Одоогийн хиймэл оюун ухаан ба дүн шинжилгээний өндөр түвшний дэвшил нь шийдвэр гаргалтын асуудлуудыг улам илүү нарийвчлал ба үр ашигтай байдлаар хандах боломжийг өгч байна. Испанийн томоохон компанийн дийлэнх нь зардал ба үйл ажиллагааны үр ашгийг сайжруулахад боломж гэж үздэг боловч, шүүмжлэхийн зэрэгцээ шийдвэрлэлийн нарийвчлалтай холбоотой 84,5% шийдвэрүүдийг голдуу туршлага ба багийн үзэл баримтлаар, эсвэл хүснэгтүүд, тогтмол журам ба уламжлалт аналитик шийдлүүд зэрэг суурь хэрэгслүүдийн тусламжтайгаар авч байна.
DECIDE | Linkroad-аас гаргасан Испани ба Португалийн Математик Оптимизацийн I Барометр нь IA prescriptiva-г өнөө цагт хэрэглэж буй бусад компанийн сегментүүдийн нэг хэсгийг илүү гүнзгий судалж, ерөнхийдөө үр дүнтэй олон сонголтын дунд хамгийн тохирох шийдлийг ялгаж таньж, нөхцөл ба үйл ажиллагааны хязгаарлалтыг гүнзгий харгалзан ямар учраас энэ алхмыг авч чадаагүйгээ, юу хэрэгтэйг тайлбарлах зорилготой.
Салбар дахь хоорондоо үл үзэгдэх биш
Судалгааны хамгийн илэрхий нээлтүүдийн нэг нь ойлголт ба үйл ажиллагааны хоорондох зөрүүнээс үүсэх эсрэг байдлын тухай байна. Одоогоор IA prescriptiva-г ашигладаггүй Испани-ийн томоохон компаниудын 95% нь ROI-д ямар нэг эерэг нөлөө үзүүлэхийг хүлээн зөвшөөрдөг. Эдгээрийн дийлэнх буюу 46% нь нөлөөг дунд зэргийн буюу мэдэгдэхүйц гэж үнэлдэг. Харин 5% нь бизнесийнхээ хувьд ямар ч горимт үр дүн гарахгүй гэж үздэггүй.
Энэ мэдээлэл нь саад нь технологийн эргэлзээнээс биш гэж үгүйсгэж байна. Асуудал нь байгууллагууд хиймэл ухааны өмнөх шийдвэрийн үнэлэмжийг үнэ цэнэтэй гэж үздэг боловч тэр үнэлэмжээ үйл ажиллагаанд шилжүүлэх үүрэг, үйл явцад шилжүүлэх чадвар дутагдаж буй явдал юм.
«Олон компаниуд математикийн оптимизацийн үр дүнг үр дүнтэй гэж мэддэг, нөлөөнд орж байгааг ойлгодог ба зарим тохиолдолд яг хаана хэрэглэхийг нь ч мэддэг. Үүний дутагдал гэдэг нь харах тусламж биш, гүйцэтгэх ажиллагаа юм. Энэ асуудал зөв хандлагаар шийдэгдэх боломжтой», гэж Linkroad компанийн Global Capability Lead – Decision Intelligence-ийн Даниэль Херреро хэллээ.
Стратегийн тэргүүлэх чиглэлүүд, саад тотгорыг илэрхийлэх эхний шалтгаан
Судалгаа эдгээр зөрүүг тайлбарладаг саад тотгорыг ил тод илэрхийлж байна. Гол саад нь стратегийн эрэмбэлэлт бөгөөд үүнийг ашиглахгүй гэж үзсэн 19% компанид харагддаг: удирдлагын анхаарлыг өөр төсөл хөтөлбөрүүд эзэлж байна, харин IA prescriptiva-гийн асуудал эдгээрийн төлөвлөгөөнөөс хасагдсан байдаг. Дараа нь 16% нь нэг нэгээр нь эхний асуудлууд гэж байна: энэ технологи одоогоор байгууллагад анхааруулж, эрэлхийлэхгүй байна, мөн дотоодын мэргэжилтэн хүчний дутагдал бий.
Дараа нь, Энэ технологийг байгууллагад одоогоор авч үзээгүй ба дотоодын мэргэжилтэн хүчний дутагдал хоёр асуудал тус тус 16%-ийн хувьтайгаар жагсаалтыг үргэлжлүүлж байна.
Дараагийн түвшинд, шийдлийн ойлгомжтой төвөгтэй байдал (14%), ROI-ыг удирдлага ба хөрөнгө оруулагчдад тайлбарлахад тулгарч буй хүндрэл (13%), болон үнэнийг үнэхээр юу гэдгийг, хэрхэн ажилладагийг мэдэх дутагдал (11%) гэдэг гурван шалтгаан гарч ирдэг. Онцгойлон, төсвийн дутагдал нь жагсаалтын сүүлд орж байна; судалгааг оролцсон хүмүүсийн 10%-ээс цөөнөөр л дурдагдсан нь adoption-ийг орчинд оруулах бусад үндэслэлүүдийг илүү ихээр бууруулдаг.
