Hoe AI in een bedrijf te integreren wanneer de medewerkers de vaardigheden missen

Volgens een recente Deloitte-enquête investeert 57% van de Amerikaanse kleine bedrijven in AI, tegen 36% in 2023. Ondanks deze toename komen kleine bedrijven vaak een groot obstakel tegen in de vorm van een ongeschoolde staf die niet in staat is om deze nieuwe technologie te hanteren.

Met minder medewerkers en minder middelen om ze te trainen, zijn kleine bedrijven in het nadeel tegenover hun grotere, beter uitgeruste concurrenten. Gelukkig zijn er manieren voor deze bedrijven om AI succesvol in hun operaties te integreren, zelfs als hun staf de benodigde kennis mist.

Het AI-implementatieproces

Hoe kunnen bedrijven AI integreren wanneer hun medewerkers niet zijn voorbereid? Meestal keren ze zich tot een externe partner of bouwen ze expertise binnen het bedrijf op.

Voor bedrijven die ervoor kiezen om zelf vaardigheden te ontwikkelen, zijn er twee wegen. De eerste die we vaak zien, is het aannemen van een fulltime leider, met titels als “VP van AI” of “Chief AI Officer”, of adviesbureaus die zich specialiseren in AI-strategie. De tweede (en vaak minder gebruikte methode) is om bestaande medewerkers te trainen en bij te scholen. Training in-house kan arbeidsintensief en tijdrovend zijn, waarbij medewerkers een complexe nieuwe technologie moeten leren begrijpen naast hun bestaande verantwoordelijkheden.

Of een bedrijf nu met een interne medewerker of een externe partner werkt, het ideale implementatieproces is vergelijkbaar. Het begint met een onderzoek naar de dagelijkse operaties en workflows van het bedrijf om te identificeren waar er kansen zijn om AI te integreren. Met elk proces onderzoekt de expert de gegevenskwaliteit en beoordeelt deze stap voor stap. Op basis van de verzamelde informatie moeten workflows opnieuw worden beoordeeld om te zien waar AI zin heeft in de huidige processen of waar huidige processen opnieuw kunnen worden uitgevonden met AI als basis.

Ongeacht waar een bedrijf begint, is een open geest de kritische ingrediënt. Een bedrijf hoeft niet alle details over de technologie te kennen om te beginnen. Het opbouwen van een basis van mogelijkheden voor medewerkers vereist een begrip van de huidige staat, de impact van efficiëntie of waardecreatie die het bedrijf wil bereiken, en waar AI redelijkerwijs invloed kan hebben op het proces. Een goed kader voor initiële educatie is om medewerkers de mogelijkheden van AI te laten zien en vervolgens de nieuwe processen, de gegevens waarop het zijn beslissingen baseert, en of het succesvol beslissingen kan nemen op eigen kracht of dat een persoon betrokken moet zijn. Elk bedrijf kan een werkende kennis van AI hebben wanneer het op deze eenvoudige manier wordt uitgelegd.

De meest voorkomende uitdagingen

Hoewel de adoptie van AI een aantal uitdagingen heeft, zijn er twee die vooral frequent voorkomen. De eerste is wanneer het leiderschap een bedrijf onder druk zet om het AI-implementatieproces te versnellen. Met zoveel bedrijven die nu AI gebruiken, zijn leiders vaak bang dat als ze niet meteen instappen, ze achterblijven.

In het licht van deze druk is het belangrijk voor experts om gemeten te blijven en het leiderschap te waarschuwen voor mogelijke valkuilen. Als een bedrijf haast maakt met de implementatie van AI zonder naar het proces te kijken, zal het eindresultaat waarschijnlijk lijden, wat niet alleen een verspilling van tijd en geld betekent, maar ook potentieel schade aan de operaties kan toebrengen.

De tweede uitdaging is de gegevens. Het goede nieuws is dat zolang de gegevens bestaan, zelfs als de kwaliteit niet goed is, bedrijven vaak een pad kunnen vinden om deze AI-klaar te maken. Ze kunnen de gaten opvullen en een robuust kader voor gegevenskwaliteit opbouwen. Hoewel dit proces tijd en geduld vereist, is het noodzakelijk om een succesvol AI-systeem op te bouwen. Als een bedrijf AI bouwt op basis van slechte gegevens, zullen de resultaten waarschijnlijk gebrekkig zijn, en zullen teams het vertrouwen in het proces verliezen.

