Syklin katkaiseminen: Kuinka organisaatiot voivat ohittaa tuhon lietsomisen ja tuottaa menestystä

Tekoäly (AI) esitettiin teoreettisesti 1950-luvulla, ja se on tasoittanut tietä yrityksille parempien mahdollisuuksien ja tuottavuuden saavuttamiseksi erilaisten tekniikoiden, erityisesti koneoppimisjärjestelmien, avulla. Nämä työkalut/teknologiat paransivat ennustamista ja päätöksentekoa, mikä loi pohjan tulevaisuuden teknisille edistysaskeleille. Viime aikoina generatiivinen tekoäly on luvannut mullistaa kaiken, mitä tiedämme työskentelystä, ja demokratisoinut tekoälykokemuksen. Käyttäjät ovat nyt vuorovaikutuksessa tekoälymallien, kuten ChatGPT:n, kanssa "kehottamisen" kautta, jossa ollaan vuorovaikutuksessa tekoälymallin kanssa. Näihin etuihin liittyy kuitenkin myös uusi haaste: "tuomiopromptointi". Tämä vastaa "tuomiopromptointia" verkkosisällössä ilman määriteltyä tavoitetta, jolloin käyttäjät jäävät ansaan "kaninkoloihin". Tekoälyn kanssa "kaninkolo" kuitenkin puhuu takaisin. Tämä jatkuva tekoälyn kehittämä sekä generatiivisten että agenttisten mallien kehitys, jota ohjaa halu saavuttaa täydellinen tulos (ja joskus kehottaminen ilman mitään erityistä tavoitetta mielessä), johtaa kustannusten nousuun ja tuottojen laskuun. Se luo merkittävän esteen menestykselle ja tekee tyhjäksi itse tekoälyteknologian käytön tarkoituksen.

Yritysten kasvattaessa tekoälyyn liittyviä budjettejaan päätöksentekijöiden on ymmärrettävä, miten heidän investoinneilleen saadaan todellista tuottoa ja mitä arvoa se tuottaa. IEEE:n vuonna 2025 julkaisema raportti Tekoälyn piilokustannukset: Kuinka pienet tehottomat tekijät kasautuvat,' osoittaa, kuinka pienistäkin muutoksista voi kasautua merkittäviksi taloudellisiksi taakoiksi. Jotta organisaatiot eivät joutuisi osaksi tätä kallista kamppailua, niiden on hiottava työntekijöidensä koulutusta oikeustieteen maisteriohjelmien avulla, jotta ne voivat hyödyntää tekoälyinvestointiensa täyden potentiaalin.

Generatiivinen tekoäly lupaa optimointia ja tehokkuutta. Kun tiimit kuitenkin jäävät loukkuun loputtoman hienostumisen (tai tutkattoman harhailun) kierteeseen, tehottomuus heikentää tätä perustaa.

Työmaan siivoaminen

Yksi syy siihen, miksi tiimit jatkuvasti hiovat tuotoksiaan täydellisen vastauksen aikaansaamiseksi, on työmäärän lasku (workslop). Työmäärää, jota kuvailtiin ensimmäisen kerran Harvard Business Review'ssa, kutsutaan tekoälyn luomaksi työsisällöksi, joka naamioituu hyväksi työksi, mutta josta puuttuu sisältö tietyn tehtävän merkitykselliseen edistämiseen.

Tämä tekoälyn tuottama "möhkäle" on ensimmäinen dominokiila pitkässä jonossa, joka luo tuhoon tuottavan kierteen. Vaikka heikkolaatuisen sisällön muokkaaminen iteraatioiden tai editointien avulla on tärkeää, on ymmärrettävä, milloin lopettaa, ennen kuin se ajautuu laskevien tuottojen rinteeseen. Organisaatioiden on lähestyttävä tekoälykoulutukseen panostettua aikaa herkällä tasapainolla. Toisaalta tiimien tulisi olla tietoisia vaaditusta laadusta; toisaalta heidän tulisi tietää, milloin se on liikaa. Työntekijöiden kouluttaminen tekoälymallien älykkäämpään käyttöön optimaalisen kehotuksen ja selkeiden tavoitteiden avulla olisi myös hyödyllistä.

Agenttisen tekoälyn hyödyntäminen tuhonlievityksen välttämiseksi

Viime vuosina yritykset ovat merkittävästi lisänneet kiinnostustaan ​​ja investointejaan agenttiseen tekoälyyn, jonka tunnustetaan kyvystä parantaa toiminnan tehokkuutta. Agenttinen tekoäly voi ottaa vastaan ​​monimutkaisia ​​tehtäviä, koordinoida useiden agenttien (mukaan lukien RAG ja toiminta-agentit) kanssa toimintatavan päättämiseksi ja suorittaa tehtävät kokonaisuuden loppuun saattamiseksi itsenäisesti.

Nämä ominaisuudet voivat auttaa tekoälyä lieventämään uhkaavaa toimintaa tai välttämään sen kokonaan. Tämä voi poistaa tarpeen ohjeistaa GenAI-käyttöliittymiä useiden kehotteiden avulla tehtävän suorittamiseksi. Esimerkki tästä löytyy tekoälypohjaisista IT-toiminnoista eli AIOp-yksiköistä, jotka modernisoivat IT-alaa sisällyttämällä tekoälyn päivittäisiin tehtäviin. Perinteisesti tiimit käyttävät aikansa järjestelmien manuaaliseen säätämiseen. 21-luvun osastot hyödyntävät tekoälyä kriittisten toimintojen, kuten vianmäärityksen, tapauksiin reagoinnin ja resurssien kohdentamisen, autonomiseen käsittelyyn.

