May-akda: Boxu Li

Panimula

Sa nakalipas na ilang taon, ang artipisyal na katalinuhan ay lumipat mula sa mga espesyal na eksperimento patungo sa sentro ng maraming estratehiya ng negosyo. Sa taong 2024, 78% ng mga organisasyon sa buong mundo ang nag-ulat na gumagamit ng AI sa ilang kapasidad – isang pagtaas mula 55% lamang noong nakaraang taon. Gayunpaman, sa kabila ng lahat ng sigla, isang mahigpit na katotohanan ang nagbubukas: kaunting mga kumpanya ang tunay na nakikinabang ng malaking halaga mula sa kanilang mga pamumuhunan sa AI. Maraming mga ehekutibo ang nararamdaman na ang AI ay hindi pa naibibigay ang ROI na kanilang inaasahan, at maraming mga pilotong proyekto ang hindi kailanman umaabot sa mas mataas na antas. Natuklasan ng Boston Consulting Group na tanging 26% ng mga kumpanya ang nakabuo ng kinakailangang kakayahan upang lampasan ang mga proof-of-concept at makabuo ng konkretong halaga sa AI. Sa katunayan, isang maliit na 4% lamang ang tunay na "AI leaders" na palaging nakakakita ng makabuluhang kita, habang 74% ang hindi pa nakakakita ng kahulugang halaga. Gayundin, isang survey ng S&P Global ang nagpakita na ang bahagi ng mga negosyo na nagtatapon ng karamihan sa kanilang AI initiatives ay tumaas mula 17% hanggang 42% sa nakaraang taon, na may halos 46% ng mga proyekto ng AI na iniiwan sa pagitan ng pilot at buong deployment. Ang mga numerong ito ay naglalarawan ng isang malinaw na larawan: madali ang pag-aampon ng AI – ngunit mahirap ang matagumpay na pag-aampon ng AI.

Bakit napakahirap tulayain ang puwang mula sa ambisyon tungo sa epekto? Ang mga dahilan ay parehong teknikal at organisasyonal. Sa teknikal na bahagi, maraming kumpanya ang nahihirapan sa pagsasama ng AI sa umiiral na mga sistema at daloy ng trabaho, paghawak sa mga isyu sa data, at pamamahala ng mga AI tool sa malakihang antas. Halimbawa, ang kalidad ng data ay isang pangunahing hadlang - sa isang ulat ng industriya, 83% ng mga organisasyon ay kailangang magtanggal ng hindi bababa sa isang source ng data mula sa mga automation project dahil sa mahinang kalidad ng data. Kung ang iyong data ay hiwa-hiwalay, hindi pare-pareho, o hindi mapagkakatiwalaan, kahit na ang pinakamahusay na modelo ng AI ay hindi magtatagumpay. Dagdag pa, ang pag-deploy ng AI sa malawakang antas ay nangangailangan ng matibay na imprastraktura (tulad ng MLOps pipelines, mga mapagkukunan ng computing, at mga tool para subaybayan ang performance ng modelo), na kulang sa maraming kumpanya. Noong 2024, halos 27% lamang ng mga kumpanya ang gumagamit ng mga MLOps tool para pamahalaan at i-deploy ang AI, kahit na ang isa pang 42% ay nagplano na magsimula sa loob ng isang taon – na nagpapahiwatig na ang karamihan ay nasa unang yugto pa lamang ng pagbuo ng mga kakailanganing istruktura para sa malakihang AI.

Ang mga hamon sa organisasyon ay kasing hirap. Madalas na mayroong agwat sa talento at kaalaman – maaaring may isa o dalawang data science teams ang mga kumpanya na gumagawa ng mga modelo, ngunit ang mas malawak na tauhan (at kahit na ang senior management) ay hindi ganap na nakakaunawa sa mga kakayahan o limitasyon ng AI. Ito ay maaaring magdulot ng hindi makatotohanang mga inaasahan o pag-aalinlangan na magtiwala sa mga output ng AI. Isang kamakailang survey ng Anthropic ang nag-ulat na habang humigit-kumulang 40% ng mga empleyado sa U.S. ang ngayon ay gumagamit ng AI sa trabaho (mula sa 20% noong 2023), marami pa ring mga manggagawa ang hindi sigurado kung paano pinakamahusay na magamit ang mga tool na ito, at ang mga programa sa pagsasanay ay nahuhuli. Bukod dito, ang pag-scale ng AI ay nangangailangan ng change management – pagbabago ng mga proseso at pagpapataas ng kasanayan ng mga tao – na maaaring makaharap ng panloob na pagtutol. Kung walang matibay na pamumuno at malinaw na bisyon, ang mga pilot project ay madalas na nananatiling mga hiwalay na eksperimento na hindi kailanman tumatagos sa mas malawak na organisasyon.

