Waarom is enterprise AI zo populair geworden?

Net als bij de ontwikkeling van het internet in de jaren negentig en cloud computing in de jaren 2010, hebben veel bedrijven AI met voorzichtigheid benaderd: zou het de buzz waarmaken? Of zou het gewoon een fabel zijn die geen echte waarde zou toevoegen aan bedrijfsleven en industrie?

Voor veel early adopters van enterprise AI hebben de resultaten aangetoond dat het een tastbaar concurrentievoordeel oplevert. Deze bedrijven hebben aanzienlijke verbeteringen en efficiëntieverbeteringen gezien in een spectrum van use cases voor AI, van data-analyse, prognoses en besluitvorming tot procesautomatisering, productiviteit op de werkplek en productontwikkeling. Enkele voorbeelden:

Naast de voordelen moeten bedrijven ook inzicht krijgen in de uitdagingen van het implementeren van AI, hoe ze deze kunnen toepassen op hun eigen use cases en systemen, de technische en trainingsvereisten en -kosten. In dit artikel onderzoeken we:

• Soorten enterprise AI
• Voordelen en uitdagingen
• Generatieve AI in CRM en ERP
• Use cases voor de branche
• Implementatiestrategieën en planning
• Waar moet ik op letten bij het overwegen van een zakelijk AI-platform?

Soorten enterprise AI

Een van de meest interessante aspecten van enterprise AI is dat het kan worden gebruikt om zowel routinetaken als transformatietaken uit te voeren. Voorbeelden:

• Routine: Een werknemer bespaart een paar minuten (en wat frustratie) door een AI-copilot te gebruiken om een document te vinden dat op de verkeerde plaats is opgeslagen. Routine use cases klinken misschien klein, maar ze kunnen de productiviteit echt op schaal verhogen.
• Transformationeel: Een fabrikant bespaart miljoenen dollars door deep learning te gebruiken om te voorspellen wanneer zijn machines onderdelen moeten vervangen - voordat ze breken.

Deze extreme diversiteit in use cases voor AI is indrukwekkend, maar kan het ook moeilijk maken om te beslissen waar te beginnen met AI-adoptie. Een goede plek om te beginnen is door vertrouwd te raken met de belangrijkste soorten zakelijke AI en hun gemeenschappelijke applicaties.

Belangrijkste soorten enterprise AI

Voordelen van AI voor bedrijven

Omdat AI-tools voor bedrijven zoals copilots, chatbots en generatieve AI geavanceerder worden en op grote schaal worden gebruikt, ontdekken organisaties die deze technologieën gebruiken voortdurend innovatieve nieuwe manieren om ze te gebruiken. Voordat we specifiekere use cases voor AI verkennen, gaan we kijken naar enkele van de voordelen op hoog niveau van zakelijke AI.

Werkplekervaring

AI speelt een cruciale rol bij het verbeteren van de werkomgeving door de mogelijkheden van werknemers te ondersteunen en uit te breiden:

• Tools voor werknemersproductiviteit: met AI-copilots kunnen werknemers zich richten op waardevollere werkzaamheden door e-mails te beheren, vergaderingen te plannen en taken te prioriteren.
• Adaptieve leersystemen: AI-gestuurde leerplatforms bieden gepersonaliseerde training en ontwikkeling, aangepast aan de leervoorkeuren en snelheden van individuele werknemers, waardoor professionele groei boeiender en effectiever wordt.
• Workplace analytics: AI-tools stellen teams in staat om de werknemerstevredenheid en -prestaties te verbeteren door werkpatronen te analyseren en suggesties te geven voor het optimaliseren van workflows.

Strategische besluitvorming

De integratie van AI in besluitvormingsprocessen helpt bedrijven de nauwkeurigheid en tijdigheid te verbeteren:

• Datagedreven inzichten: AI-copilots en andere tools voor machine learning helpen teams snel onderbouwde beslissingen te nemen door uitgebreide datasets te analyseren en strategische aanbevelingen te doen.
• Verbeterde prognoses: tools voor generatieve AI voor ondernemingen stellen bedrijven in staat beter te anticiperen op de vraag van de markt en op consumentengedrag door met behulp van gegevens uit het verleden toekomstige trends te voorspellen.
• Scenarioanalyse: geavanceerde simulatiemodellen helpen bedrijven verschillende strategische scenario's te verkennen, wat effectief risicobeheer en -planning mogelijk maakt.

