Velký paradox AI: Investice rostou, infrastruktura zaostává. Jak na to?

Zatímco podniky zvyšují výdaje na umělou inteligenci o více než 110 procent, jejich základní systémy a procesy nejsou na takový nárůst připraveny. Index ServiceNow odhaluje klíčové výzvy pro digitální transformaci.

Rozdíl mezi ambicí a realitou

Majitelé velkých korporací se shodují na jednom: umělá inteligence je budoucnost. Rozpočty na AI projekty rostou jako z nich padá - letos přesahují stoupnutí o více než 110 procent oproti minulému roku. To by byla skvělá zpráva, kdyby tu nebyl jeden problém. Základní infrastruktura a starší systémy, na kterých tyto AI řešení mají běžet, nejsou na takový nárůst připraveny. Vzniká tak paradoxní situace: peníze jsou, ale systémy na jejich efektivní využití nejsou.

Pět klíčových zjištění z průzkumu ServiceNow

Nový Index Zralosti Enterprise AI od společnosti ServiceNow přinesl pět důležitých poznatků, které by měly zaměstnavatele vrátit na zem. Především je jasné, že soutěž o AI talent je ostrá a mnoho firem si své lidi udrží jen těžko. Za druhé, bezpečnost a compliance v AI projektech jsou často opomíjené – mnohé firmy investují do AI bez adekvátních ochranných mechanismů. Třetí zjištění potvrzuje, že data management zůstává slabým místem: kvalitní data jsou pro AI klíčová, přesto je mnoho podniků necitlivě spravuje. Čtvrtý bod upozorňuje na fragmentaci nástrojů a platforem, která zpomaluje implementaci. A v neposlední řadě se ukazuje, že metriky úspěchu AI projektů nejsou jasně definovány.

Infrastruktura není připravena na bezprecedentní nárůst

Představte si situaci: máte kancelářskou budovu a plánujete jí rozšířit o deset nových pater. Máte na to rozpočet, máte architekty a projektanty. Ale střecha, elektrika a vodovod byly dimenzovány na původní kapacitu. Přesně to se teď děje v mnoha podnicích. Staré ERP systémy, zastaralé databáze a nevýkonné počítačové sítě se začínají poddávat zatížení nových AI aplikací. Jejich modernizace je dlouhodobá, nákladná a složitá úloha, kterou nelze vyřešit jednoduše.

Jak začít s rozumným přístupem

Podle zjištění z indexu by firmy měly postupovat systematicky. Nejdříve je nezbytné provést audit stávajících systémů a pochopit, kde jsou největší úzká místa. Poté je třeba definovat jasné metriky úspěchu – co si od AI projektu opravdu slibujeme a jak budeme měřit, jestli jsme cíl dosáhli. Vhodné je také zahájit pilotní projekty v menším měřítku, na kterých si lze ověřit nejen technickou funkčnost, ale i dopad na pracovní postupy a kulturu podniku.

Budoucnost patří těm, kdo jsou připraveni

Společnosti, které se v příštích měsících rozhodnou pro strategickou modernizaci své IT infrastruktury, získají značnou konkurenční výhodu. Nejde jen o to koupit nejnovější AI nástroj – jde o to vytvořit prostředí, kde bude AI skutečně fungovat a přinášet hodnotu. Podniky, které ignorují tyto fundamentální problémy a sázejí pouze na „kouzelné řešení" v podobě generativní AI, se velmi brzy ocitnou s drahou technologií, kterou nemohou skutečně využít.

Zdroj: Forbes Innovation

Rubrika: Business