Lokdeep Singh, Unilyn toimitusjohtaja – Haastattelusarja

Lokdeep Singh on yli 20 vuoden kokemus korkean kasvun yritysohjelmistoyritysten johtamisesta. Viimeksi toimi Senior Advisorina Providence Equity Partnersissa, jossa hän tuki salkkuyrityksiä AI-strategiassa, operatiivisessa erinomaisuudessa ja markkinoillemenon nopeuttamisessa. Ennen sitä hän oli Talkwalkerin toimitusjohtaja, globaalina johtajana yritysasiakasälyssä, jossa hän johti muutosta kestävän ja kannattavan kasvun saavuttamiseksi; sekä Synchronoss Technologiesissa yleisjohtajana.

Unily on yritystason työntekijäkokemusalusta, jonka on tarkoitus auttaa suuria organisaatioita yhdistämään työntekijät, tehostamaan sisäistä viestintää ja tuomaan työpaikkatyökalut, tiedot ja palvelut yhtenäiseen digitaaliseen ympäristöön. Vuonna 2006 perustettu yritys palvelee globaaleja organisaatioita, joilla on hajautettu, toimistopohjainen ja etulinjan työvoima, yhdistäen intranet-ominaisuudet, työntekijäviestinnän, haun, analytiikan, integraatiot ja personoinnin yhdeksi alustaksi. Unily asemoituu yhä enemmän AI-alkuperäiseksi teknologikseen, käyttäen hallittua tekoälyä sisällönhallinnan automatisointiin, relevantin tiedon esille tuomiseen, työntekijäkokemusten personointiin ja työntekijöiden mahdollistamiseen olla vuorovaikutuksessa yhdistettyjen yrityssovellusten kanssa keskustelukäyttöliittymien kautta. Alusta integroituu laajasti käytettyjen työpaikkajärjestelmien, kuten Microsoft 365:n ja Teamsin, kanssa, ja se on rakennettu organisaatioille, joilla on monimutkaiset teknologiaympäristöt, sääntelyvaatimukset ja suuri monikielinen työvoima.

Aloitit urasi syvälle televiestintätekniikan ja verkko-infrastruktuurin pariin ennen kuin siirryit CTO-, tuote-, yleisjohtaja- ja toimitusjohtajatehtäviin, johtaen lopulta Talkwalkerin menestyksekkääseen yritysjärjestelyyn ja ottaen nyt ohjat Unilyssa. Miten tämä kehitys on muokannut näkemystäsi siitä, mitä työntekijöiden täytyy todella kokea luottamuksen ja omaksumisen suhteen mullistavan teknologian, kuten tekoälyn, kohdalla?

Uraani on antanut näkökulman, joka sijoittuu teknologian ja sen käyttäjien väliin. Alussa keskityin infrastruktuuriin, varmistaen, että järjestelmät toimivat luotettavasti, turvallisesti ja mittakaavassa. Siirtyessäni tuote-, yleisjohtaja- ja lopulta toimitusjohtajatehtäviin opin, että tekninen kyvykkyys on vain yksi osa siitä, menestyykö teknologia.

Työntekijät omaksuvat nousevan teknologian vain, kun he ymmärtävät, miten se vaikuttaa heidän työhönsä, uskovat sen auttavan eikä haittaavan heitä, ja ovat varmoja, että se toimii ennakoitavasti.

Suurin virhe, jonka johtajat voivat tehdä, on käsitellä tekoälyn omaksumista ohjelmistojulkaisuna. Voit ottaa käyttöön maailman parhaan mallin, mutta jos työntekijät eivät luota sen tarjoamaan tietoon, eivät ymmärrä, mihin se saa tehdä, tai eivät tiedä, missä rajoitukset ovat, omaksuminen pysyy pinnallisena. Luottamus on suunniteltava työntekijäkokemukseen alusta alkaen.

Tekoälyn kyvyt kehittyvät poikkeuksellisen nopeasti, mutta luottamus organisaatioissa vaikuttaa usein etenevän paljon hitaammin. Mikä aiheuttaa tämän kasvavan kuilun tekoälyn teknisten mahdollisuuksien ja sen välillä, mihin työntekijät oikeasti tuntevat olonsa mukavaksi sallia sen tehdä?

