A mesterséges intelligencia ambíciói magasak, de a vállalati felkészültségnek is fel kell zárkóznia
A vállalati mesterséges intelligencia ambíciói egyre gyorsulnak, de a mesterséges intelligencia projektek elakadnak, mivel az alapvető működési alapok – az adatok, a munkafolyamatok, az irányítás és a mérés – túlságosan széttöredezettek. Ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia túllépjen a kísérleti projekteken, a vezetőknek foglalkozniuk kell azokkal az alapokkal, amelyek meghatározzák, hogy a mesterséges intelligencia biztonságosan, hatékonyan és kereskedelmi szempontból is skálázható-e.
Mit mondanak az ügyfelek?
mondjuk, hogy a mesterséges intelligencia kis kísérleti projektekben ragadt, vagy csak bizonyos funkciókban került bevezetésre, de nem egységes.
anekdotikusnak írják le a bemutatott mesterséges intelligencia általi megtérülésüket.
a szervezeti változások és az adaptációmenedzsmentet említik a partner legfontosabb képességeiként.
FAQ
Mi az NTT DATA ServiceNow Insights and Vision Report 2026/27?
Ez egy független kutatási jelentés, amelyet az NTT DATA készített 2026-ban több mint 350 ServiceNow kliens bevonásával. A jelentés arra összpontosít, hogy ezek az ügyfelek hogyan skálázzák a mesterséges intelligenciát a vállalati szolgáltatásmenedzsment platformokon.
Kinek ajánlott elolvasnia ezt a jelentést?
Ez a jelentés a felsővezetők, az üzleti és informatikai vezetők, a mesterséges intelligencia szakemberei, az informatikai stratégák, a HR és munkaerő-tervezők, valamint bárki más számára releváns, aki olyan platformokat használ, mint a ServiceNow, vállalati működéshez.
Kiket kérdeztek meg ezeknek az információknak a megszerzése érdekében?
Több mint 350 ellenőrzött globális ServiceNow ügyfelet (igazgatói szintű és felettes döntéshozókat) kérdeztek meg hat iparágból – banki és pénzügyi szolgáltatások; biztosítás; élettudományok; gyártás; közszféra; valamint telekommunikációs, média és technológiai szektor.
Főbb megállapítások
A mesterséges intelligencia skálázása előtt javítsa ki a széttöredezett alapokat.
A vállalati szolgáltatásmenedzsmentben a mesterséges intelligencia ambíciói és a mesterséges intelligenciára való felkészültség közötti szakadék az a pont, ahol jelenleg a megtérülés vész el. Mielőtt a szervezetek skáláznák a mesterséges intelligencia képességeit, foglalkozniuk kell az infrastrukturális kihívásokkal, amelyek csendben aláássák a mesterséges intelligenciába történő beruházásokat.
A szolgáltatási folyamatok újratervezése az ügynökök telepítése előtt
A töredezettség és az elavult folyamatok hatással vannak a mesterséges intelligencia értékének realizálására. A hibás munkafolyamatok mesterséges intelligenciával való ellátása nem teszi azokat intelligenssé – hanem megbízhatatlanná és hatékonytalanná.
Az irányítási kontrollpontok korai meghatározása
Ahogy a mesterséges intelligencia használata növekszik az üzleti egységekben, a tulajdonlás, a hozzáférés, az adatfelhasználás és a felügyelet közötti hiányosságok egyre szélesedni fognak. Ahhoz, hogy a szervezetek saját feltételeik szerint kezelhessék az adaptációt, egyértelmű döntési jogokat, védőkorlátokat és monitoringot kell kialakítaniuk.
Mérési modellek kidolgozása az első naptól
A vezetők 47%-a anekdotikusnak írja le a mesterséges intelligencia befektetéseinek bemutatott megtérülését. Azok a szervezetek fogják a legtöbbet kihozni a mesterséges intelligencia befektetésekből, amelyek a pénzügyi igazgató által finanszírozott módon mérik azt.
A munkaerő felkészültségének finanszírozása a platformbefektetések mellett
Az infrastruktúra, a fragmentáció, az architektúra és a mérés kérdéseinek kezelése után a legsürgetőbb fennmaradó feladat nem technikai jellegű. A technológia a legtöbb esetben készen áll. A munkaerő nem.
Az NTT DATA Insights and Vision Report 2026/27 kutatása azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia nem tudja teljes mértékben kihasználni a benne rejlő lehetőségeket, ha hibás folyamatokra rétegezzük. A mesterséges intelligencia skálázása az értéklánc teljes skálájával kezdődik: azonosítani a lényeges szűk keresztmetszeteket, alkalmazni a mesterséges intelligenciát ott, ahol jelentősen javíthatja az eredményeket, és a kezdetektől fogva beágyazni az irányítást a későbbi utólagos átalakítás helyett.
Hozzáférés a jelentéshez
Töltse ki az űrlapot a ServiceNow 2026/27-es betekintési és jövőképjelentésének eléréséhez
A Gartner® nem támogatja a kiadványaiban szereplő vállalatokat, szolgáltatókat, termékeket vagy szolgáltatásokat, és nem javasolja a technológiai felhasználóknak, hogy kizárólag a legmagasabb értékeléssel vagy egyéb minősítéssel rendelkező szolgáltatókat válasszák. A Gartner kiadványai a Gartner üzleti és technológiai elemző szervezetének véleményét tükrözik, ezért nem tekinthetők tényállításnak. A Gartner kizár minden kifejezett vagy hallgatólagos szavatosságot a jelen kiadvánnyal kapcsolatban, ideértve az értékesíthetőségre vagy egy adott célra való alkalmasságra vonatkozó garanciákat is.
A GARTNER a Gartner, Inc. és/vagy kapcsolt vállalkozásainak védjegye. A Magic Quadrant a Gartner, Inc. és/vagy kapcsolt vállalkozásainak bejegyzett védjegye, amelyet jelen dokumentumban engedéllyel használnak. Minden jog fenntartva.
Gartner, Emerging Market Quadrant for Physical AI Services — Established Vendors, Katie Gove és szerzőtársai, 2026. június 8.