Souhrn
Malé a střední podniky (SME) mají velký zájem na umělé inteligenci (AI) pro získávání obchodních insightů a zvyšování produktivity, ale většina z nich není připravena tuto technologii efektivně využít. Průzkum společnosti ZenRows, provedený firmou 3Gem, ukázal, že méně než polovina SME pravidelně sbírá data o konkurenci a trhu, přestože 89 procent respondentů předpokládá, že jejich rivalové AI nástroje používají. Místo pokročilých AI řešení většina stále spoléhá na tabulky a psané dokumenty.
Klíčové body
- Jen pod 50 % SME pravidelně sbírá data o konkurenci a trhu.
- 89 % respondentů věří, že konkurence využívá AI pro větší efektivitu.
- Téměř 75 % používá tabulky k ukládání dat, více než 50 % vytváří psané dokumenty.
- Ander Rodriguez z ZenRows mluví o „hlavě v písku“ mentalitě kvůli pocitu přetížení.
- Prodejci AI řešení čelí výzvám při oslovování SME kvůli složitosti a nedostatku připravenosti.
Podrobnosti
Společnost ZenRows, která se specializuje na sběr a zpracování dat z webu (web scraping), provedla průzkum mezi malými a středními podniky, aby zjistila, jak sledují data o trhu a konkurenci. Výsledky, získané prostřednictvím agentury 3Gem, odhalují hlubokou mezery mezi záměry a realitou. Ačkoli zájem o AI je téměř univerzální – firmy vidí potenciál v analýze dat pro lepší rozhodování a produktivitu –, pouze 51 procent respondentů pravidelně shromažďuje relevantní informace. Zbytek buď data nesbírá vůbec, nebo to dělá nepravidelně.
Mezi těmi, kteří data sbírají, dominují zastaralé metody: 73 procent ukládá informace do tabulek jako Excel, což umožňuje základní manipulaci dat, ale ne dynamickou analýzu ani automatizaci. Více než polovina firem navíc generuje statické psané zprávy, které rychle stárnou a nepodporují real-time insights. Tento přístup brání využití AI nástrojů, jako jsou velké jazykové modely (LLM) nebo machine learning algoritmy pro prediktivní analýzu, kde by data mohla být automaticky zpracována do akčních doporučení.
Ander Rodriguez, spoluzakladatel ZenRows, zdůrazňuje disconnect: „Mnoho majitelů malých firem předpokládá, že konkurence je vpřed díky AI, ale sami se tomu vyhýbají z pocitu přetížení.“ Průzkum rovněž ukazuje problémy s komplexitou AI – uživatelé nevědí, jak nastavit úkoly pro data engineering, například definovat strukturovaný brief pro sběr dat z webu nebo jejich integraci do CRM systémů. To zvyšuje tlak na kanálové partnery, jako jsou IT dodavatelé, kteří musí nabízet nejen technologie, ale i školení a implementaci. Článek od Simona Quickeho v Microscope poukazuje, že tato situace je typická pro AI adopci: vysoké aspirace, ale nízká realizace na úrovni SME.
Proč je to důležité
Tento průzkum ilustruje širší problém v adopci AI u malých firem, které tvoří páteř ekonomiky v mnoha zemích. Bez přechodu od statických metod k AI-poháněné analýze ztrácejí SME konkurenční výhodu – například schopnost rychle reagovat na změny cen konkurence nebo trendy na trhu. Pro IT kanál to znamená příležitost, ale i riziko: musí nabízet snadno použitelná řešení, jako no-code AI platformy pro data scraping a vizualizaci, aby překonaly bariéry složitosti. V kontextu rychlého vývoje AI, kde velké firmy jako OpenAI nebo Google posouvají hranice, zůstávají SME pozadu, což může prohloubit nerovnosti v průmyslu. Pokud se situace nezmění, slibovaná „nová informační éra“ zůstane pro většinu malých podniků vzdálenou vizí.
Zdroj: 📰 ComputerWeekly.com
| 