Miten yhtenäinen AI-hallinto muuttuu kilpailueduksi

Useimmat teknologiavastaavat eivät enää tarvitse vakuuttelua siitä, että tekoäly voi tuottaa arvoa. Heidän haasteenaan on muuttaa kymmeniä onnistuneita kokeiluja yrityksen kyvykkyydeksi.

Tämä siirtymä on usein odotettua vaikeampi. Tekoälyn käyttöönotto on ylittänyt tekoälystrategian, kun yksittäiset tiimit ovat nopeasti käyttäneet avustajia, testanneet uusia malleja ja sisällyttäneet tekoälyn työnkulkuunsa. Tuloksena on sekalaistyökalu-, politiikka- ja prosessikokonaisuus, joka lisää operatiivista monimutkaisuutta sen sijaan, että se tarjoaisi yritykselle etua.

Tiukempi hallinta on osa ratkaisua, mutta monet organisaatiot pelkäävät sen hidastavan kokeilua tai vähentävän tiimien halukkuutta kokeilla uusia ideoita. Kun se toteutetaan hyvin, sen ei tarvitse tehdä niin.

Itse asiassa, kun perustamallit muuttuvat yhä vaihdettavammiksi, hyvin suunniteltu hallinto on organisaation kestävin kilpailuedun lähde. Se tarjoaa tiimeille yhteisen kehyksen, jonka avulla voidaan testata uusia tekoälymalleja, alustoja ja työkaluja turvallisesti, uudelleenkäyttää toimivia ratkaisuja ja skaalata menestyviä aloitteita koko yrityksessä nopeudella ja turvallisuudella.

Miksi hajautuminen muuttuu kalliimmaksi tekoälyn laajentuessa

Kokeiluvaiheessa useimmat organisaatiot eivät edes huomaa kerryttävänsä operatiivista velkaa. Yksittäiset hankkeet onnistuvat, tiimit etenevät nopeasti ja liiketoiminta-arvo näkyy heti.

However, under the surface, inefficiencies are stacking up:

• Tiimit omaksuvat erilaisia malleja, rakentavat erillisiä hallintaprosesseja ja arvioivat menestystä eri mittareilla.
• Useat tiimit ratkaisevat samat tekniset ongelmat itsenäisesti sen sijaan, että ne hyödyntäisivät yhteisiä kyvykkyyksiä, mikä tuhlaa resursseja.
• Jokainen järjestelmä sisältää eri kopion tiedoista ja ajaa omia mallejaan.
• Arkaluonteiset tiedot sijaitsevat useissa ympäristöissä, joissa on epäyhtenäiset kontrollit ja auditointijäljet.

Puutteisiin on puututtava entistä kiireellisemmin, kun hallitukset, valvontaviranomaiset ja asiakkaat vaativat selkeitä selityksiä tekoälyn päätöksenteosta, näyttöä asianmukaisesta valvonnasta ja mitattavia liiketoimintatuloksia.

Ajatellaan hypoteettista vakuutusyhtiötä. Asiakaspalvelu rakentaa tekoälyavustajan yhden toimittajan avulla. Vahinkotilanteiden osasto ottaa käyttöön toisen alustan politiikkadokumenttien tiivistämiseen. Samaan aikaan toinen osasto alkaa käyttää julkisia tekoälytyökaluja ilman keskitettyä valvontaa, koska se tarvitsee tuloksia nopeasti.

Jokainen hanke voi tuottaa arvoa yksinään, joten koordinointiin kohdistuu vain vähän painetta. Kun vakuutusyhtiö yrittää laajentaa onnistuneita pilotteja, ongelmat kuitenkin tulevat nopeasti näkyviin:

• Asiakkaat saavat eri vastauksia samaan vakuutuskysymykseen riippuen siitä, minkä järjestelmän kanssa he ovat vuorovaikutuksessa.
• Johto huomaa menettäneensä näkyvyyden siihen, mitkä työkalut käyttävät arkaluonteisia tietoja, mikä haittaa vaatimustenmukaisuutta.
• Taloudellinen osasto näkee tekoälyn kulujen kasvavan, mutta ei pysty johdonmukaisesti määrittämään, mitkä investoinnit tuottavat arvoa tai tekemään strategisia päätöksiä siitä, mitä skaalata.

Näin hajanainen tekoälyn käyttöönotto usein epäonnistuu. Syynä ei ole yksi dramaattinen tapahtuma vaan johdonmukaisuuden, luottamuksen ja uudelleenkäytettävyyden vähittäinen rapautuminen. Jokainen irrallinen toteutus tekee seuraavasta hankkeesta kalliimman, monimutkaisemman ja vaikeammin laajennettavan.

