Jak integrovat umělou inteligenci do podniku, když jeho zaměstnanci postrádají dovednosti

Podle nedávného průzkumu Deloitte investuje 57 % amerických malých podniků do umělé inteligence, což je nárůst oproti 36 % v roce 2023. Navzdory tomuto trendu se malé podniky často setkávají s významnou překážkou v podobě necvičených zaměstnanců, kteří nejsou vybaveni k zvládnutí této nové technologie.

S menším počtem zaměstnanců a méně zdroji na jejich výcvik, jsou malé podniky ve velké nevýhodě oproti svým větším a lépe vybaveným rivalům. Naštěstí existují způsoby, jak tyto společnosti mohou úspěšně integrovat umělou inteligenci do svých operací, i když jejich zaměstnanci postrádají požadované znalosti.

Proces implementace umělé inteligence

Jak mohou podniky integrovat umělou inteligenci, když jejich zaměstnanci nejsou připraveni? Obvykle se obracejí na externího partnera nebo budují odbornost uvnitř společnosti.

Pro podniky, které se rozhodnou zvýšit kvalifikaci sami, existují dvě cesty. První, kterou jsme často viděli, je najímání plnohodnotného lídra s tituly jako „VP of AI“ nebo „Chief AI Officer“, nebo konzultantských firem specializujících se na strategii umělé inteligence. Druhá (a často méně využívaná) metoda je školení a zvýšení kvalifikace stávajících zaměstnanců. Školení uvnitř společnosti může být časově náročné a vyžaduje, aby zaměstnanci zvládli složitou novou technologii vedle svých stávajících povinností.

Bez ohledu na to, zda společnost spolupracuje s interním zaměstnancem nebo externím partnerem, ideální postup implementace je podobný. Začíná analýzou denních operací a pracovních postupů společnosti, aby identifikoval oblasti, kde lze integrovat umělou inteligenci. U každého postupu expert hodnotí kvalitu dat a vyhodnocuje ji krok za krokem. Na základě shromážděných informací je třeba přehodnotit pracovní postupy, aby se zjistilo, kde umělá inteligence dává smysl v současných postupech nebo kde lze současné postupy reinventovat s umělou inteligencí jako základem.

Bez ohledu na to, kde podnik začíná, otevřená mysl je kritickým faktorem. Podnik nemusí znát všechny detaily o technologii, aby mohl začít. Budování základny pro zaměstnance vyžaduje pochopení současného stavu, dopadů efektivity nebo vytváření hodnoty, které podnik chce dosáhnout, a kde může umělá inteligence rozumně ovlivnit proces. Dobrá struktura pro počáteční vzdělávání spočívá v ukázání zaměstnancům schopností umělé inteligence a poté nových postupů, dat, z nichž činí rozhodnutí, a zda může úspěšně činit rozhodnutí sama nebo potřebuje zapojení člověka. Jakýkoli podnik může mít funkční znalost umělé inteligence, pokud je vysvětlena takto jednoduše.

Nejčastější výzvy

Přestože adopce umělé inteligence má řadu výzev, existují dvě, které jsou zvláště časté. První je situace, kdy vedení podniku tlačí na urychlení procesu implementace umělé inteligence. Vzhledem k tomu, že mnoho podniků nyní využívá umělou inteligenci, lídři se často bojí, že pokud se okamžitě nezapojí, zůstanou pozadu.

V tváři tohoto tlaku je důležité, aby odborníci zůstali vyvážení a varovali vedení před možnými pastmi. Pokud podnik spěchá s implementací umělé inteligence bez prozkoumání postupu, výsledkem bude pravděpodobně selhání, což povede nejen ke ztrátě času a peněz, ale také k potenciální újmě jeho operacím.

Druhá výzva spočívá v datech. Dobrou zprávou je, že pokud existují data, i když nejsou dobré kvality, podniky mohou často vytvořit cestu k jejich přípravě pro umělou inteligenci. Mohou vyplnit mezery a vytvořit robustní rámec pro kvalitu dat. Přestože tento proces vyžaduje čas a trpělivost, je nezbytný pro budování úspěšného systému umělé inteligence. Pokud podnik buduje umělou inteligenci na základě špatných dat, výsledky budou pravděpodobně vadné a týmy ztratí důvěru v proces.

