Izbjegavanje umora pilota generacije umjetne inteligencije: Vođenje sa svrhom

Već smo vidjeli ovu priču: disruptivna tehnologija osvaja maštu poslovnih lidera u svim industrijama, obećavajući transformaciju velikih razmjera. Početkom 2010-ih to je bila robotska automatizacija procesa (RPA). Ubrzo nakon toga, na red je došlo računarstvo u oblaku. Danas, generativna umjetna inteligencija (Gen AI) drži središte pozornosti – a organizacije se upuštaju u pilot projekte bez jasnog puta naprijed.

Rezultat? Rastući val onoga što se može nazvati Generativni umor pilota uzrokovan umjetnom inteligencijomTo je stanje iscrpljenosti, frustracije i smanjenog zamaha koje nastaje kada se pokrene previše inicijativa za umjetnu inteligenciju bez strukture, svrhe ili mjerljivih ciljeva. Tvrtke istovremeno provode desetke pilot projekata, često s preklapajućim namjerama, ali bez jasnih kriterija uspjeha. Oni jure potencijal u različitim odjelima, ali umjesto otključavanje učinkovitosti ili povrata ulaganja, stvaraju zbunjenost, redundanciju i zastoj u inovacijama.

Definiranje umora pilota generacije umjetne inteligencije

Generativni umor pilota umjetne inteligencije odražava širi organizacijski izazov: beskonačnu ambiciju bez konačne strukture. Temeljni uzroci poznati su svima koji su svjedočili prošlim tehnološkim valovima:

• Beskonačne mogućnostiGeneracija umjetne inteligencije može se primijeniti u svakoj funkciji – marketingu, operacijama, ljudskim resursima, financijama – što čini primamljivim pokretanje višestrukih slučajeva upotrebe bez jasnih granica.
• Jednostavnost upotrebeAlati poput OpenAI-jevih GPT modela i Googleovog Geminija omogućuju timovima brzo pokretanje pilot projekata bez ovisnosti o inženjerstvu – ponekad u roku od nekoliko sati.
• Nedostatak plana održavanjaGeneracija umjetne inteligencije zahtijeva kvalitetne podatke da bi bila učinkovita. U mnogim slučajevima, podaci mogu postati zastarjeli bez implementacije procesa koji osigurava da podaci ostanu točni i ažurni.
• Slaba mjerljivostZa razliku od tradicionalnih IT implementacija, teško je odrediti kada je alat umjetne inteligencije generacije „dovoljno dobar“ za prelazak iz pilot faze u produkciju. Povrat ulaganja je često nejasan ili odgođen.
• Prepreke integracijiMnoge se organizacije muče s uključivanjem alata umjetne inteligencije generacije u postojeće sustave, podatkovne kanale ili tijekove rada, što dodaje vrijeme, složenost i frustraciju.
• Visoka potražnja za resursimaPiloti često zahtijevaju značajno ulaganje vremena, novca i ljudi – posebno u vezi s obukom i održavanjem čistih, upotrebljivih skupova podataka.

Ukratko, umor od umjetne inteligencije generacije nastaje kada eksperimentiranje nadmaši strategiju.

Zašto se to stalno događa?

U mnogim slučajevima, to je zato što organizacije preskaču temeljni rad. Prije uvođenja bilo koje napredne tehnologije, prvo morate optimizirati procese koje pokušavate poboljšati. U Acruentu smo vidjeli da samo pojednostavljenjem tijeka rada i osiguravanjem kvalitete podataka tvrtke mogu ostvariti do 50% povećanja učinkovitosti prije nego što uopće uvedu umjetnu inteligenciju. Dodajte umjetnu inteligenciju više slojeva na dobro podešen sustav i poboljšanje se može udvostručiti. Ali bez te osnove, čak ni najimpresivniji modeli umjetne inteligencije neće pružiti značajnu vrijednost.

Još jedna zamka je nedostatak jasnih ograničenja. Pilot projekti umjetne inteligencije generacije ne bi se trebali tretirati kao beskonačni eksperimenti. Uspjeh bi se trebao mjeriti definiranim rezultatima - ušteđeno vrijeme, smanjeni troškovi ili proširene mogućnosti. Moraju postojati vrata za napredovanje, preusmjeravanje ili završetak projekata na temelju evaluacije temeljene na podacima. Polovica svih ideja umjetne inteligencije generacije na kraju bi se mogla pokazati prikladnijom za druge tehnologije poput RPA ili alata bez koda - i to je u redu. Cilj nije implementirati umjetnu inteligenciju radi same implementacije, već učinkovito rješavati poslovne probleme.

Lekcije iz RPA i migracije u oblak

Ovo nije prvi put da su organizacije obuzete tehnološkim entuzijazmom. RPA je obećavao uklanjanje repetitivnih zadataka; migracija u oblak obećavala je fleksibilnost i skalabilnost. Oboje je na kraju isporučeno, ali samo onima koji su disciplinirano implementirali sustav.

Jedna važna stvar? Ne preskačite temelj. Iz prve ruke smo vidjeli da organizacije mogu doći do 50% povećanja učinkovitosti samo pojednostavljenjem postojećih tijekova rada i poboljšanjem higijene podataka prije uvođenja umjetne inteligencije. Kada se umjetna inteligencija primijeni na optimizirani sustav, dobici se mogu udvostručiti. Ali kada se umjetna inteligencija nadovezuje na neispravne procese, utjecaj je zanemariv.

Isto vrijedi i za podatke. Modeli umjetne inteligencije generacije dobri su koliko i podaci koje konzumiraju. Neispravni, zastarjeli ili nedosljedni podaci dovest će do loših rezultata - ili još gore, pristranih i obmanjujućih. Zato tvrtke moraju ulagati u robusne okviri za upravljanje podacima, stav koji podržavaju stručnjaci iz industrije i koji je naglašen u izvješćima McKinsey.

