X
Następny artykuł dla Ciebie
Wyświetl >>

Ankieta z udziałem 3000 szefów firm ujawnia, kiedy sztuczna inteligencja pomaga odnieść sukces

Michael Chui, Brian McCarthy  · 6 min

Ankieta z udziałem 3000 szefów firm ujawnia, kiedy sztuczna inteligencja pomaga odnieść sukces

Szum wokół sztucznej inteligencji (AI) zrobił się na tyle duży, że zaczął docierać do gabinetów zarządów organizacji na całym świecie – i to nie bez przyczyny.

Inwestycje w AI rosną i w coraz większym stopniu ich źródłem są organizacje spoza branży technologii. Coraz częstsze i bardziej zróżnicowane stają się też opowieści o sukcesach sztucznej inteligencji – od poprawy efektywności operacyjnej Amazona dzięki zastosowaniu inteligentnych robotów magazynowych Kiva po zapewnianie sprawnego funkcjonowania urządzeń przemysłowych przez GE dzięki zastosowaniu AI w konserwacji prewencyjnej.

Choć jest oczywiste, że szefowie firm powinni brać pod uwagę implikacje biznesowe zastosowania AI, to pojawienie się tej technologii w kontekście biznesowym nie daje jasnej odpowiedzi, jak można z niej z zyskiem korzystać. Za pomocą badania, które obejmowało ankietę przeprowadzoną wśród 3073 dyrektorów oraz 160 analiz przypadków w 14 sektorach w 10 krajach, jak również dzięki odrębnemu cyfrowemu projektowi badawczemu udało się nam określić 10 kluczowych wniosków, z którymi powinni się zapoznać szefowie firm, aby móc skutecznie podjąć wyprawę do świata sztucznej inteligencji.

Nie wierz pogłoskom: nie wszystkie firmy korzystają z AI... na razie!

Podczas gdy rosną inwestycje w sztuczną inteligencję, korporacje nadal zwlekają z wprowadzeniem technologii AI. Łączne inwestycje (wewnętrzne i zewnętrzne) w AI w 2016 r. wahały się pomiędzy 26 mld a 36 mld dolarów, podczas gdy inwestycje zewnętrzne potroiły swoją wartość od 2013 r. Pomimo takiego poziomu inwestycji zastosowanie AI jest jeszcze w powijakach, a tylko 20% respondentów naszej ankiety wykorzystuje jedną lub więcej technologii AI na większą skalę lub opiera na nich swoją działalność, przy czym jedynie połowa z nich używa trzech lub więcej technologii. (Nasze wyniki są ważone, aby odzwierciedlić relatywne znaczenie gospodarcze firm różnych rozmiarów. Uwzględniliśmy pięć kategorii systemów technologii AI: robotykę i autonomiczne pojazdy, widzenie komputerowe, język, wirtualnych agentów oraz uczenie maszynowe).

W tej chwili to dobra wiadomość dla firm, które nadal eksperymentują lub wprowadzają pilotażowe rozwiązania AI (41%). Nasze badania sugerują, że nadal jest czas, aby wykorzystać zgromadzoną wiedzę i konkurować za pomocą AI.

Znajdujemy się jednak zapewne w punkcie przełomowym zastosowania sztucznej inteligencji. Technologie, takie jak uczenie maszynowe wykorzystujące sieci neuronowe oraz przetwarzanie języka naturalnego, zaczynają dojrzewać i udowadniać swoją wartość, szybko stając się centralnym elementem pakietów technologii sztucznej inteligencji wśród przyjmujących je firm. Spodziewamy się też, że przynajmniej część projektów pilotażowych AI doczeka się w najbliższej przyszłości pełnej integracji. I wreszcie wygląda na to, że zastosowania AI będą się nieuchronnie rozwijać w różnych sektorach i domenach, aczkolwiek w różnym tempie. Przewodzić stawce będzie zapewne branża usług telekomunikacyjnych i finansowych, a respondenci w tych sektorach planują zwiększyć wydatki na technologie AI o ponad 15% rocznie w ciągu kolejnych trzech lat, czyli o siedem punktów procentowych powyżej średniej międzybranżowej.