Mga Pandaigdig at Rehiyonal na Uso: Sa kabila ng mga hamon, patuloy na bumibilis ang pag-aampon ng AI sa mga negosyo, lalo na sa ilang rehiyon. Nangunguna ang Estados Unidos sa pribadong pamumuhunan sa AI at may mataas na rate ng pag-aampon, ngunit kapansin-pansin na hindi ang pinakamataas sa paglago ng paggamit. Ang Asia-Pacific ay naging sentro ng aktibidad ng AI – tinawag ito ng isang ulat na "ang rehiyong dapat bantayan" habang mas mabilis na tinatanggap ng mga ehekutibo ng APAC ang generative AI kaysa sa halos lahat. Pangalawa na ngayon ang Asya sa Hilagang Amerika sa pag-aampon ng GenAI tools. Kung ang 2023 ay tungkol sa mga piloto, ang 2025 ay nakatakdang maging taon na palalawakin ng Asya ang mga deployment ng AI sa iba't ibang industriya. Ito ay pinalakas ng matibay na suporta mula sa itaas: halimbawa, ipinasa ng Japan ang isang AI Promotion Act noong 2025 na naglalayong gawing "pinaka AI-friendly na bansa sa mundo" ang Japan sa pamamagitan ng mga patakarang pro-innovation at mga pamumuhunan. Kinilala ng Japan na sila ay nahuhuli sa pag-aampon ng AI at ngayon ay nagmo-mobilize ng gobyerno at industriya upang makabawi. Gayundin, nagpasimula ang South Korea ng isang pambansang AI Strategy na may komprehensibong batas at bilyun-bilyong pondo upang maging nangungunang top 3 AI powerhouse sa mundo, kabilang ang mga layunin na ma-adopt ang AI ng 30% ng mga kumpanya pagsapit ng 2030. Ang mga pagtulak ng patakarang ito ay nangangahulugan na ang mga negosyo sa Hilagang-silangang Asya ay nasa ilalim ng presyon – at tumatanggap ng suporta – upang isama ang AI sa lalong madaling panahon.

Samantala, ang Tsina at India ay may malaking bilang ng mga gumagamit ng AI (halimbawa, milyon-milyong software engineers at isang pagsabog ng mga startup sa AI), ngunit magkaiba ang kanilang mga landscape sa negosyo. Ang mga higanteng teknolohikal ng Tsina ay nangunguna sa AI sa buong mundo, ngunit marami pa ring tradisyunal na negosyong Tsino ang nasa maagang yugto ng pag-aangkop ng AI. Ang mga kumpanya ng serbisyo sa IT ng India ay mabilis na naglalagay ng AI sa mga produkto para sa mga pandaigdigang kliyente at lokal na paggamit. Sa kabaligtaran, ang Europa ay kumuha ng mas maingat, may regulasyong diskarte (kasama ang nalalapit na EU AI Act), na kinatatakutan ng ilan na maaaring bumagal ang pag-aampon ng negosyo doon. Gayunpaman, kahit sa Europa, ipinapakita ng mga survey ang lumalaking kagipitan ng mga executive na hindi maiwanan. Sa kabuuan, malinaw ang pandaigdigang trend: nararamdaman ng mga kumpanya ang matinding pangangailangan na "gumawa ng isang bagay" sa AI, ngunit ang pag-turn nito sa patuloy na halaga ng negosyo ay nagpapatunay na isang universal na hamon.

