Ηγέτες σκέψης
Μετακίνηση από τη σύγχυση του AI στη σιγουριά του AI: Οχτώ ερωτήσεις που κάθε εκτελεστικός πρέπει να κάνει για το AI
Τι αν ο λόγος για τον οποίο οι επενδύσεις σας στο AI δεν αποδίδουν δεν έχει να κάνει με την τεχνολογία;
Μια ευρέως αναφερόμενη μελέτη του MIT διαπίστωσε ότι το 95% των проектών γεννητικού AI αποτυγχάνει να επιτύχει σημαντική απόδοση επενδύσεων. Αν είστε εκτελεστικός και παρακολουθείτε την οργάνωση σας να πειραματίζεται με εργαλεία AI σε διάφορα τμήματα και τμήματα, έχετε νιώσει αυτή τη διαφορά μεταξύ δραστηριότητας και αποτελεσμάτων από πρώτο χέρι.
Τα συμπτώματα είναι οικεία. Οι υπάλληλοι πειραματίζονται, αλλά δεν υπάρχει καθορισμένος ιδιοκτήτης για τα αποτελέσματα. Και ενώ οι πιλότοι επιτύχουν σε απομόνωση, δεν κλιμακώνονται ποτέ σε όλη την οργάνωση. Είναι επίσης δύσκολο να μοιράζονται τι λειτουργεί, επειδή κάθε ομάδα εφαρμόζει το AI με διαφορετικό τρόπο. Εν τω μεταξύ, οι κίνδυνοι συμμόρφωσης και ασφάλειας συσσωρεύονται ήσυχα στο παρασκήνιο. Ακόμη και η μέτρηση είναι δύσκολο, επειδή, αν και οι προβλέψεις απόδοσης επενδύσεων φαίνονται εντυπωσιακές στις διαφάνεις, κανείς δεν παρακολουθεί αν υλοποιούνται.
Η πρόκληση δεν είναι η έλλειψη καινοτομίας ή ενδιαφέροντος. Οι υπάλληλοι πειραματίζονται με εργαλεία AI, ανακαλύπτουν βελτιώσεις της παραγωγικότητας και μοιράζονται επιτυχίες. Το πρόβλημα είναι ότι χωρίς στρατηγική ηγεσία από την κορυφή, αυτές οι προσπάθειες σπάνια συνδυάζονται σε κλιμακωτές, αξιοδημιουργικές πρωτοβουλίες που επηρεάζουν την επιχείρηση.
Το πρόβλημα του χιονόφλουδου σκοτώνει ήσυχα την απόδοση επενδύσεων του AI σας.
Όταν η υιοθέτηση του AI συμβαίνει οργανικά από την βάση προς τα πάνω χωρίς στρατηγική εποπτεία, οι οργανώσεις αντιμετωπίζουν περιορισμούς. Οι ατομικοί συνεισφέροντες και οι ομάδες μπορεί να βιώσουν κέρδη παραγωγικότητας, όπως η γραφή email γρηγορότερα, η δημιουργία κωδικών τμημάτων πιο αποτελεσματικά ή η ανάλυση δεδομένων πιο γρήγορα. Αυτές οι βελτιώσεις είναι πολύτιμες στο ατομικό επίπεδο, αλλά η μετάφρασή τους σε μετρήσιμη οργανωτική αξία απαιτεί μια συντονισμένη προσέγγιση.
Το θεμελιώδες ζήτημα είναι το πρόβλημα του χιονόφλουδου. Χωρίς τυποποιημένες μεθοδολογίες και κοινές πλαισιά, κάθε έργο AI μέσα σε μια οργάνωση εφαρμόζεται διαφορετικά. Κάθε εφαρμογή γίνεται ένα μοναδικό χιονόφλουδο, καθιστώντας σχεδόν αδύνατο να κλιμακωθούν επιτυχημένα πειράματα, να μοιραστούν αποτελέσματα αποτελεσματικά και να ενσωματωθούν ικανότητες AI σε όλη την επιχείρηση.
