Gen KI-Implementierungskosten schießen in die Höhe: Navigieren durch die KI-Landschaft in der Fertigung

Die Kosten für KI in der Fertigung sind um das 14-fache gestiegen, was eine strategische Einführung erforderlich macht. Entdecken Sie die Erkenntnisse aus dem Lucidworks-Bericht über Trends und Herausforderungen.

Die Kosten für die Implementierung von KI sind im letzten Jahr um das 14-fache gestiegen! Diese schockierende Erkenntnis aus Lucidworks‘ 2024 Gen AI Benchmark Bericht beleuchtet die Herausforderungen und Chancen, denen sich Hersteller in der sich schnell entwickelnden Welt der KI gegenübersehen. Während fast die Hälfte der Hersteller berichtet bereits über Kostenvorteile von ihren KI-Initiativen berichten, erfordert dieser dramatische Anstieg der Implementierungskosten einen strategischen und maßvollen Ansatz bei der Einführung.

Dieser Blog erläutert die wichtigsten Ergebnisse und Erkenntnisse aus der 2024 Manufacturing Edition: Generative AI Benchmark Report und beleuchtet die überraschenden Trends, Herausforderungen und Erfolge, die die Zukunft der KI in der Fertigung prägen werden.

Die steigenden Kosten der KI-Implementierung

Eines der verblüffendsten Ergebnisse des Berichts war der 14-facher Anstieg der KI-Implementierungskosten im letzten Jahr. Um dies ins rechte Licht zu rücken, durchschnittliche Implementierungskosten für eine maßgeschneiderte generative KI-Lösung auf 190.000 Dollar (oder mehr) steigen. Dieser dramatische Anstieg hat viele überrascht und eine Neubewertung der KI-Investitionsstrategien erzwungen.

Diese zunehmende Sorge um die Implementierungskosten unterstreicht die Komplexität des Einsatzes generativer KI in großem Maßstab. Die Integration von KI in bestehende Systeme, die Gewährleistung der Kompatibilität und die Schulung der Mitarbeiter erfordern erhebliche Investitionen. Die Notwendigkeit einer robusten Dateninfrastruktur und Maßnahmen zur Cybersicherheit erhöhen die Kosten zusätzlich. Zu dieser Herausforderung kommen noch wachsende Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit von KIinsbesondere generative KI-Modelle, die höhere Investitionen in Tests, Validierung und mögliche Nacharbeit erfordern, um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten.

Laden Sie den vollständigen Bericht herunter und erfahren Sie mehr über die Faktoren, die diese Kosten verursachen, sowie über Strategien zu deren Eindämmung.

Vorsichtiger Optimismus bei KI-Ausgaben

Ein bemerkenswerter Trend aus dem Bericht ist der deutliche Rückgang des Interesses an höheren KI-Ausgaben im Vergleich zum Vorjahr. Im Jahr 2023 werden erstaunliche 93% der Hersteller planten, ihre KI-Ausgaben zu erhöhen. In diesem Jahr ist diese Zahl auf weniger als 60% gesunken.

Diese Verschiebung ist größtenteils auf die steigenden Implementierungskosten und eine Hinwendung zu bewussterer Planung und längerfristigen Investitionen. Dies deutet auf eine Verlagerung hin zu einer strategischeren und maßvolleren Herangehensweise an die Einführung von KI hin, bei der die Hersteller den langfristigen Wert einer schnellen Expansion vorziehen.

Trotz des allgemeinen Rückgangs ist ein erheblicher Teil der Unternehmen weiterhin entschlossen, in KI zu investieren. 36% der Unternehmen halten ihre Ausgaben konstant, 63% planen nach wie vor, ihre Budgets zu erhöhen, während nur 2% ihre Ausgaben kürzen. Dieser vorsichtige Optimismus spiegelt ein wachsendes Verständnis für die Komplexität der KI-Einführung wider.

Hersteller drängen nach vorn

Fast die Hälfte der Hersteller berichtet bereits von Kostenvorteilen durch ihre KI-Initiativen im Vergleich zu anderen Branchen. Dieser Erfolg ist darauf zurückzuführen, dass sie sich auf die betriebliche Effizienz und die Nutzung von traditionelle Tools für maschinelles Lernen um wichtige Prozesse zu optimieren.

