Navigering av 2025-utfordringene ved innføring av bedrifts-AI

Bedriftsverdenen har vært vitne til en fenomenal økning i innføringen av kunstig intelligens (AI) — og spesielt generativ AI (Gen AI). Ifølge Deloittes estimater, vil bedriftsutgiftene til Gen AI i 2024 øke med 30 prosent fra 2023-tallet på 16 milliarder dollar. På bare ett år har denne teknologien eksplodert på scenen og omformet strategiske veikart for organisasjoner. AI-systemer har blitt omformet til konversasjonelle, kognitive og kreative hjelpemidler for å enable bedrifter å strømlinje operasjoner, forbedre kundeopplevelser og drive data-informerte beslutninger. Kort sagt, har bedrifts-AI blitt ett av de viktigste håndtakene for CXO å booste innovasjon og vekst.

Ettersom vi nærmer oss 2025, forventer vi at bedrifts-AI vil spille en enda mer betydelig rolle i å forme bedriftsstrategier og operasjoner. Det er likevel kritisk å forstå og effektivt håndtere utfordringer som kan hindre AI-s full potensiale.

Utfordring #1 — Mangel på data-beredskap

AI-succes henger sammen med konsistent, ren og velformet data. Likevel møter bedrifter utfordringer med å integrere fragmentert data over systemer og avdelinger. Striktere data-privatlivsregler krever robust styring, overholdelse og beskyttelse av følsom informasjon for å sikre pålitelige AI-insikter.

Dette krever et omfattende datasystem som bryter ned datasiloer og prioriterer data som må moderniseres. Data-poller som viser rask suksess vil hjelpe med å sikre langvarig forpliktelse til å få datasystemet rett. Sentraliserte data-innsjøer eller data-lagre kan sikre konsistent data-tilgjengelighet over hele organisasjonen. Pluss, kan maskinlærings-teknikker berike og forbedre datakvalitet, samtidig som de automatiserer overvåking og styring av datasystemet.

Utfordring #2 — AI-skalerbarhet

I 2024, da organisasjoner startet sine bedrifts-AI-implementeringsreiser, kjempet mange med å skalerer sine løsninger — hovedsakelig på grunn av mangelen på teknisk arkitektur og ressurser. Bygging av en skalerbar AI-infrastruktur vil være kritisk for å nå dette målet.

Skylusplattformer tilbyr effisiens, fleksibilitet og skalerbarhet for å prosessere store datasamlinger og trene AI-modeller. Utnytting av AI-infrastrukturen til skytjenesteleverandører kan levere rask skalering av AI-utplassering uten behov for betydelige forhåndsinvesteringer i infrastruktur​. Implementering av modulære AI-rammeverk for enkel konfigurasjon og tilpasning over forskjellige forretningsfunksjoner vil tillate bedrifter å gradvis utvide sine AI-initiativer samtidig som de beholder kontroll over kostnader og risiko.​

Utfordring #3 — Talenter og ferdighetsgap

En nylig undersøkelse understreker den alarmerende ulikheten mellom IT-fagfolks entusiasme for AI og deres faktiske evner. Mens 81 prosent uttrykker interesse for å bruke AI, har bare 12 prosent de nødvendige ferdighetene, og 70 prosent av arbeidere trenger betydelige AI-ferdighetsoppgraderinger. Dette talentgapet utgjør betydelige hindringer for bedrifter som søker å utvikle, utplassere og forvalte AI-initiativer. Å tiltrekke og beholde dyktige AI-fagfolk er en stor utfordring, og oppgradering av eksisterende ansattes ferdigheter krever betydelige investeringer.

Organisasjoners opplæringsstrategi bør adressere nivået av AI-litteratur som er nødvendig for forskjellige kohorter — byggere, som utvikler AI-løsninger, sjekker, som validerer AI-utdata, og forbrukere, som bruker utdata fra AI-systemer for beslutningstaking. I tillegg vil bedriftsledere trenge å bli opplært for bedre å forstå AI-s strategiske implikasjoner. Ved å bevisst fremme en data-drevet kultur og integrere AI i beslutningsprosesser på alle nivåer, kan motstand mot AI håndteres, noe som fører til forbedret kvalitet på beslutningstaking. ​

Utfordring #4 — AI-styring og etiske bekymringer

Ettersom bedrifter innfører AI i stor skala, truer utfordringen med forvrengte algoritmer stort. AI-modeller som er trenet på ufullstendig eller forvrengt data kan forsterke eksisterende fordommer, noe som fører til urimelige forretningsbeslutninger og resultater. Ettersom AI-teknologier utvikler seg, innfører regjeringer og reguleringer stadig nye AI-reguleringer for å enable gjennomsiktighet i beslutningstaking og beskytte forbrukere. For eksempel har EU fastsatt sine politikker, rammer og prinsipper rundt bruk av AI gjennom EU AI-loven, 2024. Selskaper må være i stand til å tilpasse seg slike utviklende reguleringer.

Ved å etablere riktige AI-styringsrammeverk som fokuserer på gjennomsiktighet, rettferdighet og ansvar, kan organisasjoner utnytte løsninger som muliggjør forklarbarhet av deres AI-modeller — og bygge tillit hos sluttkunder. Disse bør inkludere etiske retningslinjer for utvikling og utplassering av AI-modeller og sikre at de er i samsvar med selskapets verdier og reguleringer.

Utfordring #5 — Balansere kostnad og avkastning

Utvikling, trening og utplassering av AI-løsninger krever betydelige finansielle forpliktelser i form av infrastruktur, programvare og dyktige talenter. Mange bedrifter møter utfordringer i å balansere denne kostnaden med målbare avkastninger på investeringer (ROI).

Identifisering av riktige bruksområder for AI-innføring er avgjørende. Vi må huske at ikke alle løsninger nødvendigvis trenger AI. Enighet om riktige benchmark for å måle suksess tidlig i reisen er viktig. Dette vil enable organisasjoner å holde et nært øye på levert og potensiell avkastning på investeringer over forskjellige bruksområder. Denne informasjonen kan brukes til å rigorøst prioritere og rasjonalisere bruksområder på alle steg for å holde kostnaden under kontroll. Organisasjoner kan samarbeide med AI- og analytics-tjenesteleverandører som leverer forretningsresultater med fleksible kommersielle modeller for å underwrite risikoen for ROI-investeringer.