Pangunahing Hadlang sa Pagsusukat ng AI

• Kakulangan sa Estratehiya at Suporta ng Ehekutibo: Maraming organisasyon ang sumabak sa AI nang walang malinaw na estratehiyang nakahanay sa mga layunin ng negosyo. Karaniwan ang pagkakaroon ng mga hiwa-hiwalay na pilot projects na sinimulan ng mga indibidwal na teams o innovation labs, nang walang koordinasyon sa antas ng ehekutibo. Nagreresulta ito sa dobleng trabaho, nasayang na pagsisikap, at mga proyektong hindi tumutugon sa pangunahing pangangailangan ng negosyo. Binibigyang-diin ng pananaliksik ng BCG na ang mga nangunguna sa AI ay laging may malakas na suporta mula sa antas ng CEO at iniaangkop ang mga inisyatiba ng AI sa mga estratehikong layunin. Kapag ang AI ay prayoridad ng CEO (at hindi lang isang eksperimento ng R&D), nagkakaroon ng sapat na mapagkukunan ang mga proyekto, bumubuti ang cross-functional na kolaborasyon, at may pokus sa paglutas ng mga problema ng mataas na halaga sa halip na paggawa ng AI para lang sa AI.
• Kakulangan sa Talento at Kasanayan: Ang matagumpay na pag-aangkop ng AI ay nangangailangan ng halo ng mga data scientist, inhinyero, eksperto sa larangan, at mga pinuno ng pagbabago. Maraming kumpanya ang wala ng sapat ng mga ganitong profile. Mahigpit ang kumpetisyon sa pagkuha ng AI na talento at magastos, at mabagal ang pag-upskill ng kasalukuyang kawani. Higit pa rito, bukod sa mga teknikal na eksperto, kailangan ng pagsasanay ang mga mid-level managers at mga frontline na empleyado upang magtrabaho gamit ang mga AI na kasangkapan (hal. paano i-interpret ang mga rekomendasyon ng AI, paano magtanong sa mga generative AI systems, atbp.). Kung hindi nauunawaan ng mga empleyado ang AI, maaaring hindi sila magtiwala o hindi magamit ito ng husto, na nag-aalis ng potensyal na benepisyo. Ang mga nangungunang kumpanya ay namumuhunan ng malaki sa mga programa para sa pag-upskill at cross-training, madalas na nagtatatag ng mga internal na "AI academies" upang itaas ang pangkalahatang AI fluency ng kanilang workforce. Tinitiyak nito na kapag nailunsad ang mga bagong solusyon ng AI, handa ang kawani na isama ito sa pang-araw-araw na trabaho sa halip na labanan ito.
• Isyu sa Data, Teknolohiya, at Imprastraktura: Gaya ng nabanggit, ang kalidad at pagkakaroon ng data ay mahalaga. Ang mga kumpanyang hindi nagmodernisa ng kanilang imprastrakturang data ay nahihirapang mag-pilot ng AI, dahil kailangan ng mga algorithm ng malaking dami ng naa-access at malinis na data. Ang mga siloed na sistema ng data, lumang arkitektura ng IT, at kakulangan ng mga kakayahan sa cloud computing ay lahat nakakahadlang sa pag-scale ng AI. Higit pa rito, ang pag-deploy ng AI sa saklaw ng enterprise ay nangangailangan ng mga sistema ng pagmamanman upang subaybayan ang pagganap ng modelo (tama pa ba ang aming mga prediksyon?), mga proseso para sa pag-update ng mga modelo gamit ang bagong data, at mga mekanismo upang pamahalaan ang paggamit ng modelo (halimbawa, pagtiyak na ang isang AI na gumagawa ng mga desisyon sa kredito ay patas at sumusunod). Ang mga ito ay nasa ilalim ng payong ng MLOps at pamamahala ng AI – mga lugar na marami pang kakulangan ang mga kumpanya. Kapansin-pansin na sa isang survey, "kahirapan sa pagpapatunay ng ROI" ay isang pangunahing dahilan kung bakit hindi pa namumuhunan ang mga kumpanya sa MLOps; ito ay nagpapahiwatig ng isang catch-22 kung saan ang hindi pagkakaroon ng tamang imprastraktura ay nagpapahirap sa pagkamit ng ROI, ngunit ang kakulangan ng malinaw na ROI ay nagpapahirap sa pag-secure ng badyet para sa imprastraktura. Kadalasang kinakailangan ng mapanlikhang pamumuno upang mamuhunan sa mga plataporma at kasangkapan kahit bago pa man maging ganap na malinaw ang mga benepisyo.
• Mga Alalahanin sa Panganib, Seguridad at Etika: Ang pag-aangkop ng AI sa negosyo ay maaaring mapabagal ng mga lehitimong alalahanin sa panganib – maging ito man ay cybersecurity, pagsunod sa regulasyon, o mga etikal na patibong. Ang mga kumpanya sa mga reguladong industriya (pinansya, pangangalaga ng kalusugan, atbp.) ay kailangang tiyakin na ang mga desisyon ng AI ay sumusunod sa mga batas at maaaring ma-audit. Mayroon ding panganib sa reputasyon: ang isang may depekto na AI na hindi sinasadyang nagdidiskrimina o gumagawa ng mataas na profile na pagkakamali ay maaaring maging isang PR na bangungot. Nang walang tamang pangangasiwa, ang mga proyekto ng AI ay maaaring mapigilan ng mga departamento ng pagsunod o mga ligal na takot. Ang kaibahan ng mga matagumpay na nag-aangkop ay ang kanilang proaktibong pagtugon sa mga alalahaning ito sa pamamagitan ng matibay na mga balangkas ng pamamahala. Halimbawa, nagpapatupad sila ng "human-in-the-loop" na mga checkpoint para sa mga sensitibong desisyon, nagsasagawa ng mga bias audit sa mga algorithm, at tinitiyak ang transparency ng mga rekomendasyon ng AI. Marami ang nagtatatag ng mga internal na komite sa etika ng AI. Ang mga kasangkapan at balangkas para sa responsableng AI ay umuusbong din. Halimbawa, ang koponan sa likod ng Macaron AI ay binigyang-diin ang kahalagahan ng privacy-by-design at pagsunod sa mga AI assistants, nagpapatupad ng mga patakaran na nagbibigkis at mga hakbang sa transparency upang bumuo ng tiwala ng gumagamit. Kailangang gayunman ng mga kumpanya na bumuo ng tiwala sa mga gumagamit (at mga regulator) sa pamamagitan ng pagpapakita na maaari nilang i-deploy ang AI nang responsable. Kapag nagtitiwala ang mga stakeholder sa AI, mas malamang na suportahan nila ang pag-scale nito.

