5 strategieën die AI-leiders onderscheiden van de 92% die vastzitten in de experimentele fase

Nu kunstmatige intelligentie (AI) van experimentatie naar daadwerkelijke implementatie verschuift, zijn bedrijven bezig met het bepalen van de beste praktijken voor wat daadwerkelijk werkt op grote schaal. Meerdere studies van verschillende leveranciers hebben de kernuitdagingen in kaart gebracht. Volgens een recent rapport van Vellum heeft slechts 25% van de organisaties AI in productie geïmplementeerd, waarbij nog minder organisaties meetbare impact ervaren. Een rapport van Deloitte vond vergelijkbare uitdagingen, waarbij organisaties moeite hebben met kwesties van schaalbaarheid en risicobeheer.

Een nieuwe studie van Accenture, die deze week is uitgebracht, biedt een data-gedreven analyse van hoe toonaangevende bedrijven AI succesvol implementeren in hun organisaties. Het rapport "Front-Runners’ Guide to Scaling AI" is gebaseerd op een enquête onder 2.000 C-suite en data science executives van bijna 2.000 wereldwijde bedrijven met een omzet van meer dan $1 miljard. De bevindingen onthullen een aanzienlijke kloof tussen AI-ambities en uitvoering.

De bevindingen schetsen een somber beeld: slechts 8% van de bedrijven kwalificeert zich als echte "front-runners" die met succes meerdere strategische AI-initiatieven hebben opgeschaald, terwijl 92% moeite heeft om verder te komen dan experimentele implementaties.

Voor IT-leiders in ondernemingen die AI-implementatie navigeren, biedt het rapport cruciale inzichten in wat succesvolle AI-schaalvergroting onderscheidt van vastgelopen initiatieven, waarbij het belang van strategische inzet, talentontwikkeling en datainfrastructuur wordt benadrukt.

Hier zijn vijf belangrijke punten voor IT-leiders in ondernemingen uit het onderzoek van Accenture.

1. Talentontwikkeling is belangrijker dan investering als belangrijkste factor voor schaalvergroting

Hoewel veel organisaties voornamelijk focussen op technologische investeringen, onthult het onderzoek van Accenture dat talentontwikkeling daadwerkelijk het belangrijkste onderscheidende kenmerk is voor succesvolle AI-implementatie.

"We ontdekten dat de belangrijkste factor voor succes niet de investering was, maar eerder de rijpheid van talent," aldus Senthil Ramani, hoofd data en AI bij Accenture. "Front-runners hadden vier keer meer talentrijpheid in vergelijking met andere groepen. Ze leiden door talentstrategieën effectiever uit te voeren en richten talentgerelateerde uitgaven op de hoogste waarde toepassingen. "

Het rapport toont aan dat front-runners zich onderscheiden door mensgerichte strategieën. Ze richten vier keer meer op culturele aanpassing dan andere bedrijven, benadrukken talentafstemming drie keer meer en implementeren gestructureerde trainingsprogramma's twee keer zo vaak als hun concurrenten.

2. Datainfrastructuur bepaalt het succes van AI-schaalvergroting

Misschien wel de grootste hindernis voor de implementatie van AI binnen de onderneming is een inadequate dataklaarheid. Volgens het rapport erkende 70% van de ondervraagde bedrijven de noodzaak van een sterke datafundament bij het proberen AI op te schalen.

"De grootste uitdaging voor de meeste bedrijven die AI proberen op te schalen, is de ontwikkeling van de juiste datainfrastructuur," zei Ramani. "97% van de front-runners heeft drie of meer nieuwe data- en AI-capaciteiten ontwikkeld voor geavanceerde toepassingen."

Dit benadrukt de noodzaak voor bedrijven om niet alleen te investeren in AI-technologie, maar ook in de onderliggende datainfrastructuur die nodig is om deze technologie effectief te benutten.

3. Strategische inzet is essentieel voor succes

Een andere belangrijke bevinding van het rapport is dat strategische inzet cruciaal is voor het succes van AI-initiatieven. Bedrijven die duidelijke doelen en een strategisch plan hebben voor hun AI-initiatieven, zijn veel succesvoller in het opschalen van deze technologie.

Zonder een duidelijk begrip van hoe AI hun bedrijfsdoelen kan ondersteunen, is de kans groot dat bedrijven vastlopen in hun implementatie-inspanningen. Het rapport benadrukt dat front-runners niet alleen technologie implementeren, maar dit ook afstemmen op hun bredere zakelijke strategieën.

4. Het belang van samenwerking tussen teams

Een andere factor die het succes van AI-implementaties kan beïnvloeden, is de samenwerking tussen verschillende teams binnen de organisatie. Het rapport benadrukt dat front-runners de samenwerking tussen IT, datawetenschappers en zakelijke eenheden bevorderen, wat leidt tot betere resultaten.

Teams die effectief samenwerken, kunnen sneller innoveren en problemen oplossen, waardoor de kans op succesvolle AI-implementatie toeneemt. Het creëren van een cultuur van samenwerking en open communicatie is essentieel voor het succes van AI-initiatieven.

5. Continue evaluatie en aanpassing zijn cruciaal

Tot slot benadrukt het rapport het belang van voortdurende evaluatie en aanpassing van AI-initiatieven. Bedrijven moeten in staat zijn om hun strategieën te herzien op basis van de resultaten die ze behalen en de feedback die ze ontvangen.

Door een cultuur van voortdurende verbetering te omarmen, kunnen bedrijven hun AI-initiatieven optimaliseren en de kans op succes vergroten. Dit vereist een proactieve benadering en de bereidheid om te leren van zowel successen als mislukkingen.

Door deze strategieën toe te passen, kunnen bedrijven zich onderscheiden in de snel evoluerende wereld van AI en ervoor zorgen dat ze niet blijven hangen in de experimentele fase.

Vertaald met ChatGPT gpt-4o-mini