Výzva spočívající v datech se stává obtížnou pouze tehdy, pokud data neexistují. Pokud podnik chce, aby agent umělé inteligence činil předpovědi, ale neexistují žádná data, na nichž by se mohly zakládat, pak by potřeboval externí zdroje dat nebo syntetická data, aby mohl vyplnit mezery. Pokud takové zdroje nejsou k dispozici, pak jsou tyto odpovědnosti nejlépe ponechány lidem.

Jak přistupovat k nejméně připraveným podnikům

Když je podnik zvláště neškolný v oblasti umělé inteligence, odborníci by měli své vysvětlení udržet jednoduchá a neměli by jít příliš hluboko do technologické díry. Měli by začít s základními definicemi běžných termínů, jako je agent, kontext a MCP. Definováním těchto slov jasným jazykem mohou odborníci pomoci podnikům pochopit umělou inteligenci bez toho, aby byli příliš techničtí.

Školení začíná shora dolů. Často jsme slyšeli, jak výkonní ředitelé odmítají pochopit, jak umělá inteligence skutečně funguje, s odůvodněním, že je to buď příliš technické, nebo příliš nízké pro to, aby je potřebovali pochopit. Nicméně to často vede k nesouladným očekáváním s dopadem, který může umělá inteligence skutečně mít, stejně jako k nesouladům v jejích omezeních. Umělá inteligence zavádí zcela novou úroveň technologické autonomie do podniků. Nezajímalo by vás pochopit pozadí a přístup nových zaměstnanců, kteří vstupují do vašeho podniku?

Pochopení umělé inteligence také umožňuje lídrům a zaměstnancům identifikovat vzorce použití v jednotlivých odděleních společnosti. Umělá inteligence využívá data napříč mnoha odděleními, a proto odborníci často mluví s nimi. Jsou schopni najít spojení, jako je „Toto je místo, kde tok práce jednoho oddělení souvisí s tokem práce jiného oddělení, a toto je, jak jejich postupy jsou podobné. Musíme vytvořit pouze jednu řešení, která vyřeší problémy obou oddělení.“

Podniky si tyto korelace často nevšimnou, dokud nezačnou proces implementace umělé inteligence. Jakmile tento proces začne, začínají vidět všechny podobnosti mezi operacemi svých oddělení. Kromě optimalizace toku práce podniku tak umělá inteligence otevírá konverzaci o větší spolupráci uvnitř společnosti.

Jak se mohou zaměstnanci stát odborníky

Mnozí zaměstnanci čekají, až jim jejich organizace řekne, jak myslet na umělou inteligenci. Nicméně, když se jedná o technologii, která způsobuje obrovskou kulturní změnu, zaměstnanci mají odpovědnost zůstat informováni. Zdroje, jako jsou novinky o umělé inteligenci, jsou k dispozici, aby rozložily těžko pochopitelné koncepty a udržely čtenáře v obraze o všech nejnovějších vývojích.

Tato změna myšlení je základním faktorem pro rozhodnutí, kdo bude v této nové éře prosperovat. Tito zaměstnanci nepodstupují umělou inteligenci s obavou „Toto mě nahradí“ nebo „Toto mi znemožní práci“. Místo toho se ptají sami sebe, „Jak mohu tuto technologii využít k urychlení hodnoty, kterou poskytují, a otevřít nové obzory pro sebe?“

Proaktivní a otevřená mysl vůči umělé inteligenci nakonec bude mít pozitivní dopad na zaměstnance i jejich podniky. Zaměstnanci, kteří zůstanou informováni a udržují pozitivní postoj, mohou se stát lídry a zastánci umělé inteligence ve svých rolích. A když jejich společnosti rozhodnou o implementaci umělé inteligence, jsou to ti, kteří vedou přechod.

Další kroky

I když podnik úspěšně integroval umělou inteligenci do svých operací, to není konec příběhu. Podniky by měly pravidelně monitorovat své programy, aby zajistily, že fungují hladce a poskytují přesné výsledky a dopad, kterého si přejí.

S neustálým vývojem umělé inteligence by podniky měly také určit, jak začlenit nejnovější pokroky do svých programů. Pouze tím, že zůstanou neustále informováni, mohou podniky zůstat před kursem a stát se skutečnými lídry v oblasti umělé inteligence.