Ano ang Ginagawa ng Mga Matagumpay na Tagapagtaguyod nang Iba: Kahit na may mga nakapanlulumong istatistika, may mga kumpanya na tumatagos at nakakamit ang malalaking tagumpay gamit ang AI. Ano ang kanilang tamang ginagawa? Ang pananaliksik at mga pag-aaral ng kaso ay nagtuturo sa ilang pinakamahuhusay na kasanayan:

Iugnay ang AI sa Maliwanag na Halaga ng Negosyo: Sa halip na gamitin ang AI para lang sa eksperimento, ang mga matagumpay na kumpanya ay nagsisimula sa mga kongkretong problema o oportunidad sa negosyo. Tinanong nila, "Paano makakatulong ang AI sa pagtaas ng kita, pagbawas ng gastos, o pagpapabuti ng karanasan ng customer?" at tinutugis ang mga proyekto na may nasusukat na KPIs. Halimbawa, sa halip na "gamitin natin ang AI sa HR dahil uso ito," maaaring mag-target sila ng "bawasan ang average handling time ng call center ng 20% sa pamamagitan ng AI assistant" o "bawasan ang downtime sa pagmamanupaktura sa pamamagitan ng predictive maintenance." Ang pagkakaroon ng malinaw na mga sukatan (oras na natipid, pagtaas ng conversion, pagbaba ng error, atbp.) at ang mahigpit na pagsubaybay sa mga ito ay nagpapanatili sa pagtutok at accountability ng mga paggamit ng AI. Nakakatulong din ito sa pagkakaroon ng suporta – kapag nakita ng mga frontline na empleyado na ang isang AI tool ay nagpapadali sa kanilang trabaho o nagpapasaya sa mga customer, sila ay nagiging tagapagtaguyod sa halip na mga skeptiko.

Magsimula nang Maliit, Pagkatapos ay Mag-scale nang Mabilis: Ang mga matagumpay na organisasyon ay kadalasang nagsisimula ng AI sa mas maliit na saklaw ngunit may plano para sa scaling mula sa unang araw. Tinitingnan nila ang mga pilot bilang mga yugto ng pag-aaral upang pinuhin ang solusyon at patunayan ang halaga, pagkatapos ay mabilis na ipatupad ito nang mas malawak kung positibo ang mga resulta. Mahalagang maglaan ng badyet at magplano para sa yugto ng scaling (hindi lamang ang POC). Maaaring kabilang dito ang pagtatayo ng mga flexible na arkitektura na maaring palawakin, at pagtatatag ng cross-functional na mga koponan nang maaga (IT, data, yunit ng negosyo na lahat ay nagtutulungan) upang ang mga hadlang sa integrasyon ay masolusyunan kaagad. Halimbawa, isang bangko ang nagsagawa ng pilot ng AI fraud detection system sa isang rehiyon, nakita ang makabuluhang pagbaba ng false-positive rate, at sa loob ng isang taon ay inilunsad ito sa 20+ na bansa – dahil naghanda sila ng mga playbook at mga panloob na tagapagtaguyod sa panahon ng pilot upang isulong ang mas malawak na pag-aampon.

