Ai:n käyttöönoton navigointi: Kuilujen välttäminen ja menestyksen varmistaminen

Ai:n polku ei ole sprintti – se on maraton, ja yritysten on ryhdyttävä toimiin vastaavasti. Ne, jotka juoksevat ennen kuin ovat oppineet kävelemään, kompastelevat ja liittyvät yritysten hautausmaahan, jotka yrittivät liikkua liian nopeasti johonkin ai-maaliviivaan. Totuus on, ettei maaliviivaa ole. Ei ole kohtaa, jossa yritys voi saapua ja sanoa, että ai on riittävästi valloittanut. McKinsey:n mukaan vuosi 2023 oli ai:n läpimurtovuosi, jolloin noin 79 %:lla työntekijöistä oli ollut jokin taso ai-kokemusta. Kuitenkin läpimurto-tekniikka ei seuraa lineaarista kehityksen polkua; se virtaa ja laskee, nousee ja laskee, kunnes se tulee osaksi liiketoiminnan kangasta. Useimmat yritykset ymmärtävät, että ai on maraton eikä sprintti, ja se on asia, joka on syytä muistaa.

Otetaan esimerkiksi Gartnerin Hype Cycle. Jokainen uusi teknologia, joka ilmestyy, kulkee saman sarjan vaiheiden läpi, poikkeuksia lukuun ottamatta. Nämä vaiheet ovat: Innovointikynnys; Ylimmän odotustason huippu; Pettymyksen laakso; Valaistumisen rinne ja Tuottavuuden tasanne. Vuonna 2023 Gartner asetti Generative AI:n selvästi toiseen vaiheeseen: Ylimmän odotustason huippuun. Tämä on vaihe, jossa teknologian ympärillä vallitseva hype on suurimmillaan, ja vaikka jotkut yritykset pystyvät hyödyntämään sitä aikaisin ja menemään eteenpäin, suurin osa kamppailee Pettymyksen laaksossa ja saattaa jopa epäonnistua Tuottavuuden tasannetta tavoittelemalla.

Kaikki tämä tarkoittaa, että yritysten on käytettävä varovaisuutta ai:n käyttöönotossa. Vaikka teknologian alkuperäinen viehätys ja sen ominaisuudet voivat olla houkuttelevia, se on edelleen löytämässä jalansijaa ja sen rajoja on edelleen testattava. Tämä ei tarkoita, että yritysten tulisi välttää ai:ta, mutta heidän on tunnustettava kestävän vauhdin asettamisen, selkeiden tavoitteiden määrittämisen ja tarkan suunnittelun matkalleen. Johtoryhmien ja työntekijöiden on oltava täysin mukana ai-ideassa, datan laatu ja eheys on varmistettava, ja sääntökohtaiset tavoitteet on saavutettava – ja se on vasta alku.

Aloittamalla pienestä ja määrittelemällä saavutettavissa olevat merkkipaaluja, yritykset voivat hyödyntää ai:a mitattavalla ja kestävällä tavalla, varmistamalla, että he liikkuvat teknologian mukana sen sijaan, että heillä on edelläkävijöitä. Tässä on joitakin yleisimpiä aiheita, joita näemme vuonna 2024:

Kuilu 1: Ai-johtajuus

On totta: ilman ylin johtajan hyväksyntää ai-aloitteet epäonnistuvat. Vaikka työntekijät voivat löytää generatiivisia ai-työkaluja itsenään ja sisällyttää ne päivittäisiin rutiineihinsa, se altistaa yrityksiä ongelmille datan yksityisyyden, turvallisuuden ja sääntelyn suhteen. Ai:n käyttöönotto, missä tahansa muodossa, on tehtävä ylin johtajan toimesta, ja ai:sta johtoryhmän puolesta osoitettu välinpitämättömyys voi olla yhtä vaarallista kuin liian nopea ai:hin ryhtyminen.

Otetaan esimerkiksi Yhdysvaltain terveydenhuollon sektori. ActiveOpsin tutkimuksessa paljastui, että 70 %:lla toimintajohtajista uskoi, ettei C-ryhmän johtajilla ole kiinnostusta ai-sijoituksiin, mikä luo merkittävän esteen innovaatiolle. Vaikka he voivat nähdä ai:n hyödyt, lähes 8 kymmenestä vastaajasta oli samaa mieltä siitä, että ai voisi auttaa parantamaan merkittävästi operatiivista suorituskykyä, ylin johdon puuttuva tuki on osoittautunut ärsyttäväksi esteeksi edistymiselle.

