Der Start des AI Opportunity Action Plan zeigt das Engagement Großbritanniens, KI für alle zu arbeiten. Stromversorgung der Tools, mit denen wir kommunizieren, die Plattformen, mit denen wir zusammenarbeiten Produktivität und vereinfachen Operationen sind sowohl signifikant als auch bewährt. Dieser Einfluss ist jedoch nicht immer auf der ganzen Linie zu spüren. Für viele Organisationen und Einzelpersonen bedeutet die Art und Weise, wie KI umgesetzt wird, oft nicht zu kurz und vermisst manchmal die Auswirkungen, die sie verspricht.
Im Vorantreiben, KI zu übernehmen, haben sich Unternehmen häufig darauf konzentriert, Tools hinzuzufügen, anstatt sie zu integrieren. Das Ergebnis sind getrennte Systeme, die unnötige Reibung erzeugen. Während 96% der C-Suite-Führungskräfte der Ansicht sind, dass KI die Produktivität steuert, finden 77% der Mitarbeiter die Arbeitsabläufe, wodurch nur die Arbeit schwieriger wird und die Erwartungen hinteren. Zu oft wird KI als isoliertes Merkmal oder Add-On behandelt, was unabhängig von den Workflows arbeitet, die sich verbessern soll.
Die wirkliche Chance besteht darin, zu überdenken, wie KI implementiert wird. Im Jahr 2025 übernimmt „Productized AI“ eine definierende Rolle in der Art und Weise, wie Unternehmen diese Technologie optimal nutzen – und einbeziehen Intelligenz direkt in Workflows, Systeme und Plattformen ein, sodass sie in Einklang mit der Funktionsweise von Menschen funktioniert. Es geht nicht um vorgefertigte oder einheitliche Lösungen-es geht darum, KI zu liefern, das sich natürlich, effizient und vollständig in alltägliche Prozesse integriert fühlt.
Chief Product and Technology Officer bei Montag.com.
Neu KI -Werkzeuge auftauchen schnell und bieten aufregende neue Möglichkeiten, um zu überdenken, wie wir arbeiten. Von der Planung von Besprechungen und der Unterstützung bei der Einstellung von Entscheidungen bis hin zur Analyse von Datensätzen und der Vorhersage von Kundenverhalten zeigen sie, wie tief KI in den Arbeitsplatz einbettet. Das einfache Einfacher der Tools reicht jedoch nicht immer aus, um echte Veränderungen voranzutreiben.
Wir haben dies schon einmal mit „Tool -Ausbreitung“ gesehen – wenn sich getrennte Technologien in Organisationen häufen und oft mehr verwirren als Hilfe. “KI -Überlastung” ist die nächste Phase, in der Unternehmen KI -Tools stapeln, ohne sich vollständig zu überlegen, wie sie zusammenarbeiten. Während mehr als 80% der Unternehmen jetzt als zentraler Bestandteil ihrer Geschäftstätigkeit auf KI angewiesen sind, haben nur 35% integrierte Tools in mehreren Abteilungen.
Die Herausforderung der „KI -Überlastung“ ist sowohl operativ als auch kulturell. Mitarbeiter Wechseln Sie zwischen Plattformen, stimmen Daten aus mehreren Systemen ab und navigieren Schnittstellen, die nicht miteinander kommunizieren. Nimm a Marketing Team Jonglieren Sie mehrere KI-gesteuerte Tools: eines für die Kundensegmentierung, eine für die Kampagnenautomatisierung und ein drittes für Analytics. Jedes Tool führt eine bestimmte Funktion aus, aber sie verbinden sich jedoch häufig nicht, verschwenden Sie Zeit und erhöhen das Fehlerrisiko. Diese Fragmentierung hindert KI daran, zu lernen und zu verbessern, da sie die Chance verpasst, die Punkte zu verbinden und ein komplettes Bild der Kundenreise zu erstellen.
Infolgedessen schleichen sich die Produktivität aus, die Kosten schleichen sich an und die Mitarbeiter werden frustriert über Tools, die sich eher wie Hindernisse als wie Enabler anfühlen. Im Laufe der Zeit kann dies das Vertrauen zerstören – nicht nur in den Werkzeugen, sondern auch im breiteren Versprechen von KI.
Was ist „produktive KI“?
