Репортаж от Wedoany，Производители среднего рынка сталкиваются с такими проблемами, как слабая база данных и сложности интеграции устаревших систем при внедрении искусственного интеллекта. Большинство компаний всё ещё находятся на пилотной стадии и не достигли масштабного развёртывания. В обсуждениях вокруг ИИ существует редко упоминаемый пробел: текущие темы сосредоточены на чат-ботах и контент-инструментах, а также на отраслях, где обратная связь мгновенна, а выводы подходят для отображения на экране. Ситуация у производителей среднего рынка совершенно иная и гораздо сложнее.
Отчёт «Состояние ИИ на среднем рынке» (The State of AI in the Mid-Market), опубликованный Kaufman Rossin, опросил старших лиц, принимающих решения, в американских компаниях среднего рынка. Отчёт выявил явное расхождение: промышленные и среднерыночные производители активно экспериментируют с ИИ, но масштабное развёртывание в масштабах предприятия остаётся редкостью. Волна цифровых преобразований наконец достигла этой сферы, но её основа ещё не готова к внедрению ИИ.
Цифровые преобразования за последнее десятилетие происходили не одновременно во всех отраслях, а распространялись волнами, начиная с клиентоориентированного экономического фронта. Розничные торговцы, банки и потребительские бренды первыми ощутили давление и, соответственно, первыми начали трансформацию, сосредоточив инвестиции на инфраструктуре данных, цифровых платформах и новых методах работы. Теперь это давление движется вверх по цепочке создания стоимости. Производители, дистрибьюторы и промышленные поставщики вынуждены своими клиентами и партнёрами становиться цифровыми, интегрированными и автоматизированными. Эти компании не медлительны; они просто последние в очереди. Разница в том, что у них меньше времени на подготовку, а ожидания, которые доносятся до их порога, уже сформированы.
Создаёт ли ИИ проблемы с данными или просто выявляет их? Без чистых, связанных и доступных данных ИИ не работает, а промышленные компании исторически не инвестировали в эту основу. Отчёт показывает, что только 27% производственных компаний имеют хранилища данных или озёра данных (data lake), в то время как в целом по среднему рынку этот показатель составляет 60%. 45% производственных компаний всё ещё используют разрозненные данные, и ни одна из них не использует платформы машинного обучения. В целом по среднему рынку только 16% компаний достигли полного управления и интеграции данных. Устаревшие системы (legacy system) также являются проблемой. Все производители в исследовании используют ERP-системы, которые глубоко интегрированы и нелегко подключаются к современным инструментам ИИ. Интеграция устаревших систем является основным препятствием в производстве, составляя 55%, что значительно выше среднерыночного показателя в 41%.
Под техническим уровнем существует и культурный аспект. Промышленные компании строят свои конкурентные преимущества на операционной экспертизе, владении процессами и глубоких отраслевых знаниях, а не на принятии решений на основе данных. Интуиция, накопленная за десятилетия на передовой, приносила компаниям хорошие результаты, а ИИ требует от них работы на основе других предположений. Этот переход сложнее, чем установка любого инструмента.
73% производственных компаний всё ещё находятся на стадии тестирования ИИ, и ни одна компания в исследовании не стала полностью операционной. В масштабах всего среднего рынка 73% предприятий всё ещё находятся на ранней или базовой стадии подготовки, и только 7% готовы к корпоративному масштабированию. Текущие реальные результаты узки, например, экономия времени на отдельных этапах или автоматизация кредиторской задолженности. Эти повышения личной производительности помогают кому-то действовать быстрее в процессах, которые всё ещё связаны с разрозненными системами, но эти результаты не являются трансформацией. Риск заключается в том, чтобы принять успешный пилот за конечную точку пути. Организационная готовность (organizational readiness) восполняет разрыв между многообещающим пилотом и операционным масштабом.
Хорошая новость в том, что желание существует: все опрошенные производители согласны, что ИИ может экономить время, и 91% планируют увеличить инвестиции. Инвестиции без основы приведут лишь к большему количеству пилотов, а не к масштабированию. Три приоритета могут изменить эту траекторию. Во-первых, соединить данные, начав с понимания того, какие данные есть, где они находятся и насколько они чисты, разрушить самые важные разрозненные участки и инвестировать в одну-две интеграционные платформы для подключения наиболее часто используемых систем. Во-вторых, начать с вариантов использования, готовых к данным, найти процессы, где данные уже достаточно чисты, чтобы доказать ценность на корпоративном уровне, и строить на этой основе. В-третьих, рассматривать это как культурный сдвиг, а не как ИТ-проект. Руководство должно переопределить данные из бэк-офисной функции в стратегический актив и внедрить это мышление во всей организации. Инструменты не меняют компанию, это делают люди.
Та же волна преобразований, которая изменила розничную торговлю и финансы, достигла цеха. Компании, которые оторвутся от конкурентов, будут не те, кто купит больше всего инструментов, а те, кто построит основу, соединит данные и увидит в ИИ возможную организационную трансформацию. Технологии уже готовы, реальный вопрос в том, готова ли операционная модель позволить ИИ работать.