Iskušenje "jednostavne" umjetne inteligencije

Jedan od dvosjeklih mačeva generativne umjetne inteligencije je njezina niska prepreka ulasku. S unaprijed izgrađenim modelima i jednostavnim sučeljima, svatko u organizaciji može pokrenuti pilotni projekt u roku od nekoliko dana - ponekad sati ili čak minuta. Iako je ova dostupnost moćna, ona također otvara vrata. Odjednom imate timove u različitim odjelima koji eksperimentiraju u silosima, s malo nadzora ili koordinacije. Nije neobično vidjeti desetke inicijativa generacije umjetne inteligencije koje se istovremeno izvode, svaka s različitim dionicima, skupovima podataka i definicijama uspjeha ili nedostatka istog.

Ovakav fragmentirani pristup dovodi do umora – ne samo s gledišta resursa, već i zbog rastuće frustracije zbog nevidljivosti opipljivih rezultata. Bez centraliziranog upravljanja i jasne vizije, čak i najperspektivniji slučajevi upotrebe mogu se zaglaviti u beskrajnim petljama iteracija, usavršavanja i ponovne evaluacije.

Prekinite ciklus: Gradite s namjerom

Započnite s tretiranjem generacije umjetne inteligencije kao bilo koje druge investicije u poslovnu tehnologiju – utemeljene na strategiji, upravljanju i optimizaciji procesa. Evo nekoliko načela koja smatram ključnima:

1. Počnite s problemom, a ne s tehnologijom. Prečesto organizacije traže primjere upotrebe umjetne inteligencije generacije jer su uzbudljivi, a ne zato što rješavaju određeni poslovni izazov. Započnite identificiranjem točaka trenja ili neučinkovitosti u svojim tijekovima rada, a zatim se zapitajte: je li umjetna inteligencija generacije najbolji alat za taj posao?
2. Optimizirajte prije inovacije. Prije nego što nanesete umjetnu inteligenciju na neispravan proces, popravite ga. Pojednostavljenje operacija može samo po sebi osloboditi velike dobitke – i znatno olakšava mjerenje aditivnog utjecaja umjetne inteligencije. Kao što je Bain & Company primijetio u nedavno izvješće, Tvrtke koje se usredotočuju na temeljnu spremnost ostvaruju brže vrijeme za ostvarivanje vrijednosti od generacije umjetne inteligencije.
3. Potvrdite svoje podatke. Osigurajte da su vaši modeli obučeni na točnim, relevantnim i etički dobivenim podacima. Loša kvaliteta podataka jedan je od glavnih razloga zašto pilot-projekti ne uspijevaju skalirati, prema Gartner.
4. Definiraj što znači "dobro". Svaki pilotni projekt trebao bi imati jasne ključne pokazatelje uspješnosti (KPI) povezane s poslovnim ciljevima. Bilo da se radi o smanjenju vremena provedenog na rutinskim zadacima ili smanjenju operativnih troškova, uspjeh mora biti mjerljiv – a pilotni projekti moraju imati mogućnost odlučivanja o nastavku, preokretu ili gašenju.
5. Imajte širok set alata. Generacija umjetne inteligencije nije odgovor na svaki problem. U nekim slučajevima, automatizacija putem RPA-a, aplikacija s niskim kodom ili strojnog učenja može biti brža, jeftinija ili održivija. Budite spremni reći ne umjetnoj inteligenciji ako se povrat ulaganja ne isplati.

Pogled u budućnost: Što će pomoći naspram onoga što bi moglo naštetiti

U nadolazećim godinama, umor pilota mogao bi se pogoršati prije nego što se poboljša. Tempo inovacija se samo ubrzava, posebno s novim tehnologijama poput Agentic AI-a. Pritisak da se „nešto učini s AI-jem“ je ogroman - i bez pravih zaštitnih ograda, organizacije riskiraju da budu preplavljene ogromnom količinom mogućnosti.

Međutim, postoji razlog za optimizam. Prakse razvoja sazrijevaju. Timovi počinju tretirati generaciju umjetne inteligencije s istom strogošću koju primjenjuju na tradicionalne softverske projekte. Također vidimo poboljšanja u alatima. Napredak u platformama za integraciju umjetne inteligencije i orkestraciji API-ja olakšava uklapanje generacije umjetne inteligencije u postojeće tehnološke pakete. Unaprijed obučeni modeli pružatelja usluga poput OpenAI-a, Mete i Mistrala smanjuju opterećenje internih timova. I okviri oko etičke i odgovorne umjetne inteligencije, poput onih koje zagovara... Institut AI Now, pomažu u smanjenju dvosmislenosti i rizika. Možda najvažnije od svega, vidimo porast međufunkcionalne pismenosti u području umjetne inteligencije – rastuće razumijevanje među poslovnim i tehničkim liderima o tome što umjetna inteligencija može (i ne može) učiniti.

Završna misao: Radi se o svrsi, a ne o pilotima

Na kraju krajeva, uspjeh umjetne inteligencije svodi se na namjeru. Generativna umjetna inteligencija ima potencijal dovesti do ogromnih povećanja učinkovitosti, otključati nove mogućnosti i transformirati industrije – ali samo ako je vođena strategijom, potkrijepljena čistim podacima i mjerena rezultatima.

Bez tih sidra, to je samo još jedan tehnološki hir koji će iscrpiti vaše timove i razočarati vaš odbor.

Ako želite izbjeći umor pilota uzrokovan umjetnom inteligencijom generacije, nemojte početi s tehnologijom. Počnite sa svrhom. I gradite odatle.