{"id":44631,"date":"2026-06-12T16:30:32","date_gmt":"2026-06-12T08:30:32","guid":{"rendered":"https:\/\/incit.org\/?p=44631"},"modified":"2026-06-04T14:51:09","modified_gmt":"2026-06-04T06:51:09","slug":"ai-adoption-is-rising-fast-but-ai-maturity-lags-why-95-of-ai-pilots-fail-in-manufacturing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/incit.org\/tl\/uncategorized\/ai-adoption-is-rising-fast-but-ai-maturity-lags-why-95-of-ai-pilots-fail-in-manufacturing\/","title":{"rendered":"Mabilis na Tumataas ang Pag-aampon ng AI, Ngunit Nahuhuli ang Pagkahinog ng AI: Bakit 95% ng mga Piloto ng AI ang Nabibigo sa Paggawa\u00a0"},"content":{"rendered":"

Sa mga boardroom at mga pabrika, ang artificial intelligence ay lumipat mula sa pangakong futuristic patungo sa pang-araw-araw na realidad. Malaki ang namumuhunan ng mga kumpanya, dumarami ang mga kagamitan, at mataas ang mga inaasahan. Gayunpaman, para sa maraming tagagawa, ang balik sa puhunan na iyon ay nananatiling nakakadismaya at mahirap makamit.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ang padron ay mahusay na naidokumento na ngayon.\u00a0<\/span>Ayon sa 2025 Global Survey ng McKinsey<\/span><\/a>\u00a0Tungkol sa Kalagayan ng AI, 88 porsyento ng mga organisasyon ang nag-uulat ng regular na paggamit ng AI sa kahit isang tungkulin ng negosyo. Ngunit halos dalawang-katlo ang hindi pa nakakapag-aral ng mga pagsisikap na ito sa buong negosyo.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Isang hiwalay na ulat ng inisyatibo ng MIT NANDA, ang \u201cThe GenAI Divide,\u201d<\/span><\/a>\u00a0ay nagpapakita ng mas malinaw na larawan: 5 porsyento lamang ng mga pilot program ng AI ang nakakamit ng mabilis na pagbilis ng kita. Ang natitirang 95 porsyento ay natigil, na naghahatid ng kaunti o walang masusukat na epekto sa pahayag ng kita at pagkalugi.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Ang ipinapakita ng mga numerong ito ay hindi ang mismong pagkabigo ng teknolohiya, kundi ang mas malalim na kakulangan sa kahandaan ng organisasyon. Sa pagmamanupaktura, dahil sa masalimuot na supply chain, mga lumang kagamitan, mahigpit na mga kinakailangan sa kalidad, at pinaghalong mga bihasang kalakalan at kaalaman sa trabaho, ang kakulangang ito ay partikular na mahalaga. Ang isang makinis at generative na tool ng AI ay maaaring magsulat ng mga ulat o mag-optimize ng isang iskedyul, ngunit hindi nito mahiwagang malalampasan ang mga pira-pirasong sistema ng datos, mga hindi handa na koponan, o mga estratehiyang nananatiling malabo.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Kung walang malinaw na pagtatasa kung saan talaga nakatayo ang isang negosyo, kahit ang malalaking pamumuhunan ay magbubunga ng mga piloto na hindi kailanman lumalawak at mga teknolohiyang hindi kailanman nagbabago sa gastos, kalidad, o output.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Pagtulay sa Agwat Gamit ang Nakabalangkas na Kahandaan ng AI<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/p>\n

Binibigyang-diin ng pananaliksik ng MIT ang isang mahalagang aral: ang tagumpay ay hindi lamang tungkol sa pagbuo ng mga tool mula sa simula kundi higit pa sa matalinong integrasyon. Ang pagbili ng mga espesyalisadong solusyon at pagbuo ng mga pakikipagsosyo ay nagtatagumpay nang halos doble ang dalas kaysa sa mga pagsisikap sa panloob na pag-unlad. Ang pagbibigay-kapangyarihan sa mga line manager na pinakamalapit sa trabaho, sa halip na umasa lamang sa mga sentral na pangkat ng innovation, ay nakakagawa rin ng isang mahalagang pagkakaiba.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Para sa mga tagagawa, ang mga insight na ito ay may dagdag na bigat. Ang pinakamalaking potensyal ng AI ay kadalasang nakasalalay sa mahigpit na magkakaugnay na mga aspeto, tulad ng predictive maintenance sa shop floor, quality inspection, supply chain optimization, at process redesign. Ngunit ang mga application na ito ay nangangailangan ng higit pa sa isang makapangyarihang modelo. Nangangailangan ang mga ito ng maaasahang data infrastructure, malalim na kaalaman sa operasyon, kakayahan ng workforce, at malinaw na estratehiya. Kapag kulang ang mga pundasyong iyon, kahit ang mga makabagong tool ay nananatiling nakahiwalay sa mga eksperimento.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ang Realidad ng Tao at Operasyon<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ang mga hamon ay mas malalim pa kaysa sa mga lisensya ng software.\u00a0<\/span>Natuklasan sa isang survey noong 2024 na 78 porsyento ng<\/span><\/a>\u00a0Nadarama ng mga ehekutibo na mas mabilis na umuunlad ang AI kaysa sa kakayahan ng kanilang mga organisasyon na sanayin ang mga tao na gamitin ito. At, kinukumpirma ito ng datos. Ayon sa Deloitte,\u00a0<\/span>58% ng mga kumpanya ang hindi naniniwala na ang kanilang estratehiya ay lubos na handa para sa pag-aampon ng AI<\/span><\/a>\u00a0at mas kaunti pa ang nagsasabi ng pareho tungkol sa panganib at pamamahala<\/span><\/p>\n