Rakenna perusta, joka voi kehittyä tekoälyn mukana

Ratkaisu ei ole pakottaa kaikkia tiimejä käyttämään samaa tekoälymallia. Mallit kehittyvät edelleen, ja organisaatiot ottavat uusia käyttöön tarpeidensa ja markkinoiden muuttuessa.

Kestävämpi tapa on rakentaa työkalujen alle yhteinen perusta, jonka varassa tiimit voivat innovoida luomatta uusia siiloja. Tekoälyä koko yritykseen laajentavien organisaatioiden tulisi keskittyä neljään periaatteeseen.

1. Aloita liiketoiminnan tuloksista, ei teknologiasta.

Liian moni tekoälyhanke alkaa mallista ja etsii vasta sitten ratkaistavaa ongelmaa. Parempi lähestymistapa lähtee liiketoiminnan tavoitteesta:

• Mikä työnkulku tarvitsee parannusta?
• Mikä tulos on merkityksellinen?
• Miten menestystä mitataan?

3. Korvaa jäykkä hallinto riskiperusteisilla suojarakenteilla.

Kaikki tekoälyn käyttötapaukset eivät vaadi samantasoista valvontaa.

Sisäinen tuottavuusavustaja ei saisi noudattaa samaa hyväksymisprosessia kuin asiakaskeskeinen järjestelmä, joka vaikuttaa kelpoisuuteen, hinnoitteluun tai vahinkopäätöksiin. Identtisten kontrollien soveltaminen kaikkiin käyttötapauksiin aiheuttaa tarpeetonta kitkaa ja kannustaa työntekijöitä kiertämään hyväksyttyjä prosesseja.

Hallintamalli toimii parhaiten, kun se vastaa riskitasoa ja tekee hyväksytystä toimintatavasta helpoimman. Hallitut ympäristöt, hyväksytyt työkalut ja selkeät käytännöt antavat työntekijöille tilaa kokeilla vaarantamatta turvallisuutta tai vaatimustenmukaisuutta.

4. Suunnittele jokainen tekoälyaloite uudelleenkäytettäväksi.

Jokaisen tekoälyhankkeen pitäisi helpottaa seuraavaa. Uuden erillisen sovelluksen sijaan hankkeiden pitäisi tuottaa uudelleenkäytettäviä resursseja, kuten yhteisiä dataliittimiä, hallintakontrolleja, käyttöönottomalleja ja arviointikehyksiä. Ne vähentävät tulevien tekoälytoteutusten työmäärää.

Palataan vakuutusesimerkkiin. Jaetun referenssiarkkitehtuurin avulla asiakaspalvelu, vahinkotilanteiden osasto ja muut osastot eivät tarvitse ratkaista samoja teknisiä ja hallinnollisia ongelmia itsenäisesti. Jokainen toteutus voisi tarjota uudelleenkäytettäviä komponentteja seuraavalle.

Lopulta hallintoa tulisi ajatella tuotteena, ei politiikkana. Tuotteet kehittyvät teknologian muuttuessa ja käyttäjien antaman palautteen myötä. Hallinto toimii samalla tavalla.

Kun hallintamalli auttaa työntekijöitä etenemään nopeammin eikä aiheuta tarpeetonta kitkaa, kannustin kiertää hyväksyttyjä työkaluja suurelta osin katoaa. Hallinta lakkaa olemasta rajoite ja muuttuu mekanismiksi, jonka avulla innovaatioita voidaan laajentaa.

Rakenna perusta, joka kestää tämän päivän tekoälymalleja

Yritysten tekoäly kehittyy jatkossakin nopeasti. Uusia malleja, toimittajia ja itsenäisiä agentteja syntyy nopeammin kuin useimmat organisaatiot ehtivät päivittää teknologiastrategioitaan. Markkinoiden vakiintumisen odottaminen ei ole strategia.

Siksi tämän päivän päätöksissä on vähemmän kyse ”oikean” tekoälymallin valinnasta ja enemmän sellaisen perustan rakentamisesta, joka mahdollistaa myös tulevien ratkaisujen käyttöönoton. Luotettava data, johdonmukainen hallinta, uudelleenkäytettävä arkkitehtuuri ja selkeät toimintastandardit tuovat joustavuutta teknologian kehittyessä.

Perusmallien kehittyessä kilpailuetunne syntyy toimintamallista, jonka avulla voitte ottaa uusia kyvykkyyksiä käyttöön nopeasti, turvallisesti ja johdonmukaisesti. Kun investoitte tähän perustaan nyt, olette paremmassa asemassa muuttamaan huomisen tekoälyläpimurrot mitattavaksi liiketoiminta-arvoksi.