Becslések szerint globálisan mintegy 266 millió cég alkalmaz valamilyen mesterséges intelligencia-alapú megoldást, főként egy-egy üzleti funkcióhoz kapcsolódva. A technológia leginkább az ügyfélszolgálati és kiberbiztonsági területre szivárgott be, de egyre többen használnak digitális asszisztenseket is a különböző adminisztratív feladatok kiváltására. A legnépszerűbb eszköz továbbra is a generatív AI, mely kétségtelenül óriási segítséget nyújt a tartalomgyártásban, sales- és marketingtevékenységekben, adatfeldolgozásban vagy egyes IT-feladatokban, de az integrált, üzleti funkciók egészét forradalmasító megoldásokból kevesebbet látni a piacon – ami persze nem jelenti azt, hogy nem zajlanak pilot fejlesztések a háttérben. De mégis hogyan érdemes belefogni egy ilyen horderejű projektbe, milyen szempontokat fontos átgondolni és hogyan kerüljük el a buktatókat?

Stratégiai szemléletre van szükség

A mesterséges intelligencia-alapú fejlesztések számos cégnél fókuszba kerültek az elmúlt években szinte minden szektorban, ugyanakkor a többség egyelőre tapogatózik, keresi az iparági példákat és a konkrét alkalmazási területeket (use case-ek). Sokan inkább csak a trendeket szeretnék követni, mert sejtik, hogy mekkora lehetőség rejlik az AI-megoldásokban, azonban jól megfogalmazott és átgondolt digitális stratégia hiányában nem tudnak biztos alapokra építeni. A fejlesztések így egy-egy szoftver bevezetésére korlátozódnak és nem képesek valódi megoldást nyújtani a változó piaci viszonyokra, valamint az aktuális üzleti igényekre. A kompetenciahiány szintén nehézségeket okoz: az AI-rendszerek tervezése és karbantartása széleskörű szakértelmet feltételez, de a belső felhasználók is gyakran küzdenek azzal, hogy valójában nem értik, hogyan és miben segítheti a munkájukat a mesterséges intelligencia.