Miten AI voidaan integroida liiketoimintaan, kun työntekijät puuttuvat taidoista

Deloitten viimeaikaisen tutkimuksen mukaan 57 % amerikkalaisista pienistä yrityksistä panostaa AI:hin, mikä on kasvanut 36 %:sta vuonna 2023. Huolimatta tästä kasvusta pienet yritykset kohtaavat usein suuren esteen, joka on koulutamaton henkilöstö, joka ei ole valmis käsittelemään tätä uutta teknologiaa.

Koska pienillä yrityksillä on vähemmän työntekijöitä ja vähemmän resursseja heidän kouluttamiseen, ne ovat suuressa huonommassa asemassa suurempien, paremmin varusteltujen kilpailijoidensa kanssa. Onneksi on kuitenkin keinoja, joilla nämä yritykset voivat onnistuneesti integroida AI:n toimintoihinsa, vaikka heidän henkilöstönsä puuttuu tarvittavat tiedot.

AI:n toteutusprosessi

Miten yritykset voivat integroida AI:n, kun heidän työntekijänsä eivät ole valmiit? Yleensä he joko turvautuvat ulkopuoliseen kumppaniin tai rakentavat asiantuntemusta yrityksessä.

Yrityksille, jotka päättävät kehittää osaamistaan itse, on kaksi vaihtoehtoa. Ensimmäinen, jota olemme usein nähneet, on palkata kokopäiväinen johtaja, jonka nimikkeenä on esimerkiksi “AI:n johtaja” tai “Chief AI -upseeri”, tai konsultointiyhtiö, joka on erikoistunut AI-strategiaan. Toinen (ja usein vähemmän käytetty) tapa on kouluttaa ja kehittää olemassa olevia työntekijöitä. Koulutus sisällä yrityksessä voi olla työlästä ja aikaa vievää, ja työntekijöiden on opittava monimutkainen uusi teknologia olemassa olevien vastuiden lisäksi.

Riippumatta siitä, työskenteleekö yritys sisäisen työntekijän vai ulkoisen kumppanin kanssa, ihannetoteutusmenettely on samanlainen. Se alkaa yrityksen päivittäisten toimintojen ja työnkulkujen tarkastelulla, jotta voidaan tunnistaa mahdollisuudet AI:n integroimiseen. Jokaisen prosessin kohdalla asiantuntija tarkastelee datan laatua ja arvioi sitä vaihe vaiheelta. Kerätyn tiedon perusteella työnkulkujen on arvioitava uudelleen, jotta voidaan nähdä, missä kohdissa AI on järkevää nykyisissä prosesseissa tai missä nykyiset prosessit voidaan uudelleen luoda AI:n perustana.

Riippumatta siitä, mihin yritys aloittaa, avoin mieli on kriittinen ainesosa. Yrityksellä ei tarvitse tietää kaikkia yksityiskohtia teknologiasta, jotta se voi aloittaa. Rakentamalla perustan työntekijöiden mahdollisuuksille vaaditaan ymmärrys nykyisestä tilanteesta, tehokkuuden tai arvonluonnin vaikutuksista, joita yritys haluaa saavuttaa, ja siitä, missä kohdissa AI voi vaikuttaa prosessiin. Hyvä kehys alkuopetukselle on näyttää työntekijöille AI:n ominaisuudet ja sitten uudet prosessit, data, josta se tekee päätöksiä, ja se, voiko se tehdä päätöksiä itsenäisesti vai tarvitseeko se henkilön osallistumisen. Mikä tahansa yritys voi saavuttaa toimivan ymmärryksen AI:sta, kun se selitetään yksinkertaisella tavalla.

Yleisimmät haasteet

Vaikka AI:n omaksuminen on monia haasteita, on kaksi, jotka ovat erityisen yleisiä. Ensimmäinen on, kun johtajuus painostaa yritystä kiirehtimään AI:n integroimisprosessia. Koska monet yritykset käyttävät nyt AI:ta, johtajat ovat usein peloissaan, että jos he eivät hyppää heti kyytiin, he jäävät jälkeen.

Johtajuuden painostuksen edessä on tärkeää, että asiantuntijat pysyvät rauhallisina ja varoittavat johtajuutta mahdollisista ongelmista. Jos yritys kiirehtii AI:n toteuttamista ilman prosessin tarkastelua, lopputulos on todennäköisesti heikko, mikä johtaa ajan ja rahan hukkaamiseen ja mahdollisesti vahingoittaa yrityksen toimintaa.

Toinen haaste on data. Hyvän uutisen on, että kunhan data on olemassa, yritykset voivat usein muodostaa polun, jotta se voidaan tehdä AI-valmiiksi. Ne voivat täyttää aukot ja luoda vankkaan datan laadun kehys. Vaikka tämä prosessi vie aikaa ja vaatii kärsivällisyyttä, se on välttämätöntä onnistuneen AI-järjestelmän rakentamiseksi. Jos yritys rakentaa AI:n huonolaatuisen datan päälle, tulokset ovat todennäköisesti virheellisiä, ja tiimit menettävät luottamuksensa prosessiin.

