Tantangan Adopsi AI 2025: 7 hambatan untuk diatasi

Hampir setiap eksekutif yang saya ajak bicara dalam beberapa bulan terakhir sangat bersemangat tentang AI dan setuju bahwa ini adalah masa depan bisnis. Faktanya, 78% perusahaan yang disurvei oleh McKinsey mengatakan mereka sudah menggunakan AI di suatu tempat dalam bisnis mereka.

Tetapi sementara teknologi ini menjanjikan, 74% organisasi tidak mendapatkan nilai nyata darinya. Yang lebih mengejutkan, 42% eksekutif mengakui adopsi AI sebenarnya menghancurkan perusahaan mereka.

Mengapa tantangan dalam adopsi AI yang mengarah pada hasil yang mengecewakan ini untuk bisnis?

Apa arti adopsi AI sebenarnya?

Biarkan saya mulai dengan membersihkan sesuatu terlebih dahulu. Adopsi AI tidak berarti mendaftar untuk chatgpt dan menyebutnya sehari.

Sebaliknya, adopsi AI adalah proses mengintegrasikan teknologi kecerdasan buatan ke dalam operasi bisnis inti, alur kerja, dan proses pengambilan keputusan. Ini bergerak melampaui eksperimen dan proyek percontohan ke implementasi sistematis yang mengubah cara kerja dilakukan.

Pikirkan seperti ini: Jika perusahaan Anda telah meninjau tiket dukungan pelanggan secara manual, adopsi AI berarti membangun sistem yang secara otomatis mengkategorikan, memprioritaskan, dan bahkan menanggapi permintaan umum. Jika tim penjualan Anda menebak mana yang mengarah untuk menelepon terlebih dahulu, adopsi AI berarti menggunakan algoritma yang mencetak prospek dan memprediksi kemungkinan konversi.

Ketika perusahaan mendapatkan ini dengan benar, mereka memproses informasi lebih cepat, membuat lebih sedikit kesalahan, dan mengungkap wawasan yang memberi mereka keunggulan nyata. Organisasi dengan strategi AI yang jelas berhasil 80% dari waktu, sementara mereka yang bereksperimen dengan itu hanya berhasil 37% dari waktu.

Tetapi mendapatkan dari “kita harus melakukan AI” ke “AI sebenarnya bekerja untuk kita” ternyata jauh lebih sulit daripada yang diharapkan siapa pun.

Mari kita lihat beberapa tantangan yang perlu Anda atasi di sepanjang jalan.

Tantangan #1: Data Anda berantakan (dan Anda tahu itu)

42% perusahaan tahu bahwa mereka tidak memiliki data yang cukup baik untuk dikerjakan, sementara 56% mengatakan kualitas data mereka “dipertanyakan”.

Masalahnya bukanlah Anda tidak memiliki data. Anda mungkin memiliki banyaknya, tetapi tersebar, tidak konsisten, dan kadang -kadang benar -benar salah. Pikirkan tentang organisasi Anda sendiri. Seberapa yakin Anda bahwa basis data pelanggan Anda tidak memiliki orang yang sama terdaftar dengan beberapa variasi nama mereka?

Inilah yang dapat Anda lakukan: Mulailah dengan membersihkan data Anda bahkan sebelum mempertimbangkan adopsi AI. Mengatur sistem agar tetap bersih. Ya, itu membosankan dan butuh waktu. Tetapi perbedaan antara AI yang membantu dan AI yang menyakiti organisasi Anda.

Tantangan #2: Tidak ada yang tahu bagaimana AI sebenarnya bekerja

38% perusahaan pada dasarnya mengakui staf mereka tidak memiliki pelatihan yang tepat untuk menangani alat AI, sesuai dengan laporan survei cloudera. Kesenjangan keterampilan bukan hanya tentang menemukan ilmuwan data unicorn – meskipun itu cukup sulit.

Anda membutuhkan pebisnis reguler yang memahami AI, manajer produk yang dapat menemukan bias, dan kepatuhan orang yang tahu pertanyaan apa yang harus diajukan.

Tapi tidak mudah untuk mendapatkan bakat AI. Inilah sebabnya mengapa Anda melihat perusahaan benar-benar membeli seluruh startup hanya untuk mendapatkan tim AI di rumah.

Tapi inilah yang berhasil: 59% dari perusahaan yang sukses, menurut laporan Cloudera yang sama, latih karyawan mereka yang ada alih -alih mempekerjakan pertama kali dari luar.

Inilah yang dapat Anda lakukan: Mulailah mengajar tim Anda saat ini tentang AI. Bermitra dengan vendor yang dapat mengisi kesenjangan pengetahuan. Bangun tim lintas fungsi di mana pebisnis dan orang teknologi benar-benar berbicara satu sama lain.

Tantangan #3: Tidak ada yang benar -benar bertanggung jawab atas etika AI

Hanya 17% perusahaan yang memiliki dewan direksi untuk tata kelola AI. Kebanyakan orang lain yang mengadopsi AI saat ini sama sekali tidak merencanakannya seperti yang seharusnya.

Tantangan ini melampaui memeriksa beberapa kotak kepatuhan. AI Anda mungkin membuat keputusan perekrutan yang bias, secara tidak sengaja memaparkan data pelanggan, atau membuat pilihan yang tidak dapat Anda jelaskan kepada regulator.

Perusahaan menghabiskan 30% lebih banyak setiap tahun untuk alat tata kelola AI.

Aturan bisnis tradisional tidak dirancang untuk sistem yang belajar dan berubah sendiri. Anda memerlukan kerangka kerja baru untuk kenyataan baru ini.