Επίσης, όταν η πειραματική διαδικασία συμβαίνει χωρίς στρατηγική καθοδήγηση, οι ομάδες μπορεί να προκαταλήψουν να χρησιμοποιούν ένα ή quelques γνωστά εργαλεία AI, ανεξάρτητα από την εφαρμογή τους. Το εργαλείο που βοήθησε στη γραφή ενός marketing email μπορεί να γίνει το σφυρί για κάθε πείνα, ακόμη και όταν purpose-κτισμένα λύσεις παρέχουν καλύτερα αποτελέσματα για εξειδικευμένες εφαρμογές όπως η ανάλυση νομικών εγγράφων, η προβλέψη χρηματοοικονομικών ή η τεχνική τεκμηρίωση.
Επιπλέον, αν η πειραματική διαδικασία συμβαίνει με μη εξουσιοδοτημένα εργαλεία, αυτό μπορεί να εισαγάγει κινδύνους συμμόρφωσης και ασφάλειας που οι οργανώσεις ανακαλύπτουν αργότερα. Στο πνεύμα της παραγωγικότητας, οι υπάλληλοι μπορεί να εκθέσουν ευαίσθητα δεδομένα πελατών σε δημόσιους μοντέλους AI, να παραβιάσουν κανονισμούς ή να δημιουργήσουν προκλήσεις πνευματικής ιδιοκτησίας.
Οι εκτελεστικοί δεν χρειάζεται να γίνουν μηχανικοί AI, αλλά πρέπει να κάνουν πιο ενδιαφέρουσες ερωτήσεις.
Οι εκτελεστικοί δεν χρειάζεται να είναι εμπειρογνώμονες στο AI ή ακόμη και να κατανοούν πώς λειτουργεί για να οδηγήσουν τις οργανώσεις τους αποτελεσματικά. Τι είναι κρίσιμο είναι να ξέρουν ποιες ερωτήσεις να κάνουν και ποιες αποφάσεις να λάβουν. Η κατασκευή ηγετικής ικανότητας στο AI είναι λιγότερο για την κατανόηση της αρχιτεκτονικής και περισσότερο για την ανάπτυξη της στρατηγικής直覺 για να διακρίνει σημαντικές πληροφορίες από άσχετες δεδομένα.
Οι ηγέτες πρέπει να απευθυνθούν σε οχτώ κρίσιμες ερωτήσεις που θα διαμορφώσουν την πορεία του AI της οργάνωσής τους.
- Ποιος είναι ο ιδιοκτήτης της δημιουργίας αξίας του AI και είναι υπεύθυνος για τα αποτελέσματα; Χωρίς ένα ονομασμένο ιδιοκτήτη, τίποτα δεν μετράται και κανείς δεν είναι υπεύθυνος όταν τα αποτελέσματα δεν υλοποιούνται.
- Ποια συγκεκριμένα στοιχήματα AI kinh doanh κάνουμε στα επόμενα 12 έως 24 μήνες; Οι οργανώσεις πρέπει να αποφασίσουν αν θα επιδιώξουν eine смесь προσεγγίσεων, όπως κέρδη αποδοτικότητας, νέες ικανότητες προϊόντων, ενισχυμένες εμπειρίες πελατών, ή να εστιάσουν τους πόρους σε μια seule στρατηγική κατεύθυνση. Αυτή η απόφαση καθορίζει την κατανομή πόρων και τα μετρικά επιτυχίας.
- Έχουμε τη μετρητική πειθαρχία για να επικυρώσουμε αν η προβλεπόμενη απόδοση επενδύσεων γίνεται πραγματική απόδοση επενδύσεων; Οι περισσότερες οργανώσεις excelling στο προβλέψιμο, αλλά λίγες παρακολουθούν αυστηρά.
- Είμαστε διατεθειμένοι να επενδύσουμε στην οργανωτική μεταμόρφωση που απαιτεί το AI; Αυτό περιλαμβάνει綜合적인 προγράμματα εκπαίδευσης, πλαισιά συμμόρφωσης και πρωτοβουλίες διαχείρισης αλλαγών. Οι τεχνολογικές επενδύσεις μόνο δεν θα αποφέρουν αποτελέσματα.
