Es besteht kein Zweifel, dass KI das Labor der Zukunft für zukunftsorientierte Unternehmen vorantreiben wird. Stellen Sie sich den Wert der Automatisierung vor, von der Planung und Risikobewertung bis hin zur Probenvorbereitung und -verarbeitung.
Obwohl der Übergang in vielen Organisationen bereits im Gange ist, wird das Versprechen von KI in den meisten Unternehmen noch nicht eingelöst. Laut zwei aktuellen Gartner-Berichten liefern 85 % der KI- und Machine-Learning-Projekte keinen Mehrwert, und nur 53 % der Projekte schaffen es von Prototypen bis zur Produktion.
Wenn diese Technologie so viel Potenzial birgt, warum scheitern dann so viele KI-Implementierungen?
Die einfache Antwort ist, dass viele Labore und andere Organisationen zwar das Potenzial von KI erkennen, sich aber oft nicht sicher sind, was sie damit anfangen sollen. Es ist so einfach, sich in den Details der Einrichtung des Systems zu verfangen, dass Laborteams die spezifischen Herausforderungen, die es angehen muss, nicht angemessen definieren oder sein Potenzial zur Störung und Verbesserung aktueller Geschäftsprozesse nicht erkennen.
Was machen erfolgreiche KI-Anwender richtig?
Trotz der Herausforderungen liegen die Vorteile für jeden auf der Hand, der schon einmal gesehen hat, wie gut KI funktioniert. Diejenigen, die es erfolgreich umgesetzt haben - und eine proaktive Strategie haben - erzielen nicht nur einen hervorragenden Wert, sondern haben in der Regel auch wesentlich höhere Gewinnmargen.
In einem Anwendungsfall haben KI und maschinelles Lernen (ML) beispielsweise in nur drei Jahren mehr als das Fünffache der Investition des Unternehmens zurückgebracht, indem sie automatisierte Prozesse mit 97 % Qualität lieferten und die Verarbeitungszeit für "schlechte" Chargen sofort reduzierten.
Fünf wichtige Schritte können Ihrem Labor helfen, jede der Phasen auf der Kurve zu erkennen - und den Wert, den jede Stufe bietet.
5 Schritte zu einer erfolgreichen KI-Transformation
· Identifizieren Sie Anwendungsfälle und Wertquellen
Beginnen Sie damit, den Anwendungsfallhorizont Ihres Unternehmens nach Anwendungen zu durchsuchen, bei denen KI einen echten Unterschied machen kann. Es ist wichtig, echte Geschäftsanforderungen zu artikulieren, anstatt nur einzutauchen. Erstellen Sie einen überzeugenden Business Case, der so spezifisch wie möglich ist und Quellen mit quantifizierbarem Wert aufzeigt.
· Integrierte Datenökosysteme etablieren
KI-gesteuerte Erkenntnisse sind nur so gut, wie es die verfügbaren Daten zulassen. Wo immer möglich, müssen Sie bestehende Datensilos aufbrechen. Entscheiden Sie sich für die Aggregations- und Voranalyseebene, die Sie benötigen, und identifizieren Sie die hochwertigen Daten, die Ihre KI-Lösung benötigt, um ein vollständiges Bild zu erhalten.
· Tests und Tools auswerten
Identifizieren Sie zweckmäßige KI-Tools, die den Anforderungen Ihres Laborbetriebs entsprechen. Es kann erforderlich sein, dass Sie mit anderen Organisationen zusammenarbeiten, um Funktionslücken zu schließen. Verfolgen Sie einen agilen "Test- und Lernansatz", bevor Sie KI-Lösungen in Ihrem gesamten Unternehmen implementieren, um sicherzustellen, dass sie den gewünschten Nutzen bringen.
· Workflow-Integration
Sobald Sie die richtigen KI-Lösungen gefunden haben, ist es an der Zeit, sie in die Prozesse am Arbeitsplatz zu integrieren. Möglicherweise müssen Sie dies schrittweise tun, um Ihr Team nicht mit zu vielen Änderungen auf einmal zu überfordern. Optimieren Sie die Mensch-Maschine-Schnittstelle so weit wie möglich, um den Übergang und die laufende Nutzung so nahtlos wie möglich zu gestalten.
· Förderung einer "Open Org"-Kultur
Ergreifen Sie während dieses Prozesses Maßnahmen, um eine offene, kollaborative Kultur zu fördern - Datensilos sind oft nicht die einzigen Barrieren, die abgebaut werden müssen. Stakeholder auf allen Ebenen Ihres Unternehmens müssen in den Übergang einbezogen werden und Vertrauen in die Erkenntnisse aufbauen, die Ihre KI-Lösung bietet. Qualifizieren Sie Ihre Mitarbeiter nach Bedarf neu, um eine komplementäre Beziehung zwischen Ihrem Team und der KI zu gewährleisten, damit jeder in dem hervorragende Licht zeigen kann, was er am besten kann.
Der LabVantage Analytics-Vorteil
LabVantage Analytics (LVA) rationalisiert alle oben beschriebenen Schritte, indem es die Funktionen von LIMS erweitert und ein datengesteuertes digitales Ökosystem im Labor fördert. Dieses vollständig modulare System ist je nach den Anforderungen Ihres Labors für unterschiedliche Akzeptanzstufen konzipiert.
Auf der grundlegendsten Ebene wird LVA mit einer Reihe von sofort einsatzbereiten Lösungsbeschleunigern geliefert, die für spezifische Geschäftsprobleme im Labor entwickelt wurden und mit minimalen Konfigurationen implementiert werden können. Ein Low-Code-Entwicklungsframework ermöglicht es Ihnen, ein Portfolio spezialisierter Datenanalyselösungen zu erstellen und bereitzustellen. LVA ist auch mit den umfassenden Funktionen ausgestattet, die erforderlich sind, um langfristig eine datenzentrierte digitale Architektur für Ihr Labor zu erreichen.
Sind Sie daran interessiert, Ihr Labor mit KI und ML auszustatten? Erfahren Sie mehr über LabVantage Analytics oder rufen Sie uns an, um Ihre Anforderungen zu besprechen.