Samantala, ang "shadow AI", mga hindi awtorisadong kagamitang ginagamit ng mga empleyado nang mag-isa, ay halos pangkalahatan,\u00a0<\/span>lumilitaw sa 98 porsyento ng mga organisasyon<\/span><\/a>. Gumagamit na ang mga manggagawa ng AI anuman ang opisyal na patakaran, at nawawalan ng pagkakataon ang mga kumpanya na gabayan ang enerhiyang iyon nang produktibo habang pinoprotektahan ang sensitibong datos sa operasyon.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Ang Landas Pasulong para sa mga Tagagawa<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ito mismo ang problema ng\u00a0<\/span>Indeks ng Kahinog at Kahandaan ng AI (AIMRI)<\/span><\/b><\/a>\u00a0ay ginawa upang matugunan ang mga pangangailangan. Sa halip na isa pang pag-deploy ng teknolohiya, ang AIMRI ay nagbibigay sa mga tagagawa ng isang nakabalangkas at obhetibong pagsusuri sa mga dimensyong pinakamahalaga: imprastraktura ng datos, integrasyon sa operasyon, kakayahan ng mga manggagawa, at estratehikong pagkakahanay.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Sa pamamagitan ng pagtatatag ng isang malinaw na baseline, tinutulungan ng AIMRI ang mga lider na sagutin ang mga tanong na tumutukoy kung ang AI ay maghahatid ng halaga o magdaragdag lamang sa lumalaking listahan ng mga natigil na inisyatibo: Saan nga ba talaga nakatayo ang ating organisasyon sa maturity curve? Anong mga partikular na puwang ang pumipigil sa atin? At anong mga naka-target na pagbabago ang magbibigay-daan sa nasusukat at nasusukat na pag-unlad?<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ang kwento ng AI sa pagmamanupaktura sa 2026 ay hindi lamang tungkol sa mga rate ng pag-aampon o pagiging sopistikado ng modelo. Ito ay tungkol sa kung ang mga kumpanya ay sapat na nauunawaan ang kanilang sariling mga kakayahan upang maisama ang teknolohiya sa mga realidad ng mga operasyong pang-industriya. Ang mga nakakaintindi nito, sa pamamagitan ng matapat na pag-diagnose ng kahandaan, pagtugon sa mga alalahanin ng workforce, maingat na muling pagdisenyo ng mga daloy ng trabaho, at pamumuhunan kung saan ito mahalaga, ang siyang gumagawa ng mga piloto bilang mga pakinabang sa pagganap.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Hindi na teknolohiya ang siyang limitasyon. Ang kahandaan na ang siyang hadlang. At, para sa mga tagagawa na determinadong malampasan ang pagkakaiba sa pagitan ng eksperimento at tunay na kalamangan sa kompetisyon, ang isang masusing pag-unawa sa kanilang kasalukuyang estado ang mahalagang panimulang punto.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In\u00a0boardrooms\u00a0and\u00a0factory floors alike, artificial intelligence has moved from futuristic promise to everyday reality. Companies are investing\u00a0heavily, tools are proliferating, and expectations are high. Yet for many manufacturers, the return on that investment\u00a0remains\u00a0frustratingly elusive.\u00a0 The pattern is now well documented.\u00a0According to McKinsey\u2019s 2025 Global Survey\u00a0On\u00a0the State of AI, 88 percent of organizations report regular AI use […]<\/p>\n","protected":false},"author":18,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[376,321,274,377,378,379],"class_list":["post-44631","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized","tag-aiadoptioninmanufacturing","tag-aimaturity","tag-aimri","tag-aireadinessassessment","tag-genaiinmanufacturing","tag-whyai-projectsfailinmanufacturing"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/tl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/44631","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incit.org\/tl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incit.org\/tl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/tl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/18"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/tl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=44631"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/incit.org\/tl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/44631\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":44634,"href":"https:\/\/incit.org\/tl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/44631\/revisions\/44634"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/tl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=44631"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/tl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=44631"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/tl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=44631"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}