Toimijan opas AI: n tuottavuuden parantamiseen

Toimijoiden kannalta tekoälybuumi on luonut yhden keskeisen haasteen. Huolimatta merkittävistä AI-omaksumen sijoituksista, monet toimijat eivät vieläkään näe merkittävää tuottavuuden parantumista tuloskirjan ulkopuolella.

Todellisuudessa, vaikka maailmanlaajuinen kulutus tekoälyyn on odotettavissa kasvavan 632 miljardiin dollariin vuoteen 2028 mennessä, MIT- analyysi osoitti, että vain noin 5 prosenttia yritysten tekoälykokeiluista tuottaa mitattavia taloudellisia tuottoja, ja suurin osa niistä tuottaa vain vähän tai ei ollenkaan tuottoja. Tämä aukko on luonut kasvavan paineen toimijoille muuttaa dollareita vaikuttavuudeksi, usein johtaa resurssien haaskaukseen epäonnistuneissa kokeiluissa tai hätäisiin sijoituksiin ratkaisuihin, jotka näyttävät lupaavalta paperilla, mutta epäonnistuvat käytännössä.

Todellisuus on, että menestys tekoälyajanalla ei määritellä yksinomaan uuden teknologian uutuudella tai monimutkaisuudella, vaan siitä, kuinka tarkkaavaisia tiimit voivat olla ymmärtäessään perusrakenteellisia haasteitaan ja valitessaan teknologiaa, joka tarjoaa todellista arvoa. Ei ole hopealuotia oikean onnistumiseen, mutta joitakin seikkoja voidaan ottaa huomioon, jotta tiimisi pääsee liikkeelle oikeaan suuntaan.

Vältä kiireen verot

Yksi tärkeä este tekoälytuotolle on antaa pelon jäämisen taakse ohjata päätöksentekoa. Kun tämä mielentila vaikuttaa strategiaan, organisaatiot voivat maksaa kiireen verot, palamalla arvokasta aikaa, energiaa ja resursseja pyrkimyksessä pysyä mukana viimeisimmän trendin kanssa.

Sisäiset ja ulkoiset voimat voivat laukaista tämän paineen. Kun johtajuus näkee kilpailijan esittelevän uuden tekoälyominaisuuden, nopea laskeutuminen vertailuansaan seuraa, ja mikä alkaa haluna pysyä relevanttina, muuttuu nopeasti reaktiiviseksi vastaukseksi.

Sijoitukset, jotka tehdään tästä lähtökohdasta, epäonnistuvat monista syistä, mutta yksi yleisimmistä syistä on riittämätön valmius. Vaikka kilpailija tarjoaa samanlaista tuotetta tai palvelua, organisaation dataperusta tai operatiivinen kypsäys saattavat olla riittämättömät tukemaan samaa teknologiaa, muuttaen strategisen liikkeen riskialttiiksi.

Tämän vuoksi päivittäin operatiivisissa tehtävissä mukana olevat johtajat ja johtajat ovat usein parhaiten asemissa tiedustelemaan teknologiaa koskevia päätöksiä. Kun näyttävästi välttämätön teknologia tulee markkinoille, nämä tiimit tulisi tehtäväksi arvioida, onko selvä ongelma, jonka se voi ratkaista, ja onko organisaatio todella valmis tukemaan sitä. Koska he ymmärtävät, missä kitkaa on, missä aikaa menetetään, ja missä teknologia voisi vaikuttaa, he voivat auttaa tekoälypäätöksiä perustamaan operatiiviseen todellisuuteen eikä uutuuden metsästykseen.

Suorita polkupyörän tarkastus

Toinen yleinen teknologiahankintavirhe on ylitankkaus. Tämä eroaa kiireen verosta, koska se tapahtuu sen jälkeen, kun on todettu, että todellinen tarve on olemassa, ja olet operatiivisesti valmis ostamaan tekoälyratkaisun. Tässä vaiheessa kysymys ei ole enää “tarvitseeko meillä jotain”, vaan “mitä me todella tarvitsemme”?

Tämä ongelma on erityisen yleinen perinteisissä aloissa, kuten logistiikassa, joka on mennyt nollasta kuuteen teknologisen mahdollisuuksien kanssa viime vuosina. Siellä, missä haasteemme oli aiemmin modernien monimutkaisuuksien ratkaiseminen vanhentuneilla järjestelmillä ja prosesseilla, nykyään valitsemme äärettömältä teknologisen toiveiden listalta, jota tarjoavat kolmannen osapuolen toimittajat tai sisäinen kehitys.

“Polkupyörän tarkastus” voi auttaa ennen hankintapäätöksen tekemistä. Se haastaa päätöksentekijöitä vastaamaan yksinkertaiseen kysymykseen: Tarvitseeko meillä Ferrari vai polkupyörä? Ambitiomme teknologiatiimit rakastavat suuria unelmia, ja kolmannen osapuolen toimittajat yleensä tarjoavat parhaimman ratkaisunsa jo alkuun. Molemmat ovat kelvollisia, mutta sijoittaminen Ferrari-luokan hevosiin ei ole järkevää, kun polkupyörä riittää sinne, minne haluat mennä.