Klantervaring

AI transformeert de interactie tussen bedrijven en hun klanten door gepersonaliseerde en responsieve services te bieden:

• Personalisering op schaal: AI analyseert klantgegevens om marketingberichten en productaanbevelingen op maat te maken.
• 24x7 klantenservice: chatbots bieden direct antwoord op vragen van klanten op elk gewenst moment, waardoor de beschikbaarheid van de service en de klanttevredenheid worden verbeterd.
• Klantinzichten: door feedback en gedrag van klanten te verzamelen en te analyseren, helpt AI bedrijven de behoeften van klanten te begrijpen en erop te anticiperen, wat leidt tot betere service- en productaanbiedingen.

AI-uitdagingen voor bedrijven

Naast de voordelen, zijn er enkele veelvoorkomende uitdagingen die bedrijven die geïnteresseerd zijn in het worden van AI-ondernemingen moeten plannen voor. Dit zijn in de eerste plaats culturele weerstand, ethische zorgen en technische barrières. Effectieve navigatie van deze kwesties is cruciaal voor het succes op lange termijn van de adoptie van AI voor bedrijven.

Culturele en organisatorische hindernissen

• Uitdaging: sommige werknemers zijn misschien enthousiast over het gebruik van AI omdat ze het zien als een tool om hun werk te verbeteren, maar anderen zien het misschien als een bedreiging voor hun werk.
• Best practices: transparante discussies over de voordelen van AI en de rol ervan in de organisatie kunnen helpen om werknemersperspectieven af te stemmen op strategische doelen. Wees begripvol en toon medeleven als werknemers zorgen uiten. Het aanbieden van trainingsprogramma's kan werknemers ook helpen vertrouwen te winnen met nieuwe AI-tools.

Ethische en veiligheidsoverwegingen

• Uitdaging: AI introduceert ethische en veiligheidsoverwegingen die speciale richtlijnen en beveiligingsprotocollen vereisen.
• Best practices: door verantwoordelijke AI-richtlijnen te ontwikkelen, zorgt u ervoor dat iedereen in de organisatie AI veilig en eerlijk gebruikt. Ook helpt het implementeren van geavanceerde beveiligingsmaatregelen om gevoelige gegevens te beschermen.

Complexiteit van integratie

• Uitdaging: het succesvol integreren van AI in bestaande systemen vereist strategische planning en zorgvuldige implementatie.
• Best practices: door te beginnen met proefprojecten kan geleidelijk worden geïntegreerd en worden potentiële uitdagingen in een gecontroleerde omgeving geïdentificeerd en aangepakt.

Generatieve AI: enterprise AI voor ERP en CRM

Een van de meest opwindende en breed toepasbare soorten AI voor bedrijven is copilots voor ERP-systemen, die worden aangedreven door generatieve AI. AI-copilots integreren de bestaande ERP- en CRM-systemen van bedrijven met natuurlijke taal AI-mogelijkheden, die de manier waarop werknemers werken en innoveren drastisch kunnen verbeteren door processen adaptiever, intelligenter en geoptimaliseerd te maken, meestal zonder dat er een ingrijpende herziening van bestaande systemen nodig is.

Innovatieve applicaties en strategische impact

Verbeterde gebruikerservaring en productiviteit

Generatieve AI maakt natuurlijke taalinteracties met ERP-systemen mogelijk, stroomlijnt processen en verhoogt de productiviteit. Grote taalmodellen kunnen bijvoorbeeld de naleving vereenvoudigen door wetsteksten te interpreteren en relevante criteria te identificeren. Dit geldt ook voor CRM, waar AI verkoop- en service-interacties verbetert door reacties te automatiseren en communicatie te personaliseren op basis van inzichten in klantgegevens.

Automatisering van handmatige taken

Naast chatapplicaties kunnen tools voor generatieve AI voor ondernemingen worden gebruikt om handmatig werk in processen zoals logistiek voor de supply chain en beheer van klantgegevens te verminderen. AI kan bijvoorbeeld de digitalisering van leveringsbewijzen en klantinteractierecords automatiseren, waardoor de kosten en verwerkingstijden drastisch worden verlaagd.

Optimalisatie van bedrijfsprocessen

Door data te analyseren die door bedrijfssystemen worden gegenereerd, identificeren tools voor generatieve AI patronen om processen in ERP's en CRM's te optimaliseren. Ze kunnen kant-en-klare procesmodellen en inzichten genereren en bedrijven helpen om best practices te implementeren.

