● Οι πρωτοπόρες εταιρείες αξιοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη δύο έως τρεις φορές περισσότερο για τον εντοπισμό ευκαιριών ανάπτυξης και τον επανασχεδιασμό του επιχειρηματικού τους μοντέλου.
● Επιπλέον είναι δύο φορές πιο πιθανό να επανασχεδιάζουν τις ροές εργασίας με ενσωματωμένη την ΤΝ, αντί να προσθέτουν απλώς νέα εργαλεία.
● Παράλληλα προχωρούν πιο δυναμικά τόσο στην αυτοματοποίηση λήψης αποφάσεων όσο και στη διακυβέρνηση της ΤΝ.
Σύμφωνα με τη νέα παγκόσμια μελέτη της PwC, AI Performance, μια περιορισμένη ομάδα εταιρειών προηγείται σημαντικά στη δημιουργία ουσιαστικών οικονομικών αποδόσεων που προέρχονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη.
Η έρευνα βασίστηκε σε συνεντεύξεις με 1.217 ανώτερα στελέχη μεγάλων, κυρίως εισηγμένων εταιρειών από 25 κλάδους διεθνώς και εξετάζει τόσο τα έσοδα και τα οφέλη της αποδοτικότητας που προκύπτουν σήμερα από την ΤΝ, όσο και τον τρόπο αξιοποίησής της.
Τα ευρήματα αποκαλύπτουν ότι σχεδόν τα τρία τέταρτα (74%) της συνολικής οικονομικής αξίας από την Τεχνητή Νοημοσύνη αποκομίζονται από το μόλις 20% των οργανισμών, αναδεικνύοντας ένα διευρυνόμενο χάσμα μεταξύ των ηγετών στην ΤΝ και της πλειονότητας των επιχειρήσεων που παραμένουν ακόμη σε πιλοτικό στάδιο.
Η έρευνα δείχνει ότι οι εταιρείες με τις κορυφαίες επιδόσεις δεν εφαρμόζουν απλώς περισσότερα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης. Αντίθετα, χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη ως καταλύτη για ανάπτυξη και επιχειρηματικό μετασχηματισμό, ιδιαίτερα μέσα από την αξιοποίηση ευκαιριών που θα αποφέρουν νέα έσοδα και που δημιουργούνται από την σύγκλιση των κλάδων.
Παράλληλα οικοδομούν ισχυρές βάσεις γύρω από τα δεδομένα, τη διακυβέρνηση και την εμπιστοσύνη.
Η ανάπτυξη, και όχι μόνο η παραγωγικότητα, είναι αυτό που διαφοροποιεί τους ηγέτες στην Τεχνητή Νοημοσύνη
Οι οργανισμοί με την ισχυρότερη απόδοση στην Τεχνητή Νοημοσύνη αντιμετωπίζουν την τεχνολογία ως μοχλό επανεφεύρεσης, χρησιμοποιώντας την για να αναδιαμορφώσουν τα επιχειρηματικά τους μοντέλα και να επεκταθούν πέρα από τα παραδοσιακά όρια του κλάδου τους.
Οι εταιρείες που πρωτοπορούν στην Τεχνητή Νοημοσύνη είναι έως 2,6 φορές πιο πιθανό να αναφέρουν ότι η ΤΝ ενισχύει την επανεφεύρεση του επιχειρηματικού τους μοντέλου και 2–3 φορές πιο πιθανό να τη χρησιμοποιούν για την αξιοποίηση ευκαιριών ανάπτυξης από τη σύγκλιση κλάδων.
Σύμφωνα με την ανάλυση της PwC, η διακλαδική σύγκλιση αποτελεί τον ισχυρότερο μοχλό μεγιστοποίησης της οικονομικής απόδοσης από την ΤΝ, πέρα από τα οφέλη αποδοτικότητας.
Εμπιστοσύνη και αυτοματοποίηση ως καταλύτες απόδοσης
Η έρευνα καταδεικνύει ουσιαστικές διαφοροποιήσεις στον τρόπο με τον οποίο οι πρωτοπόρες εταιρείες ενσωματώνουν την Τεχνητή Νοημοσύνη στις λειτουργίες τους. Οι οργανισμοί που αποκομίζουν τα υψηλότερα οικονομικά οφέλη από την Τεχνητή Νοημοσύνη είναι σχεδόν διπλά πιο πιθανό να την αξιοποιούν σε προηγμένο επίπεδο, όπως μέσω της εκτέλεσης πολλαπλών εργασιών εντός καθορισμένων πλαισίων ασφάλειας (1,8x) και της αυτόνομης, αυτοματοποιημένης βελτιστοποίησης διαδικασιών (1,9x).
Παράλληλα, οι πρωτοπόροι στην Τεχνητή Νοημοσύνη αυξάνουν τις αποφάσεις που λαμβάνονται χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση με σχεδόν τριπλάσιο ρυθμό (2,8x) σε σύγκριση με τους ανταγωνιστές τους.
Η πρόοδος αυτή στηρίζεται στη συστηματική ανάπτυξη της «εμπιστοσύνης σε κλίμακα». Οι πρωτοπόρες εταιρείες είναι πιο πιθανό να διαθέτουν δομές όπως πλαίσιο Responsible AI (1,7x) και διατμηματικό συμβούλιο διακυβέρνησης Τεχνητής Νοημοσύνης (1,5x), ενισχύοντας την εμπιστοσύνη των εργαζομένων, οι οποίοι εμφανίζονται δύο φορές πιο πρόθυμοι να βασίζονται στα αποτελέσματα της ΤΝ.
Ένα διευρυνόμενο χάσμα επιδόσεων
Χωρίς ουσιαστική αλλαγή προσέγγισης, το χάσμα μεταξύ των ηγετών και αυτών που βρίσκονται πιο πίσω όσον αφορά στην χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης αναμένεται να διευρυνθεί περαιτέρω, καθώς οι πρωτοπόρες εταιρείες μαθαίνουν ταχύτερα, κλιμακώνουν τις επιτυχημένες περιπτώσεις χρήσης και αυτοματοποιούν με ασφάλεια κρίσιμες αποφάσεις.
