlijke investering.

De trainingsstrategie van organisaties moet het niveau van AI-geletterdheid aanpakken dat nodig is voor verschillende groepen — bouwers, die AI-oplossingen ontwikkelen, checkers, die de AI-uitvoer valideren, en consumenten, die de uitvoer van AI-systemen gebruiken voor besluitvorming. Bovendien moeten zakelijke leiders worden getraind om de strategische implicaties van AI beter en effectiever te waarderen. Door bewust een datagedreven cultuur te stimuleren en AI in besluitvormingsprocessen op alle niveaus te integreren, kan de weerstand tegen AI worden beheerd, wat leidt tot een verbeterde kwaliteit van besluitvorming.

Uitdaging #4 — AI-bestuur en ethische zorgen

Naarmate ondernemingen AI op grote schaal adopteren, rijst de uitdaging van bevooroordeelde algoritmes. AI-modellen die zijn getraind op onvolledige of bevooroordeelde data kunnen bestaande vooroordelen versterken, wat leidt tot oneerlijke zakelijke beslissingen en resultaten. Naarmate AI-technologieën evolueren, brengen overheden en regelgevende instanties constant nieuwe AI-regels in om transparantie in besluitvorming te waarborgen en consumenten te beschermen. Bijvoorbeeld heeft de EU zijn beleid, kaders en principes rondom het gebruik van AI via de EU AI-wet van 2024 uiteengezet. Bedrijven moeten zich soepel aanpassen aan dergelijke evoluerende regels.

Door de juiste AI-bestuurskaders te creëren die zich richten op transparantie, eerlijkheid en verantwoordelijkheid, kunnen organisaties oplossingen gebruiken die de uitlegbaarheid van hun AI-modellen mogelijk maken — en vertrouwen opbouwen met eindgebruikers. Deze moeten ethische richtlijnen omvatten voor de ontwikkeling en implementatie van AI-modellen en ervoor zorgen dat ze in overeenstemming zijn met de waarden van het bedrijf en de regelgevingsvereisten.

Uitdaging #5 — Balanceren van kosten en ROI

Het ontwikkelen, trainen en implementeren van AI-oplossingen vereist een aanzienlijke financiële inzet in termen van infrastructuur, software en gekwalificeerde talenten. Veel ondernemingen kampen met uitdagingen bij het balanceren van deze kosten met meetbare rendementen op investering (ROI).

Het identificeren van de juiste use cases voor AI-implementatie is essentieel. We moeten onthouden dat niet elke oplossing noodzakelijkerwijs AI nodig heeft. Het overeenkomen over de juiste benchmarks om succes vroeg in de reis te meten, is belangrijk. Dit zal ondernemingen in staat stellen om een nauwkeurig oog te houden op de geleverde en potentieel rendement op investering over verschillende use cases. Deze informatie kan worden gebruikt om use cases op alle niveaus te prioriteren en te rationaliseren om de kosten in de gaten te houden. Ondernemingen kunnen samenwerken met AI- en analytics-serviceproviders die zakelijke resultaten leveren met flexibele commerciële modellen om het risico van ROI-investeringen te dekken.