V závodě s umělou inteligencí, strategie předchází rychlosti

Umělá inteligence je pro téměř každého obchodního lídra v současnosti nejvyšší prioritou – a není divu. Má potenciál učinit náš život lehčím, jak osobně, tak profesionálně. Ale přeměna tohoto potenciálu v reálný dopad není automatická.

Podle recentní studie od Qlik, zatímco 94% společností zvyšuje výdaje na produkty a služby podporující připravenost dat pro umělou inteligenci, pouze 21% plně integrovalo umělou inteligenci do svých operací. Z těch, které integrovaly umělou inteligenci, výzkum MIT zjistil, že 95% pilotních projektů generativní umělé inteligence uvnitř společností selhává.

Mezera zde odhaluje společnou výzvu: zatímco nadšení pro umělou inteligenci je zde, realizace pokulhává bez skutečných cílů. Mnohé organizace se závodí adoptovat umělou inteligenci, aniž by nejdříve definovaly, co znamená úspěch, sladily týmy s cíli nebo připravily lidi na to, jak se jejich práce změní.

Umělá inteligence se stává novou iniciativou, ale ne strategickým aktivem. Navzdory vysokým výdajům pouze 25% organizací hlásí jasnou návratnost investic do svých iniciativ umělé inteligence a 75% stále čeká na výsledek, podle Boston Consulting Group.

In order to změnit tuto trajektorii, společnosti potřebují změnit svůj přístup. To znamená začít s jasnými cíli, nikoli s kódem. Úspěch s umělou inteligencí nepřichází z technologie samotné, ale z toho, že klademe lepší otázky a investujeme do toho, co je kolem technologie.

Začínáme s problémem, ne s nástrojem

Je snadné se nechat unést nadšením z příslibu umělé inteligence. Lídrové chtějí ukázat, že přijímají inovace, ale příliš často začínají s nástrojem místo s problémem. Týmy, které vidí největší dopad, začínají s bolestivými body. Kde jsou lidé uvězněni? Proč nejsou efektivní?

Uvnitř většiny společností není výzvou to, že lidé nepracují dostatečně tvrdě; je to to, že jsou pohřbeni v nízko-hodnotné práci. Manuální aktualizace. Duplikované projekty napříč nespojenými nástroji. Neukončené schůzky, aby zůstali v souladu. Hledání nejnovější verze plánu. V dnešním prostředí menších týmů a užších zdrojů tyto neefektivnosti nejsou pouze frustrující, ale i udržitelné.

Podle výzkumníků z MIT, znalostní pracovníci tráví téměř 50% svého času hledáním informací, přepínáním mezi nástroji nebo duplikací práce. Tyto neefektivnosti zpomalují týmy, vytvářejí nejistotu a spotřebují více času, který by mohl být věnován strategickému myšlení.

To je místo, kde může umělá inteligence zářit: ne tím, že nahradí lidi, ale tím, že sníží režii, která brání lidem v tom, aby dělali svou nejlepší práci. Vidím týmy, které používají umělou inteligenci nejen k tomu, aby šly rychleji, ale i k tomu, aby pracovaly chytřeji, odstraňováním opakujících se úkolů, aby se mohli soustředit na spolupráci s vysokou hodnotou. Nejúspěšnější nasazení začínají jasným pochopením toho, co je rozbité, a jak může umělá inteligence odemknout lidi, ne jen procesy.

Rozbití sil zdi se sdílenou inteligencí

Jedním z největších důvodů, proč se úsilí umělé inteligence zastaví, je to, že jsou považovány za departmentální experimenty. Tým produktů může testovat jeden nástroj, marketing jiný a vedení něco jiného zcela bez souladu s cíli, nástroji nebo zásadami. Navíc, front-line týmy nemusí rozumět, proč je umělá inteligence zavedena, nebo jak podporuje jejich práci. To je recept na fragmentovanou adopci a nekonzistentní výsledky.

Společnosti, které vidím s největším tahem, přistupují k tomu jinak. Léčí umělou inteligenci jako horizontální schopnost, ne jako vertikální iniciativu. Například McKinsey zjistil, že společnosti, které vidí vysoké návraty z umělé inteligence, jsou téměř třikrát více pravděpodobné, že budou mít podnikové koordinaci ve své strategii umělé inteligence.

