Αποφεύγοντας την Κόπωση των Πιλότων του Gen AI: Ηγεσία με Σκοπό

Έχουμε δει αυτή την ιστορία trước: η διαruptive 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 ροών εργασιών (RPA). Σύντομα μετά, η υπολογιστική στο cloud πήρε τη σειρά της. Σήμερα, το γεννητικό AI (Gen AI) κατέχει τοスポτ – και οι οργανισμοί βουτάνε με το κεφάλι στο νερό σε πιλότους χωρίς σαφή πορεία προς τα εμπρός.

Το αποτέλεσμα; Μια αυξανόμενη κυματική κόπωση που μπορεί να ονομαστεί Κόπωση Πιλότων του Gen AI. Είναι η κατάσταση της εξάντλησης, της απογοήτευσης και της μειούμενης ροής που εγκαθίσταται όταν太 πολλές πρωτοβουλίες AI εκκινήθηκαν χωρίς δομή, σκοπό ή μετρήσιμους στόχους. Οι εταιρείες τρέχουν δεκάδες πιλότους ταυτόχρονα, συχνά με επικαλυπτόμενες προθέσεις αλλά χωρίς σαφή κριτήρια επιτυχίας. Κάνουν καταδίωξη του potensial σε διάφορα τμήματα, αλλά αντί να ξεκλειδώσουν την αποτελεσματικότητα ή το ROI, δημιουργούν σύγχυση, ανακλήσεις και σταμάτησαν καινοτομίες.

Ορίζοντας την Κόπωση των Πιλότων του Gen AI

Η κόπωση των πιλότων του Gen AI αντανακλά ένα ευρύτερο οργανωτικό πρόκλημα: άπειρες φιλοδοξίες χωρίς ορισμένη δομή. Οι ρίζες των αιτιών είναι οικείες σε όποιον έχει μαρτυρήσει τις προηγούμενες τεχνολογικές κυματικές.

• Áπειρες δυνατότητες: Το Gen AI μπορεί να εφαρμοστεί σε κάθε λειτουργία – μάρκετινγκ, λειτουργίες, HR, οικονομικά – που το καθιστά ελκυστικό να εκκινήσετε πολλές περιπτώσεις χρήσης 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 – μερικές φορές σε λιγότερο από μια ώρα.
• Λείπει ένα 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 υφιστάμενες συστήματα, δεδομένα, ή ροές εργασιών, προσθέτοντας χρόνο,复잡ότητα και απογοήτευση.
• Υψηλή ζήτηση πόρων: Οι πιλότοι συχνά απαιτούν σημαντικό χρόνο, χρήματα και ανθρώπινη επένδυση – ιδιαίτερα γύρω από την εκπαίδευση και τη διατήρηση καθαρών, χρηστικών συνόλων δεδομένων.

Σύντομα, η κόπωση του Gen AI προκύπτει όταν η πειραματική έρευνα ξεπερνά την στρατηγική.

Γιατί συνεχίζει να συμβαίνει αυτό;

Σε πολλές περιπτώσεις, είναι επειδή οι οργανισμοί παραλείπουν το θεμελιώδες έργο. Πριν από την ανάπτυξη οποιασδήποτε προηγμένης τεχνολογίας, πρέπει πρώτα να βελτιώσετε τις διαδικασίες που προσπαθείτε να βελτιώσετε. Στο Accruent, abbiamo δει ότι μόνο με την简ification των ροών εργασιών 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 συντονισμένο σύστημα, και η βελτίωση μπορεί να διπλασιαστεί. Αλλά χωρίς αυτή τη βάση, ακόμη και τα πιο εντυπωσιακά μοντέλα AI δεν θα προσφέρουν σημαντική αξία.