Uwierz pogłoskom, które mówią, że AI może potencjalnie zwiększyć twoje wyniki

Trzydzieści procent pionierów zastosowań AI w naszym badaniu – tych, którzy korzystają z AI na dużą skalę lub opierają na niej swoje procesy – twierdzi, że osiągnęło wzrost przychodów, wykorzystując sztuczną inteligencję w celu zdobycia udziału w rynku lub poszerzenia produktów bądź usług. Co więcej, pionierzy zastosowań AI o 3,5 razy częściej niż inni w ich branży deklarują oczekiwany wzrost marży zysku o nawet pięć punktów procentowych. Choć uzasadnione jest pytanie, co stanowi tu korelację, a co przyczynę, inne analizy udowodniły, że AI już teraz bezpośrednio poprawia zyski, oferując zwrot z inwestycji porównywalny z powiązanymi technologiami cyfrowymi, takimi jak big data czy zaawansowane technologie analityczne.

Bez wsparcia przywództwa transformacja AI może nie zakończyć się sukcesem

Skuteczne zastosowania AI cieszą się silnym wsparciem ze strony kierownictwa dla nowej technologii. Respondenci z firm, które skutecznie wprowadziły technologię AI na dużą skalę, mówią o niemalże dwukrotnie silniejszym wsparciu kierownictwa w porównaniu z firmami, które nie wprowadziły tego typu technologii w ogóle. Mówią też o zdecydowanym wsparciu nie tylko ze strony szefów firm lub działu IT, lecz również pozostałych dyrektorów oraz zarządu.

Nie trzeba samodzielnie wprowadzać AI – nawiąż współpracę partnerską w obszarze kompetencji i wiedzy

Obserwowany obecnie wzrost tempa innowacji AI po długich latach „ochłodzenia” w tym zakresie powoduje, że brakuje związanej z nią wiedzy oraz kompetencji technicznych. Nawet duże firmy cyfrowe, takie jak Amazon czy Google, wzmacniają swoje umiejętności AI, korzystając z firm oraz talentów zewnętrznych. Przyjrzyjmy się na przykład przejęciu DeepMind przez Google, które zapewniło temu gigantowi technologicznemu dostęp do technologii uczenia maszynowego doskonalącej bazową działalność związaną z optymalizacją wyszukiwań. W istocie nasze badania pokazują, że pionierzy zastosowań przede wszystkim kupowali rozwiązania technologiczne odpowiadające ich celom, a tylko mniejszość respondentów opracowywała i wdrażała własne rozwiązania AI.

PRZECZYTAJ TAKŻE: Jak zautomatyzować procesy podejmowania decyzji »

8 biznesowych obszarów doskonalonych przez uczenie maszynowe 

Markus Noga , Timo Elliott , Dan Wellers

Ciągły rozwój AI jest nieunikniony, a jego postęp w środowisku pracy następuje w oszałamiającym tempie.

Oprzyj się pokusie, aby zarządzanie inicjatywami AI powierzać wyłącznie zespołom technologicznym

Przypisywanie odpowiedzialności za sztuczną inteligencję wyłącznie liderom funkcyjnym w obszarach IT, technologii cyfrowych lub innowacyjności może doprowadzić do spojrzenia na problem wyłącznie z ich perspektywy i wdrażania technologii bez przekonujących przypadków użycia. Aby umożliwić koncentrację na najbardziej wartościowych przypadkach użycia, inicjatywy AI powinny być poddane ocenie oraz współprowadzone zarówno przez liderów biznesowych, jak i technologicznych, co okazało się skutecznym podejściem w zakresie wdrażania innych technologii cyfrowych.

