Αποφεύγοντας την Κόπωση Πιλότου του Gen AI: Ηγεσία με Σκοπό

Έχουμε δει αυτή την ιστορία trước: μια διαταρακτική τεχνολογία καταλαμβάνει την φαντασία των ηγετών των επιχειρήσεων σε όλους τους κλάδους, υποσχόμενη μετασχηματισμό σε κλίμακα. στις αρχές της δεκαετίας του 2010, ήταν η αυτοματοποίηση των ρομποτικών διαδικασιών (RPA). Σύντομα μετά, η υπολογιστική στο cloud πήρε την σειρά της. Σήμερα, το γεννητικό AI (Gen AI) κατέχει τοスポτ – και οι οργανισμοί βουτούν με το κεφάλι τους σε πιλότους χωρίς σαφή μονοπάτι προς τα εμπρός.

Το αποτέλεσμα; Μια αυξανόμενη κυματική κόπωση που μπορεί να ονομαστεί Κόπωση Πιλότου του Gen AI. Είναι η κατάσταση της εξάντλησης, της απογοήτευσης και της μειούμενης ροής που εγκαθίσταται όταν слишком πολλές πρωτοβουλίες AI εκκινήθηκαν χωρίς δομή, σκοπό ή μετρήσιμους στόχους. Οι εταιρείες τρέχουν δεκάδες πιλότους ταυτόχρονα, συχνά με επικαλυπτόμενο σκοπό αλλά χωρίς σαφή κριτήρια επιτυχίας. Καταδιώκουν το δυναμικό σε όλα τα τμήματα, αλλά αντί να αποκτήσουν αποτελεσματικότητα ή ROI, δημιουργούν σύγχυση, ανακλαστικότητα και στασιμότητα της καινοτομίας.

Ορισμός της Κόπωσης Πιλότου του Gen AI

Η κόπωση πιλότου του Gen AI αντανακλά ένα ευρύτερο οργανωτικό πρόβλημα: άπειρη φιλοδοξία χωρίς ορισμένη δομή. Οι ρίζες των αιτιών είναι οικείες σε όσους έχουν μαρτυρήσει προηγούμενες τεχνολογικές κυμάνσεις:

• Άπειρες δυνατότητες: Το Gen AI μπορεί να εφαρμοστεί σε κάθε λειτουργία – μάρκετινγκ, λειτουργίες, HR, οικονομικά – που το καθιστά ελκυστικό να εκκινήσετε πολλαπλά use cases χωρίς σαφή σύνορα.
• Εύκολη ανάπτυξη: Εργαλεία όπως τα μοντέλα GPT της OpenAI και το Gemini της Google επιτρέπουν στις ομάδες να εκκινήσουν πιλότους γρήγορα χωρίς εξάρτηση από μηχανική – đôiες φορές σε χρόνο λίγων ωρών.
• Λείπει σχέδιο διατήρησης: Το Gen AI απαιτεί καλή ποιότητα δεδομένων για να είναι αποτελεσματικό. Σε πολλές περιπτώσεις, τα δεδομένα μπορούν να γίνουν παλιά χωρίς την εφαρμογή μιας διαδικασίας για να διασφαλίσουν ότι τα δεδομένα παραμένουν σωστά και τρέχοντα.
• Κακή μετρησιμότητα: Σε αντίθεση με τις παραδοσιακές αναπτύξεις IT, είναι δύσκολο να καθορίσετε πότε ένα εργαλείο Gen AI είναι “αρκετά καλό” για να μεταφερθεί από πιλότο σε παραγωγή. Το ROI είναι συχνά αμφίβολο ή καθυστερημένο.
• Εμπόδια ολοκλήρωσης: Πολλές οργανώσεις αγωνίζονται να συνδέσουν εργαλεία Gen AI με υπάρχοντα συστήματα, δεδομένα ή ροές εργασίας, προσθέτοντας χρόνο, πολυπλοκότητα και απογοήτευση.
• Υψηλή ζήτηση πόρων: Οι πιλότοι συχνά απαιτούν σημαντικό χρόνο, χρήματα και ανθρώπινη επένδυση – ειδικά γύρω από την εκπαίδευση και τη διατήρηση καθαρών, χρηστικών συνόλων δεδομένων.