Ένα άλλο πιθανό λάκκο είναι η απουσία σαφών φραγμών. Οι πιλότοι του Gen AI δεν πρέπει να αντιμετωπίζονται ως άπειρες πειραματικές. 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 προχωρήσουν, να αλλάξουν ή να τερματίσουν έργα με βάση την αξιολόγηση με δεδομένα. Το μισό των ιδεών του Gen AI μπορεί τελικά να αποδειχθεί πιο κατάλληλο για άλλες τεχνολογίες όπως RPA ή εργαλεία χωρίς κώδικα – και αυτό είναι εντάξει. Ο στόχος δεν είναι να εφαρμόσετε AI για το sake της εφαρμογής AI, αλλά να λύσετε επιχειρηματικά προβλήματα αποτελεσματικά.

Μαθήματα από RPA και Μετάβαση στο Cloud

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

Μια σημαντική λήψη; Μη σkip την βάση. Έχουμε δει από πρώτο χέρι ότι οι οργανισμοί μπορούν να οδηγήσουν μέχρι και 50% κέρδη αποτελεσματικότητας μόνο με την βελτίωση των υφιστάμενων ροών εργασιών και τη βελτίωση της ποιότητας 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 μόνο τόσο καλά όσο τα δεδομένα που καταναλώνουν. Βρώμικα, παλιά, ή ασυνεπή δεδομένα θα οδηγήσουν σε κακά αποτελέσματα – ή χειρότερα, προκατειλημμένα και παραπλανητικά. Đó είναι pourquoi οι εταιρείες πρέπει να επενδύσουν σε robust πλαίσια διακυβέρνησης δεδομένων, μια άποψη που υποστηρίζεται από ειδικούς της βιομηχανίας και τονίζεται σε εκθέσεις από McKinsey.

Η Πειρασμός του “Εύκολου” AI

Ένα από τα διπλά σπαθιά 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 λιγότερο από μια μέρα – μερικές φορές ώρες ή ακόμη και λεπτά. Ενώ αυτή η προσβασιμότητα είναι ισχυρή, ανοίγει επίσης τις πύλες. Ξαφνικά, έχετε ομάδες σε διάφορα τμήματα που πειραματίζονται σε σιλό, με λίγη εποπτεία ή συντονισμό. Δεν είναι ασυνήθιστο να δείτε δεκάδες πρωτοβουλίες Gen AI να τρέχουν ταυτόχρονα, κάθε μια με διαφορετικούς ενδιαφερόμενους, συνόλα δεδομένων και ορισμούς επιτυχίας ή έλλειψης αυτής.

Αυτή η αποσυνδεδεμένη προσέγγιση οδηγεί σε κόπωση – όχι μόνο από πλευράς πόρων, αλλά και από την αυξανόμενη απογοήτευση της μη δόσης ορατών επιστροφών. Χωρίς κεντρική διακυβέρνηση και σαφή όραση, ακόμη και οι πιο υποσχόμενες περιπτώσεις χρήσης μπορούν να μείνουν κολλημένες σε ατελείωτους κύκλους επανάληψης, βελτίωσης και επανεξέτασης.

Σπάστε τον Κύκλο: Κτίστε με Πρόθεση

Ξεκινήστε με τη μεταχείριση του Gen AI σαν οποιαδήποτε άλλη επένδυση τεχνολογίας επιχείρησης – με βάση τη στρατηγική, τη διακυβέρνηση και τη βελτίωση της διαδικασίας. Εδώ είναι quelques αρχές που έχω βρει κρίσιμες:

1. Ξεκινήστε με το πρόβλημα, όχι με την τεχνολογία. Πολύ συχνά, οι οργανισμοί κυνηγούν περιπτώσεις χρήσης του Gen AI επειδή είναι ενδιαφέρουσες – όχι επειδή λύνουν ένα καθορισμένο επιχειρηματικό πρόβλημα. Ξεκινήστε με την ταυτοποίηση των σημείων τριβής ή ανεπάρκειας στις ροές εργασιών σας, και μετά ρωτήστε: είναι το Gen AI το καλύτερο εργαλείο για τη δουλειά;
2. Βελτιώστε πριν να καινοτομήσετε. Πριν από την εφαρμογή του AI σε μια κατεστραμμένη διαδικασία, διορθώστε τη διαδικασία. Η βελτίωση των λειτουργιών μπορεί να ξεκλειδώσει σημαντικά κέρδη από μόνη της – και κάνει πολύ πιο εύκολο να μετρήσετε την προσθετική επίδραση του AI. Όπως σημείωσε η εταιρεία Bain & Company σε μια πρόσφατη έκθεση, οι επιχειρήσεις που εστιάζουν στην ετοιμότητα των θεμελίων βλέπουν γρηγορότερα χρόνο για να πάρουν αξία από το Gen AI.
3. Επιβεβαιώστε τα δεδομένα σας. Βεβαιωθείτε ότι τα μοντέλα σας εκπαιδεύονται σε ακριβή, σχετικά και ηθικά πηγμένα δεδομένα. Η κακή ποιότητα των δεδομένων είναι ένας από τους κύριους λόγους που οι πιλότοι δεν μπορούν να κλιμακωθούν, σύμφωνα με Gartner.
4. Ορίστε τι “καλό” σημαίνει. Κάθε πιλότος πρέπει να έχει σαφή KPIs δεμένα σε επιχειρηματικούς στόχους. Εάν είναι η μείωση του χρόνου που διαρκεί σε руτίνες εργασίες ή η μείωση των λειτουργικών κοστών, η επιτυχία πρέπει να είναι μετρήσιμη – και οι πιλότοι πρέπει να έχουν πύλες για να συνεχίσουν, να αλλάξουν ή να τερματίσουν.
5. Κρατήστε ένα ευρύ εργαλείο. Το Gen AI δεν είναι η απάντηση σε κάθε πρόβλημα. Σε ορισμένες περιπτώσεις, η αυτοματοποίηση μέσω RPA, low-code apps, ή μηχανικής μάθησης μπορεί να είναι ταχύτερη, φθηνότερη, ή πιο βιώσιμη. Να είστε διατεθειμένοι να πείτε όχι στο AI αν το ROI δεν δικαιολογεί.

Κοιτάξτε μπροστά: Τι θα Βοηθήσει έναντι Τι Μπορεί να Βλάψει

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

Ωστόσο, υπάρχει λόγος για οπτιμισμός. 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 στα εργαλεία. Οι προόδους στις πλατφόρμες ολοκλήρωσης του AI και την ορχήστρα API κάνουν πιο εύκολη την τοποθέτηση του Gen AI σε υφιστάμενες τεχνολογικές στοίβες. Τα προ-εκπαιδευμένα μοντέλα από παρόχους όπως η OpenAI, Meta και Mistral μειώνουν το φορτίο στις εσωτερικές ομάδες. Και τα πλαίσια γύρω από την ηθική και την υπεύθυνη AI, όπως αυτά που υποστηρίζονται από το Ινστιτούτο AI Now, βοηθούν στη μείωση της αμφιβολίας και του κινδύνου. Ίσως το πιο σημαντικό, βλέπουμε μια αύξηση στη δια-λειτουργική γνώση του AI – μια αυξανόμενη κατανόηση μεταξύ επιχειρηματικών και τεχνικών ηγετών για το τι μπορεί (και τι δεν μπορεί) να κάνει το AI.

Τελική Σκέψη: Είναι για Σκοπό, 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 εάν καθοδηγείται από στρατηγική, υποστηρίζεται από καθαρά δεδομένα και μετράται από αποτελέσματα.

Χωρίς αυτά τα άγκυρα, είναι απλά μια άλλη τεχνολογική μόδα που προορίζεται να εξαντλήσει τις ομάδες σας και να απογοητεύσει το διοικητικό σας συμβούλιο. Εάν θέλετε να αποφύγετε την κόπωση των πιλότων του Gen AI, μην ξεκινήσετε με την τεχνολογία. Ξεκινήστε με einen σκοπό. Και κτίστε από εκεί.