AI -adoption er den afgørende udfordring for nutidens tech-fagfolk. Utallige projekter, bakket op af betydelige investeringer, stopper eller leverer ikke værdi. De almindelige skyldige er altid de samme: klodsede ældre systemer, komplekse tekniske integrationer eller en fragmenteret værktøjskæde.
Men hvad nu hvis den accepterede visdom er forkert? Hvad er sand, underliggende forhindring, der blinder så mange hold? Denne artikel besvarer dette spørgsmål ved hjælp af eksklusive data fra vores 2025 Berlin-undersøgelse af senior tech-fagfolk til at afsløre den sande flaskehals til vellykket AI-integration.
Vores eksklusive undersøgelse, der blev udført i Berlin i november 2025 med seniorteknikere, giver en klar dom om stoppet AI -adoption: Problemet er ikke teknologien. Dataene viser den største enkeltstående forhindring, citeret af 51% af ledere, er opnåelse af organisatorisk opbakning og uddannelse.
Dette „folkeproblem“ blev navngivet næsten dobbelt så ofte som tekniske blokkere som brugerdefineret ingeniørindsats (26%) og ældre systemer (14%). Mens de fleste samtaler fokuserer på hardware og software, afslører vores data, at den sande flaskehals er menneskelig.
Organisatorisk opbakning er processen med at tilpasse interessenter og teams til at støtte en ny teknologi eller strategisk retning, hvilket er afgørende for en vellykket implementering af AI.
Vores undersøgelse viste, at dette var den største udfordring for over halvdelen af tech-ledere (51%). Dette tal dværger bekymringerne for tekniske blokkere og fremhæver, at menneskecentrerede spørgsmål som frygt for forandring, manglende forståelse og utilstrækkelig træning er langt mere kritiske end systembegrænsninger.
EN 2023-rapport fra McKinsey & Company understreger ligeledes betydningen af organisatorisk forandringsstyring for en vellykket indførelse af teknologi. At overvinde disse menneskelige elementer er det første skridt mod en AI-integrationsstrategi for virksomheder.
Legacy-systemer er forældede platforme, der ofte opfattes som de vigtigste hindringer for modernisering. Undersøgelsesdata antyder imidlertid, at strategisk integration, ikke selve systemet, er kerneproblemet for AI. Modvirker udbredt tro, kun 14% af ledere rapporterede at være alvorligt blokeret af ældre systemer.
Disse data omformulerer problemet: det er ikke eksistensen af ældre systemer, men snarere manglen på en strategisk integrationsplan for at forbinde dem med moderne AI-løsninger. En trinvis, intelligent tilgang til strategisk AI modernisering kan omdanne disse opfattede vejspærringer til veje til innovation i modsætning til dyre udskiftninger i fuld skala.
Værktøjsfragmentering er en tilstand, hvor flere, frakoblede AI-værktøjer skaber ineffektivitet i arbejdsgangen, ofte som følge af mangel på overordnet strategisk vejledning snarere end iboende tekniske fejl. Vores undersøgelse afslørede, at 56% af tech-ledere ser dette som „moderat, men håndterbart.“
Dette tyder på, at selv om værktøjsfragmentering er upraktisk, ikke er kerneproblemet, men snarere et symptom på manglende centralisering og styring. En stærk AI-integrationsstrategi kan forene forskellige værktøjer og omdanne dem fra distraktioner til sammenhængende aktiver.
Nøgletips: Vores Berlin 2025-undersøgelsesdata viser utvetydigt, at vellykket AI -indførelse afhænger af at tackle menneskecentrerede udfordringer og strategisk fremsyn, ikke kun tekniske begrænsninger.
Ud over at identificere udfordringer belyser vores undersøgelsesdata også de præcise løsninger og strategisk support, som tech-ledere mest presserende har brug for for effektiv AI-integration. Disse indsigter giver en klar, datastøttet køreplan for at overvinde udfordringer med indførelse af AI og fremskynde din rejse fra „før“ (smertepunkter) til „efter“ (håndgribelige fordele).
En effektiv AI-integrationsstrategi er afgørende, fordi den giver en klar køreplan, tilpasser teknologi til forretningsmål og sikrer interessenternes opbakning, som valideret af teknologiledere, der anmoder om strategisk partnerskab.