Skorzystaj z podejścia portfelowego, aby przyśpieszyć proces wdrażania AI

Narzędzia AI prezentują obecnie szerokie spektrum – począwszy od takich, które udowodniły swoją skuteczność w rozwiązywaniu problemów biznesowych (na przykład wykrywanie schematów służące konserwacji prewencyjnej), po takie, które pomimo niskiej świadomości i niskiego obecnie poziomu wykorzystania prezentują wysoki potencjał zastosowań (np. użycie AI przy opracowaniu strategii konkurencyjnej). Rozkład ten sugeruje, że organizacje powinny zastanowić się nad przyjęciem podejścia portfelowego do wykorzystania sztucznej inteligencji w trzech horyzontach czasowych:

  • krótkoterminowym: skoncentruj się na przypadkach użycia tam, gdzie istnieją dziś sprawdzone rozwiązania technologiczne, i zwiększ skalę zastosowania ich w organizacji, aby umożliwić generowanie istotnych zysków;

  • średnioterminowym: eksperymentuj z technologiami, które się rozwijają, ale są stosunkowo niedojrzałe (rozpoznawanie wideo z zastosowaniem głębokiego uczenia), aby udowodnić ich wartość w kluczowych przypadkach użycia przed wprowadzeniem na większą skalę;

  • długoterminowym: współpracuj z ośrodkami akademickimi lub innymi organizacjami, aby opracować przypadki użycia zapewaniające wysoki poziom oddziaływania (np. wspomagane podejmowanie decyzji w kluczowych rolach pracowników wiedzy), które posługują się zaawansowanymi, lecz obarczonymi wysokim ryzykiem technologiami AI w celu ewentualnego uzyskania znaczącej przewagi technologicznej płynącej z roli pioniera.

Uczenie maszynowe to potężne narzędzie, ale nie dla wszystkich

Uczenie maszynowe i jego najbardziej prominentna dziedzina – głębokie uczenie (deep learning) – skupiły znaczną uwagę mediów oraz zdobyły znaczący udział w źródłach finansowania, które zasilają obszar sztucznej inteligencji, przechwytując niemalże 60% wszystkich inwestycji spoza branży w 2016 r.

Ale podczas gdy uczenie maszynowe ma wiele zastosowań, jest jedynie jedną z wielu powiązanych z AI technologią potrafiącą rozwiązywać problemy biznesowe. Nie ma jednego rozwiązania, które odpowiada wszystkim. Na przykład techniki AI wdrożone w celu poprawienia efektywności centrów obsługi mogą się znacznie różnić od technologii wykorzystywanych w celu identyfikacji oszustw kartowych. Decydujące znaczenie ma znalezienie odpowiednich narzędzi rozwiązywania poszczególnych problemów biznesowych kreujących wartość na określonym etapie wprowadzania technologii cyfrowych oraz AI przez organizacje.

Kompetencje cyfrowe poprzedzają AI

Ustaliliśmy, że branże przodujące we wdrażaniu sztucznej inteligencji – jak branża zaawansowanych technologii, telekomunikacyjna czy motoryzacyjna – są również najbardziej ucyfrowione. Podobnie jest w innych branżach, gdzie firmy, które są pionierami wdrożeń AI, zainwestowały już wcześniej w kompetencje cyfrowe, w tym w infrastrukturę przetwarzania w chmurze oraz big data. W istocie okazuje się, że firmy nie mogą łatwo przeskoczyć do zastosowania sztucznej inteligencji bez wcześniejszego przejścia przez rewolucję cyfrową. Korzystając z całego arsenału danych statystycznych, ustaliliśmy, że szanse na osiągnięcie zysków dzięki zastosowaniu AI są o 50% wyższe w firmach, które mają silne doświadczenia z digitalizacją.