Analyses en besluitvorming

AI democratiseert datagedreven besluitvorming doordat leidinggevenden en teams eenvoudiger kunnen werken met complexe analytics.

Integratie van ERP en CRM in de cloud

AI-mogelijkheden voor ERP- en CRM-systemen zijn meestal cloudgebaseerd. Organisaties die vertrouwen op on-premise of private cloudinfrastructuren, moeten mogelijk een public cloud implementeren om AI-oplossingen te implementeren. Bedrijven die IT on-premise willen houden, kunnen een hybride cloudomgeving creëren door een public cloud toe te voegen aan hun bestaande infrastructuur. Hybride clouds stellen bedrijven in staat om controle te houden over kritieke data en tegelijkertijd te profiteren van geavanceerde oplossingen voor AI, cybersecurity en schaalbaarheid die worden aangeboden door cloudproviders.

Voorbeelden van AI voor bedrijven in verschillende branches

Naast algemene zakelijke oplossingen omvat AI voor ondernemingen ook branchespecifieke oplossingen.

Automotive

Automobielbedrijven gebruiken AI om de kwaliteitscontrole te verbeteren en technologieën te ontwikkelen voor veilig autonoom rijden.

Energie

Door de vraag nauwkeurig te voorspellen en het aanbod aan te passen, helpt AI de integratie en waarde van hernieuwbare energiebronnen te versterken.

Entertainment

Streamingservices gebruiken AI om vieweraanbevelingen te personaliseren, en spelontwikkelaars en platforms creëren responsievere, realistischere omgevingen.

Finance

Geavanceerde fraudedetectiesystemen en robo-adviseurs, aangedreven door AI, verbeteren de efficiëntie en veiligheid in de financiële sector aanzienlijk.

Gezondheidszorg

AI heeft een dramatische impact gehad op de gezondheidszorg, waardoor de nauwkeurigheid van diagnostiek is verbeterd, zorgverleners de geneeskunde kunnen personaliseren en behandelingsresultaten kunnen verbeteren door middel van cognitieve analyse van klinische gegevens.

Life sciences

Bedrijven in drugontdekking en genomisch onderzoek hebben dankzij AI lagere kosten en tijd op de markt gezien, en artsen zijn nu in staat om medische behandelingen af te stemmen op individuele genetische profielen.

Productie

Veel fabrikanten gebruiken enterprise AI om de productie-efficiëntie te verhogen, downtime te minimaliseren met voorspellend onderhoud en duurzaamheid te verbeteren.

Publieke sector

AI stelt organisaties in staat om administratieve processen te automatiseren, stedelijke managementsystemen voor verkeers- en noodhulpdiensten te optimaliseren en burgerbetrokkenheid te vergroten.

Softwareontwikkeling

Enterprise-tools voor generatieve AI stroomlijnen coderings- en testprocessen om ontwikkelingscycli te versnellen, beveiligingskwetsbaarheden te identificeren en ontwikkelaars te helpen sneller nieuwe talen en frameworks te leren.

Telecom

In de telecomsector verbeteren voorspellende analyses op basis van AI de levering van services en netwerkbeheer, waardoor storingen worden voorkomen en gepersonaliseerde klantervaringen worden geboden.

Strategie en planning voor enterprise AI

Als u een AI-onderneming wordt, moet u niet alleen het juiste platform of product selecteren, maar ook een toegewijde AI-strategie, slimme planning en teamwork. Bedrijven halen de meeste waarde uit hun AI-investeringen wanneer ze duidelijke doelen stellen, samenwerking tussen teams aanmoedigen en zich inzetten voor doorlopend leren. Hier volgen enkele belangrijke overwegingen wanneer u aan de slag gaat:

Implementatie intern vs. door partner geleid

Een belangrijke vroege stap is het bepalen of u een AI-platform of -oplossing voor ondernemingen plant en implementeert met behulp van interne resources of dat u een deskundige partner in dienst neemt.

Interne implementatie

Het implementeren van bedrijfs-AI-oplossingen zonder de hulp van een externe partner kan kosteneffectief zijn als de organisatie over de nodige technische expertise, resources en bandbreedte beschikt. Dit biedt ook voordelen zoals totale controle over projectuitvoering en vertrouwelijkheid van gevoelige informatie. Interne implementaties kunnen echter uitdagingen opleveren voor sommige organisaties, waaronder een steile leercurve en aanzienlijke investeringen in de tijd van werknemers.

