Ker se umetna inteligenca postopoma vključuje v procese odločanja, morajo podjetja najti pravo ravnovesje med tehnološkim potencialom, operativnimi omejitvami, obvladovanjem tveganj in ustvarjanjem vrednosti. Kakovost podatkov, upravljanje, agenti umetne inteligence in človeško strokovno znanje so ključni dejavniki, ki bodo v prihodnjih letih temeljito preoblikovali delovanje podjetij. Spoznajte najpomembnejše inovacije in strategije za uspešno preobrazbo svojega podjetja.
Od prvih primerov uporabe do dolgoročne dodane vrednosti za podjetje
Umetna inteligenca je postala nepogrešljiv del našega vsakdana, od najpreprostejših do najbolj zapletenih opravil, in je dokončno presegla fazo preizkušanja. Za podjetja zato ni več vprašanje, ali bodo umetno inteligenco uvedla, temveč kako lahko njeno uporabo zanesljivo in trajnostno razširijo. Kljub temu ostaja precejšen razkorak med navdušenjem nad njenim potencialom in njenim dejanskim vplivom v podjetjih. Čeprav ima umetna inteligenca pomembno mesto v strategijah podjetij, je v procese odločanja vključena precej redkeje oziroma manj učinkovito.
Najnovejša izdaja raziskave Data & AI Barometer 2026, ki jo je Coface skupaj z Les Echos Etudes izvedel med 900 odločevalci, razkriva precejšnje razlike v stopnji zrelosti glede na velikost podjetja: večje ko je podjetje, bolj je umetna inteligenca vpeta v procese odločanja. Danes tretjina srednjih in velikih podjetij meni, da so pri uporabi umetne inteligence že precej napredovala, med malimi in srednje velikimi podjetji pa tako meni le vsako deseto. Čeprav dve tretjini odločevalcev zaupata svojim podatkom, jih tretjina meni, da ti niso dovolj usklajeni s poslovnimi potrebami ter z orodji za obvladovanje tveganj in podporo pri odločanju.
Kakovost podatkov je bolj kot kadar koli prej ključna za uspešno uvedbo umetne inteligence v poslovne procese, saj podjetjem omogoča hitrejše delovanje in večjo učinkovitost.
Velika podjetja imajo praviloma na voljo več virov, znanja in zmogljivosti za sistematično izvajanje projektov na področju podatkov in umetne inteligence. Zato obstaja tveganje, da bodo mala podjetja z vse bolj strukturirano uporabo umetne inteligence ta zaostanek vse težje nadoknadila,
pojasnjuje Nesrin Gonin, direktorica poslovnih informacij za Coface v Zahodni Evropi in Afriki.
Brez upravljanja podatkov ni učinkovite umetne inteligence
Možnost razširitve uporabe umetne inteligence in njena dodana vrednost sta v vsakem podjetju, ne glede na njegovo velikost ali dejavnost, v veliki meri odvisni od kakovosti razpoložljivih podatkov. Ne glede na to, kako zmogljiv je model umetne inteligence, dolgoročno ne more nadomestiti zastarelih, razdrobljenih ali neustrezno opredeljenih informacij. Kljub temu 60 % podjetij, vključenih v raziskavo Coface, umetno inteligenco še vedno uporablja brez formalno določenega okvira.
V tem prelomnem obdobju, ko se uporaba umetne inteligence vse bolj širi, postaja vprašanje njenega upravljanja vse pomembnejše. Vendar večina podjetij še nima vzpostavljenega sistema upravljanja podatkov. Prav zato hitro naletijo na omejitve, kar pogosto privede do rezultatov, ki ne izpolnijo pričakovanj podjetja in njegovih poslovnih ekip..
Umetna inteligenca deluje kot pospeševalec: poudari tako kakovost podatkov kot njihove pomanjkljivosti. Ker postaja njena uporaba v podjetjih vse bolj razširjena, je nujno določiti jasna pravila glede podatkov, njihove uporabe in odgovornosti.
Upravljanje podatkov ni več obrobna tema, temveč nujen pogoj za ustvarjanje trajne vrednosti z umetno inteligenco,
poudarja Samia Boujatioui, vodja upravljanja podatkov v skupini Coface Data Office.
Usklajenost s poslovnimi potrebami in tehnološke inovacije: do hitrejših in boljših odločitev
Naslednji pomemben korak k celoviti uvedbi umetne inteligence v podjetjih bi lahko predstavljali agenti umetne inteligence, povezani s podatki podjetja. Njihov potencial je zelo konkreten:
omogočajo neposredno poizvedovanje po portfelju strank,
prepoznavanje podjetij, katerih profil tveganja se je poslabšal,
pojasnjevanje trendov in odkrivanje primerljivih poslovnih priložnosti.
Ta razvoj odgovarja na zelo praktične potrebe. Skoraj vsak drugi odločevalec želi s pomočjo umetne inteligence pridobiti jasne in takoj uporabne informacije, vendar to ne pomeni, da želi odločanje slepo prepustiti tehnologiji. Finančni oddelki želijo na primer izboljšati odkrivanje goljufij in učinkoviteje predvidevati tveganja, povezana s strankami, medtem ko prodajne ekipe vse bolj iščejo priložnosti na novih trgih.
V prihodnje prednosti ne bo imelo nujno podjetje, ki zbere največ podatkov, temveč tisto, ki bo znalo dejanske potrebe poslovnih ekip povezati z zmogljivostjo in varnostjo tehnologije ter zagotoviti usklajeno upravljanje na vseh ravneh podjetja.
Podjetje, ki je uspešno izvedlo preobrazbo na področju podatkov in umetne inteligence, se bo od drugih razlikovalo po sposobnosti, da svoje podatke pretvori v konkretne, hitrejše in učinkovitejše odločitve ter si tako zagotovi resnično poslovno prednost,
poudarja Nesrin Gonin.
Ostanite korak pred drugimi in sprejemajte odločitve s popolnim zaupanjem
> Kaj če bi vam obvladovanje tveganj pomagalo izkoristiti nove priložnosti?
Spoznajte ugotovitve Coface raziskave.
