Cele 5 greșeli pe care le fac companiile atunci când implementează instrumente de inteligență artificială și cum să le evite

În 2026, Meta va începe să evalueze angajații în funcție de abilitățile lor de utilizare a inteligenței artificiale. Acest lucru nu este pentru prima dată și cu siguranță nu va fi ultimul angajator care așteaptă și măsoară modul în care angajații săi utilizează eficient inteligența artificială, pe măsură ce companiile din întreaga lume integrează inteligența artificială în procesele lor de afaceri.

Conform datelor recente date, 71% dintre organizații utilizează în prezent inteligența artificială generativă în cel puțin o funcție de afaceri, dar doar aproximativ 1% se consideră “mature” în implementarea inteligenței artificiale, deoarece majoritatea încă se confruntă cu dificultăți în integrarea instrumentelor de inteligență artificială într-un mod care să ofere valoare reală.

Noi constatăm că multe companii subestimează încă cât de dificilă poate fi adoptarea inteligenței artificiale. Ca urmare, ele se confruntă adesea cu aceleași probleme care încetinesc progresul și previn instrumentele de inteligență artificială să ofere valoare reală de afaceri.

Iată cele mai mari cinci greșeli pe care le fac companiile atunci când adoptă inteligența artificială și cum să le evite.

Greșeala 1. Lipsa unui problem clar de rezolvat

91% dintre executivii globali activează escaladarea inițiativelor lor de inteligență artificială, conform raportului anual AI la locul de muncă al G-P arată. Companiile se grăbesc să integreze inteligența artificială în procesele lor de afaceri pentru a nu rămâne în urmă. Problema este că teama de a rămâne în urmă devine adesea principalul motor al adoptării. Dar inteligența artificială introdusă fără un scop clar rareori simplifică operațiunile și poate duce la cheltuieli inutile.

Conform CIO, aproximativ 88% dintre proiectele de inteligență artificială nu ajung niciodată în producție, în mare parte din cauza lipsei de obiective de afaceri definite și a rezultatelor măsurabile. Acest lucru se aplică în egală măsură modelelor interne și soluțiilor SaaS. Pentru a evita eșecul, un proiect ar trebui să înceapă prin definirea unei metrice de afaceri specifice, cum ar fi venituri, economii de costuri sau viteza de luare a deciziilor și atribuirea unui proprietar responsabil pentru rezultate.

Instinctools a adoptat exact această abordare atunci când a ajutat un producător de echipamente industriale să implementeze un asistent de inteligență artificială pentru integrarea noilor angajați. Clientul era gata să dezvolte inteligența artificială în procesele sale, așa că echipa Instinctools a analizat operațiunile companiei și a identificat o provocare cheie: integrarea noilor angajați. Compania se confrunta cu dificultăți în a oferi o pregătire continuă și sprijin pentru noii angajați. Soluția a fost un asistent de inteligență artificială care ajută la pregătirea inginerilor pe cunoașterea produsului, oferind în același timp echipei de marketing și de produs un canal suplimentar de comunicare cu inginerii de teren.

Abordarea problemelor în primul rând

Greșeala 2. Lipsa calității și guvernanței datelor

Asistenții de inteligență artificială necesită acces continuu la date. Calitatea, completețea și coerența acestor date determină cât de bine va funcționa un model. Problemele de calitate a datelor și lipsa unei guvernanțe adecvate a datelor sunt printre principalele obstacole în calea adoptării inteligenței artificiale, conform DataCentre Solutions. Într-un studiu realizat în colaborare cu Centrul de Aplicare a Inteligenței Artificiale și a Afacerilor de la Universitatea Drexel, 62% dintre companiile participante au raportat că problemele cu datele reprezintă o barieră majoră.

Deși 60% dintre organizații spun că inteligența artificială joacă un rol critic în programele lor de date, doar 12% raportează că datele lor sunt de calitate și accesibilitate suficientă pentru a permite implementarea eficientă a inteligenței artificiale.