Inilah yang dapat Anda lakukan: Buat papan etika AI dengan kekuatan nyata. Bangun transparansi sejak awal. Pastikan Anda dapat menjelaskan bagaimana AI Anda membuat keputusan, terutama yang penting.

Tantangan #4: Pergi dari pilot ke produksi adalah mimpi buruk

Anda tahu perasaan itu ketika prototipe Anda bekerja dengan sempurna, kemudian benar -benar berantakan ketika pengguna sungguhan menyentuhnya? 22% perusahaan mengatakan proyek AI mereka serupa dan terlalu sulit untuk benar -benar skala di seluruh organisasi mereka.

Masalahnya biasanya dimulai dengan infrastruktur. Sistem Anda dibangun untuk manusia yang membuat keputusan, bukan AI yang memproses ribuan permintaan per detik. Apa yang berhasil untuk 100 pengguna tes macet ketika 10.000 karyawan virtual mulai menggunakannya.

Inilah yang dapat Anda lakukan: Mendesain ulang proses dan infrastruktur Anda untuk skalabilitas. Saya tahu, sudah jelas, tetapi untuk tantangan infrastruktur, memiliki skalabilitas yang dibangun adalah satu -satunya solusi.

Tantangan #5: Departemen Anda saling bertarung

68% eksekutif mengatakannya dan departemen lain berselisih atas proyek AI. 72% melihat inisiatif AI terjadi di silo terisolasi alih -alih bekerja bersama.

Pemasaran menginginkan wawasan pelanggan kemarin. Operasi menginginkan keuntungan efisiensi sekarang. Ia ingin semuanya stabil dan aman. Tanpa penyelarasan, proyek AI menjadi politik kantor alih -alih solusi bisnis.

Putus itu nyata: 75% eksekutif berpikir adopsi AI berjalan dengan baik, sementara hanya 45% karyawan yang setuju. Kepemimpinan hidup dalam realitas yang berbeda dari orang -orang yang benar -benar menggunakan sistem ini.

Inilah yang dapat Anda lakukan: Mintalah semua orang untuk menyetujui seperti apa keberhasilan adopsi AI sebelum Anda mulai membangun apa pun. Buat tim yang memadukan bisnis dan teknis. Pastikan proyek AI melayani tujuan bisnis, bukan hanya daftar keinginan departemen.

Tantangan #6: Mengukur keberhasilan AI sangat sulit

Bagaimana Anda memberi nilai dolar pada “pengambilan keputusan yang lebih baik” atau “wawasan yang lebih cepat”? 74% perusahaan tidak dapat mengetahui apakah investasi AI mereka mencapai nilai.
Metrik bisnis tradisional menganggap Anda dapat memprediksi jadwal dan pengembalian. AI tidak bekerja seperti itu. Manfaatnya sering muncul sebagai peningkatan kualitas, respons yang lebih cepat, atau lebih sedikit kesalahan. Ini semua berharga, tetapi sulit untuk diletakkan di spreadsheet.

Jadi, beberapa perusahaan yang saya ajak bicara mulai berkreasi dengan pengukuran. Mereka menggabungkan angka keras (kecepatan pemrosesan, akurasi) dengan langkah -langkah yang lebih lembut (kepuasan pengguna, kepercayaan keputusan).

Sebagian besar organisasi mengakui bahwa mereka membutuhkan setidaknya satu tahun untuk benar -benar memahami jika investasi AI mereka masuk akal.

Inilah yang dapat Anda lakukan: Siapkan langkah -langkah kuantitatif dan kualitatif sebelum Anda mulai. Lacak hal -hal yang jelas (kecepatan, biaya) tetapi juga hal -hal halus (kepuasan karyawan, kualitas keputusan).

Tantangan #7: AI Security membuat semua orang tetap di malam hari

57% perusahaan khawatir tentang privasi data dengan AI, dan mereka harus melakukannya. Sistem AI menciptakan masalah keamanan yang tidak dirancang oleh keamanan TI tradisional.

Tantangannya bekerja dua arah: melindungi AI Anda dari serangan, dan melindungi semua orang dari AI Anda membuat keputusan yang buruk. AI dapat secara tidak sengaja mempelajari dan mengingat informasi sensitif (seperti kata sandi basis data dan kunci API), menciptakan risiko keamanan yang tidak akan ditangkap oleh audit normal.

Lalu ada masalah bias. AI yang dilatih tentang data historis dapat melanggengkan praktik perekrutan yang tidak adil, keputusan pinjaman yang bias, atau penegakan hukum yang diskriminatif. 23% perusahaan, dari laporan survei IBM yang sama, lihat kekhawatiran etis sebagai penghalang jalan utama.

Inilah yang dapat Anda lakukan: Bangun pengujian bias dan pengawasan manusia ke sistem AI Anda sejak awal. Buat protokol yang jelas untuk menangani data sensitif. Jangan menunggu sampai masalah muncul untuk memikirkan etika.

Apa yang sebenarnya berhasil di dunia nyata

Perusahaan -perusahaan yang berhasil dengan AI adalah yang secara metodis bekerja melalui tantangan -tantangan ini alih -alih berharap mereka akan menghilang secara ajaib.

Mereka tidak mencoba menerapkan AI di mana -mana sekaligus. Mereka sedang membangun fondasi yang solid: sistem data bersih, tim terlatih, tata kelola yang jelas, infrastruktur yang dapat diskalakan, kepemimpinan yang selaras, metrik yang bermakna, dan keamanan yang kuat.

Masa depan AI Anda tergantung pada seberapa baik Anda menyelesaikan masalah -masalah manusia yang membuat AI ini benar -benar berguna di dunia nyata yang berantakan dan rumit di mana bisnis Anda beroperasi, daripada algoritma apa yang Anda pilih.

Jadi, apa langkah Anda selanjutnya?