Mag-invest sa Imprastruktura at mga Kagamitan: Hindi nagtitipid ang mga pinuno sa AI sa 'tubo.' Nag-iinvest sila sa mga data lakes o modernong data warehouses para pagsama-samahin at linisin ang data, gumagamit sila ng cloud platforms o high-performance computing para sa pagsasanay at deployment ng mga modelo, at gumagamit ng mga MLOps tools para sa version control, testing, at tuloy-tuloy na deployment ng mga AI models. Madalas itong nangangailangan ng pakikipagtulungan sa mga tagapagbigay ng teknolohiya o mga cloud vendor na dalubhasa sa mga serbisyong ito. Ang kabayaran ay pagiging maaasahan at scalability: sa matibay na pundasyon, nagiging mas madali at mabilis ang pagdagdag ng bagong AI use case. Sa kabaligtaran, ang mga organisasyon na sumusubok na gumawa ng AI sa pasaway na imprastruktura ay madalas na natutumba ang kanilang mga piloto sa bigat ng tunay na kumplikado kapag mas maraming gumagamit o data ang idinadagdag.

Pagtanim ng Talento at mga Cross-Functional na Koponan: Napag-usapan natin ang pag-upskill – higit pa roon, ang matagumpay na mga AI na organisasyon ay nagbabagsak ng mga hadlang sa pagitan ng mga siyentipiko ng datos at mga eksperto sa larangan. Lumilikha sila ng mga interdisiplinaryong koponan kung saan, halimbawa, ang isang eksperto sa marketing at isang inhinyero ng machine learning ay nagtutulungan sa isang algorithm ng personalisasyon, bawat isa ay natututo mula sa isa't isa. Tinitiyak nito na talagang akma ang solusyon ng AI sa konteksto ng negosyo at maaaring praktikal na ipatupad. Nakakatulong din ito sa paglipat ng kaalaman upang ang eksperto sa negosyo ay maging mas tech-savvy at ang eksperto sa teknolohiya ay makakuha ng intuwisyon sa larangan. Bukod dito, ang mga kumpanyang nangunguna sa AI ay kadalasang may central AI o data science center of excellence na bumubuo ng pinakamahusay na kasanayan, nagbibigay ng panloob na konsultasyon, at posibleng bumuo ng mga karaniwang platform o kasangkapan na maaaring gamitin muli sa iba't ibang departamento. Pinipigilan nito ang bawat koponan na muling mag-imbento ng gulong at pinapabilis ang pangkalahatang pag-aampon.

Pagtaguyod ng Pamunuan at Pamamahala sa Pagbabago: Sa wakas, wala sa mga nabanggit ang magaganap nang walang matibay na pamunuan na nagtutulak dito. Ang mga matagumpay na tagapagpatupad ng AI ay may mga pinuno na nagpapahayag ng makabuluhang pananaw para sa papel ng AI sa organisasyon at aktibong pinamamahalaan ang pagbabago. Nangangahulugan ito ng malinaw na pakikipag-usap sa mga empleyado tungkol sa kung paano aangat ng AI ang kanilang trabaho (at hindi lang magbabawas ng trabaho), pagtatakda ng makatotohanang inaasahan sa lupon at mga mamumuhunan, at pagsusulong ng kultura ng desisyong nakabatay sa datos. Ipinagdiriwang nila ang mga tagumpay ng mga proyekto ng AI upang bumuo ng momentum, at tapat sila tungkol sa mga pagkabigo bilang mga pagkakataon sa pagkatuto. Kapag ang C-suite ay aktibong nag-aambag – halimbawa, ang CEO ay nag-uusap tungkol sa mga inisyatiba ng AI sa mga town hall, o isang Chief AI Officer ay itinalaga – ito ay nagpapahiwatig sa buong kumpanya na ang AI ay isang estratehikong prayoridad, hindi isang panandaliang eksperimento.

