Navigace při nasazení AI: Jak se vyhnout pastem a zajistit úspěch

Cesta k AI není sprint, ale maraton, a firmy potřebují tempovat podle toho. Ty, které běží, než se naučí chodit, budou pokulhávat a přidají se k hřbitovu firem, které se pokusily jít příliš rychle k nějakému druhu cíli AI. Pravda je, že není žádný cíl. Není žádné místo, kam by firma mohla přijít a říct, že AI byla dostatečně dobyta. Podle McKinsey byl rok 2023 rokem průlomu AI, kdy kolem 79 % zaměstnanců uvedlo, že měli некоторou zkušenost s AI. Nicméně, průlomové technologie nesledují lineární cestu vývoje; spíše kolísají, stoupají a klesají, až se stanou součástí firemního prostředí. Většina firem chápe, že AI je maraton a ne sprint, a to je třeba mít na paměti.

Vezměme například Hype Cycle od Gartneru. Každá nová technologie, která se objeví, prochází stejnými fázemi na hype cyklu, s velmi málo výjimkami. Tyto fáze jsou následující: Inovační spouštěč; Peak of Inflated Expectations; Trough of Disillusionment; Slope of Enlightenment a Plateau of Productivity. V roce 2023 Gartner umístil Generative AI pevně do druhé fáze: Peak of Inflated Expectations. To je okamžik, kdy jsou hladiny hype kolem technologie na svém vrcholu, a zatímco některé firmy jsou schopny využít ji brzy a vzlétnout dopředu, většina bude zápasit s Trough of Disillusionment a možná ani nedosáhne Plateau of Productivity.

To vše znamená, že firmy potřebují být opatrné, když jde o nasazení AI. Zatímco počáteční půvab technologie a jejích schopností může být lákavý, stále se nachází ve fázi hledání svého místa a jeho limity jsou stále testovány. To neznamená, že firmy by se měly AI vyhnout, ale měly by uznat důležitost nastavení udržitelného tempa, stanovení jasných cílů a pečlivého plánování své cesty. Vedoucí týmy a zaměstnanci potřebují být plně zapojeni do myšlenky, kvalita a integrita dat potřebují být zajištěny – a to je teprve začátek.

Zahájením malých kroků a stanovením dosažitelných milníků mohou firmy využít AI způsobem, který je měřitelný a udržitelný, zajistí, že se pohybují s technologií místo toho, aby skákali dopředu. Zde jsou některé z nejčastějších pastí, které vidíme v roce 2024:

Past 1: Vedení AI

Je fakt: bez souhlasu vedení budou iniciativy AI selhat. Zatímco zaměstnanci mohou objevit generativní AI nástroje pro sebe a začlenit je do svých denních rutin, to firmám způsobuje problémy kolem ochrany dat, bezpečnosti a souladu. Nasazení AI, v jakékoli kapacitě, potřebuje pocházet z vrcholu, a nedostatek zájmu o AI z vrcholu může být stejně nebezpečný jako příliš rychlé nasazení.

Vezměme například zdravotní pojištění v USA. V recentním průzkumu od ActiveOps bylo zjištěno, že 70 % vedoucích operací věří, že vrcholoví manažeři nejsou intéressovaní o investice do AI, což vytváří podstatnou bariéru pro inovace. Zatímco oni mohou vidět výhody, s téměř 8 z 10 souhlasícími s tím, že AI by mohlo pomoci výrazně zlepšit provozní výkon, nedostatek podpory z vrcholu je prokazující se jako frustrující bariéra pro pokrok.

Kde je AI používána, organizační souhlas a podpora vedení jsou nezbytné. Čisté komunikační kanály mezi vedením a týmy AI projektů by měly být stanoveny. Pravidelné aktualizace, transparentní zprávy o pokroku a diskuse o výzvách a příležitostech pomohou udržet vedení zapojené a informované. Když jsou vedoucí dobře seznámeni s AI cestou a jejími milníky, jsou více pravděpodobně poskytovatngoing podporu nezbytnou k navigaci přes složitosti a neočekávané problémy.

Past 2: Kvalita a integrita dat

Používání špatné kvality dat s AI je jako nalít naftu do benzinového motoru. Získáte špatný výkon, rozbité součástky a drahý účet na opravu. AI systémy spoléhají na obrovské množství dat, aby se učily, přizpůsobovaly a dělaly přesné předpovědi. Pokud jsou data, která jsou krmena do těchto systémů, vadná, neúplná, špatně klasifikovaná nebo zkreslená, výsledky budou nevyhnutelně nepřesné. To nejenom podkopává účinnost AI řešení, ale může také vést k významným zpomalením a nedůvěře v AI schopnosti.

Naše výzkum ukazuje, že 90 % vedoucích operací říká, že je potřeba příliš mnoho úsilí, aby se extrahovaly poznatky z jejich provozních dat – příliš mnoho z nich je izolováno a fragmentováno napříč několika systémy, a je plné nesrovnalostí. To je další past, se kterou firmy čelí, když zvažují AI – jejich data prostě nejsou připravena.

Aby se tomu zabránilo a zlepšila data hygiena, firmy musí investovat do robustních rámců pro správu dat. To zahrnuje stanovení jasných standardů pro data, zajištění toho, aby data byla konzistentně čistá a validovaná, a implementaci systémů pro neustálé monitorování kvality dat. Tím, že vytvoří jediný zdroj pravdy, organizace mohou zvýšit spolehlivost a dostupnost svých dat, což bude mít navíc bonus, že usnadní cestu pro AI.

Past 3: AI gramotnost

AI je nástroj, a nástroje jsou pouze efektivní, když jsou používány správnými rukama. Úspěch AI iniciativ závisí nejen na technologiích, ale také na lidech, kteří je používají, a ti lidé jsou v krátkém počtu. Podle Salesforce, téměř dvě třetiny (60 %) IT odborníků identifikovaly nedostatek AI dovedností jako svou největší bariéru pro nasazení AI. To zní, jako by firmy prostě nebyly připraveny na AI, a potřebovaly by začít řešit tuto mezeru v dovednostech než začnou investovat do AI technologií.

To nemusí nutně znamenat, že firmy budou muset jít na náborový závod. Školicí programy mohou být zavedeny, aby zvýšily stávající pracovní sílu, zajistily, aby měly schopnosti používat AI účinně. Budování tohoto druhu AI gramotnosti uvnitř organizace zahrnuje vytvoření prostředí, kde je podporováno kontinuální učení – workshopy, online kurzy a praktické projekty mohou pomoci demystifikovat AI a učinit ji více přístupnou pro zaměstnance na všech úrovních, což položí základy pro rychlejší nasazení a více hmatatelných výhod.

Co dál?

Úspěšné nasazení AI vyžaduje více než jen investice do technologií; vyžaduje dobře tempované, strategické přístup, který zajišťuje souhlas zaměstnanců a podporu vedení. Také vyžaduje, aby firmy byly sebevědomé a vědomy si toho, že technologie má limity – zatímco zájem o AI je rostoucí a nasazení je na rekordní úrovni, je velká šance, že AI bublina praskne, než se koriguje a stane se stabilním, spolehlivým nástrojem, který firmy potřebují. Připomeňme si, že jsme nyní na Peak of Inflated Expectations, a Trough of Disillusionment ještě needs to be weathered. Firmy, které chtějí investovat do AI, mohou se připravit na nadcházející bouři, připravit své zaměstnance, stanovit AI použití politik a zajistit, aby jejich data byla čistá, dobře organizovaná a správně klasifikovaná a integrovaná napříč jejich firmou.