Συντομότερα, η κόπωση του Gen AI προκύπτει όταν η πειραματική διεργασία ξεπερνά την στρατηγική.

Γιατί συνεχίζει να συμβαίνει αυτό;

Σε πολλές περιπτώσεις, είναι επειδή οι οργανισμοί παραλείπουν το θεμελιώδες έργο. Πριν από την ανάπτυξη οποιουδήποτε προηγμένου τεχ, πρέπει πρώτα να βελτιώσετε τις διαδικασίες που προσπαθείτε να βελτιώσετε. Στην Accruent, έχουμε δει ότι μόνο με την简ποίηση των ροών εργασίας και την διασφάλιση της ποιότητας των δεδομένων, οι εταιρείες μπορούν να οδηγήσουν μέχρι και 50% κέρδη αποτελεσματικότητας πριν από την εισαγωγή του AI. Το Gen AI σε ένα καλά ρυθμισμένο σύστημα, η βελτίωση μπορεί να διπλασιαστεί. Αλλά χωρίς αυτή τη βάση, ακόμη και τα πιο εντυπωσιακά μοντέλα AI δεν θα παραδώσουν σημαντική αξία.

Ένα άλλο λάκκο είναι η απουσία σαφών φραγμών. Οι πιλότοι του Gen AI δεν πρέπει να αντιμετωπίζονται ως άπειρες πειραματικές διεργασίες. Η επιτυχία πρέπει να μετράται σε καθορισμένα αποτελέσματα – χρόνος που εξοικονομείται, κόστος που μειώνεται ή ικανότητες που επεκτείνονται. Πρέπει να υπάρχουν πύλες στη θέση τους για να προχωρήσετε, να αλλάξετε ή να τερματίσετε έργα με βάση την αξιολόγηση με δεδομένα. Το μισό από όλες τις ιδέες του Gen AI μπορεί τελικά να αποδειχθεί ότι είναι πιο κατάλληλο για άλλες τεχνολογίες όπως RPA ή εργαλεία no-code – και αυτό είναι εντάξει. Ο στόχος δεν είναι να εφαρμόσετε AI για το sake της εφαρμογής AI, αλλά να λύσετε επιχειρηματικά προβλήματα αποτελεσματικά.

Μάθημα από RPA και Cloud Migration

Αυτό δεν είναι η πρώτη φορά που οι οργανισμοί έχουν συρρικνωθεί από την τεχνολογική ενθουσιασμό. Η RPA υποσχέθηκε να εξαφανίσει τις επαναλαμβανόμενες εργασίες. Η μετανάστευση στο cloud υποσχέθηκε ευελιξία και κλίμακα. Και τα δύο παρέδωσαν – τελικά – αλλά μόνο για εκείνους που applied дисципλινα στην ανάπτυξη.

Μια μεγάλη λήψη; Μην παραλείψετε τη βάση. Έχουμε δει από πρώτο χέρι ότι οι οργανισμοί μπορούν να οδηγήσουν μέχρι και 50% κέρδη αποτελεσματικότητας μόνο με την简ποίηση των υπάρχοντων ροών εργασίας και τη βελτίωση της υγιεινής των δεδομένων πριν από την εισαγωγή του AI. Όταν το AI εφαρμόζεται σε ένα βελτιωμένο σύστημα, τα κέρδη μπορούν να διπλασιαστούν. Αλλά όταν το AI εφαρμόζεται σε μια κατεστραμμένη διαδικασία, η επίδραση είναι αμελητέα.

Το ίδιο ισχύει και για τα δεδομένα. Τα μοντέλα του Gen AI είναι τόσο καλά όσο και τα δεδομένα που καταναλώνουν. Βρώμικα, παλιά, ή ασυνεπή δεδομένα θα οδηγήσουν σε κακά αποτελέσματα – ή χειρότερα, σε προκατειλημμένα και παραπλανητικά. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι εταιρείες πρέπει να επενδύσουν σε ρομποτικά πλαίσια διακυβέρνησης δεδομένων, μια άποψη που υποστηρίζεται από ειδικούς του κλάδου και τονίζεται σε αναφορές από McKinsey.