De gegevensuitdaging wordt alleen moeilijk op te lossen als de gegevens niet bestaan. Als een bedrijf wil dat een AI-agent voorspellingen doet, maar er zijn geen gegevens om deze voorspellingen op te baseren, dan heeft het externe gegevensbronnen of synthetische gegevens nodig om de gaten op te vullen. Als dergelijke bronnen niet beschikbaar zijn, dan zijn deze verantwoordelijkheden het beste aan mensen over te laten.

Hoe de minst voorbereide bedrijven te benaderen

Wanneer een bedrijf vooral onervaren is in AI, moeten experts hun verklaringen eenvoudig houden en niet te ver gaan in de technologie. Ze moeten beginnen met basisdefinities van veelvoorkomende termen zoals agent, context en MCP. Door deze woorden met duidelijke taal te definiëren, kunnen experts bedrijven helpen AI te begrijpen zonder te technisch te worden.

Het ontwikkelen van vaardigheden begint van boven naar beneden. We hebben vaak gehoord dat executives weigeren te begrijpen hoe AI werkelijk werkt, door te zeggen dat het te technisch of te laag is voor hen om te begrijpen. Echter, dit leidt vaak tot misgealigneerde verwachtingen over de impact die AI werkelijk kan hebben, evenals misalignement in de beperkingen ervan. AI brengt een geheel nieuw niveau van technologie-autonomie in bedrijven. Zou je niet willen begrijpen waar de achtergrond en toegang van nieuwe medewerkers vandaan komen die zich bij je bedrijf voegen?

Het begrijpen van AI stelt leiders en medewerkers ook in staat om patronen van gebruik te identificeren binnen afzonderlijke afdelingen in het bedrijf. AI gebruikt gegevens uit zoveel afdelingen dat experts vaak met allemaal praten. Ze kunnen verbindingen vinden zoals “Dit is waar de workflow van de ene afdeling verbonden is met de workflow van een andere afdeling, en dit is hoe hun processen vergelijkbaar zijn. We hoeven alleen maar één oplossing te bouwen die de problemen van beide afdelingen oplost.”

Bedrijven merken deze correlaties vaak niet op voordat ze de AI-implementatie ondergaan. Zodra dat proces begint, beginnen ze alle overeenkomsten tussen de operaties van hun afdelingen te zien. Dus, naast het optimaliseren van de workflows van een bedrijf, opent AI de conversatie voor meer interbedrijfs-samenwerking.

Hoe medewerkers experts kunnen worden

Veel medewerkers wachten tot hun organisaties hen vertellen hoe ze over AI moeten denken. Maar, wanneer het gaat om technologie die een enorme culturele verschuiving teweegbrengt, hebben medewerkers de verantwoordelijkheid om op de hoogte te blijven. Er zijn middelen zoals AI-nieuwsbrieven beschikbaar om moeilijk te begrijpen concepten uit te leggen en lezers op de hoogte te houden van alle laatste ontwikkelingen.

Deze mentaliteitsverandering is de fundamentele factor voor het bepalen wie zal floreren in deze nieuwe tijdperk. Deze medewerkers naderen AI niet met een angst voor “Dit gaat me vervangen” of “Dit gaat mijn baan nutteloos maken.” In plaats daarvan vragen ze zich af, “Hoe kan ik deze technologie gebruiken om de waarde die ik lever te versnellen en nieuwe horizonten voor mezelf te openen?”

Een proactieve, open-minded benadering van AI zal uiteindelijk een positieve invloed hebben op zowel medewerkers als hun bedrijven. Medewerkers die op de hoogte blijven en een positieve houding hebben, kunnen thought leaders worden en pleiten voor AI in hun banen. En wanneer hun bedrijven besluiten AI te implementeren, zijn deze individuen degene die we zien die de overgang leiden.

De volgende stappen

Zelfs als een bedrijf AI succesvol in zijn operaties heeft geïntegreerd, is dat nog niet het einde van het verhaal. Bedrijven moeten hun programma’s consistent controleren om ervoor te zorgen dat ze soepel draaien en nauwkeurige resultaten en de impact opleveren die ze wensen.

Met AI dat constant evolueert, moeten bedrijven ook bepalen hoe ze de laatste vooruitgang in hun programma’s kunnen integreren. Alleen door constant op de hoogte te blijven, kunnen bedrijven voorop blijven lopen en echte AI-leiders worden.