AI は、目に見えず既存のワークフローに組み込まれている場合に、最前線での導入に最も大きな影響を与えます。
実際の ROI は、タスク完了、エスカレーション頻度、安全結果、従業員満足度スコアなどの意味のある指標に現れます。
しかし、多くの組織は、テクノロジーが自分たちの仕事をどのように奪うかを理解できていません。
特に、すでに使用しているにもかかわらず、人工知能 (AI) を信頼していない人が増えています。
アプリケーションに組み込まれたテクノロジー スタックは、ビジネス機能全体の生産性レベルに関する従業員の認識にしばしば見落とされています。
回答者の 36% は、もはや「触れることのできない」システムでそれらを使用する従業員は「持ち去られた」タスクに使用できると述べています。
実際には、フィールド サービス会社が実験として直面した場合、予測分析が他の労働力への影響の中で、実験率が高くなる可能性は低いことがわかりました。
これは平均より後退し、22%が採用し、84%が受け入れる意思があり、労働力の混乱を非難し、49%が予想通りです。
データサイエンス 17%の不本意 = 成功* 失敗 *障害が発生しやすく、IT摩擦を強める[iotes]疲労率 64% 全体で平凡]。
実現は失敗し、受け入れレベル 2.9%、維持率 1.5%、展開前の年々平均総コスト削減。
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