Wykazuj odwagę

W osobnym badaniu poświęconym przełomowi cyfrowemu ustaliliśmy, że przyjęcie ofensywnej strategii cyfrowej było najważniejszym czynnikiem umożliwiającym istniejącym już firmom odwrócenie negatywnych skutków zmiany w tym zakresie. Organizacje, które przyjęły ofensywną strategię, radykalnie dostosowują swój portfel biznesowy, opracowując nowe modele biznesowe w dążeniu do zbudowania efektywniejszej ścieżki działania niż w okresie poprzedzającym digitalizację. Jak dotąd ten sam schemat sprawdza się w przypadku AI: pionierzy zastosowań AI z niezwykle proaktywną, zdecydowanie ofensywną strategią mają znacznie lepszą perspektywę zysków niż ci, którzy takiej strategii nie mają.

Największe wyzwania wiążą się z ludźmi i procesami

W wielu przypadkach zarządzanie zmianą związaną z włączeniem AI w procesy zarządzania pracownikami i podejmowania decyzji stwarza większe wyzwania niż wdrożenia w obszarze technologii. Wraz z podejmowaniem przez liderów decyzji, które zadania – zarówno nowe, jak i tradycyjne – powinny wykonywać maszyny, a które ludzie, konieczne będzie wdrażanie programów umożliwiających ciągłe przekwalifikowanie pracowników. Postępująca konsolidacja technologii zaawansowanej wizualizacji, współdziałania oraz myślenia projektowego sprawi, że firmy będą zmuszone przenieść uwagę z efektywności procesów ku efektywności zarządzania decyzjami, co z kolei będzie wymagać od liderów tworzenia kultury ciągłego doskonalenia i uczenia się.

Powiedzmy sobie szczerze: znajdujemy się u progu kolejnego cyfrowego przełomu i wiąże się on ze sztuczną inteligencją. Podczas gdy część firm nadal odczuwa skutki poprzedniej rewolucji, nowa zaczyna nabierać już kształtu. Ale to dopiero początki. Nadal jest czas, aby wykorzystać AI w celu zdobycia przewagi konkurencyjnej.

PRZECZYTAJ TAKŻE: Wiodące firmy korzystają z narzędzi uczenia maszynowego »

8 biznesowych obszarów doskonalonych przez uczenie maszynowe 

Markus Noga , Timo Elliott , Dan Wellers

Ciągły rozwój AI jest nieunikniony, a jego postęp w środowisku pracy następuje w oszałamiającym tempie.

Dziękujemy, że jesteś z nami! Cieszymy się, że interesują cię treści dostarczane przez „Harvard Business Review Polska”. Każdego dnia dajemy ci sprawdzone rozwiązania problemów biznesowych. Nie chcesz przegapić żadnej praktycznej wskazówki? Zapisz się na nasz newsletter! Sprawdź hbrp.pl/newsletter.

Dziękujemy, że jesteś z nami! Cieszymy się, że jako zalogowany użytkownik sięgasz po praktyczne treści dostarczane przez „Harvard Business Review Polska”. Każdego dnia staramy się wyposażać cię w sprawdzone rozwiązania problemów biznesowych. Zostań prenumeratorem HBRP i ciesz się wiedzą bez ograniczeń. Sprawdź na hbrp.pl/prenumerata.

Dziękujemy, że jesteś z nami! Jako prenumerator „Harvard Business Review Polska” wiesz, że każdego dnia wyposażamy cię w sprawdzone rozwiązania problemów biznesowych. Nie chcesz przegapić żadnej praktycznej wskazówki? Zapisz się na nasz newsletter! Więcej na hbrp.pl/newsletter.

Powiązane artykuły


Bądź na bieżąco

Odblokuj wszystko!

Trzy tytuły – trzy perspektywy HBRP.pl, ICAN.pl, MITSMR.pl
31 szkoleń z certyfikatem online ICAN Business Advisor
Webinaria kryzysowe Wideo i LIVE

Najpopularniejsze tematy