Companiile care reușesc să integreze inteligența artificială în procesele de afaceri încep aproape întotdeauna cu pregătirea datelor: curățarea seturilor de date, alinierea definițiilor între departamente, stabilirea rolurilor de proprietate a datelor și implementarea proceselor de control al calității. Această muncă de bază, care consumă adesea până la 80% din timpul unui proiect, este o condiție prealabilă pentru construirea unor sisteme de inteligență artificială precise, lipsite de prejudecăți și gata pentru producție.

Greșeala 3. Angajații nepregătiți să utilizeze eficient inteligența artificială

O altă provocare comună cu care se confruntă companiile este lipsa de abilități și pregătire a angajaților.

“În timp ce organizațiile sunt entuziasmate să beneficieze de capacitățile inteligenței artificiale, o lipsă de talente împiedică integrarea inteligenței artificiale,” a spus Murugan Anandarajan, PhD, profesor și director academic la Centrul de Aplicare a Inteligenței Artificiale și a Afacerilor de la Universitatea Drexel. “Rezultatele noastre de cercetare subliniază această lipsă, cu 60% dintre respondenți citând lipsa de abilități și pregătire în inteligența artificială ca o provocare semnificativă în lansarea inițiativelor de inteligență artificială – un semnal pentru liderii de afaceri că dezvoltarea abilităților trebuie să fie o prioritate strategică.”

Proiectele de inteligență artificială adesea eşuează pentru că angajații nu înțeleg cum să lucreze cu instrumentele sau cum pot optimiza procesele. Fără o pregătire structurată care să includă pași concreți pentru integrarea inteligenței artificiale în fluxurile de lucru, angajații frecvent recurg la metode familiare.

Greșeala 4. Lipsa managementului riscurilor

Conform unui sondaj global realizat de Ernst & Young, aproape toate companiile mari care implementează inteligența artificială au suferit pierderi financiare ca urmare a erorilor de model, încălcărilor normelor de conformitate sau a riscurilor necontrolate, în valoare de aproximativ 4,4 milioane de dolari. Companiile frecvent ignoră nevoia de a anticipa riscuri, de a defini politici de utilizare, de a implementa controale de calitate și de a planifica gestionarea erorilor.

Conform raportului, cele mai comune riscuri cu care se confruntă companiile includ neconformitatea cu reglementările privind inteligența artificială, în care sistemele de inteligență artificială sunt găsite că încalcă legi sau politici corporative interne, și tendința inteligenței artificiale de a lua decizii părtinitoare.

Inteligența artificială poate ajuta atât la creșterea unei afaceri, cât și la îmbunătățirea proceselor, dar poate deveni și o capcană, ducând la probleme grave pentru companie. Organizațiile ar trebui să aibă întotdeauna un plan de management al riscurilor, precum și să se conformeze legilor locale și standardelor stabilite. Actul privind inteligența artificială al UE, de exemplu, cere transparență algoritmică, responsabilitate și supraveghere umană obligatorie. Cadru de gestionare a riscurilor de inteligență artificială NIST oferă îndrumări pentru gestionarea riscurilor de inteligență artificială care pot fi adaptate pentru orice organizație, de la startup-uri la corporații mari, și în diferite industrii. Există, de asemenea, standarde internaționale ISO/IEC, care oferă criterii consistente pentru calitate, siguranță și guvernanță.

Respectarea acestor standarde și gestionarea riscurilor este esențială pentru implementarea cu succes a inteligenței artificiale.

Greșeala 5. Lipsa unui plan de extindere

Din nou, un plan cu mai multe etape este esențial. Integrarea inteligenței artificiale este un proces pe termen lung care necesită actualizări și ajustări continue. Companiile trebuie să ia în considerare modul în care soluția va fi integrată în arhitectura IT, cine va menține modelul, cum va fi monitorizată derivația datelor și cum vor fi distribuite rolurile și responsabilitățile între departamente. Acest lucru necesită resurse și finanțare continuă.

Pentru a reuși, o organizație trebuie să creeze un mediu unitar în care toate modelele de inteligență artificială, seturile de date și instrumentele asociate sunt stocate, gestionate și accesate, să creeze infrastructură care să asigure funcționarea sistemelor de inteligență artificială în mod fiabil la scară, să aibă politici clare de actualizare a modelului pentru când și cum să reantreneze, să valideze și să redeplieze modelele, și să aibă procese de monitorizare standardizate.