Wie wir wissen, nehmen die Menschen Produkte an, keine Technologie. Um die Technologie zugänglich zu machen, muss sie in einem Format geliefert werden, das sich intuitiv und einfach zu bedienen fühlt. Wenn es um KI geht, besteht der Schlüssel darin, diese neue Technologie in Tools und Systeme einzubetten, mit denen Menschen bereits vertraut sind. Dies ist es, was wir unter „produktiver KI“ meinen – es geht darum, die Produktivität nahtlos zu verbessern, ohne Teams zu zwingen, Plattformen zu wechseln oder komplizierte neue Prozesse zu lernen.
Für IT -Teams bedeutet dies, KI -Tools mit größerer Interoperabilität zu priorisieren – diejenigen, die zum Komplementieren und nicht mit vorhandenen Systemen konkurrieren sollen. Dies stellt sicher, dass das Potenzial von AI vollständig realisiert wird, ohne zusätzliche Silos oder Komplexitäten zu erzeugen.
Nehmen Projektmanagement als Beispiel. Anstatt als separates Tool zu arbeiten, kann KI innerhalb des aktuellen Projekts arbeiten Management Plattformen, um nicht nur Verzögerungen zu verklagen oder Fristen zu verfolgen, sondern auch Probleme zu lösen. Durch die Neuvergliederung von Ressourcen, die Automatisierung von Aktualisierungen und das Vorschlag von umsetzbaren nächsten Schritten wird KI zu aktiven Teilnehmern an Workflows, nicht nur zu einem Beobachter.
Dieser Ansatz bringt wichtige Vorteile mit sich: Kontext intelligenz, wobei AI die Umwelt versteht und ihre Empfehlungen an die Prozesse der Organisation anpasst. Einfachheit, indem die Notwendigkeit eines weiteren Tools beseitigt wird; und Skalierbarkeit, wobei die KI neben Workflows entwickelt werden, um im Laufe der Zeit relevant zu bleiben. Dies ist besonders kritisch, da Unternehmen zunehmend Druck ausgesetzt sind, mehr mit weniger zu tun. Mit gestreckten Teams, engen Budgets und steigenden Erwartungen bietet „Productized AI“ eine praktische Lösung, die die Effizienz- und Agilitätsorganisationen für den Wettbewerb bietet.
Messung des KI -Erfolgs in realer Hinsicht
Die Wirksamkeit der KI-Integration und dessen realer Erfolg beziehen sich letztendlich auf einen Schlüsselfaktor: messbare Auswirkungen, nicht Merkmale oder Algorithmen. Spart es Zeit? Manuelle Anstrengungen reduzieren? Arbeiten einfacher und intuitiver machen? Das Gespräch muss sich darauf verschieben, wie gut KI Menschen in ihrer Arbeit unterstützt, nicht wie beeindruckend seine technischen Fähigkeiten auf Papier erscheinen. Mit 85% der Daten, Analysen und IT -Führungskräfte unter Druck, den ROI der generativen KI zu quantifizieren, liegt der Schwerpunkt fest auf dem Nachweis des messbaren Werts dieser Investitionen.
Die Messung dieser Ergebnisse erfordert ein klares, strukturiertes Rahmen. Beginnen Sie mit der Definition bestimmter Ziele: Welche Prozesse optimiert KI? Sie können dann Metriken identifizieren, die sinnvolle Auswirkungen widerspiegeln, z. B. Verbesserungen der Effizienz oder Verringerung der Fehler. Bewerten Sie, wie KI -Tools über Workflows hinweg miteinander interagieren. Schaffen sie eine miteinander verbundene Erfahrung oder führen sie Reibung durch, indem sie isoliert operieren? Und schließlich verfolgen Sie diese Metriken im Laufe der Zeit, um sicherzustellen, dass das gesamte AI -Ökosystem effektiv bleibt und sich den sich entwickelnden Bedürfnissen anpasst.
Die Zukunft der KI liegt darin, wie gut es die Art und Weise, wie wir bereits arbeiten, integriert, anpasst und verbessert. Wenn sich KI weniger wie ein Werkzeug und eher wie eine natürliche Erweiterung des Arbeitsplatzes anfühlt, wird ihr wahrer Wert realisiert.
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Dieser Artikel wurde als Teil des Expert Insights Channel von TechRadarPro produziert, in dem wir heute die besten und klügsten Köpfe in der Technologieindustrie bieten. Die hier geäußerten Ansichten sind die des Autors und nicht unbedingt die von TechRadarPro oder Future Plc. Wenn Sie daran interessiert sind, hier mehr zu ermitteln: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-techradar-pro
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