Nella corsa all’intelligenza artificiale, la strategia supera la velocità

L’intelligenza artificiale è una priorità assoluta per quasi tutti i leader aziendali in questo momento – e per buone ragioni. Ha il potenziale di rendere più facile la nostra vita, sia personalmente che professionalmente. Tuttavia, trasformare questo potenziale in un impatto reale non è automatico.

Secondo uno studio recente di Qlik, mentre il 94% delle aziende aumenta la spesa per prodotti e servizi che supportano la preparazione dei dati per l’intelligenza artificiale, solo il 21% ha completamente integrato l’intelligenza artificiale nelle proprie operazioni. Di quelle che hanno integrato l’intelligenza artificiale, la ricerca del MIT ha scoperto che il 95% dei progetti di intelligenza artificiale generativa all’interno delle aziende sta fallendo.

La lacuna qui rivela una sfida comune: mentre l’entusiasmo per l’intelligenza artificiale c’è, l’esecuzione è carente senza obiettivi reali. Troppi organismi corrono ad adottare l’intelligenza artificiale senza prima definire cosa significhi successo, allineare i team sugli obiettivi o preparare le persone a come il loro lavoro cambierà.

L’intelligenza artificiale diventa una nuova iniziativa brillante, ma non un asset strategico. Nonostante la spesa pesante, solo il 25% delle aziende segnala di vedere un ritorno sull’investimento chiaro dalle loro iniziative di intelligenza artificiale, e il 75% sta ancora aspettando il pagamento, secondo il Boston Consulting Group.

In ordine di cambiare questa traiettoria, le aziende devono cambiare la loro mentalità. Ciò significa iniziare con la chiarezza, non con il codice. Il successo con l’intelligenza artificiale non deriva dalla tecnologia da sola, ma dal porre migliori domande e investire in ciò che circonda la tecnologia.

Iniziare con il problema, non con lo strumento

È facile farsi travolgere dall’eccitazione della promessa dell’intelligenza artificiale. I leader vogliono dimostrare di abbracciare l’innovazione, ma troppo spesso iniziano con lo strumento invece del problema. I team che vedono il maggior impatto iniziano con i punti deboli. Dove sono bloccate le persone? Perché non stanno lavorando in modo efficiente?

All’interno della maggior parte delle aziende, la sfida non è che le persone non lavorino abbastanza duramente; è che sono sepolte in lavori a basso valore. Aggiornamenti manuali. Progetti duplicati attraverso strumenti non connessi. Riunioni infinite per rimanere allineati. Ricerca dell’ultima versione di un piano. In un ambiente di squadre più piccole e risorse più strette, queste inefficienze non sono solo frustranti, sono insostenibili.

Secondo i ricercatori del MIT, i lavoratori della conoscenza spendono quasi il 50% del loro tempo cercando informazioni, passando tra strumenti o duplicando il lavoro. Queste inefficienze rallentano i team, creano ambiguità e consumano più tempo che potrebbe essere speso nel pensiero strategico.

Questo è dove l’intelligenza artificiale può brillare: non sostituendo le persone, ma riducendo l’onere che le impedisce di fare il loro miglior lavoro. Vedrei i team utilizzare l’intelligenza artificiale non solo per muoversi più velocemente, ma anche per lavorare in modo più intelligente, rimuovendo i compiti ripetitivi in modo che possano concentrarsi sulla collaborazione ad alto valore. I roll-out più di successo iniziano con una chiara comprensione di cosa non funziona e di come l’intelligenza artificiale possa sbloccare le persone, non solo i processi.

Abbattere i silos con l’intelligenza condivisa

Una delle più grandi ragioni per cui gli sforzi di intelligenza artificiale si bloccano è che vengono trattati come esperimenti dipartimentali. Il team di prodotto potrebbe essere alla prova di uno strumento, il marketing un altro, e la leadership qualcos’altro senza alcun allineamento sugli obiettivi, gli strumenti o i principi. Ancor peggio, i team di prima linea potrebbero non capire perché l’intelligenza artificiale viene introdotta o come supporta il loro lavoro. Questo è una ricetta per l’adozione frammentata e i risultati inconsistenti.

Le aziende che vedo con la maggiore trazione adottano un approccio diverso. Trattano l’intelligenza artificiale come una capacità orizzontale, non un’iniziativa verticale. Ad esempio, McKinsey ha scoperto che le aziende che vedono alti ritorni sull’intelligenza artificiale sono quasi tre volte più probabili di avere una coordinazione a livello aziendale nella loro strategia di intelligenza artificiale.