To znamená budování sdíleného porozumění napříč týmy, sladění zúčastněných stran brzy a začlenění umělé inteligence do pracovních postupů, ne jen vrstvení na vrchol. Mezioborová spolupráce je klíčová. Ve skutečnosti recentní zpráva McKinsey zjistila, že organizace s vysokými návraty z umělé inteligence jsou výrazně více pravděpodobné, že budou mít centrální správu a podnikové viditelnosti do toho, jak je umělá inteligence používána.

Není to jen o tom, které nástroje si vyberete; je to o tom, jak navrhujete systémy, které fungují společně. To zahrnuje mít sjednocený pohled na to, kde je umělá inteligence nasazena, jasná data potrubí, která pohání přehledy napříč funkcemi, sdílené definice úspěchu a konzistentní školení a zaškolení pro týmy.

Když společnosti investují do tohoto druhu koordinace, umělá inteligence se nestává pouze zjednodušením úkolů, ale i násobičem napříč organizací.

Od individuální efektivity k systémové změně

Kdykoli dochází k velkému posunu v tom, jak svět funguje, lidé jsou právem skeptičtí. Většina lidí nechtěla být první na letadle, ale dnes nastupujeme do letadel bez druhého myšlenky. Když se internet stal populárním, byly tam hlasy, které pochybovaly, že to vydrží. Historie nás učí, že každá velká transformace – od letecké dopravy po web – čelila odporu, než se stala nepostradatelnou.

Umělá inteligence je na podobném inflexním bodě, protože adopce není jako nasazení softwarové aktualizace. Změní to, jak lidé pracují, a ve mnoha případech, jak myslí o svých rolích a jak poskytují hodnotu pro své organizace. To je důvod, proč úspěšná adopce je taková, jako je řízení změn, jako je funkčnost.

Odpor často pramení ne z skepticismu vůči technologii, ale z nedostatku kontextu. Když umělá inteligence přijde bez vysvětlení, lidé mají platné otázky: Bude mě nahradit? Jak vím, že je to přesné? Za co jsem zodpovědný teď? Jak mu mohu důvěřovat?

Ve skutečnosti třetina amerických pracovníků uvádí, že se cítí zahlcená vzestupem umělé inteligence na pracovišti. Aby se tato nejistota překonala, lídři musí investovat do transparentnosti a školení, ne jednou, ale neustále. To zahrnuje vysvětlení účelu nástrojů umělé inteligence v kontextu cílů týmu, objasnění, kdy se spoléhat na umělou inteligenci a kdy na lidský úsudek, vytvoření zpětných smyček pro úpravu, jak je umělá inteligence používána v praxi, a umožnění manažerům koučovat a podporovat své týmy při změně.

Nejlepší společnosti pohlížejí na manažery nejen jako na vedoucí týmu, ale i jako na překladatele a budovatele důvěry, kteří pomáhají svým lidem navigovat nové způsoby práce a cítit se při tom sebevědomě. Důvěra je konečným klíčem; když lidé rozumějí “proč” za umělou inteligencí, jsou mnohem více ochotni experimentovat, adoptovat a pomáhat tvarovat její evoluci.

Nejen měníme nástroje, měníme způsob, jakým pracujeme

Společnosti, které budou prosperovat v éře umělé inteligence, jsou ty, které vytvářejí holistické strategie, navržené k amplifikaci lidské originality, ne k jejímu nahrazení

Tohoto posunu nese enormní potenciál, ale i skutečnou odpovědnost. Když je to provedeno dobře, umělá inteligence není o automatizaci všeho. Je to o amplifikaci toho, co lidé dělají nejlépe: úsudek, kreativita a spolupráce, zatímco odstranění tření, které brání lidem v tom, aby dělali svou nejlepší práci, a zvýšení individuálního dopadu uvnitř organizace.

Aby se tento potenciál realizoval, společnosti musí jít za hranice nadšení a vytvořit strategii. To znamená začít s pravými problémy, sladit týmy napříč funkcemi a investovat do lidské stránky transformace. Stejně důležité je, aby společnosti investovaly do prostředí, která podporují učení a experimentování spolu s kontinuálním zlepšováním, aby se vyvíjely, jak se umělá inteligence vyvíjí kolem nás. Když lidé cítí, že jsou vybaveni k testování, adaptaci a iteraci, adopce umělé inteligence se nestává jednou nasazením, ale živým systémem, který se stává chytřejším s časem.

Společnosti, které to udělají, nebudou pouze držet krok s umělou inteligencí, ale budou budovat systémy a kultury, které jsou připraveny prosperovat s ní.