Luottamuskuilu johtuu siitä, että organisaatiot ovat investoineet voimakkaasti tekoälyn kyvykkyyden kehittämiseen, mutta eivät samassa tahdissa tehneet siitä ymmärrettävää, vastuullista ja luotettavan tiedon pohjalta toimivaa.

Tekoäly voi nyt perustella, tuottaa sisältöä ja toteuttaa toimia, mutta monilta organisaatioilta puuttuu edelleen auktoriteettinen tietuejärjestelmä tiedolle ja sisällölle. Kun työntekijät eivät tiedä, mistä tekoäly saa vastauksensa, onko tieto ajantasaista tai kuka sitä omistaa, luottamus heikkenee nopeasti.

Kuilun kaventaminen vaatii muutakin kuin parempia malleja. Tarvitaan vahvaa sisällönhallintaa ja luotettavaa tietoperustaa, joka varmistaa, että tekoäly toimii tarkasta, turvallisesta ja ajantasaisesta tiedosta. Menestyvät organisaatiot ovat ne, jotka sisällyttävät luottamuksen tekoälykokemukseen itseensä, eivät jälkikäteen lisättynä.

Yritykset lähestyvät usein yritystason tekoälyä teknologian käyttöönotto-ongelmana, joka keskittyy malleihin, integraatioihin, turvallisuuteen ja infrastruktuuriin. Miksi uskot, että vaikein haaste on lopulta ihmisiin ja organisaatioon liittyvä?

Tekoäly muuttaa ihmisten ja teknologian välistä suhdetta. Aikaisemmat yritysteknologiat odottivat pitkälti, että työntekijät kertoivat, mitä niiden tulisi tehdä. Tekoäly voi tulkita aikomuksia, tehdä suosituksia ja yhä enemmän toteuttaa toimia.

Tämä tekee tekoälyn omaksumisesta tulevaisuuden työhaasteen, ei pelkästään teknologian haasteen. Se muuttaa tapaa, jolla työtä tehdään, miten päätökset tehdään ja miten tiimit tekevät yhteistyötä. Organisaatiot eivät voi pelkästään ottaa tekoälyä käyttöön ja odottaa, että muutos seuraa. Työntekijöiden on ymmärrettävä, mihin tekoäly sopii heidän työnkulkuunsa, ja heidän on tunnettava voimaantuneensa käyttää sitä tehokkaasti.

Menestyneimmät tekoälyhankkeet perustuvat aloitteelliseen omaksumiseen, eivät ylhäältä alas annettuihin määräyksiin. Kun työntekijät näkevät selkeän arvon päivittäisessä työssään, omaksuminen kiihtyy luonnollisesti.

Siksi tekoälyn ROI-viitekehys perustuu yksinkertaisesti luottamukseen, valtuuttamiseen ja hallintoon. Rakenna luottamus läpinäkyvyyden ja luotettavan tiedon avulla, valtuuta työntekijöitä työkaluilla, jotka parantavat heidän työntekoaan, ja luo hallinto, joka varmistaa tekoälyn vastuullisen käytön. Teknologia mahdollistaa muutoksen, mutta ihmiset, prosessit ja kulttuuri määrittelevät lopulta sen menestyksen.

Organisaatioiden tarvitsee hallintaa, mutta liian rajoittavat käytännöt voivat ohjata työntekijöitä luvattomiin työkaluihin tai lannistaa kokeilun kokonaan. Millainen tehokas tekoälyn hallintakehys näyttää, jos tavoitteena on lisätä sekä luottamusta että käyttöönottoa sen sijaan, että vain hallittaisiin käyttöä?

Hyvä hallinto tulisi tuntua kuin suojakaiteet, jotka mahdollistavat työntekijöiden nopeamman ja turvallisen liikkumisen.

Tämä tarkoittaa, että on oltava erittäin selkeä siitä, mihin työntekijät saavat käyttää tekoälyä, mitä tietoja he voivat antaa tekoälyjärjestelmille ja mihin tekoäly saa ryhtyä. Näiden sääntöjen tulee olla työntekijälle ymmärrettäviä, eikä niitä saa piilottaa pitkään politiikkadokumenttiin.