Tumingin sa Hinaharap

Habang papasok tayo sa 2025, ang paggamit ng AI sa mga negosyo ay nasa isang punto ng pagbabago. Ang hype ay nagiging seryosong pagninilay-nilay sa kung ano ang kailangan upang makamit ang halaga. Ang magandang balita ay mas naiintindihan na ang mga elemento para sa tagumpay, at maraming mapagkukunan ang naglipana. Mas marami nang mga pre-trained na modelo at API na maaaring gamitin ng mga kumpanya nang hindi nangangailangan ng malalaking AI research teams (mula sa mga serbisyo ng computer vision hanggang sa malalaking language model APIs). Mayroon ding mas maraming integration platforms at maging mga no-code AI tools (tulad ng tinalakay sa nakaraang blog) na makakatulong pabilisin ang deployment nang may mas kaunting teknikal na pagsisikap. Sa madaling salita, patuloy na bumababa ang hadlang sa pagpasok.

Gayunpaman, ang tunay na pag-embed ng AI sa tela ng isang enterprise – sa paraang patuloy na nagdadala ng kita o resulta ng misyon – ay mananatiling isang paglalakbay na sumusubok sa bisyon, kakayahang umangkop, at pamamahala ng kumpanya. Ang agwat sa pagitan ng mga AI na pinuno at mga nahuhuli ay maaaring lumawak sa mga susunod na taon. Sa isang panig, makikita natin ang mga kumpanyang itinuturing ang 2023-2024 bilang kanilang yugto ng pag-aaral at ngayon ay pinalalawak ang AI gaya ng hindi pa dati, na nag-aani ng mga bentahe sa kompetisyon sa kahusayan, kaalaman sa customer, at inobasyon. Sa kabilang panig, ang mga kumpanyang sumubok lamang sa AI nang walang estratehiya o komitment ay maaaring manatili o maiwan, habang ginagamit ng mas liksi nilang mga kakumpitensya ang AI upang malampasan sila.

Ang katotohanan na ang pagkakaroon ng AI sa negosyo ay may kaugnayan sa pagtaas ng produktibidad ay hindi na pinagtatalunan – ipinapakita ng mga pag-aaral na nauuna na ang mga handang-gumamit ng AI. Ngayon, ang tanong ay kung aling mga negosyo ang makakagawa ng mahirap na gawain sa organisasyon upang gawing realidad ang potensyal ng AI. Sa Estados Unidos at Asya, ang mga may teknolohikal na lakas na sinasamahan ng malinaw na pananaw at matatag na pagpapatupad ay malamang na manguna sa bagong panahon na ito. Sila ay nakikinabang mula sa malakas na mga ecosystem ng inobasyon at (sa kaso ng Asya) kadalasang nagmamadali sa modernisasyon mula sa itaas-pababa. Ngunit anumang organisasyon, sa anumang rehiyon, ay maaaring magtagumpay sa tamang pamamaraan.

Sa konklusyon, ang panahon ng eksperimento sa AI ay nagbibigay-daan sa panahon ng pagpapatupad ng AI. Dapat nang lampasan ng mga negosyo ang paghahabol sa susunod na kaakit-akit na algorithm at mag-focus sa pagtatayo ng mga pundasyon – data, tao, proseso – na magpapalago sa AI sa malawakang saklaw. Hindi madali ang daan, tulad ng pinatutunayan ng mga pakikibaka na hinarap ng marami hanggang ngayon. Gayunpaman, nariyan pa rin ang gantimpala: mas pinadaling operasyon, naiibang karanasan ng kostumer, at mga bagong oportunidad sa produkto na pinapagana ng AI. Sa pamamagitan ng maingat na estratehiya, matatag na pamumuno, at kahandaang matuto mula sa mga naunang pagkakamali, kayang makatawid ng mga kumpanya mula sa hype tungo sa pangmatagalang epekto. Ang taong 2025 ay magiging mahalaga sa paghihiwalay ng mga nag-uusap lamang tungkol sa AI mula sa mga tunay na nagbabago ng kanilang negosyo gamit ito. Sa pagtugon sa mga hamon at pagsunod sa plano ng mga pinuno ng AI, ang anumang negosyo ay maaaring pabilisin ang kanilang paglalakbay mula sa ambisyosong mga pilot patungo sa pinalawak, AI-fueled na tagumpay.