Η Πειρασμός του “Εύκολου” AI

Ένα από τα δίκοπα ξίφη του γεννητικού AI είναι η χαμηλή είσοδος. Με προκατασκευασμένα μοντέλα και φιλικά προς τον χρήστη διεπαφές, οποιοςδήποτε σε μια οργάνωση μπορεί να εκκινήσει einen πιλότο σε χρόνο λίγων ημερών – đôiες φορές ωρών ή ακόμη και λεπτών. Ενώ αυτή η προσβασιμότητα είναι ισχυρή, ανοίγει επίσης τις πύλες. Ξαφνικά, έχετε ομάδες σε όλα τα τμήματα που πειραματίζονται σε σιλό, με λίγη επιτήρηση ή συντονισμό. Δεν είναι ασυνήθιστο να δείτε δεκάδες πρωτοβουλίες του Gen AI να τρέχουν ταυτόχρονα, κάθε μια με διαφορετικούς μετόχους, συνόλα δεδομένων και ορισμούς επιτυχίας ή έλλειψης αυτής.

Αυτή η αποσπάθμενη προσέγγιση οδηγεί σε κόπωση – όχι μόνο από πλευράς πόρων, αλλά και από την αυξανόμενη απογοήτευση του να μην βλέπετε ουσιαστικά οφέλη. Χωρίς κεντρική διακυβέρνηση και σαφή όραση, ακόμη και οι πιο υποσχόμενες περιπτώσεις χρήσης μπορούν να μείνουν κολλημένες σε ατελείωτες βρόχους επανάληψης, βελτίωσης και επανεξέτασης.

Σπάστε τον Κύκλο: Κτίστε με Πρόθεση

Ξεκινήστε με την αντιμετώπιση του Gen AI σαν οποιαδήποτε άλλη επένδυση τεχνολογίας επιχείρησης – εδραιωμένη σε στρατηγική, διακυβέρνηση και βελτίωση διαδικασίας. Εδώ είναι quelques αρχές που έχω βρει κρίσιμες:

1. Ξεκινήστε με το πρόβλημα, όχι με την τεχ. Πολύ συχνά, οι οργανισμοί καταδιώκουν περιπτώσεις χρήσης του Gen AI επειδή είναι ενθουσιαστικές – όχι επειδή λύνουν ένα καθορισμένο επιχειρηματικό πρόβλημα. Ξεκινήστε με την ταυτοποίηση σημείων τριβής ή αναποτελεσματικότητας στις ροές εργασίας σας, και μετά ρωτήστε: είναι το Gen AI το καλύτερο εργαλείο για την δουλειά;
2. Βελτιώστε πριν καινοτομήσετε. Πριν από την εφαρμογή του AI σε μια κατεστραμμένη διαδικασία, διορθώστε τη διαδικασία. Η βελτίωση των λειτουργιών μπορεί να ξεκλειδώσει σημαντικά κέρδη με το δικό της – και κάνει πολύ πιο εύκολο να μετρήσετε την προσθετική επίδραση του AI. Όπως σημείωσε η Bain & Company σε μια πρόσφατη αναφορά, οι επιχειρήσεις που εστιάζουν στην θεμελιώδη ετοιμότητα βλέπουν ταχύτερο χρόνο αξίας από το Gen AI.
3. Επιβεβαιώστε τα δεδομένα σας. Βεβαιωθείτε ότι τα μοντέλα σας εκπαιδεύονται σε ακριβή, σχετικά και ηθικά πηγαία δεδομένα. Κακή ποιότητα δεδομένων είναι ένας από τους κορυφαίους λόγους που οι πιλότοι αποτυγχάνουν να κλιμακωθούν, σύμφωνα με Gartner.
4. Ορίστε τι “καλό” σημαίνει. Κάθε πιλότος πρέπει να έχει σαφείς KPIs που συνδέονται με επιχειρηματικούς στόχους. Αν είναι η μείωση του χρόνου που διαρκεί στις руτίνες εργασίες ή η μείωση των λειτουργικών κοστών, η επιτυχία πρέπει να είναι μετρήσιμη – και οι πιλότοι πρέπει να έχουν πύλες απόφασης για να συνεχίσουν, να αλλάξουν ή να λήξουν.
5. Κρατήστε ένα ευρύ εργαλείο. Το Gen AI δεν είναι η απάντηση σε κάθε πρόβλημα. Σε ορισμένες περιπτώσεις, η αυτοματοποίηση μέσω RPA, εργαλείων low-code ή μηχανικής μάθησης μπορεί να είναι ταχύτερη, φθηνότερη ή πιο βιώσιμη. Να είστε πρόεδροι να πείτε όχι στο AI αν το ROI δεν είναι καλό.