- Ποια εσωτερικές ικανότητες χρειαζόμαστε για να κλείσουμε το χάσμα της ηγετικής ικανότητας; Συμβουλευτικά συμβούλια, προγράμματα εκπαίδευσης και εξωτερικές συνεργασίες μπορούν να βοηθήσουν τους εκτελεστικούς να αναπτύξουν μοτίβα αναγνώρισης για αποτελεσματική εκτέλεση του AI.
- Πώς ισορροπούμε τη γρήγορη πειραματική διαδικασία με την оперατιβική πειθαρχία; Οι κύκλοι ανάπτυξης του AI είναι γρηγορότεροι και πιο αβέβαιοι από το παραδοσιακό λογισμικό, απαιτώντας μια διαφορετική προσέγγιση για τη διαχείριση χαρτοφυλακίου και την ανεκτικότητα κινδύνου.
- Πώς θα χρησιμοποιήσουμε το AI με ασφάλεια, ηθικά και εντός αποδεκτών ορίων κινδύνου; Οι οργανώσεις χρειάζονται πλαισιά για την αξιολόγηση της προκατάληψης, της ιδιωτικής ζωής, της διαφάνειας και της ευθύνης πριν από αυτά τα ζητήματα εξετάζονται.
- Ποια θεμελιώδη τεχνολογικές επενδύσεις υποστηρίζουν την στρατηγική μας; Η υποδομή cloud, οι πλάτες δεδομένων, η ανάπτυξη μοντέλων και η αρχιτεκτονική ενσωμάτωσης είναι αποφάσεις του διοικητικού συμβουλίου, όχι μόνο αποφάσεις IT.
Η εργασία με αυτές τις ερωτήσεις ενισχύει την ηγετική直覺 και την αναγνώριση μοτίβων. Οι ηγέτες αναπτύσσουν ένα κοινό νοητικό μοντέλο της καλής εκτέλεσης του AI, τους επιτρέποντας να αναγνωρίσουν αδύναμες πρωτοβουλίες νωρίς και να υποστηρίξουν υποσχόμενες.
Τρεις ικανότητες που δημιουργούν νικηφόρες οργανώσεις
Μόλις οι ηγέτες καθορίσουν στρατηγική σαφήνεια, μπορούν να εστιάσουν σε τρεις διασυνδεμένες ικανότητες που διακρίνουν τις επιτυχημένες οργανώσεις υιοθέτησης του AI από την πλειοψηφία που πασχίζει.
Μάθετε να αναγνωρίζετε αδύναμες επιχειρηματικές περιπτώσεις νωρίς. Κόκκινα σημαία περιλαμβάνουν ασαφής ιδιοκτησία, ασαφείς προβλέψεις απόδοσης επενδύσεων, έλλειψη σύνδεσης με τις βασικές διαδικασίες και ροές εργασίας και η ηγεσία με τεχνολογία αντί για επιχειρηματικά αποτελέσματα. Αν μια πρόταση αρχίζει με ποιο μοντέλο AI να χρησιμοποιηθεί αντί για ποιο επιχειρηματικό πρόβλημα να λυθεί, πηγαίνει στην λάθος κατεύθυνση. Ο φόβος να χάσετε δεν πρέπει να οδηγήσει τις πρωτοβουλίες του AI. Κάθε έργο χρειάζεται μια αμυντική περίπτωση που να артикуλιрует συγκεκριμένα μηχανισμούς δημιουργίας αξίας.
Θεραπεύστε την εφαρμογή του AI ως μια οργανωτική πρόκληση μεταμόρφωσης, όχι ως μια τεχνολογική ανάπτυξη. Η ανάπτυξη εργαλείων AI χωρίς συστηματική ενδυνάμωση αποδίδει περιθωριακά κέρδη παραγωγικότητας. Οι νικηφόρες οργανώσεις επενδύουν στη σκληρή δουλειά που οι περισσότερες εταιρείες αποφεύγουν:綜合ικά προγράμματα εκπαίδευσης που χτίζουν γλωσσική ικανότητα του AI, πρωτοβουλίες διαχείρισης αλλαγών που αντιμετωπίζουν την διαταραχή της ροής εργασίας και βοηθούν τις ομάδες να προσαρμοστούν, πλαισιά συμμόρφωσης που ενεργοποιούν την καινοτομία και τυποποιημένες μεθοδολογίες που αποτρέπουν το πρόβλημα του χιονόφλουδου ενώ επιτρέπουν την ευελιξία.