Die Hersteller haben es geschafft, die Verzögerungen bei der Einführung auf ein Minimum zu beschränken – nur 17% haben mit Verzögerungen zu kämpfen, verglichen mit 22% im Technologiesektor und 24% im Gesundheitswesen. Diese Effizienz ist das Ergebnis gut etablierter Prozesse und der Bereitschaft, KI-Lösungen in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren.

Darüber hinaus investieren die Hersteller stark in Initiativen zur operativen Exzellenz (OpEx) und nutzen KI, um diese zu verbessern:

• Überwachen Sie Rechnungselemente und Kaufpreisabweichungen
• Optimieren Sie Lieferketten
• Vorhersage und Verwaltung von Lagerbeständen
• Verbessern Sie die Energieeffizienz
• Produktionsprozesse rationalisieren

Diese Anwendungen tragen dazu bei, die Beschaffung zu rationalisieren, das Kostenmanagement zu verbessern und die Gesamteffizienz zu steigern, was direkt zu den Kostenvorteilen beiträgt, von denen die Hersteller berichten.

Genauigkeit ist das A und O

Die Hersteller legen großen Wert auf die Reaktionsgenauigkeitund erkennt die entscheidende Rolle, die sie bei der Erfüllung der genauen Bedürfnisse von B2B-Käufern spielt. Dieses Bedürfnis nach Präzision wird angetrieben durch:

• Dynamische Preisgestaltung: Hersteller haben oft komplexe Preisstrukturen. Präzise Antworten, insbesondere die von KI-Systemen generierten, sind wichtig, um sicherzustellen, dass die Käufer die richtigen Preisinformationen erhalten.
• Präzise Teileanforderungen: Bereitstellung von exakte Spezifikationen im B2B-Handel und Vertrieb ist entscheidend. Selbst ein kleiner Fehler in einer KI-generierten Produktbeschreibung oder Spezifikation kann zu erheblichen Störungen führen.
• Vertrauen aufrechterhalten: Konsistente Genauigkeit schafft Vertrauen bei den Käufern und führt zu langfristigen Partnerschaften. Ungenauigkeiten hingegen können das Vertrauen untergraben und Beziehungen beschädigen.

Berücksichtigung von Kosten- und Sicherheitsaspekten

Die Kosten sind zwar nach wie vor ein Problem für die Hersteller, aber im Vergleich zu Branchen wie dem Einzelhandel ist es weniger ausgeprägt. Auch die Sicherheitsbedenken sind weniger akut als in Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen.

Um die Kosten zu kontrollieren, können Hersteller:

• Verabschiedung von Strategien zur schrittweisen Umsetzung
• Nutzen Sie Cloud-basierte KI-Lösungen
• Partnerschaften mit KI-Anbietern, die flexible Preismodelle anbieten

Was die Sicherheit betrifft, sollten die Hersteller:

• Implementieren Sie robuste Cybersicherheitsmaßnahmen, einschließlich Verschlüsselung und regelmäßiger Audits
• Priorisieren Sie die Datensicherheit, um die Genauigkeit von KI-Modellen zu gewährleisten.
• Arbeiten Sie mit Experten für Cybersicherheit zusammen

Die Zukunft der KI in der Fertigung

Trotz der Herausforderungen sieht die Zukunft der generativen KI in der Fertigung rosig aus. Da Sprachmodelle (LLMs) immer mehr spezialisiert und kosteneffizient ist, können wir mit einer breiteren Akzeptanz in der Branche rechnen.

Um der Entwicklung einen Schritt voraus zu sein, müssen die Hersteller dies tun:

• Entwickeln Sie umfassende KI-Strategien: Erkunden Sie die besten Praktiken für die KI-Implementierung, einschließlich schrittweiser Ansätze und Pilotprojekte.
• Priorisieren Sie Genauigkeit und Risikominimierung: Investieren Sie in robuste Test- und Validierungsprozesse, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen sicherzustellen.
• Setzen Sie auf kontinuierliches Lernen und Anpassung: Bleiben Sie informiert über die neuesten KI-Trends und Entwicklungen, um Strategien anzupassen und das Potenzial dieser transformativen Technologie zu maximieren.

Wenn Sie die aktuelle Landschaft verstehen und einen strategischen Ansatz verfolgen, können Hersteller das volle Potenzial der generativen KI ausschöpfen und Innovation, Effizienz und Wachstum fördern. Laden Sie die Ausgabe der Fertigung unseres 2024 Gen AI Benchmark Report, um mehr zu erfahren.

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