Datohaaste tulee vaikeaksi ratkaista vain, jos dataa ei ole olemassa. Jos yritys haluaa, että AI-agentti tekee ennusteita, mutta ei ole dataa, johon perustua, se tarvitsee ulkoisia data-lähteitä tai syntetistä dataa, jotta voi täyttää aukot. Jos näitä lähteitä ei ole saatavilla, niin ne vastuut on jätettävä ihmisille.

Miten lähestyä vähiten valmistautuneita yrityksiä

Kun yritys on erityisen taitamaton AI:ssa, asiantuntijoiden on pidettävä selitykset yksinkertaisina eikä mennä liian syvälle teknologian kanavaan. Heidän on aloitettava perusmääritelmillä yleisistä termeistä, kuten agentti, konteksti ja MCP. Määrittelemällä nämä sanat selkeällä kielellä asiantuntijat voivat auttaa yrityksiä ymmärtämään AI:n ilman liian teknistä kieltä.

Koulutus alkaa ylhäältä. Olemme usein kuulleet johtajien vastustavan AI:n todellista toimintatapaa, sanoen, että se on joko liian teknistä tai liian alhaista tasonen heidän tarvitsevansa ymmärtää. Tämä johtaa usein odotusten väärään kohdistamiseen siitä, minkälaista vaikutusta AI voi oikeasti saada, sekä rajoituksiin. AI tuo yrityksiin uuden teknologisen autonomian tason. Haluaisitko ymmärtää uusien työntekijöiden taustaa ja pääsyä liittymään yritykseesi?

AI:n ymmärtäminen myös mahdollistaa johtajien ja työntekijöiden ymmärtämisen käyttömallien siloituissa toimintoja yrityksessä. AI käyttää dataa useista osastoista, joten asiantuntijat puhuvat usein kaikkien heidän kanssaan. He löytävät yhteyksiä, kuten “Tässä kohtaa toisen osaston työnkulku liittyy toiseen osaston työnkulkuun, ja tässä on, miten heidän prosessit ovat samanlaisia. Meidän on vain rakennettava yksi ratkaisu, joka korjaa molempien osastojen ongelmat.”

Yritykset eivät usein huomaa näitä yhteyksiä ennen AI:n toteutusta. Kun prosessi alkaa, he alkavat nähdä kaikki samanlaisuudet osastojensa toiminnassa. Niinpä AI:n lisäksi avaa keskustelun enemmän yritysten sisäisestä yhteistyöstä.

Miten työntekijät voivat tulla asiantuntijoiksi

Monet työntekijät odottavat, että heidän organisaatiot kertovat heille, miten heidän tulisi ajatella AI:ta. Mutta, kun on kyse teknologiasta, joka aiheuttaa suuren kulttuurisen muutoksen, työntekijöillä on vastuu pitää itsensä ajan tasalla. Resursseja, kuten AI-uutiskirjeitä, on saatavilla, jotta voidaan selittää hankalia käsiteltäviä käsitteitä ja pitää lukijoita ajan tasalla kaikista uusimmista kehityksistä.

Tämä asenteen muutos on perustava tekijä, joka määrää, kuka menestyy tässä uudessa aikakaudessa. Nämä työntekijät eivät lähesty AI:ta pelolla “Tämä korvaa minut” tai “Tämä tekee työni turhaksi.” Sen sijaan he kysyvät itseltään, “Miten voin käyttää tätä teknologiaa kiihdyttääkseni arvon, jonka tarjoan, ja avatakseni uusia horisontteja itselleni?”

Proaktiivinen ja avoin asenne AI:ta kohtaan johtaa lopulta myönteiseen vaikutukseen sekä työntekijöille että heidän yrityksilleen. Työntekijät, jotka pitävät itsensä ajan tasalla ja säilyttävät positiivisen asenteen, voivat tulla ajattelijoiksi ja puolustamaan AI:ta työssään. Ja kun heidän yrityksensä päättävät toteuttaa AI:ta, nämä yksilöt ovat niitä, joita näemme johtamassa muutosta.

Seuraavat vaiheet

Vaikka yritys on onnistuneesti integroinut AI:n toimintoihinsa, se ei ole lopettamista. Yritysten on jatkuvasti seurattava ohjelmiaan, jotta ne toimivat sujuvasti ja antavat tarkat tulokset ja halutun vaikutuksen.

AI:n jatkuvasti kehittyessä yritysten on myös määritettävä, miten ne voivat sisällyttää uusimman edistysaskeleen ohjelmiinsa. Vain jatkuvasti oltuaan ajan tasalla yritykset voivat pysyä edellä käyrää ja tulla todellisiksi AI-johtajiksi.