Hallinnon on myös oltava dynaamista. Riski, joka liittyy tekoälyn tuottamaan ensimmäiseen luonnokseen, poikkeaa merkittävästi tekoälyn hyväksymästä maksusta, työntekijätietojen muuttamisesta tai asiakkaan kanssa kommunikoimisesta. Ihmisen valvonnan taso tulisi vastata mahdollisen seurauksen vakavuutta.

Lopulta tavoitteena ei pitäisi olla tekoälyn käytön minimointi, vaan vastuullisen käytön maksimoiminen.

Unilyn tutkimus havaitsi, että 52 % työntekijöistä ilmoitti organisaatiossaan olevan tuntematonta tekoälypolitiikkaa, kun taas jotkut työntekijät myönsivät syöttäneensä arkaluontoista tietoa hyväksymättömiin tekoälytyökaluihin. Kuinka pitkälle \”shadow AI\”-nousu onkin viestinnän ja hallinnon epäonnistuminen eikä työntekijäkäyttäytymisen ongelma?

Meidän tulisi olla varovaisia kuvaillessamme varjotekoälyä huonona työntekijäongelmana. Merkittävä syy varjotekoälyn käyttöön on tyydyttämättömän tarpeen oire. Työntekijät etsivät keinoja ratkaista ongelmia, joihin organisaatiot eivät ole vielä antaneet heille hyväksyttyjä työkaluja, mikä on luonnollista inhimillistä käyttäytymistä.

Sen sijaan, että odottaisimme heidän sivuuttavan teknologiaa, joka muuttaa työnteon tapoja, ratkaisu on tarjota työntekijöille turvallinen, hyväksytty polku kokeiluun, sisältäen selkeät rajat ja koulutuksen.

Läpinäkyvyys ja selitettävyyys esitetään usein olennaisina luotettavan tekoälyn kannalta, mutta työntekijöiden ei välttämättä tarvitse ymmärtää, miten suuri kielimalli toimii sisäisesti. Mitä tietoja tekoälyjärjestelmän tulisi tarjota, jotta työntekijä voi tehdä tietoisen päätöksen siitä, luottaako hän sen vastaukseen tai suositukseen?

Yrityksen tekoälyjärjestelmän tulisi selvästi kertoa, mistä tieto on peräisin, milloin se on viimeksi päivitetty, mitä lähteitä tai yritysjärjestelmiä on käytetty, ja miksi tietty suositus on annettu.

Sen tulisi myös olla rehellinen epävarmuudesta. Yksi tärkeimmistä luottamusmerkeistä on tekoälyjärjestelmän sanoma, ikään kuin: \”Minulla ei ole riittävästi tietoa vastatakseni tähän luottavaisesti.\”

Luottamus ei synny tekoälyn teeskentelemästä varmuudesta. Se syntyy antamalla työntekijöille riittävästi kontekstia omaa harkintaa varten.

Unily Glass on suunniteltu viemään yritystekoäly vastaamisen ulkopuolelle kohti toimien toteuttamista järjestelmissä kuten HR, IT ja asiakkuudenhallintaplatformit. Kun tekoäly siirtyy tiedon tarjoamisesta toiminnan toteuttamiseen, miten organisaatioiden tulisi päättää, mitkä päätökset agentit voivat tehdä itsenäisesti ja mitkä vaativat edelleen ihmisen hyväksynnän?

Keskeisen periaatteen tulisi olla riskin suhteellisuus. Jos tekoälyagentti aikatauluttaa kokouksen tai etsii tietoa, virheellisen toiminnon haitat ovat suhteellisen rajalliset. Voit antaa sille paljon enemmän autonomiaa. Kuitenkin, jos agentti hyväksyy taloudellisen tapahtuman, muuttaa työntekijän palkkaa, katkaisee pääsyn tai tekee merkittävän asiakaspäätöksen, kynnys tulisi olla huomattavasti korkeampi.

Organisaatioiden tulisi määrittää selkeät autonomian tasot tekijöiden, kuten taloudellisen vaikutuksen, sääntelyaltistuksen, palautumattomuuden ja ihmisiin kohdistuvan vaikutuksen, perusteella. Mitä merkittävämpi tai palautumaton toimenpide on, sitä tärkeämpi ihmisen hyväksyntä tulee.

Tavoitteena on pitää ihmiset merkityksellisesti hallinnassa siellä, missä se on tärkeää.