Ciò significa costruire una comprensione condivisa tra i team, allineare gli stakeholder precocemente e incorporare l’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro, non solo sovrapporla. La collaborazione cross-funzionale è chiave. In effetti, un recente rapporto McKinsey ha scoperto che le organizzazioni con ritorni elevati sull’intelligenza artificiale sono significativamente più probabili di avere una governance centrale e una visibilità a livello aziendale su come l’intelligenza artificiale viene utilizzata.

Non si tratta solo degli strumenti che si scelgono; si tratta di come si progettano sistemi che lavorano insieme. Ciò include avere una visione unificata di dove l’intelligenza artificiale viene distribuita, pipeline di dati chiari che alimentano gli insight attraverso le funzioni, definizioni condivise di successo e formazione e onboarding coerenti per i team.

Quando le aziende investono in questo tipo di coordinamento, l’intelligenza artificiale non solo semplifica i compiti, ma diventa un moltiplicatore in tutta l’organizzazione.

Dall’efficienza individuale al cambiamento sistemico

Ogni volta che c’è un grande cambiamento nel modo in cui funziona il mondo, le persone sono giustamente scettiche. La maggior parte delle persone non voleva essere la prima su un aereo, ma oggi saliamo a bordo senza un secondo pensiero. Quando internet è diventato popolare, c’erano molte voci che dubitavano che sarebbe durato. La storia ci mostra che ogni grande trasformazione – dall’aviazione al web – ha affrontato la resistenza prima di diventare indispensabile.

L’intelligenza artificiale è a un punto di svolta simile perché l’adozione non è come il rilascio di un aggiornamento software. Cambia il modo in cui le persone lavorano e, in molti casi, il modo in cui pensano ai loro ruoli e a come forniscono valore per le loro organizzazioni. Pertanto, l’adozione di successo è tanto una gestione del cambiamento quanto una funzionalità.

La resistenza spesso deriva non dallo scetticismo sulla tecnologia, ma dalla mancanza di contesto. Quando l’intelligenza artificiale arriva senza spiegazione, le persone hanno domande valide: Sostituirà il mio lavoro? Come so che è accurato? Di cosa sono responsabile adesso? Come posso fidarmi?

In effetti, un terzo dei lavoratori statunitensi riferisce di sentirsi sopraffatto dall’aumento dell’intelligenza artificiale nel futuro del luogo di lavoro. Per superare quell’incertezza, i leader devono investire nella trasparenza e nella formazione, non una volta, ma continuamente. Ciò include spiegare lo scopo degli strumenti di intelligenza artificiale nel contesto degli obiettivi di squadra, chiarire quando affidarsi all’intelligenza artificiale rispetto al giudizio umano, creare loop di feedback per regolare come l’intelligenza artificiale viene utilizzata nella pratica e autorizzare i manager a coachare e supportare i loro team attraverso il cambiamento.

Le migliori aziende trattano i manager non solo come leader di squadra, ma anche come traduttori e costruttori di fiducia, aiutando le loro persone a navigare nuovi modi di lavorare e a sentirsi sicuri nel farlo. La fiducia è la chiave finale; quando le persone capiscono il “perché” dell’intelligenza artificiale, sono molto più probabili di sperimentare, adottare e aiutare a plasmare la sua evoluzione.

Non stiamo solo cambiando strumenti, stiamo cambiando il modo in cui lavoriamo

Le aziende che prospereranno nell’era dell’intelligenza artificiale sono quelle che creano strategie olistiche progettate per amplificare l’ingegno umano, non sostituirlo

Quel cambiamento porta un enorme potenziale, ma anche una grande responsabilità. Fatto bene, l’intelligenza artificiale non è solo automatizzare tutto. È amplificare ciò che le persone fanno meglio: giudizio, creatività e collaborazione, mentre si elimina l’attrito che si frappone e si aumenta l’impatto individuale all’interno dell’organizzazione.

Per realizzare quel potenziale, le aziende devono andare oltre l’entusiasmo e verso la strategia. Ciò significa iniziare con i problemi giusti, allineare i team attraverso le funzioni e investire nel lato umano della trasformazione. Altrettanto importante, le aziende devono investire in ambienti che coltivano l’apprendimento e la sperimentazione insieme al miglioramento continuo, in modo che evolvano mentre l’intelligenza artificiale continua a evolversi intorno a noi. Quando le persone si sentono autorizzate a testare, adattare e iterare, l’adozione dell’intelligenza artificiale non diventa un’unica implementazione, ma un sistema vivente che diventa più intelligente nel tempo.

Le aziende che fanno questo non solo manterranno il passo con l’intelligenza artificiale, ma costruiranno sistemi e culture pronte a prosperare con essa.