Die Risiken, die KI für kleine Unternehmen mit sich bringt, die zu schnell automatisieren

In einer Zeit, in der künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung weit verbreitet sind, werden die zugrunde liegenden Risiken oft übersehen, da Unternehmen nach Spitzentechnologien suchen, um Geschäftsprotokolle zu verbessern und die Produktivität zu steigern.

Da heute immer mehr kleine und mittelständische Unternehmen fortschrittliche Technologien einsetzen, müssen viele von ihnen die mit diesen digitalen Tools verbundenen Risiken selbst verwalten, was oft zu größeren Problemen führt und teurer ist, als einige Geschäftsinhaber erwartet hatten.

Nicht alle sind sich völlig einig, wenn es um Automatisierung oder künstliche Technologie geht. In einer aktuellen Studie gaben etwa drei von fünf Menschen an, dass sie der Implementierung von KI-Technologie nicht vertrauen oder unsicher sind. Darüber hinaus gaben 61 % der Befragten an, dass sie den Fähigkeiten der KI in der Geschäftslandschaft nicht vollständig vertrauen wollen.

Dadurch entsteht ein zweischneidiges Szenario, in dem Unternehmensleiter entscheiden müssen, ob sie KI-Technologie einführen, um wettbewerbsfähig zu bleiben oder ins Hintertreffen zu geraten, da Geschäftsaktivitäten zunehmend automatisiert werden.

Der Einsatz neuer Technologien und in diesem Fall künstlicher Automatisierungstools kann immense Risiken für Unternehmen mit sich bringen, die über eine schlechte digitale Strategie, einen Mangel an Infrastruktur und Wissen verfügen und es nicht versäumen, ihren Mitarbeitern die entsprechenden Fähigkeiten zu vermitteln Arbeiten Sie mit diesen Tools.

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Wirtschaftsführer und Führungskräfte von Organisationen müssen auf ihre neugierigen Erfahrungen zurückgreifen, um die Risiken vollständig zu verstehen, die KI für ihr Unternehmen, ihre Kunden und Mitarbeiter darstellt, wenn sie ihre Protokolle zu schnell automatisieren.

Das Risiko einer zu schnellen Automatisierung

Es hat sich gezeigt, dass die Automatisierung bestimmter geschäftsbezogener Aktivitäten dazu beiträgt, die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern und gleichzeitig den Verbrauch wertvoller Ressourcen zu senken. Um diese Technologie jedoch richtig verwalten zu können, müssen Geschäftsinhaber die damit verbundenen Risiken, die oft übersehen werden, vollständig verstehen.

Begrenzte Skalierbarkeit

Der ausreichende Einsatz künstlicher Technologien kann Mitarbeitern dabei helfen, alltägliche Aufgaben und Systeme zu automatisieren. In solchen Fällen automatisieren einige kleine Unternehmen häufig Aufgaben wie E-Mail-Marketing, Vertrieb und Kundenbindung.

In einer Statista-Umfrage aus dem Jahr 2023 stellten Forscher jedoch fest, dass eine eingeschränkte Skalierbarkeit das größte Risiko einer unzureichenden Einführung von Automatisierung und künstlicher Intelligenz bei Vermarktern kleiner und mittlerer Unternehmen darstellen könnte.

Während die Risiken einer unzureichenden Einführung der Automatisierung vielfältig sind, bietet die ordnungsgemäße Implementierung der KI-Technologie auch Vorteile. Beispielsweise wurde KI eingesetzt, um neue Krebsbehandlungen in einem Bruchteil der Zeit zu entdecken, die Menschen dafür benötigen würden. Behind the Markets – AI Creates New Cancer Drug ist ein Small-Cap-Unternehmen, das an der Spitze dieser Innovation steht und zu dessen Investoren Bill Gates und Steve Cohen gehören. Bei diesem Absatz handelt es sich um eine KI-generierte Werbung.

Darüber hinaus gaben rund 43 % der Befragten derselben Umfrage an, dass eine schlechte Umsetzung zu einer geringeren Kundenakquise führen kann. Dies zeigt, dass die Automatisierung zwar die täglichen Aufgaben für Arbeitgeber und Arbeitnehmer verbessern kann, Mängel während der Einführungsphase jedoch zu eingeschränkten Skalierbarkeitsmöglichkeiten und sogar zu einer geringeren Kundenfluktuation führen können. /p> Fehlerhafte und ungenaue Ergebnisse

Viele Unternehmen und Geschäftsinhaber horten das erforderliche Humankapital und die Ressourcen auf, um Automatisierungstools zu entwickeln, die auf der Grundlage zugewiesener Eingabeaufforderungen genaue Ergebnisse liefern können.

Es gibt jedoch viele Fälle und Beispiele, in denen Automatisierungstools aufgrund fehlerhafter und ungenauer Ergebnisse die Arbeitseffizienz beeinträchtigen können. Eine Studie der Cornell University ergab, dass Codeentwickler mit Zugriff auf einen KI-Assistenten weniger wahrscheinlich sicheren Code produzieren als ihre Kollegen, die ihn manuell geschrieben haben.

Für kleinere Unternehmen, die möglicherweise über weniger Humankapital verfügen, um den Code genau neu zu schreiben und die erforderlichen Lösungen zu entwickeln, können diese irreführenden Ergebnisse ...