Η εκπαίδευση και η συμμόρφωση δημιουργούν οργανωτική πειθαρχία που επιταχύνει τη δημιουργία αξίας. Όταν οι άνθρωποι κατανοούν τις ικανότητες και τα όρια των εργαλείων AI, όταν υπάρχουν σαφείς διαδικασίες για την πρόταση, την αξιολόγηση και την κλιμάκωση πρωτοβουλιών, οι καλές ιδέες κινούνται γρηγορότερα και οι κακές ιδέες φιλτράρονται νωρίτερα.
Θεσπίστε σαφή ιδιοκτησία και δικαιώματα λήψης αποφάσεων πριν από την επένδυση πόρων. Οι οργανώσεις πρέπει να ορίσουν δικαιώματα λήψης αποφάσεων πριν από την επένδυση χρόνου και πόρων. Ποιος αποφασίζει ποια έργα χρηματοδοτούνται; Ποιος είναι υπεύθυνος για την ενσωμάτωση εργασιών σε διάφορα τμήματα; Ποιος είναι υπεύθυνος όταν τα αποτελέσματα δεν υλοποιούνται;
Οι δομές συμμόρφωσης πρέπει να καθοριστούν από την αρχή, αλλά να σχεδιαστούν με σκέψη. Ο στόχος είναι να ενεργοποιήσει την καινοτομία με ασφάλεια χωρίς να την περιορίσει. Μια προσέγγιση με βάση τον κίνδυνο βοηθά στην επίτευξη αυτής της ισορροπίας. Οι υλοποιήσεις χαμηλού κινδύνου και οι περιπτώσεις χρήσης, όπως η χρήση του AI για εσωτερική εικασία, η δημιουργία πρώτων προτύπων μη ευαίσθητου περιεχομένου ή η αυτοματοποίηση της κανονικής ανάλυσης δεδομένων, απαιτούν λιγότερο αυστηρή συμμόρφωση. Οι υλοποιήσεις υψηλού κινδύνου που χειρίζονται ευαίσθητες πληροφορίες, λαμβάνουν σημαντικές αποφάσεις που επηρεάζουν τους πελάτες ή τους υπαλλήλους ή λειτουργούν σε ρυθμιζόμενους τομείς χρειάζονται ισχυρότερα φράγματα όπως η ανθρώπινη εποπτεία, τα αρχεία ελέγχου και οι μηχανισμοί επικύρωσης.
Από τη σύγχυση στην σιγουριά του AI μέσω της ηγεσίας
Η απόδοση επενδύσεων του AI δεν είναι ένα τεχνολογικό ζήτημα αλλά ένα ηγετικό ζήτημα. Οι οργανώσεις που πασχίζουν να καταγράψουν την αξία του AI δεν χρησιμοποιούν κατώτερη τεχνολογία ή λιγότερο ικανά τμήματα. Δεν έχουν καθορίσει τη στρατηγική σαφήνεια, την οργανωτική πειθαρχία και τις δομές συμμόρφωσης για να κλιμακώσουν τα πειράματα σε ικανότητες.
Οι πραγματικοί διαφοροποιητές για την επιτυχημένη υιοθέτηση του AI είναι η ηγετική εποπτεία και η λειτουργική πειθαρχία, όχι η τεχνική εμπειρογνωσία. Οι ηγέτες που μπορούν να κάνουν τις σωστές ερωτήσεις, να καθορίσουν την ιδιοκτησία, να επενδύσουν στην οργανωτική μεταμόρφωση και να δημιουργήσουν πλαισιά συμμόρφωσης με βάση τον κίνδυνο θα οδηγήσουν τις οργανώσεις τους από τη σύγχυση στην σιγουριά.
Με τη σωστή στρατηγική κατεύθυνση από την κορυφή, η καινοτομία από την βάση μπορεί να ανθίσει εντός φραγμών, τα πειράματα μπορούν να κλιμακωθούν σε ικανότητες επιχείρησης και το AI μπορεί να μεταφερθεί από τη σύγχυση και τη σκόρπια δραστηριότητα σε einen οδηγό ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος και επιχειρηματικής αξίας.