Tarkasta mittareilla

Yksi tapa tehdä tämä päätös on ymmärtää ongelma, jonka yrität ratkaista, kolmen mittarin tasolla: Ensimmäinen, Toissijainen ja Kolmas. Arvioidessaan kaikkia kolmea yhdessä, selviää, missä kitkaa on, minkälainen optimaalinen suorituskyky näyttää kussakin kerroksessa, ja paljonko sijoitusta vaaditaan kuilun sulkemiseen.

Kolmannet mittarit edustavat perusrakenteellisia toimintatapoja. Merkittävät tehokkuusparannukset usein asuvat tässä kerroksessa, ja polkupyörän tasoiset ratkaisut, jotka mahdollistavat parannukset, kuten puhtaan datan kaappaamisen ja tehokkaamman suorittamisen, voivat tehdä suuren vaikutuksen suhteellisen pienellä sijoituksella.

Toissijaiset mittarit heijastavat todellisia suorituskyvyn ajureita – ajattele asiakas muunnoskertoimia ja muita vipuja, joita tiimit voivat vaikuttaa lisäämällä tuottavuutta. Ratkaisemalla tehokkuusparannukset täällä yleensä vaaditaan jotain monimutkaisempaa kuin polkupyörä, mutta vähemmän monimutkaisempaa kuin Ferrari, kuten sofistikoitunut automaatio, joka voi käsitellä suurempia tietoja.

Ensimmäiset mittarit ovat suuria kiviä, kuten liikevaihto. Tässä kerroksessa Ferrari-luokan ratkaisut yleensä ilmestyvät. Se on yleensä korkean hintaisia teknologiaa, joka lupailee merkittävää vaikutusta liikevaihtoon. Vaikka se on tutkittava, on kriittistä muistaa, että ellei toissijaisia ja kolmansia haasteita ratkaista ensin, nämä ratkaisut voivat jäädyttää heidän todellisen tuottavuuspotentiaalinsa.

Pienemmät, kohdennetut sijoitukset alempien tasoilla ovat usein paras paikka aloittaa, koska ne yleensä tarjoavat nopeita tuloksia. Ne myös tarjoavat mahdollisuuksia oppia, mitä toimii, samalla kun tarjoavat askelittaisia voittoja, jotka kerryttävät ajan myötä, lopulta auttaen rakentamaan samaa tai suurempaa kokonaisvaikutusta kuin suuremmat sijoitukset, paljon vähemmän riskillä.

Yhdessä polkupyörän tarkastus ja tämä kolmitasoinen mittarikehys auttavat organisaatioita vähentämään riskiä oikean kokoisen ratkaisujen valinnalla todellisiin ongelmiin. Asia ei ole välttää edistynyttä tekoälyä, vaan aloittaa pienestä ratkaisemalla vaikuttavimmat ongelmat vähimmän tarvittavalla sijoituksella ja skaalautumalla siitä eteenpäin.

Ole strateginen startup-kumppaneiden kanssa

Viimeaikainen virtaus tekoälyyn liittyvään venture-rahastoon on tulvannut markkinoita uusilla startup-yrityksillä. Nämä disruptorit tulevat pöytään esittelyjä lupaavilla tuloksilla, jotka ovat tarpeeksi vakuuttavia, jopa kokeneille hankintatiimeille.

Varo kuitenkin: sekä tuotteet että niiden taustalla olevat ihmiset ovat usein todistamattomia. Varhaisen omaksumisen riski sisältää mahdollisuuden, että voit rakentaa tuotetta heidän kanssaan. Vaikka se voi tarjota ylöspäin, se tulisi olla tietoinen valinta – koska kun yrität siirtää neulaa ongelmilla, jolla on todellisia taloudellisia vaikutuksia, arvokkaiden resurssien käyttäminen toimittajan viimeisimman päivityksen hienosäätöön voi aiheuttaa tarpeettomia päänsärkyjä.

Kun toimittaja on integroitu, suurin osa lopputuloksesta on ulkopuolisen valvonnan ulottumattomissa. Heidän tiensä, asiakastukea koskeva skaalautuvuus, hinnoitteludynamiikka ja kyky ylläpitää suorituskykyä kasvun aikana ovat kaikki muutoksen alaisia. Nämä muutokset voivat muotoilla yhteistyön pitkän aikavälin arvoa tavalla, joka ei ole täysin näkyvissä alussa.

Tämän epävarmuuden navigointi vaatii etukäteen kärsivällisyyttä ja tarkkuutta. Ottaa aikaa vahvistaa ratkaisu kokeen kautta, ymmärtää sopimussitoumukset ennen syvempää integrointia ja puhua suoraan olemassa olevien käyttäjien kanssa auttaa tiimejä valitsemaan toimittajia, jotka ovat asemassa tarjoamaan arvoa yhteistyön elinkaaren aikana.

Tekoälyn tuottavuus

Koko nämä seikat vahvistavat todellisuuden, että vahvan harkinnan harjoittaminen on ensimmäinen ja kriittisin tekijä tekoälytuotteen tuottamisessa. Kun tiimit keskittyvät todellisen kitkan tunnistamiseen, tulokset paranevat, koska tehokkuusparannukset poistetaan ja aika uudelleenohjataan arvokkaampiin tehtäviin. Se on todellinen tuottavuus, ja se ansaitaan kautta kurinalaisuuden, selkeyden ja pragmaattisen päätöksenteon, joka hyödyttää tulosta ajan myötä.