Yritykset ottavat yhä enemmän käyttöön useita avustajia, erikoistuneita agenteja, suuria kielimalleja ja tekoälyä hyödyntäviä sovelluksia teknologia‑pinossa. Miten organisaatiot voivat estää tämän aiheuttamasta uutta pirstoutumisen tasoa, ja odotatko keskitetyn luottamus‑ tai orkestrointikerroksen tulevan olennaiseksi?

Meillä on riski toistaa sama pirstoutuminen, jonka yritysohjelmistot ovat luoneet viimeisten vuosikymmenten aikana, mutta nyt jokaisella sovelluksella voi olla oma tekoälyrajapintansa ja oma agenttinsa.

Työntekijöiden ei pitäisi joutua ymmärtämään, mikä malli on kunkin sovelluksen takana tai muistaa, missä kunkin organisaation tekoäly sijaitsee. Heidän tulisi pystyä vuorovaikuttamaan tekoälyn kanssa työnsä kontekstissa ja saada oikeat tiedot ja kyvyt koottua heille.

Tässä kohtaa orkestrointi‑ ja luottamuskerros nousee yhä tärkeämmäksi. Se voi tarjota johdonmukaisen tavan hallita identiteettiä, oikeuksia, kontekstia, datan käyttöä ja toimintoja eri tekoälyjärjestelmien välillä.

Todennäköisesti ei tule olemaan yhtä mallia tai yhtä tekoälyalustaa, joka omistaa kaiken, mutta organisaatioiden tulee yhä enemmän tarvita yhteinen kerros, joka saa kaikki nämä järjestelmät toimimaan vastuullisesti yhdessä.

Monet organisaatiot voivat mitata, kuinka usein työntekijät käyttävät AI-työkalua, mutta pelkkä käyttö ei todista, että investointi tuottaa arvoa. Mitä mittareita johtajien tulisi seurata selvittääkseen, parantaako AI todella tuottavuutta, päätöksentekoa, työntekijäkokemusta tai liiketoimintatuloksia?

Käyttö on mielenkiintoinen lähtökohta, mutta se ei ole lopputulos. Johtajien tulisi kysyä, vähentääkö AI tärkeiden työnkulkujen suorittamiseen kuluvaa aikaa, poistaako se toistuvaa työtä, parantaako päätösten laatua tai nopeutta, ja vähentääkö se työntekijöiden kohtaamaa kitkaa.

Katsoisin mittareita, kuten säästetty aika per työnkulku, tehtävien suoritusprosentti, virheprosentti, työntekijöiden tyytyväisyys, ratkaisuun kuluva aika, ja lopulta liiketoimintamittareita, jotka liittyvät AI:ta hyödyntävään erityistoimintoon.

Vahvimmat organisaatiot yhdistävät AI-mittarit suoraan liiketoimintatuloksiin sen sijaan, että ne juhlivat toimintaa pelkästään sen vuoksi.

Kun yritys-AI kehittyy avustajista, jotka tuottavat sisältöä, kohti agenteja, jotka voivat toteuttaa yhä monimutkaisempia työnkulkuja, mitä uskot liiketoimintajohtajien edelleen aliarvioivan AI:n kyvykkyyden, työntekijöiden luottamuksen ja onnistuneen käyttöönoton välisessä suhteessa?

Monet johtajat aliarvioivat edelleen, kuinka paljon luottamus määrää AI:n käyttöönoton kattavuuden.

Yritykset puhuvat usein AI:n kyvykkyydestä ikään kuin enemmän kyvykkyyttä automaattisesti merkitsisi enemmän arvoa. Se ei pidä paikkaansa. Äärimmäisen kykenevä järjestelmä, johon työntekijät eivät luota, voi tuottaa vähemmän arvoa kuin rajoitetumpi järjestelmä, jonka he ymmärtävät ja käyttävät luottavaisesti.

Tämä edellyttää, että yritykset pitävät teknologiaa, hallintoa, työntekijäkokemusta ja organisaatiomuutosta yhtenä järjestelmänä. Yritysten on löydettävä keino tehdä AI:sta riittävän luotettava, jotta se todella muuttaa ihmisten työskentelytapoja.

Kiitos erinomaisesta haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, kannattaa vierailla Unily.