Vokse opp: 5 grunner til at mange bedrifter fortsatt er i “AI-ungdom”

Her er hva bedrifter kan lære av den lille gruppen av organisasjoner som allerede bruker kunstig (AI) til deres konkurransefortrinn.

Hvis verdens største selskaper var mennesker, ville de fleste vært i tenårene når det kommer til bruk av kunstig intelligens (AI).

I følge ny forskning fra Accenture om AI-modenhet, ble 63 % av 1200 selskaper identifisert som «Eksperimentører», eller selskaper som sitter quick i eksperimenteringsfasen av deres AI-liv. De har ennå ikke utnyttet teknologiens fulle potensial til å innovere og transformere virksomheten sin, og de risikerer å legge igjen penger på bordet.

Dette er penger som de mest AI-modne organisasjonene allerede punge ut. Mens “AI-voksne” (kalt Achievers i forskningen) naked er en liten gruppe – som representerer 12 % av selskapene – høster de retailer gevinster: Ved å overgå sine jevnaldrende på AI, øker de inntektsveksten med 50 % i gjennomsnitt. Hvordan? Fordi de mestrer nøkkelegenskaper i riktig kombinasjon ved å ha kommandoen over selve teknologien – inkludert knowledge, AI og sky – samt deres organisasjonsstrategi, ansvarlig bruk av AI, C-suite-sponsing, expertise og kultur.

I motsetning til mennesker, vokser ikke bedrifter nødvendigvis opp og oppgraderer til voksen alder i en relativt quick periode. I stedet holder de utviklingen i egne hender. Dette gjør det avgjørende å forstå hva som hindrer unge AI-brukere fra å nå modenhet. De deler vanligvis de fem følgende egenskapene:

1. C-suiten deres har ikke kjøpt inn AIs evne til å stimulere vekst

Naked 56 % av eksperimentørene har administrerende direktør og seniorsponsing – sammenlignet med 83 % av Achievers – som signaliserer at AI-modenhet starter med lederskap. Dessuten er det hearth ganger større sannsynlighet for at prestere enn eksperimentere implementerer plattformer som oppmuntrer til idédeling og enkelt stille spørsmål internt. I ett eksempel på innovasjon fremmet av lederskap, er en international digital plattform utnytter AI og generativ design for å skape autonome bygninger som passer sammen som deler av et LEGO-sett.

2. De investerer ikke i teammedlemmene sine

Eksperimentører er hemmet av mangel på AI-fagarbeidere. Dessuten har de ennå ikke investert i opplæring som hjelper de ansatte å nå AI-kompetanse. Mens mer enn tre fjerdedeler av Achievers (78 %) har obligatorisk AI-opplæring for sine ingeniører til C-suite-ledere, kan det samme sies for naked 51 % av eksperimenterne.

For å lykkes med kunstig intelligens, bør eksperimentører utdanne nåværende teammedlemmer i teknologien. For eksempel bygde et ledende Sørøst-asiatisk olje- og gassfirma en gamifisert plattform for å utvide sine ansattes digitale flyt. Senere opprettet den en skybasert ytelsesrevisor som vurderte tiårs medarbeiderdata for å komme med anbefalinger for å fylle ulike digitale curler. Dette reduserte tiden det tok å fylle stillinger og bidro til å lukke gapet med digitale ferdigheter.

3. AI-bruken deres er ikke integrert på tvers av bedriften

Mens 75 % av alle analyserte selskaper har inkorporert AI i sine forretningsstrategier og skyplaner, mangler de en grunnleggende AI-kjerne. For å oppnå AI-modenhet må de integrere AI på tvers av bedriften samtidig som de vet når de skal benytte eksterne ressurser.

Det er 32 % mer sannsynlig at prestere enn eksperimenter utvikler spesialbygde maskinlæringsapplikasjoner eller samarbeider med en associate for å trekke ut verdi fra dataene deres. For eksempel skapte et stort amerikansk kredittkortselskap et innovativt AI-økosystem ved å samarbeide med et teknisk universitet for å lage et dedikert analyselaboratorium. Laboratoriet hjalp det med å holde seg på toppen av vitenskapelige og tekniske gjennombrudd.

4. De designer AI uten å vurdere implikasjonene

Skalering av AI er effektivt avhengig av å bygge ansvarlig fra starten. Med en økning i AI-regulering, vil organisasjoner som kan demonstrere høykvalitets, pålitelige teknologisystemer som er “forskriftsklare” ha en betydelig fordel i markedet. Faktisk er det allerede 53 % mer sannsynlig at prestere enn sine jevnaldrende utvikler og distribuerer AI på en ansvarlig måte.

Ellers risikerer bedrifter å ødelegge tilliten til kunder, ansatte, bedrifter og samfunn. For å bekjempe dette opprettet et europeisk-basert farmasøytisk selskap ansvarlighetsmekanismer og risikostyringskontroller for å sikre at AI-drevne operasjoner og tjenester er i tråd med kjerneverdiene.

5. De tror feilaktig at AI allerede har platået

Selskaper som ikke aggressivt øker AI-utgiftene sine, risikerer å bli etterlatt. For å lykkes med å generere forretningsverdi med AI, vet ledere at dette naked er begynnelsen, og det er derfor naked det siste året nevnte 46 % av administrerende direktører teknologien i inntektssamtalene sine.

Innen 2024 regner vi med at nesten halvparten av selskapene (49 %) vil bruke minst 30 % av teknologibudsjettene sine til kunstig intelligens, opp fra 19 % i 2021. Disse organisasjonene vet at kvaliteten på investeringene deres betyr like mye som kvantiteten, og de er dedikert til å utvide AIs omfang samtidig som de integrerer løsningene bedre.

AI betyr livslang læring

Miljøer former mennesker, spesielt i tenårene. Det er ikke så annerledes med selskaper og bransjene de er forankret i. Teknologifirmaer med lite eldre teknologi har en naturlig AI-fordel. De fleste forsikringsselskaper, derimot, er både hemmet av denne arven og står overfor en mye høyere grad av regulering. Ikke overraskende er dette sektorene hvor AI-modenhet er henholdsvis høyest og lavest. Likevel har de fleste bransjer sine Achievers, og over hele linjen forventes alle å modnes ytterligere. Innen 2024 vil den samlede andelen av Achievers øke fra dagens charge på 12 % til 27 %.

Males selv disse “voksne” vil trenge å fortsette å lære ettersom teknologi transformerer alle deler av en virksomhet, noen ganger fører til complete gjenoppfinnelse av bedriften. Det er god plass for vekst rundt AI for alle.

Sanjeev Vohra leder Accentures data- og AI-tjeneste Anvendt intelligens og er medlem av Accentures World Administration Committee.