Partnerimplementatie

Hoewel het in eerste instantie duur is, biedt het inhuren van een zakelijke AI-partner bedrijven gespecialiseerde kennis, resources en ervaring. Organisaties kunnen met vertrouwen hun oplossing implementeren in de wetenschap dat ze best practices uit de branche volgen. Werken met een partner kan ook helpen om vaardigheidstekorten te verkleinen en het proces over het algemeen te versnellen. Door partners geleide implementaties vereisen een zorgvuldige selectie van leveranciers die aansluiten bij de doelstellingen en cultuur van de organisatie.

Beoordeling en vaststelling van doelstellingen

Het is van cruciaal belang om bestaande mogelijkheden te beoordelen en duidelijke doelen te stellen:

• Doelafstemming: definieer specifieke, meetbare doelen waaraan de AI-oplossing moet voldoen. Deze doelen moeten aansluiten bij bredere bedrijfsdoelstellingen en duidelijke maatstaven hebben voor succes. Als bijvoorbeeld het verlagen van operationele kosten een prioriteit is, stelt u een doelpercentageverlaging in als doel voor AI-initiatieven.
• Gegevensaudit: voer een robuuste audit van gegevens uit om de kwaliteit, toegankelijkheid en beveiliging te evalueren. Deze beoordeling is van cruciaal belang om blokkers en gebieden te identificeren die moeten worden verbeterd voordat de technische implementatie begint.

Resourcetoewijzing

De beoordeling van de budgettaire en menselijke capaciteiten is van vitaal belang voor succes:

• Budgettering: wijs voldoende financiële middelen toe, niet alleen voor de overname van AI-technologie voor ondernemingen, maar ook voor doorlopende onkosten zoals software-updates, cloudopslag en cyberbeveiligingsmaatregelen.
• Talentwerving: het is noodzakelijk om gekwalificeerd personeel in dienst te nemen of bestaande werknemers te trainen om met nieuwe AI-tools om te gaan. De technologische investeringen zullen alleen werken zoals gepland als de mensen die er gebruik van maken over de juiste vaardigheden beschikken.

Samenwerking

Business AI-projecten zijn het meest succesvol als iedereen die ervan profiteert, deelneemt:

• Cross-functionele teams: vorm teams die leden van IT, data-analytics, leiderschap en eindgebruikers omvatten. Deze inclusieve strategie helpt ervoor te zorgen dat vanaf het begin rekening wordt gehouden met alle potentiële effecten en voordelen.
• Regelmatige beoordelingen: stel regelmatige beoordelingssessies in om de voortgang van AI-integratie ten opzichte van de projectdoelen te evalueren. Deze beoordelingen kunnen helpen om inspanningen af te stemmen op bedrijfsdoelstellingen en zich aan te passen aan nieuwe uitdagingen of kansen.

Aanpassing en leren

Naarmate AI voor bedrijven zich blijft ontwikkelen, moeten bedrijven verwachten dat hun strategieën en praktijken rond het gebruik ervan ook moeten evolueren:

• Continue training: ontwikkel doorlopende trainingsprogramma's voor werknemers om op de hoogte te blijven van AI-ontwikkelingen en helpt personeel op de hoogte te blijven en vertrouwen te houden in hun vaardigheden.
• Feedbackmechanisme: stel mechanismen in om feedback te verzamelen over AI-implementaties van alle belanghebbenden. Deze feedback is van onschatbare waarde voor het verfijnen van AI-strategieën en -tools, waardoor ze effectief blijven en zijn afgestemd op de behoeften van gebruikers in de loop der tijd.

Conclusie: hoe enterprise AI het bedrijf herdefinieert

Enterprise AI, inclusief bekende typen zoals machine learning en nieuwere typen zoals copilots en generatieve AI, transformeren bedrijven door hun productiviteit, besluitvorming en innovatie te verbeteren. De positieve resultaten van early adopters van zakelijke AI geven aan dat AI-tools voor bedrijven niet alleen een voorbijgaande trend zijn, maar een noodzaak om concurrerend te blijven in de digitale wereld.

Een succesvolle AI-onderneming worden gaat echter niet alleen over het kiezen van het juiste AI-platform voor ondernemingen. Het is ook nodig om een bedrijfscultuur te bevorderen die gedijt met AI. Hierbij gaat het om training, investeringen in databeveiliging en verantwoord gebruik van AI.

Lees verder