#1 -behovet fra eksterne partnere, ifølge 43% af vores respondenter, er „En strategisk partner, der hjælper os med at definere vores fremtidssikrede tech-stack.“ Dette fremhæver et krav om strategisk vejledning i forhold til blot at sælge værktøjer. En AI-beredskabsvurdering er afgørende for at identificere specifikke brugssager, evaluere eksisterende infrastruktur og udvikle en omfattende køreplan, der sikrer, at AI-initiativer stemmer overens med bredere forretningsmæssige mål og etiske overvejelser, et centralt tema, der ofte diskuteres af MIT-teknologianmeldelse.
At få opbakning til AI involverer omfattende teamtræning og aktivering, håndtering af frygt, demonstrering af fordele og fremme en adoptionskultur, hvilket vores undersøgelse afslører som den mest efterspurgte support. Siden 51% af ledere nævnte organisatorisk opbakning og træning som deres største udfordring, det er ingen overraskelse, at 49% identificerede „Træning for vores interne teams“ som den #1 mest efterspurgte support.
Effektiv teamaktivering involverer teknisk opkvalificering og it adresserer ændringshåndtering, kommunikerer visionen og demonstrerer, hvordan AI-værktøjer kan øge, ikke erstatte, menneskelige evner. Programmer, der fokuserer på praktisk anvendelse og løbende støtte, er nøglen til at fremme en AI-klar kultur.
Vores trinvise moderniseringstilgang tackler systematisk teknisk gæld og integrerer AI i kernesystemer, hvilket sikrer en skalerbar og robust infrastruktur.
Til 14% Løsningen er ikke altid komplet udskiftning af ledere, der er alvorligt blokeret af ældre systemer. I stedet fokuserer en strategisk AI moderniseringstilgang på intelligent integration. Dette indebærer oprettelse af robuste API-lag, mikroservicearkitekturer og dataorkestreringsplatforme, der gør det muligt for AI at interagere med eksisterende systemer uden at forstyrre kritiske operationer.
Denne trinvis strategi sikrer minimal nedetid, mindsker risikoen og bygger en fremtidssikret teknisk stak, der kan udvikle sig med nye AI-teknologier.
For at validere vores resultater er det vigtigt at vide, hvem der svarede. Undersøgelsespublikummet består primært af Senior ingeniørledelse. Mens roller som Engineering Manager (31%) og Team Lead (12%) er godt repræsenteret, den største enkeltgruppe (42%) falder under „Andet.“
Denne kategori inkluderer en høj koncentration af titler på seniorniveau såsom CTO, chef for data, arkitekt og hovedingeniør, hvilket bekræfter, at disse indsigter kommer direkte fra strategiske beslutningstagere.
Nøgleudtag: Vores datadrevne indsigt bekræfter, at strategiske partnerskaber, omfattende teamaktivering og en gradvis moderniseringstilgang er afgørende for at gøre udfordringer med AI -adoption til håndgribelig succes.
Imaginary Clouds gennemprøvede tjenester er struktureret til at guide organisationer fra udfordringer med implementering af AI til vellykket, skalerbar integration. Vores tilgang, der kombinerer strategisk Produktomfang, AI-udvikling og modernisering af ældre versioner, adresserer direkte de smertepunkter, der er identificeret i vores eksklusive rapport.
Det første skridt er at etablere et solidt strategisk fundament med vores Omfangssession service. Denne fase svarer direkte på 34% af tech-ledere, der har brug for en „detaljeret plan og køreplan.“
Vi foretager en grundig analyse af dine forretningsmål, datainfrastruktur og eksisterende værktøjskæde for at definere klare mål, identificere AI-brugssager med stor effekt og skitsere en realistisk implementeringstidslinje.
Denne strategiske køreplan sikrer, at dine AI-initiativer stemmer overens med dine forretningsmål og mindsker risiciene ved ad hoc-implementeringer.
Dernæst tackler vi de tekniske forhindringer med vores Moderniseringstjeneste for ældre systemer. Dette er den direkte løsning for 14. % af ledere alvorligt blokeret af ældre systemer.