Κοιτάζοντας μπροστά: Τι θα Βοηθήσει έναντι Τι Μπορεί να Βλάψει

Τα επόμενα χρόνια, η κόπωση πιλότου μπορεί να χειροτερέψει πριν να βελτιωθεί. Ο ρυθμός της καινοτομίας αυξάνεται μόνο, ειδικά με τις αναδυόμενες τεχνολογίες όπως το Agentic AI. Η πίεση για “να κάνετε κάτι με AI” είναι τεράστια – και χωρίς τις σωστές φραγμούς, οι οργανισμοί κινδυνεύουν να παραβληθούν από τον όγκο των δυνατοτήτων.

Ωστόσο, υπάρχει λόγος για οπτιμισμό. Οι πρακτικές ανάπτυξης ωριμάζουν. Οι ομάδες αρχίζουν να αντιμετωπίζουν το Gen AI με την ίδια αυστηρότητα που εφαρμόζουν στα παραδοσιακά έργα λογισμικού. Βλέπουμε επίσης βελτιώσεις στο εργαλείο. Οι προόδους στις πλατφόρμες ολοκλήρωσης του AI και την ορχήστρα API κάνουν πιο εύκολο να τοποθετήσετε το Gen AI σε υπάρχοντα τεχνολογικά στοιχεία. Τα προ-εκπαιδευμένα μοντέλα από παρόχους όπως η OpenAI, η Meta και η Mistral μειώνουν το βάρος στις εσωτερικές ομάδες. Και τα πλαίσια γύρω από την ηθική και την υπεύθυνη AI, όπως αυτά που υποστηρίζονται από το AI Now Institute, βοηθούν να μειώσουν την αμφιβολία και τον κίνδυνο. Ίσως το πιο σημαντικό, βλέπουμε μια αύξηση στη δια-λειτουργική γνώση AI – μια αυξανόμενη κατανόηση μεταξύ επιχειρηματικών και τεχνικών ηγετών για το τι μπορεί (και δεν μπορεί) να κάνει το AI.

Τελική Σκέψη: Είναι για Πρόθεση, Όχι για Πιλότους

Στο τέλος της ημέρας, η επιτυχία του AI έρχεται xuống στην πρόθεση. Το γεννητικό AI έχει το δυναμικό να οδηγήσει τεράστια κέρδη αποτελεσματικότητας, να ξεκλειδώσει νέες ικανότητες και να μετασχηματίσει βιομηχανίες – αλλά μόνο αν καθοδηγείται από στρατηγική, υποστηρίζεται από καθαρά δεδομένα και μετράται από αποτελέσματα.

Χωρίς αυτές τις άγκυρες, είναι απλά μια άλλη τεχνολογική μόδα που προορίζεται να εξαντλήσει τις ομάδες σας και να απογοητεύσει το διοικητικό σας συμβούλιο.

Αν θέλετε να αποφύγετε την κόπωση πιλότου του Gen AI, μην ξεκινήσετε με την τεχνολογία. Ξεκινήστε με μια πρόθεση. Και κτίστε από εκεί.