«Энэ саад тотгорыг ийнхүү үнэлэх нь маш илэрхий байдаг. Инвестици нь гол асуудал биш. Асуудал нь төлөвлөгөө, мэдлэг ба дотоод хүчин чадал юм. Эдгээр саад бэрхшээлийг зөв түлхүүрүүдээр даван туулж болно», гэж Даниэль Херреро хэллээ.
Бага эрсдэлтэй туршилт нь adoption-ийг идэвхжүүлэх хамгийн үр дүнтэй түлхэц
Судалгаа IA-г хэрэглээгүй компаниуд хэрхэн алхам хийх вэ гэж асуухад хамгийн ихээр дурдагдсан хариулт нь 26%-ийн хувьтай: бага эрсдэлтэй туршилтаар эхлэх, ямар ч нөөц ба үйл явцын аюулгүй байдлыг хангаж тодорхой үр дүнг харуулах боломжтой байх.
Дараа нь 19% нь дараах хоёр хувилбарт дурдсан: шийдэл нь дотоодын мэргэжлийн багийг шаарддаггүй байх ба одоогийн системүүдтэй төвөггүй нэгтгэгдэх боломжтой. Удирдлагын дэмжлэг ба эдийн засгийн нөлөөг илэрхийлэх тодорхой байдлаар тооцоолол нь тус тус 18%-ийн хувьтай.
Эдгээр үзүүлэлт нь нэг загвар руу иш татдаг. Компанийнхан нотолгоо бүхий нарийвчилсан дэлгэрэнгүй баримт, техникийн боломжийн хялбар хандалт, adoption-д хэрэгжүүлэх явцад алхам алхамаар дэмжлэг авах замыг эрж байна.
Технологийн бодит утгыг илүү сайн ойлгоход юу тусална вэ?
Илүү үр дүнтэй шийдлийг эрэлхийлэхэд компаниуд практик, баримттай нөөцүүдийг шаардаж байна. IA prescriptiva-ийн бодит утгыг ойлгоход хамгийн их үнэлэгддэг нөөц бол бүтээгдэхүүний демонстрацууд бөгөөд 38%-ийн санал авсан; дараа нь ROI-ийн тооцооллын калькулятор (37%) ба дараагийн салбарын амжилттай кейсүүд (31%) орно.
Энэ байдал нь зах зээлд 더 theory-ын үндэслэл дутуу байгааг биш, харин үнэн хэрэгтээ туршлага, жишээ, хэрэгжүүлэлтийг дэмждэг хэрэглэх хэрэгслүүдийг хүсч буйг илэрхийлдэг. Энэ нь шийдвэр гаргах дотоод багт ойлгоц өгье; хэрэгжүүлэлтийг дагаж явдаг мэргэжлийн дагалдан үйлчилгээ байна гэж хэлж байна.
“ adopter-ийг илүү эрчимжүүлэхэд илүү агуулахаас илүү нотолгоо хэрэгтэй. Ашиглалтыг нэг компанид бодит кейс харагдахтай зэрэгцээд, тухайн үнэтэй эдийн засгийн нөлөөг ойлгож, хэрэгжүүлэлтийг дагасан багийн хамт байгаа үед судалгаанаас эхэлж дэмжлэг авах зам эхлэхэд илүү амархан болдог”,
Гурвалдаас DECIDE | Linkroad компанийн CMO Бегоña Лопес Пьедра ийн дүгнэж байна.
Ирээдүй: ихэнх нь туршилтын түвшний боловч нээлттэй хандлага нэмэгдэж байна
Одоогийн саад тотглолууд байсаар байх ч, ирээдүйд технологийг судлах chasing-ийг ихэнх нь хүсч байна. IA prescriptiva-г одоогоор ашигладаггүй компаниудын 57% нь хоёр ба гурван жилийн хугацаанд шинжилгээний, туршилтын орчинг хүсч байна. 28% нь тодорхой шийдвэрүүдэд туслах боломжит дэмжлэг гэж үздэг. Зөвхөн 15% нь энэ шийдлийг өөрийн үйл ажиллагааны загварт нийцэхгүй гэж үздэг.
«Математикийн оптимизац нь олон салбарт өндөр нөлөөтэй шийдвэрүүдийг дэмжиж байна; adoption-ын хурд нэмэгдсээр байна. Байгууллагууд үүнийг нэгдэх хамгийн自然 үр дүнтэй зам нь зөв бүтэцтэй туршилт—бодит асуудал, тодорхой хэмжүүрүүд, удирдах багийн дэмжлэгээр эхлэх явдал юм»,
Gurobi компанийн CEO Дүк Перруччи ийн дүгнэв.
Excel-ийн хэрэглээ Испанийн компанийн 84,5%-аас IA-гаас илүү давамгайлж байна гэж дурдаж буй мэдээлэл нь MuyPymes-ийн эх сурвалжаас гарсан байна.