Vores strategi fokuserer på at integrere AI-komponenter trinvist i din eksisterende infrastruktur. Dette indebærer omhyggelig omlægning af teknisk gæld, opbygning af sikre og skalerbare datapipeliner og implementering af robust CI/CD-pipeline-integration til AI-modeller.
Denne trinvise udrulning minimerer forstyrrelser og giver hurtige gevinster, hvilket viser værdi tidligt.
Endelig adresserer vi #1 -udfordringen (51% - organisatorisk opbakning) ved at opbygge den rigtige løsning. Vores AI-udviklingstjenester Fokuser på at skabe brugercentrerede værktøjer, der integreres problemfrit i teamets eksisterende arbejdsgange.
Denne menneskecentrerede tilgang er nøglen til at løse „folkeproblemet“. I stedet for at tvinge teams til at anvende kompleks ny software, bygger vi intuitive løsninger, der øger deres evner. Dette demonstrerer værdi med det samme, omdanner modstand til entusiastisk adoption og sikrer den langsigtede succes for dine AI-investeringer.
Nøgletips: Ved at følge en struktureret sti, strategisk Scoping-session, faset modernisering og menneskecentreret AI-udvikling kan organisationer systematisk overvinde forhindringer for AI-adoption og opnå bæredygtig integration.
Indsigten fra vores Berlin 2025-undersøgelse giver en overbevisende omformulering af fortællingen om AI-adoption. I stedet for at sidde fast i opfattede tekniske begrænsninger, bør det reelle fokus for virksomheder, der søger at udnytte AI's magt, være på at fremme organisatorisk opbakning, strategisk planlægning og omfattende teamaktivering.
At adressere disse menneskelige og strategiske elementer direkte er den mest effektive måde at opbygge en fremtidssikret teknisk stack og opnå transformative resultater med AI.
Klar til at omdanne dine AI-ambitioner til virkelighed? Kontakt os og opdag vores AI-løsninger i dag.
En eksklusiv rapport fra Imaginary Cloud, der er baseret på Berlin-undersøgelsen fra 2025 blandt ledende teknologiledere, fandt, at den største hindring (50,8%) for indførelse af AI er at få organisatorisk opbakning og uddannelse. Dette blev citeret næsten dobbelt så ofte som tekniske blokkere som ældre systemer (14,3%) eller brugerdefineret ingeniørindsats (26,2%).
Legacy-systemer er forældede platforme, der ofte opfattes som de vigtigste blokeringer for modernisering; undersøgelsesdata viser dog, at kun 14,3% af tech-ledere er alvorligt blokeret af dem. Den virkelige udfordring ligger i manglen på en strategisk integrationsplan, ikke i selve systemerne.
AI-værktøjsfragmentering opstår, når flere, frakoblede AI-værktøjer skaber ineffektivitet i arbejdsgangen. Vores undersøgelse afslører, at 55,6% af lederne finder dette 'moderat, men håndterbart', hvilket tyder på, at det er et symptom på en manglende central strategi snarere end en kerneteknisk sygdom.
At få buy-in til AI involverer primært omfattende teamtræning og aktivering, håndtering af frygt, demonstrering af klare fordele og fremme af en adoptionskultur. Vores undersøgelse viser, at 'Træning for vores interne team' (49,2%) er #1 mest efterspurgte support.
En AI-integrationsstrategi er en omfattende plan, der tilpasser AI-initiativer til overordnede forretningsmål, adresserer tekniske og menneskelige udfordringer, og giver en klar køreplan for vellykket AI -adoption. Undersøgelsesdata viser, at 'En strategisk partner til at hjælpe os med at definere vores fremtidssikrede teknologistak' (42,9%) er #1 -behovet fra eksterne partnere.
.webp)
Alexandra Mendes er Senior Growth Specialist hos Imaginary Cloud med 3+ års erfaring med at skrive om softwareudvikling, AI og digital transformation. Efter at have gennemført et frontend-udviklingskursus fik Alexandra nogle praktiske kodningsevner og arbejder nu tæt sammen med tekniske teams. Alexandra brænder for, hvordan nye teknologier former erhvervslivet og samfundet, og hun nyder at omdanne komplekse emner til klart og nyttigt indhold for beslutningstagere.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
%20(1).webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