Toinen sopiva esimerkki on se, miten agenttiset tekoälyjärjestelmät voivat käsitellä monimutkaisia ​​​​ongelmia itsenäisesti. Nämä agentit yhdessä IT-operaattoreiden kanssa pystyvät ymmärtämään ongelman kontekstin mukaan, koordinoimaan päättelyagenttien kanssa toimintatapoja, käyttämään toiminta-agentteja IT-järjestelmien viimeisten vaiheiden korjaamiseen ja lopuksi käyttämään oppivia agentteja ratkaisun ymmärtämiseen ja sen tehokkaampaan soveltamiseen tulevissa tilanteissa.

Agenttisen tekoälyn älykäs automaatio vähentää ihmisen vuorovaikutusta ja suorittaa tehtävät itsenäisesti. Kehittyvien liiketoimintavaatimusten täyttämiseksi toistuvat tehtävät ja toiminnot tulisi siirtää autonomisen tekoälyn hoidettavaksi. Tämä delegointi poistaa uudelleen kehottamisen ja toistuvan hienosäädön kierteen, joka usein ruokkii ongelmien ratkaisemista. Autonomiset toiminnot mahdollistavat tekoälymallien jatkuvan optimoinnin ja reagoinnin muuttujiin ilman manuaalista syötettä, mikä johtaa nopeampiin tuloksiin minimaalisella ihmisen puuttumisella.

Vaikka koulutetut ammattilaiset ovat edelleen keskeisessä roolissa päivittäisessä toiminnassa ihmisen läsnäolon ja seurannan lähestymistavan ansiosta, heidän aikansa voidaan käyttää paremmin skannaukseen tulosten varmentamiseksi. Tämä lähestymistapa minimoi virheiden tai ylisäätöjen riskin.

Hallinnon rooli tuhonlievityksen estämisessä

Eräässä äskettäin McKinseyn kysely88 % vastaajista ilmoitti hyödyntävänsä tekoälyä ainakin yhdessä liiketoimintatoiminnossa. Tämä oli 10 %:n nousu vuodesta 2024 ja hämmästyttävät 33 %:n kasvu vuodesta 2023. Agenttitekoälyn kohdalla tämä nousu oli vieläkin merkittävämpi. Vain 33 %:sta vuonna 2023 lähes 80 %:iin vuonna 2025.

Tämä laajalle levinnyt käyttöönotto ajaa yrityksiä etsimään uusia ratkaisuja tekoälyyn. Yksi tällainen työkalu on vankat hallintokehykset. Ne tulisi suunnitella huolellisesti sen varmistamiseksi, että tekoälyprojektit pysyvät linjassa liiketoiminnan tavoitteiden kanssa eivätkä joudu loputtoman optimoinnin uhreiksi. Kun tiimit kehittävät näitä kehyksiä, heidän tulisi ottaa huomioon:

• Ohjeiden laatiminenTekoälymalleihin ja niistä tulevista tietovirroista on tulossa yhä monimutkaisempia. Tämän yksinkertaistamiseksi tekoälyohjeiden tulisi luoda viitekehys, jonka avulla tiimit voivat käsitellä dataa, tehdä päätöksiä ja hallita tekoälyn tuotoksia vastuullisesti.
• Käyttäjien kouluttaminen: Asianmukainen koulutus nopeaan käyttöön voi auttaa saavuttamaan optimaalisen tuottavuuden
• Erikoismallien käyttö: Toimiala- ja käyttötarkoituskohtaiset tekoälymallit tarjoavat todennäköisesti kontekstuaalisia ja merkityksellisiä tuloksia nopeammin
• Tekoälymallien kouluttaminen: Tekoälymallien kouluttaminen toimiala-/tehtävä-/organisaatiokohtaisilla tiedoilla (aina kun mahdollista) voi johtaa pienempään työmäärään ja sopivampiin tuloksiin nopeammin.
• Sääntöjen kehittäminenSelkeiden sääntöjen laatiminen ja käyttöönotto on olennaista tekoälyn kehittämisen ja käyttöönoton ohjaamiseksi. Kun tiimit määrittävät toiminnalliset rajat, ne varmistavat, että käyttöönotetut järjestelmät ovat organisaation tavoitteiden, eettisten standardien ja sääntelyvaatimusten mukaisia.

Vaikka tekoälyratkaisujen käyttöönottoaste kasvaa, hallinto ei ole. Vuoden 2025 PEX-teollisuusraportin mukaan, alle puolet on käytössä tekoälyn hallintapolitiikka. Samaan aikaan vain 25 % oli parhaillaan toteuttamassa sellaista, ja lähes kolmanneksella ei ollut lainkaan tekoälyn hallintapolitiikkaa. Nämä viitekehykset voivat olla ratkaiseva tekijä auttaessaan yrityksiä asettamaan selkeät rajat sille, mikä katsotaan hyväksyttäväksi suorituskyvyksi.

Doomprompting-silmukan välttäminen

Välttääkseen epäonnistumisen kierteen yritysten on omaksuttava tekoälystrategioita, jotka asettavat tulokset täydellisyyden edelle. Nopea koulutus, tarkoituskohtaiset tekoälymallit ja kontekstuaalisella yritysdatalla koulutetut mallit voivat vähentää tarvetta laajalle uudelleenkehottamiselle. Yritykset, jotka hyödyntävät agenttista tekoälyä, autonomisia IT-toimintoja ja vahvoja hallintokehyksiä, voivat uudelleenkohdistaa kriittisiä resursseja liiketoimintatavoitteidensa saavuttamiseen juutumatta loputtomiin optimointisykleihin. Menestys tulee, kun tiimit muuttavat ajattelutapaansa jatkuvasta hienosäädöstä keskittyneeseen toteutukseen ja mitattavissa oleviin tuloksiin.