Missä ai:ta käytetään, organisaation hyväksyntä ja johtajan tuki on olennainen. Selkeät viestintäkanavat johtajuuden ja ai-projekti ryhmien välillä on perustettava. Säännölliset päivitykset, avoimet edistymisraportit ja keskustelut haasteista ja mahdollisuuksista auttavat pitämään johtajuuden mukana ja tiedonantaan. Kun johtajat ovat perillä ai-matkan ja sen merkkipaaluista, he ovat todennäköisemmin antamaan jatkuvaa tukea, joka on tarpeen ai:lle matkan varrella olevien monimutkaisten ongelmien ja odottamattomien ongelmien ratkaisemiseksi.

Kuilu 2: Datan laatu ja eheys

Huonolaatuinen datan käyttäminen ai:ssa on kuin dieselöljyn laittaminen bensiinikoneeseen. Saat huonon suorituskyvyn, rikkoontuneet osat ja kalliin laskun korjaamiseksi. Ai-järjestelmät riippuvat laajoista tietomääristä oppimiseen, sopeutumiseen ja tekemiseen tarkoista ennusteista. Jos datan, jota syötetään näihin järjestelmiin, on viallista, epätäydellistä, väärin luokiteltua tai harhaa, tulokset ovat väistämättä epäluotettavia. Tämä ei ainoastaan heikennä ai-ratkaisujen tehokkuutta, vaan voi myös johtaa merkittäviin takaiskuihin ja epäluottamukseen ai:n kykyihin.

Tutkimuksemme osoittaa, että 90 %:lla toimintajohtajista on liian paljon vaivaa saada irti oivalluksia heidän operatiivisista tietojaan – liian paljon niistä on eristetty ja hajautunut useille järjestelmille, ja niissä on ristiriitaisuuksia. Tämä on toinen kuilu, jota yritykset kohtaavat ai:n harkinnassa – heidän datansa ei ole valmis.

Tätä varten ja parantamaan heidän datan hygieniaa, yritysten on investoitava vahvoihin datan hallintorakenteisiin. Tähän sisältyy selkeiden datan standardien asettaminen, varmistaminen, että data on jatkuvasti puhdistettu ja validoitua, ja järjestelmien toteuttaminen datan laadun jatkuvaa seurantaa varten. Luomalla yhden totuuden lähteen, organisaatiot voivat parantaa datan luotettavuutta ja saatavuutta, mikä sujuvoittaa ai:lle tietä.

Kuilu 3: Ai:n lukutaito

Ai on työkalu, ja työkalut ovat vain tehokkaita, kun niitä käyttävät oikeat kädet. Ai-aloitteiden menestys riippuu ei ainoastaan teknologiasta, vaan myös niistä, jotka sitä käyttävät, ja näitä henkilöitä on niukasti. Salesforce:n mukaan lähes kaksi kolmasosaa (60 %) IT-ammattilaisista tunnisti ai-taitojen puutteen heidän ai-käyttöönoton suurimmaksi esteeksi. Se kuulostaa siltä, että yritykset eivät ole valmiit ai:lle, ja heidän on aloitettava ai:taitojen aukon täyttäminen ennen ai-tekniikan sijoittamista.

Se ei välttämättä tarkoita, että yritysten on tehtävä palkkauspuuskainen. Koulutusohjelmia voidaan esittää nykyisten työntekijöiden uudelleenkoulutukseen, varmistamalla, että heillä on kyky käyttää ai:a tehokkaasti. Ai:n lukutaidon rakentaminen organisaatiossa edellyttää ympäristön luomista, jossa jatkuva oppiminen on kannustettu – työpajat, verkkokurssit ja käytännön projektit voivat auttaa demystifioimaan ai:n ja tehdä siitä helpommin saatavilla työntekijöille kaikilla tasoilla, luo perustan nopeammalle käyttöönotolle ja konkreettisemmille hyödyille.

Mitä seuraavaksi?

Onnistunut ai-käyttöönotto vaatii enemmän kuin vain teknologian sijoittamista; se vaatii harkittua lähestymistapaa, joka turvaa työntekijöiden hyväksynnän ja johtajuuden tuen. Se vaatii myös, että yritykset ovat itseään tietoisia ja tietävät, että teknologialla on rajoja – vaikka ai:sta kiinnostus on kasvamassa ja käyttöönotto on kaikkien aikojen huipussa, on hyvin todennäköistä, että ai-kupla puhkeaa ennen kuin se oikaisee kurssinsa ja tulee vakaaksi ja luotettavaksi työkaluksi, jota yritykset tarvitsevat. Muistakaa, olemme nyt Ylimmän odotustason huipulla, ja Pettymyksen laakso on edelleen selvitettävä. Yritykset, jotka haluavat sijoittaa ai:hin, voivat valmistautua tulevaan myrskyyn valmistamalla työntekijöitään, perustamalla ai-käytäntöjä ja varmistamalla, että heidän datansa on puhdas, hyvin järjestetty ja oikein luokiteltu ja integroitu koko liiketoiminnan läpi.